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Avaliação de métodos para estimativas de dissimilaridade em gradientes ecológicos com alta diversidade beta / An evaluation of methods to estimate dissimilarity in ecological gradients with high beta diversity

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Previous issue date: 2018-04-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / There are several problems on the analysis of biological communities with sparse data,
resulting from gradients with high beta diversity. I used four strategies to solve this
problem (Beals smoothing, Swan, Shortest Path and Extended Dissimilarity). I
randomly removed from 1% to 50% of the individuals in empirical and simulated
matrices. I then performed PCoA and nMDS ordinations and used Procrustes
correlation of the original two dimensional ordination with the ordination obtained
using the degraded matrices. For the simulated data set, I also correlated the ordenation
in two dimensions with the coordinates of the samples in the two-dimensional simulated
gradients. Finally, I analyzed how robustness to degradation, quantified as Procrustean
correlation, was related to the matrix properties. Different from the expected, in the
comparison of the degraded and original ordinations, the uncorrected data with a
traditional dissimilarity index (Bray-Curtis) produced higher fit than the four methods
evaluated. In relation to the coordinates of the simulated two-dimensional gradients, the
evaluated methods were slightly better than the raw data. Overall, the simulated data
were more robust to the degradation than the empirical ones and the data of abundance
were more robust than matrices of presence and absence. Matrices with small
proportion of zeros were more robust to degradation. I conclude that the correction
methods evaluated distorted the pattern on the original data. Also, data with low beta
diversity (few zeros) are robust to degradation and sufficient to reconstruct the original
gradient. / Existem vários problemas nas análises de comunidades em Ecologia decorrentes da
grande quantidade de zeros na matriz de espécies por locais (dados esparsos),
principalmente em situações em que a diversidade beta é alta. Usando quatro estratégias
para resolver estes problemas (Beals, Swan, Menor Caminho e Dissimilaridade
estendida) retirei aleatoriamente de 1 ate 50 % dos indivíduos de matrizes empíricas e
simuladas (degradação das matizes). Realizei ordenações PCoA e nMDS e, com
correlações de Procrustes, relacionei a ordenação original em duas dimensões com a
ordenação obtida pelas matrizes degradadas. Com dados simulados relacionei a
ordenação em duas dimensões também com as coordenadas das amostras no gradiente
bidimensional simulado. Além disso, analisei como a robustez à degradação, medida
como correlação Procrustes, está relacionada às características da matriz. Diferente do
esperado, na comparação das ordenações de matrizes degradadas com a ordenação da matriz original, os dados utilizados sem correções e com índice de dissimilaridade
tradicional (Bray-Curtis) tiveram maior ajuste que os quatro métodos avaliados. Em
relação às coordenadas, os métodos aplicados tiveram desempenho um pouco melhor do
que os dados sem correções quando a diversidade beta foi maior. Em geral, os dados
simulados foram mais robustos à degradação que os empíricos e os dados de abundância
foram mais robustos que de presença e ausência. Matrizes com menor proporção de
zeros foram mais robustas à degradação. Concluo que os métodos de correção
distorceram o padrão dos dados originais. Ainda, dados com baixa diversidade beta
(poucos zeros na matrix) são robustos à degradação e são suficientes para reconstruir o
gradiente original.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/8649
Date18 April 2018
CreatorsHoffmann, Júlio Cury
ContributorsMelo, Adriano Sanches, Pereira, Rodrigo Augusto Santinelo, Diniz-Filho, José Alexandre Felizola
PublisherUniversidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ecologia e Evolução (ICB), UFG, Brasil, Instituto de Ciências Biológicas - ICB (RG)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-5361682850774351271, 600, 600, 600, 600, -3872772117827373404, 3263499605295365002, 2075167498588264571

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