No se si recordáis aquella entrada en que os describía como hacer que R nos preguntara cunado había encontrado un NA.

Pues hoy, en el Blog de Luis Cayuela, hay una entrada con un problema similar. Él tiene el problema a la hora de determinar, por ejemplo, si los nombres de las especies son correctos o si dos nombres diferentes corresponden a la misma especie.

Es interesante por que además nos ofrece información sobre una iniciativa interesante The Plant List que intenta poner en un solo lugar todos los nombres aceptados de plantas vasculares, con sus sinónimos, autorías, etc.

Espero que os sea útil.

Jaume.

Ya está prácticamente publicado nuestro artículo sobre el rebrote de plantas mediterráneas.

Después de un incendio forestal las plantas de algunas especies son capaces de volver a crecer a partir de sus raíces, de hecho es una estrategia bastante extendida en áreas donde los incendios son habituales.

Rebrote tras un incendio de un individuo de Juniperus communis.

Normalmente se ha considerado que cada especie rebrotaba o no rebrotaba, pero dentro de cada especie hay individuos que rebrotán y otros que no y por supuesto, entre los que rebroten, algunos que lo harán con más fuerza que otros.

Para averiguar cuales son las causas de esta variabilidad entre individuos de la misma especie hemos llevado a cabo un experimento cortando la biomasa aérea de 151 plantas rebrotadoras típicas del mediterráneo (Anthyllis cytisoides, Globularia alypum and Linum suffruticosum). Para cada individuo analizamos su scontenido de reservas (Carbohidratos y nutrientes Ny P) en las raices en el momento de cortar.

Rebrote de una planta de una de las especies del estudio. Linum suffruticosum. Se observan también rebrotes de Erica multiflora.

Tras seguir la evolución de las plantas durante un año hemos visto que el estado de la planta antes de la perturbación (corta, incendio, pastoreo, etc.) representado como el tamaño de la misma y la cantidad de reservas acumuladas influye en la habilidad inicial para rebrotar y en el vigor del rebrote. Y a la vez, el vigor del rebrote, determina la supervivencia post rebrote. Es decir, una vez la planta ha rebrotado, el vigor de ese primer empujon de crecimiento influye mucho en la supervivencia post rebrote.

Para los que queráis más información he colgado el paper aquí. Además podéis consultar la web de Juli Pausas, en concreto su apartado de publicaciones.

jaume.

La fundación CEAM, a parte de su web, donde se puede consultar sus publicaciones, sus trabajos sobre meteorología entre otras muchas cosas, entra en las redes sociales.

Facebook:

http://www.facebook.com/CEAM.Valencia

Twiter:

http://twitter.com/CEAM_Meteo

Esta última es interesante para enterarse de fenómenos meteorológicos extremos, cuando actualizan los datos de las torres meteorológicas, etc. En la de Facebook no se lo que cuelgan, no tengo Facebook.

Espero que os sirva.

jaume

Pinchad aquí.

Estrategias de restauración de montes quemados en grandes incendios forestales -  Dr. Ramón Vallejo.

Ya sabéis.

jaume.

Hace ya más de una semana que terminaron y creo que es interesante hablar de ellas aquí.

Ya está diponible el libro de resumenes. Está muy bien por que junto al resumen te da la opción de ir a la ponencia.

Hay varias sobre ecología:

Algunas aplicaciones de R en ecología: de la docencia elemental a la investigación avanzada.

Marcelino de la Cruz Rot. Universidad Politécnica de Madrid.

Presentación

Detección de patrones espaciales de biodiversidad de árboles y mamíferos en la Península Ibérica.

Jennifer Morales Barbero, Rafael Francisco García Vázquez y Dolores Ferrer Castán. Área de Ecología, Universidad de Salamanca.

Presentación

Correcciones taxonómicas de grandes bases de datos de forma automatizada.

Luis Cayuela. Universidad Rey Juan Carlos.

Presentación

Además hay algunos sobre supervivencia que se podrían aplicar a algunos estudios ecológicos.

jaume

Os pego el código:

###required libraries
##if you do not have the "fields" and "MBA" libraries, you need this step to install them
install.packages("fields")
install.packages("MBA")
## load libraries
library(fields)
library(MBA)

###data
data<-matrix(c(44.9186,81.0824,46.9512,80.1061,49.187,80.7055,57.9268,80.1493,60.3659
 ,81.34,69.3089,80.1941,78.4553,79.2459,91.8699,70.834,99.7967,55.9047
 ,101.2195,30.9102,96.1381,17.3075,85.5691,7.4235,74.3902,4.2299
 ,61.7886,1.8181,55.4878,1.0059,49.187,0.9811,45.3252,1.7532,37.1951
 ,1.9181,20.3252,7.1666,8.9431,17.1612,4.2683,29.1507,4.2683,50.8042
 ,9.5528,66.3761,18.4959,76.2539,29.065,80.6261 ,38.6179,80.8607
 ,44.9186,81.0824)
 ,ncol=2,byrow=TRUE)
stem<-matrix(c(60.3659,81.34,57.9268,80.1493,49.187,80.7055,46.9512,80.1061,44.9186
 ,81.0824,45.5285,83.6438,47.561,88.1794,44.1057,97.2209,48.7805,99.9952
 ,54.878,87.6176,60.3659,81.34)
 ,ncol=2,byrow=TRUE)
eye<-matrix(c(45.935,46.4407,34.1463,44.8195,36.7886,46.9952,36.382,50.9306,32.3171,53.08
 ,29.065,53.0672,26.0163,49.7086,28.0488,45.1892,20.3252,48.7021,20.1219
 ,55.3942,23.5772,61.1164,30.8942,65.476,32.3171,59.7729,45.935,46.4407)
 ,ncol=2,byrow=TRUE)
eye2<-matrix(c(58.9431,46.6888,65.4472,51.2419,71.748,56.9754,74.3902,65.4504,82.7236
 ,59.7745,84.9593,56.4368,84.7561,48.562,77.439,45.7772,78.8618,50.5072
 ,74.3902,53.6393,69.9186,51.6532,68.6992,47.9083,70.5285,44.9627,58.9431
 ,46.6888)
 ,ncol=2,byrow=TRUE)
mouth<-matrix(c(8.9431,44.7202,23.374,41.2338,30.0813,22.7562,38.2114,38.5363,65.0407
 ,38.445,73.374,22.533,80.2846,40.8673,96.9512,44.673,93.4959,31.8641
 ,84.1463,18.8352,66.2602,9.7097,61.9919,16.1889,59.3496,8.3045,45.5285
 ,8.447,42.8862,16.1137,38.2114,9.4024,22.7642 ,17.4125,11.9919,31.7401
 ,8.9431,44.7202)
 ,ncol=2,byrow=TRUE)
stars<-matrix(c(sample(seq(0,100),80),sample(seq(20,100),80,replace=TRUE)),ncol=2)

###plot
par(bg = "black")
par(mar=c(5,2,4,2))+0.1
plot(data,type="n",xlim=c(0,100),ylim=c(0,100),xaxt="n",yaxt="n",xlab="",ylab="",axes=FALSE)
symbols(x=stars[,1],y=stars[,2]
 ,circles=rep(0.001,nrow(stars))
 ,inches=0.015,bg="white"
 ,xlim=c(0,100),ylim=c(0,100))
col<-runif(nrow(data),min=4,max=7)
datmb<-mba.surf(matrix(cbind(data,col),ncol=3),no.X=200,no.Y=200,extend=FALSE)
image(datmb$xyz,zlim=c(0,10),col=heat.colors(40),add=TRUE)
polygon(stem,col="darkgreen")
polygon(eye,col="yellow")
polygon(eye2,col="yellow")
polygon(mouth,col="yellow")
points(data,type="l")
mtext("Happy Halloween",side=3,col="green3",cex=3.5,font=4)
mtext("from the EEB and Flow",side=1,col="green3",cex=2.5,font=4)

Ale, a destriparlo y a aprender cosas sobre gráficos en R.

No os perdáis el segundo comentario.

jaume

Dicen que rectificar es de sabios. Ya voy por el tercer intermediario (GUI) para R.

Todo empezó con el JGR, necesitaba hacer el uso de R un poco más fácil en linux (vedlo aquí y aquí)

La verdad es que no iba demasiado bien y era un lío trabajar de dos formas diferentes en linux y Windows. Traté de buscar uno que funcionara en ambas plataformas y apareció el RKWard. Va bastante bien pero en windows da algunos problemas a la hora de generar los gráficos en formatos vectoriales. Y el asunto de las actualizaciones tampoco es trivial.

Pero el otro día vi a un colega usando RStudio. No dejaba el RKward por que te marca la sintaxis con colorines y te sugiere a medida que escribes. Pero el RStudio hace eso y mucho más, además funciona en Windows y Linux. Y la cuastión es que va suave, no es una sensación de maquina bien engrasada. El tema de las actulizaciones tampoco es automático, pero no va mal, ya os contaré.

Pues eso probad el RStudio.

jaume

Después de un laaaargo silencio ya estoy aquí de nuevo.

Hace poco la fundación biodiversidad ha publicado un libro titulado “Restauración ecológica de áreas afectadas por infraestructuras de transporte“.
Es un libro bastante completo, han participado tanto científicos como técnicos de empresas por lo que proporciona una mirada bastante práctica en comparación con lo que estamos acostumbrados a publicar. Aunque he de reconocer que el capítulo en el que participo es bastante teórico.

La referencia del libro es:

A continuación os muestro el índice para que os hagais una idea del contenido:

Restauración ecológica de áreas afectadas por infraestructuras de transporte.

1 / Restauración ecológica e infraestructuras de transporte: definiciones, problemas y desafíos.

Luis Balaguer, Fernando Valladares e Ignacio Mola

2 / Consideraciones geomorfológicas e hidrológicas.

José F. Martín Duque, Saturnino de Alba y Fernando Barbero Abolafio

3 / Ecohidrología: erosión hídrica y dinámica de la vegetación en laderas artificiales.

José Manuel Nicolau, Tiscar Espigares, Mariano Moreno de las Heras y Luis Merino-Martín

4 / Importancia del suelo para la restauración de la cubierta vegetal.

Pablo García-Palacios

5 / Procesos ecológicos y restauración de la cubierta vegetal.

Esther Bochet, Pablo García-Palacios, Begoña Peco, Jaume Tormo y Patricio García-Fayos

6 / Introducción de especies leñosas.

Pedro Villar-Salvador, Santiago Soliveres y José Luis Quero

7 / Ecotecnología aplicada a la restauración de infraestructuras de transporte.

Santiago Soliveres, Valentín Contreras, João Paulo Fernandes, Jordi Cortina, Pablo García-Palacios, Marisa Martínez y Jorge Fort

8 / Actuaciones para minimizar los efectos sobre la fauna.

Juan E. Malo y Cristina Mata

9 / Seguimiento y vigilancia ambiental.

Carlos Iglesias, Santiago Soliveres, Valentín Alfaya, Jesús Álvarez, Ignacio Mola, Javier Martínez y Xavier Artigas

10 / Legislación.

Carlos Iglesias, Luis Balaguer, Ignacio Mola y Valentín Alfaya

11 / Restauración ecológica e infraestructuras de transporte: perspectivas y recomendaciones.

Luis Balaguer, Fernando Valladares, Adrián Escudero, Ignacio Mola y Valentín Alfaya

Anexo 1 / Fuentes recomendadas de información adicional.

Anexo 2 / Sobre los autores y revisores del libro.

Podéis descargarlo aquí.

jaume

A veces cuando estamos analizando datos, nos salen resultados raros que nos hacen revisar los dataframes en busca de pequeños errores. Normalmente estos errores son cosas sistemáticas producidas por la importación de los datos, valores perdidos, etc. que se pueden solucionar fácilmente con replace() o cosas así. Pero a veces cada pequeño error necesita que lo revisemos y tomemos una decisión.

Aquí os presento una cosa que he descubierto par enfrentarme a ese problema… bueno, supongo que los erreros añejos lo tiene superado. La cosa es esta, tengo información sobre una serie de especies que aparecen o no en unas parcelas. De otra base de datos he obtenido si dichas especies son anuales o perennes, pero no todas las especies de mi dataframe están en la base de datos, así que me quedan especies con NA. Pero necesito ir especie a especie confirmando si es a o p. Lo que he hecho es esto:

Mis datos:

Spxparc<-data.frame(especie=c(rep("sp1",5),rep("sp2",4),rep("sp3",2),rep("sp4",5),rep("sp6",4))
                   ,parcela=c(c(1:5),c(1:4),c(1,2),c(1:5),c(1:4))
                   ,anuper=c("a","p",NA,"a","p",rep("a",10),NA,NA,NA,NA,NA)
                   )

Lo que quiero es que R vaya de NA en NA y me pregunte:

#para cada fila del df
for(i in c(1:nrow(Spxparc)))
{
  #si en esa fila anuper es NA
  while(is.na(Spxparc$anuper[i]))
  {
    #enseñale al usuario a que especie corresponde
    print(Spxparc$especie[i])
    #pidele al usuario que te diga si esa especie es a o p
    input<-scan(n=1,what="character")
    #escribe lo que te diga el usuario en la tabla
    Spxparc$anuper[i]<-input
  }
}

Esto es todo. Espero que os sea útil.