1  Capítulo Escala

Carregar os pacotes necessarios:

1.1 Pergunta 1

Sobre o objeto ramostra. Com base nos resultados obtidos, qual o área do pixel em metros quadrados? Qual o área total da paisagem em hectares e quilometros quadrados?

1.1.1 resposta

Para responder a pergunta você deve revisar o conteúdo no capitulo Escala, especificamente:

  1. A figura mostrando os “componentes de uma raster e suas atributos no pacote terra”.

  2. Os exemplos de codigo mostrando “como obter informações específicas através de funções específicas”.

Sabemos que a sistema de coordenados é “projetado”. Assim sendo, todos os pixels no objeto tem as mesmos dimensões. Portanto, o calculo é mais simples em comparação com o caso onde a sistema de coordenados é geografica (como por exemplo latitude e longitude). Para calcular a área total do raster com um sistema de coordenadas projetado, encontramos o número total de pixels e multiplicamos pela área de cada pixel.

ramostra <- rast(eprdados::amostra_mapbiomas_2020)

total_pixels <- ncol(ramostra) * nrow(ramostra)
area_pixel_m2 <- res(ramostra)[1] * res(ramostra)[2]
area_paisagem_m2 <- total_pixels * area_pixel_m2
area_paisagem_m2
[1] 64337.77

E agora é so fazer a conversão de metros quadrados para hectares e quilometros quadrados:

# hectares
area_paisagem_m2 / 10000
[1] 6.433777
# quilometros quadrados
area_paisagem_m2 / 1000000
[1] 0.06433777

1.2 Pergunta 2

Utilizando as funções disponíveis no pacote tmap, crie mapas temáticos dos objetos ramostra_media e ramostra_modal. Inclua cópias do seu código e mapas na sua resposta. Você pode usar o printscreen para mostrar o RStudio com seu código e mapas.

1.2.1 resposta

Para responder a pergunta você preciso trocar o nome dos objetos usado no codigo no capitulo. Por exemplo, segue o novo codigo para crie um mapa temático com o objeto ramostra_media . Neste caso a agregação com a média cria novos valores (incorretos), que não fazem parte da classificação MapBiomas. Assim sendo, também removemos as linhas de código que especificavam uma legenda com as classes MapBiomas.

tm_shape(ramostra_media) + 
  tm_raster(style = "cat") + 
  tm_grid(labels.format = list(big.mark = "")) +
tm_compass(position = c("right", "bottom")) +
tm_scale_bar(breaks = c(0, 0.05, 0.1), text.size = 1, 
             text.color = "white", position=c("right", "bottom")) + 
tm_layout(legend.position = c("right","top"),legend.bg.color = "white")

1.3 Pergunta 3

Confira o codigo e os resultados obtidos anteriormente, quando mudamos a resolução da raster ramostra (por exemplo figura 1.4). Explique o que aconteceu. Como e porque moudou os valores em cada caso (média e modal)?

1.3.1 resposta

Para responder a pergunta você deve revisar o conteúdo no capitulo Escala, especificamente na seção Alterando a resolução.

Preciso esclarecer e apresentar a sua entendimento sobre porque valores incorretos foram produzidas e porque a proporção de floresta moudou.

1.4 Pergunta 4

Qual é a extensão em número de pixels desse recorte (buffer.forest1.1km)?

1.4.1 resposta

Para responder a pergunta você deve revisar o conteúdo no capitulo Escala, especificamente:

  1. A definação de escala e extensão no contexto de Ecologia da Paisagem.

  2. A figura mostrando os “componentes de uma raster e suas atributos no pacote terra”.

  3. Os exemplos de codigo mostrando “como obter informações específicas através de funções específicas”.

Com base nas informações que já conhecemos, existem diferentes opções para saber a extensão em número de pixels desse recorte buffer.forest1.1km. Como o raio da buffer usado para fazer o corte foi de 1 km podemos estimar sem R, assim:

  • A extensão seria o diametro da buffer (raio x 2 = 2km).

  • Sabemos que o resolução (comprimento) de cada pixel é cerca de 29,9 metros. Portanto, a extensão em número de pixels seria aproximadamente: 2000 metros / 29,9 metros = 66,89 pixels.

No R podemos obter o valor exato atraves funções de ncol() e nrow(), respectivamente para extensoes no sentido leste-oeste e norte-sul, assim:

ncol(buffer.forest1.1km)
[1] 68
nrow(buffer.forest1.1km)
[1] 68

1.5 Pergunta 5

Usando os valores listadas acima de raio e área de floresta para os diferentes buffers circulares, calcule a proporção de floresta em cada uma das diferentes extensões de buffer. Apresente 1) os resultados incluindo cálculos. 2) um gráfico com valores de extensão no eixo x e proporção da floresta no eixo y. 3) Em menos de 200 palavras apresente a sua interpretação do gráfico.

1.5.1 resposta

Com base nas informações que já conhecemos, existem diferentes opções para saber a proporção de floresta em cada uma das diferentes extensões de buffer. A proporção de floresta seria a área de floresta dividido por área total da buffer. Podemos estimar sem R, aqui ilustrando o processo com a buffer com raio de 500 metros:

  1. A extensão seria o diametro da buffer (raio x 2 = 1000 m).

  2. Sabemos que a área de um círculo é pi vezes o raio elevado ao quadrado. Portanto, estimar a área do buffer em metros quadrados: pi X (raio 2) = 3.14 X 250000 = 785000.

  3. Unidades diferentes (raio em metros, área em hectares), portanto calcular área do buffer em hectares. 785000 / 10000 = 78,5 hectares.

  4. Agora que temos tudo nas mesmas unidades podemos calcular a proporção de floresta. A proporção de floresta seria a área de floresta dividido por área total da buffer = 6,3 / 78,5 = 0.08. Ou seja, cerca de 8 % é floresta.

E depois, repetindo o mesmo processo para os outros valores. Isso seria possivel tanto com um calculador, quanto com ferramentas de planilha como Excel e Calc.

Podemos responder usando R em 3 passos assim: Passo 1 entrada de dados:

# 1 construir uma data frame "raios" com os valores
raio_m <-  c(250, 500, 1000,2000, 4000)
floresta_ha <- c(0, 6.3, 84.3, 502.6, 3351) 
raios <- data.frame(raio_m = raio_m, 
                    floresta_ha = floresta_ha)
raios
  raio_m floresta_ha
1    250         0.0
2    500         6.3
3   1000        84.3
4   2000       502.6
5   4000      3351.0

Passo 2 calculos para o gráfico:

# 2 Calculos para o gráfico.
# Unidades diferentes (raio em metros, área em hectares). 
# Portanto vamos calcular área de cada buffer em hectares
# E depois a proporção de floresta "prop_floresta"
raios <- raios |> 
  mutate(ext_m = raio_m*2, 
         area_buff_m2 = (3.14 * raio_m^2)) |> 
  mutate(area_buff_ha = area_buff_m2/10000) |> 
  mutate(prop_floresta = floresta_ha/area_buff_ha) 
raios
  raio_m floresta_ha ext_m area_buff_m2 area_buff_ha prop_floresta
1    250         0.0   500       196250       19.625    0.00000000
2    500         6.3  1000       785000       78.500    0.08025478
3   1000        84.3  2000      3140000      314.000    0.26847134
4   2000       502.6  4000     12560000     1256.000    0.40015924
5   4000      3351.0  8000     50240000     5024.000    0.66699841

Passo 3 fazer o grafico:

# fazer o grafico
  ggplot(raios, aes(x = ext_m, y = prop_floresta)) + 
  geom_point() + 
  geom_line() +
  labs(x = "extensão - diâmetro do buffer (metros)", 
       y = "proporção de floresta")

1.6 Pergunta 6

A modelagem multiescala quantifica as condições do ambiente em múltiplas escalas alterando o resolução ou a extensão da análise e, em seguida, avaliando qual das escalas consideradas explica melhor um padrão ou processo. Escolha 1 espécie aquático e 1 espécie terrestre que ocorram na região a montante das hidrelétricas no Rio Araguari. Com base nas diferenças entre extensões (indicados no exemplo anterior) e as características funcionais das espécies (por exemplo área de vida), escolher as extensões mais adequadas para um estudo multiescala de cada espécie.

1.6.1 resposta

Para responder a pergunta você deve revisar as aulas (“ECOLOGIA DA PAISAGEM” e “Organização de paisagens”) e o conteúdo no capitulo Escala.

Como entender como a escala pode afetar a análise em diferentes ambientes? Existem diferenças importantes nos fatores a serem considerados entre os dois ambientes. Por exemplo, os rios são lineares, com direção (anisotropia), enquanto os terrestres são menos específicos. Os padrões e escalas relevantes podem variar dependendo de fatores além das características funcionais das espécies como o tamanho do rio onde as espécies ocorrem. Em outras palavras, dependendo da espécie escolhida, é provável que haja fatores adicionais que precisam ser considerados.

Compreender os efeitos de escala é crucial para análises precisas e relevantes na ecologia da paisagem. As complexidades específicas associadas às florestas e aos rios realçam a necessidade de uma abordagem específica ao contexto para a selecção e análise da escala. Ao reconhecer e contabilizar as dependências de escala, os ecologistas paisagísticos podem obter conhecimentos mais profundos sobre as relações complexas entre padrões e processos ecológicos em diferentes extensões espaciais.

1.6.1.1 Florestas:

  • Dependência de escala de métricas:
    Métricas de padrão de floresta, como tamanho de patch, formato e densidade de borda, mostram relacionamentos dependentes de escala. Por exemplo, a densidade da borda normalmente aumenta com a diminuição do tamanho do grão devido aos efeitos de fragmentação. Compreender essas relações de escala é crucial para interpretar a composição e configuração da paisagem.

  • Processos ecológicos específicos à escala:
    Diferentes processos ecológicos operam em diferentes escalas nas florestas. A dispersão de sementes pode ser limitada pelo tamanho local da mancha (escala fina), enquanto os regimes de fogo podem depender de padrões climáticos regionais (escala ampla). Além das características funcionais das espécies, a escolha da escala apropriada depende do processo sob investigação.

1.6.1.2 Rios:

  • Natureza linear e gradientes longitudinais:
    Ao contrário das florestas, os rios são sistemas lineares com fortes gradientes longitudinais (por exemplo, mudanças na velocidade do fluxo, concentrações de nutrientes). A escolha da escala deve levar em conta esses gradientes para evitar interpretações errôneas. Extensões menores podem perder impactos importantes a jusante, enquanto extensões maiores podem mascarar variações localizadas.

  • Escala e conectividade:
    A conectividade fluvial para organismos aquáticos como peixes é altamente dependente da escala. A análise das barreiras à circulação pode exigir a concentração nos obstáculos locais (escala precisa), enquanto a avaliação da dinâmica populacional pode exigir a consideração dos alcances a montante e a jusante (escala ampla).

  • Escala e qualidade da água:
    Os parâmetros de qualidade da água, como temperatura e oxigênio dissolvido, podem variar dramaticamente ao longo dos rios. A escolha da escala apropriada para amostragem e análise garante uma representação precisa desses padrões dinâmicos.