\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\date{\today}
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\section{\texorpdfstring{Estrutura Espacial de Populações}{Estrutura Espacial de Populaoes}}
\label{sec:estrutura_espacial_de_populaoes}


\raggedleft\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{/yannarthurs}
Reconhecer padrões é uma fase importante no procedimento científico. Um padrão é uma regularidade discernível com elementos que se repetem de maneira previsível. 
A recorrência de eventos ou elementos, em geral, está associada a algum processo que a gera. 

Por esse motivo, o reconhecimento de padrões é uma fase importante do procedimento científico. 
Nesse tutorial vamos tratar do reconhecimento do padrão mais básico de uma população de organismos: se os indivíduos estão espacialmente mais próximos ou mais afastados do que seria esperado se simplesmente fossem distribuídos ao acaso \footnote{ou seja, a localização de um indivíduo não melhora a predição de onde outros indivíduos podem estar}. 

\subsection{\texorpdfstring{Objetivo}{Objetivo}}
\label{sec:objetivo}


\raggedright\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{/26_fha_rshow_terra3}
Nesta prática iremos investigar o padrão espacial em uma populações de
plantas e discutir quais processos subjacentes poderiam gerar os padrões observados. Antes de tudo, porém, precisamos definir alguns conceitos. 

\subsection{\texorpdfstring{Contexto}{Contexto}}
\label{sec:contexto}


Um padrão espacial é uma estrutura previsível que pode ser detectada e quantificada. Em geral, considera-se que um padrão é uma estrutura diferente do aleatório, entretanto, no caso dos padrões espaciais (e outros também) o padrão aleatório também pode ser considerado um padrão, afinal tem \raggedleft\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{/26_fha_rshow_terra5}
alguma previsibilidade \footnote{por exemplo, em relação ao número médio de indivíduos} e pode ser detectado e quantificado. Existem diversas métricas utilizadas para quantificar agregação de indivíduos que são capazes de diferenciar, com maior ou menor eficiência, os três padrões espaciais básicos: aleatório, homogêneo e agregado.
\begin{itemize}
  \item aleatório: a distribuição dos indivíduos não é diferente do que seria esperado por uma distribuição ao acaso
  \item homogêneo: os indivíduos estão regularmente espaçados. É chamado também de padrão disperso, pois é o maior distanciamento possível entre indivíduos
  \item agregado: os indivíduos estão mais próximos do que esperado por um padrão aleatório
\end{itemize}


Detectar um padrão espacial pode ser importante tanto para entender os mecanismos que geram o padrão, como para decidir o método e a escala de amostragem de uma população. Nesta prática veremos dois tipos de medida, uma delas baseada em contagens em parcelas e outra baseada nas distâncias entre indivíduos.  Algumas propriedades desejáveis de uma medida de agregação são:
\begin{itemize}
  \item diferenciar claramente o padrão: desde a total uniformidade até a aleatoriedade e a agregação;
  \item não ser afetada por: tamanho da amostra, densidade populacional ou pela variação no tamanho e na forma da parcela;
  \item ser estatisticamente tratável: possível calcular um intervalo de confiança e testar a diferença entre amostras.
\end{itemize}


Nesse tutorial utilizaremos dois tipos de medidas muito diferentes para caracterizar a distribuição espacial da população do palmito juçara, na Ilha do Cardoso. Para tanto vamos usar os dados da parcela da Ilha do Cardoso de duas formas:

\emph{\textbf{\underline{LINK DAS ATIVIDADES}}}
\begin{itemize}
  \item \href{http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:popcom:2013:ep1}{Parte 1}: simulando amostras dentro da parcela; 
\end{itemize}

\begin{itemize}
  \item \href{http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:popcom:2013:ep2}{Parte 2}: utilizando os dados de toda a parcela;
\end{itemize}


No primeiro caso estamos simulando uma amostragem usual em estudo de padrão espacial: um conjunto de unidades amostrais aleatórias na área de estudo. No segundo, estamos olhando a totalidade do nosso universo de estudo, em um censo. No primeiro caso inferindo a estrutura espacial a partir da amostra, no segundo estamos descrevendo o padrão da área de estudo.  

Para a prática, usaremos uma ferramenta chamada \href{http://en.wikipedia.org/wiki/VirtualBox}{Máquina Virtual}, na qual já temos instalados os arquivos e os programas que vocês irão usar. Na máquina virtual teremos um sistema operacional (ru)windows com uma ferramenta adicional do Excel, o \href{http://www.resample.com/}{Resampling} e um programa de análises espaciais chamado \href{http://www.oesa.ufz.de/towi/towi_programita.html}{Programita}. 

Para entrar na máquina virtual:
\begin{itemize}
  \item clique em Iniciar $\rightarrow$ Programas $\rightarrow$ Oracle VM Virtual Box
  \item clique 2x na opção xpW e irá iniciar o WindowsXP
\end{itemize}


Na área de trabalho tem duas pastas que você irá usar: \textbf{DadosAlunos} e \textbf{dados\_eut} para a \textbf{Parte 1} e \textbf{2}, respectivamente. 

\end{document}
