rm(list=ls())Apêndice 2
Modelos populacionais matriciais aplicados à ecologia: Uma introdução à teoria e a prática - Versão preliminar
O que você está vendo aqui é a versão preliminar do artigo “Modelos populacionais matriciais aplicados à ecologia: Uma introdução à teoria e a prática”. Clique em Artigo ou Apêndice 1 para acessar cada um dos respectivos documentos ou vá no meu repositório do Github aqui
Configurações iniciais
Vamos começar limpando todos os dados que porventura estejam no R. Se algo muito ruim estiver acontencendo no seu R você pode sempre voltar nessa função para limpar seja lá qual erro você tiver cometido. O problema aqui é que esse comando vai limpar tudo que você fez até o momento. Seja prudente!
Instalar os pacotes necessáros
install.packages("diagram")
install.packages("popbio")
install.packages("cowplot")
install.packages("tidyverse")
install.packages("ggrepel")
install.packages("popdemo")
install.packages("Hmisc")library(diagram)
library(popbio)
library(cowplot)
library(tidyverse)
library(ggrepel)
library(popdemo)
library(Hmisc)Instalando os bancos de dados COMADRE e COMPADRE
clique aqui para ir para o site do COMPADRE e COMADRE
#É mais fácil se você escolher a pasta onde o arquivo está usando a função setwd
setwd(choose.dir())
#Depois basta carregar o arquivo
load( "COMADRE_v.4.26.4.0.RData" )
#OU use load(file.choose()) caso você tenha algum problema para encontrar o arquivo no seu computadorMPM
Escolhendo uma matrix
Para facilitar a nossa vida, vamos buscar no banco de dados do COMADRE o estudo referente a espécie que temos utilizado como modelo até o momento: uma população de Lontra canadensis estudada por Gorman et al. 2007.
comadre$metadata%>%
filter(SpeciesAccepted == "Lontra canadensis")%>%
select("SpeciesAccepted","Genus","Authors","Journal","DOI_ISBN")| SpeciesAccepted | Genus | Authors | Journal | DOI_ISBN |
|---|---|---|---|---|
| Lontra canadensis | Lontra | Gorman; McMillan; Erb; Deperno; Martin | Am Midl Nat | 10.1674/0003-0031(2008)159[98:SACMOA]2.0.CO;2 |
A matrix que temos interesse está na linha 1165 dos metadados do COMADRE. Então é essa a identidade da matriz que temos interesse. Vamos armazenar a identidade dessa matriz em um vetor:
ID<-1165Agora que sabemos a identidade dessa matriz podemos chamá-la a qualquer momento. Repare que na verdade temos quatro matrizes diferente = matA,matF,matU e matC.
comadre$mat[ID][[1]]
[[1]]$matA
A1 A2 A3
[1,] 0.0 0.00 2.81
[2,] 0.5 0.00 0.00
[3,] 0.0 0.45 0.45
[[1]]$matU
U1 U2 U3
[1,] 0.0 0.00 0.00
[2,] 0.5 0.00 0.00
[3,] 0.0 0.45 0.45
[[1]]$matF
F1 F2 F3
[1,] 0 0 2.81
[2,] 0 0 0.00
[3,] 0 0 0.00
[[1]]$matC
C1 C2 C3
[1,] 0 0 0
[2,] 0 0 0
[3,] 0 0 0
[[1]]$MatrixID
[1] 248967A Matriz A, que é a matriz de interesse aqui, na verdade é o resultado das taxas vitais em cada classe etária (sobrevivência e fecundidade) e que podem ser representadas cada uma como uma matriz separada.É exatamente isso que temos nos bancos de dados COMADRE e COMPADRE. Lá as matrizes são diferenciadas em matriz de fecundidade (matF), matriz de sobrevivência (matU) e matriz de de clonalidade (matC).
\[A = U + F + C\] Vamos salvar nossa matriz A apenas.
A<-comadre$mat[[ID]]$matA
#E vamos também adicionar o nome de cada estágio do nosso MPM
name <- c("1 ano","2 Anos",">2 Anos")
rownames(A)<-colnames(A)<-name
A 1 ano 2 Anos >2 Anos
1 ano 0.0 0.00 2.81
2 Anos 0.5 0.00 0.00
>2 Anos 0.0 0.45 0.45#Tenha em mente que aqui estamos adaptando o MPM existente em Gorman et al. 2008.
#Apesar disso os nomes originais de cada classe etária pode ser adquirodo através do seguinte comando:
#colnames(A)<-do.call(rbind,strsplit(comadre$matrixClass[[ID]]$MatrixClassAuthor, "\\("))[,1]Representação gráfica do nosso MPM
\[\begin{array}{cc} & \begin{array}{ccc} 1 ano & 2 anos & >2 anos \end{array} \\ \begin{array}{ccc} \\ A= \\ \end{array} & \left( \begin{array}{ccc} 0 & f_{2}*p_{0} & f_{3}*p_{0}\\ S_{1,2} & 0 & 0\\ 0 & S_{2,3} & S_{3,3} \end{array} \right) \end{array}\]Numgenerations <- dim(comadre$mat[[ID]]$matA)[1]
DiffMat <- matrix(data = 0, nrow = Numgenerations, ncol = Numgenerations)
AA <- as.data.frame(DiffMat)
#REP
AA[[1,2]] <- "f[list(2)]*p0"
AA[[1,3]] <- "f[list(3)]*p0"
#
AA[[2,1]] <- "s[list(1,2)]"
AA[[3,2]] <- "s[list(2,3)]"
AA[[3,3]] <- "s[list(3,3)]"
#
diagram::plotmat(A = AA, pos=3, curve = 0.4, name = name, lwd = 2,
arr.len = 0.2, arr.width = 0.2, my = .1,
box.size = 0.07, arr.type = "triangle", dtext = .3,cex.txt=1,
main = NULL)
Podemos também adicionar os valores da matriz
diagram::plotmat(A = A, pos=3, curve = 0.4, name = name, lwd = 2,
arr.len = 0.2, arr.width = 0.2, my = .1,
box.size = 0.07, arr.type = "triangle", dtext = .3,cex.txt=1,
main = NULL)
Usos do MPM
Projetando a população no tempo
Vamos primeiro criar uma condição inicial para a nossa população configurando a quantidade de organismos em cada classe etária
#N0=round(stable.stage(A)*(100+round(rnorm(3,70,50),0)),0)
N0=round(10*abs(rnorm(3,1,10)),0)| Classes | N0 |
|---|---|
| 1 ano | 80 |
| 2 anos | 150 |
| >2 anos | 50 |
Projeta a população do tempo t para o tempo t+1
N1= A%*%N0relembre que isso é uma simplificação então tudo bem ter 0,5 individuos! Para deixarmos o processo mais realista cabe a nós arrendondarmos os valores quando for pertinente! Para isso utilizandos a função “round
round(N1,0)| Classes | N0 | N1 |
|---|---|---|
| 1 ano | 80 | 140 |
| 2 anos | 150 | 40 |
| >2 anos | 50 | 90 |
E podemos projetar mais uma vez
N2= A%*%N1
round(N2)| Classes | N0 | N1 | N2 |
|---|---|---|---|
| 1 ano | 80 | 140 | 253 |
| 2 anos | 150 | 40 | 70 |
| >2 anos | 50 | 90 | 58 |
Também podemos projetar o tamanho populacional quantas vezes quizermos utilizando o pacote popbio
futuro<-pop.projection(A,N0, 16)
plot(futuro$pop.sizes,type="l",
xlab="Anos projetados",
ylab="Tamanho populacional")
| Classes | N0 | N1 | N2 | N3 | N4 | N5 | N6 | N7 | N8 | N9 | N10 | N11 | N12 | N13 | N14 | N15 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 ano | 1 ano | 80 | 140 | 253 | 164 | 163 | 233 | 209 | 197 | 236 | 238 | 232 | 254 | 265 | 266 | 280 | 293 |
| 2 Anos | 2 anos | 150 | 40 | 70 | 126 | 82 | 81 | 117 | 104 | 98 | 118 | 119 | 116 | 127 | 132 | 133 | 140 |
| >2 Anos | >2 anos | 50 | 90 | 58 | 58 | 83 | 74 | 70 | 84 | 85 | 82 | 90 | 94 | 95 | 100 | 104 | 107 |
O gráfico e a tabela acima são excelentes exemplos para discutirmos a idéia de estrutura etária estável. Isso porque tanto o crescimento do gráfico começa a estabilizar a partir do 5-6 ano assim como a proporção de indivíduos em cada classe etária passa a sofrer quase nenhuma mudança.Podemos utilizar a função stable.stage() se quisermos verificar a proporção de individíduos em cada classe etária e plotar essa proporção ao longo do tempo usando stage.vector.plot()
stable.stage(A) 1 ano 2 Anos >2 Anos
0.5402043 0.2603546 0.1994411 | Classes | N0 | N1 | N3 | N4 | N5 | N6 | N13 | N14 | N15 | Estrutura estável | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 ano | 1 ano | 0.29 | 0.40 | 0.37 | 0.33 | 0.43 | 0.55 | 0.69 | 0.63 | 0.59 | 0.54 |
| 2 Anos | 2 anos | 0.56 | 0.12 | 0.29 | 0.16 | 0.29 | 0.34 | 0.32 | 0.29 | 0.27 | 0.26 |
| >2 Anos | >2 anos | 0.13 | 0.23 | 0.12 | 0.16 | 0.27 | 0.21 | 0.23 | 0.21 | 0.20 | 0.20 |
Também podemos avaliar o crescimento populacional de forma bastante objetiva aqui.
lambda(A)\[\lambda = 1.01\]
Uma vez que o \(\lambda >1\) podemos concluir que a população está crescendo apesar de que numa velocidade bastante baixa.
As mesmas operações feitas por meio de uma única linha de comando podem ser feitas de forma detalhada passo a passo caso haja interesse de se aprofundar nos processos matemáticos explicados no apêndice 1 desse artigo.
#ou utilizando as fórmulas matriciais
ev <- eigen(A) #Calcula os autovalores e autovetores associados a cada autovalor
lmax <- which.max(Re(ev$values)) #Identifica o autovalor dominante (maior valor)
#Retorna o valor de lambda
print("Lambda")[1] "Lambda"round(ev$values[lmax],3)[1] 1.037+0iW <- ev$vectors #separa os autovetores dos autovalores
w <- abs(Re(W[, lmax])) #extrai o autovetor associado ao autovalor dominante
print("Estrutura etária estável")[1] "Estrutura etária estável"round(w/sum(w),2)[1] 0.54 0.26 0.20 #Uma vez extraido o autovetor precisamos reescalona-lo para que ele represente de fato a proporção de indivíduos em cada classe etáriapar(mrow=c(1,2))Warning in par(mrow = c(1, 2)): "mrow" não é um parâmetro gráficostage.vector.plot(futuro$stage.vectors,proportions = FALSE, col=2:4,main="Valores absolutos",xlab="Anos projetados",ylab="Número de indivíduos")
stage.vector.plot(futuro$stage.vectors,proportions = TRUE, col=2:4,main="Proporção",xlab="Anos projetados",ylab="Número de indivíduos")
Vamos sobrepor a projeção populacional utilizando a estrutura etária estável contra a projeção do crescimento populacional observada. A idéia aqui é relembrar como chegamos no conceito de autovalor e autovetor apresentado na equação 3 e 4 do apêndice 1.
\(A*w = \lambda * w\) ou \((A-\lambda I)*w = 0\)
#Vamos utilizar a quantidade de indivíduos projetadas até o 15º ano.
#Aqui temos certeza que a população já alcançaou a estrutura etária estável!
futuro$stage.vectors[,15] 1 ano 2 Anos >2 Anos
279.8074 132.8127 104.3699 #Vamos criar um objeto para armazenar a projeção dessa população para os próximos 100 anos
trajetoria.observada<-pop.projection(A,futuro$stage.vectors[,15],100)$stage.vectors
#E por fim vamos criar um objeto para armazenar a projeção dessa populaçao utilizando apenas o conceito matemático do autovalor dominante e autovetor.
#Aqui é importante ter em mente que a estrutura etária soma 1 então precisamos colocar essa estrutura etária numa escala semelhante.
#Isso foi feito multiplicando a estrutura etária pelo número de indivíduos totais projetados até o ano 15 com o comando abaixo:
#"stable.stage(A)*sum(futuro$stage.vectors[,15]),100)$stage.vectors"
trajetoria.autovalor.estruturaestavel<-pop.projection(lambda(A),
stable.stage(A)*sum(futuro$stage.vectors[,15]),100)$stage.vectors
par(mfrow=c(1,2))
stage.vector.plot(trajetoria.observada,proportions = FALSE, col=2:4,
xlab="Anos projetados",ylab="Número de indivíduos")
title(expression(""~A~"* x"))
stage.vector.plot(trajetoria.observada,proportions = FALSE, col=2:4,
xlab="Anos projetados",ylab="Número de indivíduos")
title(expression(""~lambda~"* w"))
#Você pode simplesmente remover o termo #"*sum(futuro$stage.vectors[,15]),100)$stage.vectors".
#Você vai ver que a trajetória continua exatamente a mesma
#apesar dos eixos y estarem em escalas diferentes.Outras aplicações do MPM
Por fim, vamos demonstar alguns comandos representados na tabela 1 do apêndice 1.
você pode buscar muito mais aplicações utilizando a função help do pacote popbio.Lá é possivel consultar várias aplicações demonstradas nos livros Caswell (2001) e Morris e Doak (2002).
help(popbio)R0
net.reproductive.rate(A)[1] 1.149545Generation time
generation.time(A)[1] 3.791696Damping ratio
damping.ratio(A)[1] 1.328927Sensitivitidade e elasticidade
Opção 1: por derivada parcial
Sensitividade
sens(A)Elasticidade
elasticity(A)Opção 2: Por iteração
#Criamos um vetor com as perturbações que iremos aplicar nos elementos da matriz
perturb<-seq(0.01,.99,0.01)
#Criamos também algumas matrizes onde iremos armazenar as mudanças feitas
new.mx<-SensOfLambda<-matrix(NA,nrow=dim(A)[1]^2,ncol=length(perturb))for (i in 1:dim(A)[1]^2){
for(j in 1:length(perturb)){
A2<-A
if (A[[i]]==0) {
NULL
} else {
A2[[i]]<-perturb[j]
new.mx[[i]]<-A2[[i]]
SensOfLambda[i,j]<-lambda(A2)}
#print(j)
}
#print(i)
}
colnames(SensOfLambda)<-perturb
rownames(SensOfLambda)<-paste(c("s11","s21","s31","F12","s22","s32", "F13", "F23", "s33"))Pronto, agora podemos demonstrar gráficamente essas mudanças
SensOfLambda#Primeiro precisamos construir uma tabela para armazenar todas as informações em um único ambiente
as.data.frame( #Transforma o contjunto de dados em uma tabela
cbind( #Concatena (junta) as seguintes tabelas:
SensOfLambda, #SensOfLambda = aqui foi armazenada o resultado de lambda calculado para cada observação
Observado=as.vector(A)))%>% #as.vector(A) serve para extrair os valores observados em cada elemento da matriz que será importante para marcar os valores observados em cada um dos gráficos que serão gerados abaixo
tibble::rownames_to_column(var = "Elementos")%>%
pivot_longer(!c(Elementos,Observado),names_to = "Perturbação", values_to = "Lambda")%>%
filter(Lambda != "NA")%>%
as.data.frame()%>%
mutate(Perturbação=as.numeric(Perturbação))%>%
mutate(Lambda.observado=lambda(A))%>%
ggplot(., aes(x=Perturbação,y=Lambda))+
geom_line()+
geom_hline(yintercept = lambda(A),linetype="longdash",col="gray70")+
geom_vline(aes(xintercept = Observado),linetype="longdash",col="gray70")+
ylab(expression(""~lambda~""))+
facet_grid(.~Elementos,scales="free_y")+
theme_classic()+
labs(subtitle = "Linha tracejada horizontal indica o valor de lambda observado \n e a linha tracejada vertical indica o valor observado do elemento da matriz")
Olhando a inclinação de cada uma das retas fica claro que a sobrevivência dos indivíduos com >2 anos é a que mais gera mudanças no crescimento populacional.
Note também que a relação entre a mudança de um parámetro frequentemente é não linear. A magnitude e forma dessa curvatura (côncava - \(\cap\) ;Convexa - \(\cup\) ) pode ser acessada a partir da derivada parcial de segunda ordem. Scripts para isso podem ser acessado no pacote demogR e algumas aplicações ecológicas e para manejo podem ser encontradas em Carslake et al. 2009 e Santos et al.2021 2021 para aplicações evolutivas.
NOTA: O uso da derivada parcial para calcular a sensitividade e elasticidade assume uma relação linear entre os valores dos elementos da matriz e a sua contribuição para o crescimento populacional. Como vimos no gráfico acima essa relação raramente é linear e por isso é importante ter em mente que as análises de perturbação são realistas apenas quando a perturbação é muito pequena (geralmente infinitesimal).
Figuras
Abaixo fornecemos os códigos para a elaboração de cada figura. As legendas para cada figura podem ser encontradas no texto principal e por isso não serão repetidas aqui
Figura 2
#=========================================================================
# FIGURA 2
#=========================================================================
estoc<-round(rnorm(3,50,20),0)
#estoc<-c(28, 64, 59, -2) #Gerado com a função acima!
lambda(A)[1] 1.03744N0<-stable.stage(A)*(100+estoc)
A%*%floor(N0) [,1]
1 ano 75.87
2 Anos 41.00
>2 Anos 28.80#plot(pop.projection(A,N0, 15)$pop.changes,type="l")
#abline(h=lambda(A))
projecao<-pop.projection(A,N0, 15)
proj.vec<-t(projecao$stage.vectors)
colnames(proj.vec)<-c("1 ano","2 Anos",">2 Anos")
proj.vec<-reshape2::melt(proj.vec)
colnames(proj.vec)<-c("t","Estágio","N")
#-------------------------------------------------------------
# TOP
#-------------------------------------------------------------
TOP<-ggplot(proj.vec,aes(y=N,x=t,group=Estágio))+
geom_line(aes(color=Estágio),size=.5,type=2,linetype="longdash")+
geom_point(aes(color=Estágio,shape=Estágio),size=2)+
geom_segment(aes(x = 4.5, y = 110, xend = 0.2, yend = 110),
arrow = arrow(length = unit(0.5, "cm")))+
geom_segment(aes(x = 5.5, y = 110, xend = 14, yend = 110),
arrow = arrow(length = unit(0.5, "cm")))+
annotate("text", x = 10, y = 124, label = "Proporção estável \nentre estágios \n (crescimento assintótico)")+
annotate("text", x = 2, y = 124, label = "Proporção não estável \nentre estágios \n ")+
xlab(NULL)+
ylab("Nº de Indivíduos")+
ylim(0,130)+
scale_x_continuous(limits = c(0, 14),breaks=c(0:14))+
geom_vline(xintercept=5,linetype="dotdash",color="gray70")+
theme_classic()+
theme(text=element_text(size=20))Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
ℹ Please use `linewidth` instead.Warning in geom_line(aes(color = Estágio), size = 0.5, type = 2, linetype =
"longdash"): Ignoring unknown parameters: `type`#TOP
#-------------------------------------------------------------
# BOTTOM
#-------------------------------------------------------------
df.changes<-data.frame(Changes=c(pop.projection(A,N0, 15)$pop.changes),Time=c(1:14))
BOTTOM<-
ggplot(df.changes,aes(y=Changes,x=Time-.5))+
geom_line(size=.1,type=2,linetype="longdash")+
geom_point(size=2)+
scale_x_continuous(limits = c(0, 14),breaks=c(0:14))+
xlab("Tempo projetado")+
ylab(expression(""~lambda~""))+
#ylim(0,120)+
geom_vline(xintercept=5,linetype="dotdash",color="gray70")+
geom_hline(yintercept=lambda(A),linetype="longdash",color="red")+
annotate("text", size = 7,col="red",,x = 0.01, y = lambda(A)+0.002, parse = TRUE, label =as.character(expression(paste("",lambda[1],""))))+
theme_classic()+
theme(text=element_text(size=20))Warning in geom_line(size = 0.1, type = 2, linetype = "longdash"): Ignoring
unknown parameters: `type`#BOTTOM
#-------------------------------------------------------------
legend <- get_legend(
# create some space to the left of the legend
TOP + theme(legend.box.margin = margin(0, 0, 0, 12))
)
plots <- align_plots(TOP+theme(legend.position="none"), BOTTOM, align = 'v', axis = 'l')
bottom_row <- plot_grid(plots[[2]], nrow = 1)
plot_grid(plots[[1]], legend,bottom_row,NULL,rel_widths = c(1, .3),rel_heights = c(1, .4),ncol = 2)
cowplot::plot_grid(align_plots(TOP, BOTTOM, align = 'v', axis = 'l'))Warning in as_grob.default(plot): Cannot convert object of class list into a
grob.
Figura 6
#=========================================================================
# Figura 6 - LTRE x Pfister plot
#=========================================================================
df<-data.frame(as.numeric(as.vector(sensitivity(A))),
as.numeric(as.vector(elasticity(A))),
(c("s11","s21","s31","F12","s22","s32", "F13", "F23", "s33")))
colnames(df)<-c("sensibilidade", "elasticidade","classes")
df$sensibilidade[df$elasticidade==0]<-0
df<-subset(df,elasticidade>0)
rownames(df)<-df$classes
nonzero<-length(A[A>0])
labels<-(c("s11","s21","s31","F12","s22","s32", "F13", "F23", "s33"))
nonzero.labels<-labels[AA>0]
projecoes.menos<-projecoes.mais<-matrix(0,ncol=5,nrow=50)
for (i in 1: nonzero){
A2<-A
if(A2[i]>0){
A2[i]<-A2[i]+(A2[i]/10)
}else{(NULL)}
projecoes.mais[,i]<-pop.projection(A2,N0, 50)$pop.sizes
}
colnames(projecoes.mais)<-paste(nonzero.labels,"+10%")
#------------------------------------------------------------
# SIMULANDO REDUÇÃO DE -10%
#------------------------------------------------------------
for (i in 1: nonzero){
A2<-A
if(A2[i]>0){
A2<-A2[i]-(A2[i]/10)
}else{(NULL)}
projecoes.menos[,i]<-pop.projection(A2,N0, 50)$pop.sizes
}
colnames(projecoes.menos)<-paste(nonzero.labels,"-10%")
df.proj<-data.frame(
pop.projection(A,N0, 50)$pop.sizes,
cbind(projecoes.menos,projecoes.mais))
colnames(df.proj)<-c("projecao",
colnames(projecoes.menos),
colnames(projecoes.mais))
df.proj<-reshape2::melt(df.proj)No id variables; using all as measure variables colnames(df.proj)<-c("Cenario","N")
df.proj$time<-as.vector(replicate(11,0:49))
df.proj2<-df.proj
for(i in 1:dim(df.proj)[1]){
if(df.proj$time[i] > 0){
df.proj2$N[i]<-df.proj$N[i]+rnorm(1,10,5)
}
}
barplot(df[,2],names.arg=df$classes,ylab=expression("Contribução para o cresc. pop. ( "~lambda~")"))
ggplot(subset(df.proj2[-c(1:21),],time<21),aes(y=N,x=time,group=Cenario))+
geom_line(aes(color=Cenario),size=1,linetype="longdash",
position=position_jitter(w=.1, h=.1))+
xlab("Tempo projetado")+
ylab("Tamanho populacional (N)")+
geom_line(data=df.proj2[1:21,],color="black",size=1,linetype="longdash")+
theme_classic()
Figura 7
#=========================================================================
# Figura 7 - LTRE
#=========================================================================
data(calathea)
#-----------------------------------
#Contribuição dos sítios amostrais
#-----------------------------------
plots.lamb<-lapply(calathea[-17],lambda)
df<-data.frame(lambda=unlist(
lapply(lapply(split(plots.lamb, rep(1:4,each=4)),unlist),mean)),
sd=
unlist(lapply(lapply(split(plots.lamb, rep(1:4,each=4)),unlist),sd)))
lambs<-ggplot(df,aes(y=lambda,x=rownames(df)))+
geom_point()+
geom_linerange(aes(ymin=lambda-sd,ymax=lambda+sd))+
theme_classic()+xlab("Sítio amostral")+ylab("Taxa de crescimento ("~lambda~")")
#-----------------------------------
#Contribuição da variação anual
#-----------------------------------
lambs.anual<-data.frame(
lambda=unlist(
lapply(lapply(
split(plots.lamb, rep(1:4,4)),unlist),mean)),
sd=unlist(
lapply(lapply(
split(plots.lamb, rep(1:4,4)),unlist),sd)))%>%
ggplot(aes(y=lambda,x=rownames(df)))+
geom_point()+
geom_linerange(aes(ymin=lambda-sd,ymax=lambda+sd))+
theme_classic()+xlab("Ano")+ylab("Taxa de crescimento ("~lambda~")")
esquerda<-cowplot::plot_grid(lambs,lambs.anual,ncol=1,labels=c("A","C"))
#-----------------------------------
#LTRE
#-----------------------------------
#script retirado de help(LTRE) do pacote popbio
data(calathea)
calathea_pool<-calathea[['pooled']]
plots<- split(calathea[-17], rep(1:4,each=4))
plots<- lapply(plots, mean)
Cm<-LTRE(plots, calathea_pool)
pe<-sapply(Cm, sum)
##YEARS -- split recycles vector
yrs<-split(calathea[-17], 1:4)
yrs <- lapply(yrs, mean)
names(yrs)<-1982:1985
Cm<-LTRE(yrs, calathea_pool)
ye<-sapply(Cm, sum)
#=========================================================================
# INTERVALO DE CONFIANÇA PARA AS ANÁLISES DE LTRE
#=========================================================================
##YEARS -- split recycles vector
yrs<-split(calathea[-17], 1:4)
years.LTRE<-matrix(nrow=100,ncol=length(yrs),dimnames=list(NULL,paste ("Ano",1982:1985)))
for(i in 1:length(yrs)){
years.LTRE[,i]<-replicate(100,sum(LTRE(mean(sample(yrs[[i]])[-1]), calathea_pool)))
}
##PLOTS -- split recycles vector
plots<- split(calathea[-17], rep(1:4,each=4))
plots.LTRE<-matrix(nrow=100,ncol=length(plots),dimnames=list(NULL,paste ("Sítio",1:4)))
for(i in 1:length(plots)){
plots.LTRE[,i]<-replicate(100,sum(LTRE(mean(sample(plots[[i]])[-1]), calathea_pool)))
}
plot.LTRE.sitios<-gather(data.frame(plots.LTRE))%>%
ggplot(aes(x=key, y=value)) +
# geom_col()+
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", mult = 1,size=.1)+
stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
xlab("Plots")+
ylab("Contribuição para " ~lambda~ "")+
theme_classic()Warning in stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", mult = 1,
: Ignoring unknown parameters: `mult`Warning: The `fun.y` argument of `stat_summary()` is deprecated as of ggplot2 3.3.0.
ℹ Please use the `fun` argument instead.plot.LTRE.anos<-gather(data.frame(years.LTRE))%>%
ggplot(aes(x=key, y=value)) +
# geom_col()+
stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", mult = 1,size=.1)+
stat_summary(fun.y = mean, geom = "bar") +
xlab("Anos")+
ylab("Contribuição para " ~lambda~ "")+
theme_classic()Warning in stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", mult = 1,
: Ignoring unknown parameters: `mult`cowplot::plot_grid(esquerda,
cowplot::plot_grid(plot.LTRE.sitios,plot.LTRE.anos,ncol=1,labels=c("B","D")))
Figura 8
#=========================================================================
# Figura 8 - LTRE
#=========================================================================
x <- dim(calathea[[1]])[1] #dimensão da matriz
data.frame(
Parametros = as.vector(calathea_pool),
Efeito=as.vector(mean(LTRE(lapply(yrs, mean),calathea_pool))),
Variacao=as.vector(mean(lapply(yrs, var2))),
elementos.matriz=paste("a", 1:x, rep(1:x, each = x), sep = ""),
#variable="Efeito",
Sensitivity=as.vector(popdemo::sens(calathea_pool)),
Elasticity=as.vector(elasticity(calathea_pool)))%>%
filter(Parametros != 0)%>%
ggplot(aes(x=Variacao,y=abs(Efeito),label=elementos.matriz))+
geom_point(aes(size=Elasticity),alpha=.2)+
#geom_text(size=3)+
geom_text_repel(size=3)+
scale_x_log10(breaks=c(0.0001,0.01,0.1,1,10,100),labels=c(0.001,0.01,0.1,1,10,100))+
#scale_y_log10()+
xlab("Variação temporal")+
labs(size="Elasticidade")+
geom_hline(yintercept=0,linetype="dashed")+ #geom_hline(yintercept, linetype, color, size)
ylab("| Efeito da variação para o " ~lambda~ "|")+theme_classic()
Figura 9
#=========================================================================
# Figura 9 - Demographic buffering hypothesis
#=========================================================================
data.frame(
Parametros = as.vector(calathea_pool),
Efeito=as.vector(mean(LTRE(lapply(yrs, mean),calathea_pool))),
Variacao=as.vector(mean(lapply(yrs, var2))),
elementos.matriz=paste("a", 1:x, rep(1:x, each = x), sep = ""),
#variable="Efeito",
Sensitivity=as.vector(popdemo::sens(calathea_pool)),
Elasticity=as.vector(elasticity(calathea_pool)))%>%
filter(Parametros != 0)%>%
ggplot(aes(x=Sensitivity,y=Variacao,label=elementos.matriz))+
geom_point(aes(size=Elasticity),alpha=.2)+
#geom_text(size=3)+
geom_text_repel(size=3)+
scale_x_log10(breaks=c(0.0001,0.01,0.1,1,10,100),labels=c(0.001,0.01,0.1,1,10,100))+
scale_y_log10()+
xlab("Sensitividade")+
labs(size="Elasticidade")+
#geom_hline(yintercept=0,linetype="dashed")+ #geom_hline(yintercept, linetype, color, size)
ylab("Variação temporal")+theme_classic()
Metadados COMADRE & COMPADRE
comadre$metadata%>%
as_tibble()%>%
filter(Continent == "S America")%>%
distinct(Authors,.keep_all = TRUE)%>%
select(-c( Genus:AngioGymno, AdditionalSource:MatrixPopulation,Altitude,Ecoregion:SurvivalIssue))| MatrixID | SpeciesAuthor | SpeciesAccepted | CommonName | Kingdom | Phylum | Class | Order | Family | Authors | Journal | SourceType | OtherType | YearPublication | DOI_ISBN | NumberPopulations | Lat | Lon | Country | Continent | _Database | _PopulationStatus | _PublicationStatus |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 240307 | Alouatta_seniculus | Alouatta seniculus | Red howler | Animalia | Chordata | Mammalia | Primates | Atelidae | Wiederholt; Fernandez-Duque; Diefenbach; Rudran | Ecol Model | Journal Article | NA | 2010 | 10.1016/j.ecolmodel.2010.06.026 | 2 | 8.566667 | -67.58333 | VEN | S America | COMADRE | Released | Released |
| 240323 | Ara_glaucogularis_2 | Ara glaucogularis | Blue-throated macaw | Animalia | Chordata | Aves | Psittaciformes | Psittacidae | Maestri; Ferrati; Berkunsky | Ecol Model | Journal Article | NA | 2017 | 10.1016/j.ecolmodel.2017.07.023 | 1 | -14.378333 | -65.09583 | BOL | S America | COMADRE | Released | Released |
| 240508 | Physeter_macrocephalus | Physeter macrocephalus | Sperm whale | Animalia | Chordata | Mammalia | Cetacea | Physeteridae | Whitehead; Gero | Endanger Species Res | Journal Article | NA | 2015 | 10.3354/esr00657 | 1 | 14.233333 | -61.35000 | MTQ | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248048 | Astroblepus_ubidiai | Astroblepus ubidiai | Andean catfish | Animalia | Chordata | Actinopterygii | Siluriformes | Astroblepidae | Vélez-Espino | Ecol Freshw Fish | Journal Article | NA | 2005 | 10.1111/j.1600-0633.2005.00084.x | 1 | 0.105833 | -78.22222 | ECU | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248055 | Brachyrhaphis_rhabdophora | Brachyrhaphis rhabdophora | Live-bearing fish | Animalia | Chordata | Actinopterygii | Cyprinodontiformes | Poeciliidae | Johnson; Zúñiga-Vega | Ecology | Journal Article | NA | 2009 | 10.1890/07-1672.1 | 2 | 10.415833 | -85.09694 | CRI | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248122 | Genypterus_blacodes | Genypterus blacodes | Pink cusk-eel | Animalia | Chordata | Actinopterygii | Ophidiiformes | Ophidiidae | Gonzales-Olivares; Aranguiz-Acuna; Ramos-Jiliberto; Rojas-Palma | Fish Res | Journal Article | NA | 2009 | 10.1016/j.fishres.2008.11.006 | 2 | -49.000000 | -77.00000 | CHL | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248262 | Agaricia_agaricites | Agaricia agaricites | Tan lettuce-leaf coral | Animalia | Cnidaria | Anthozoa | Scleractinia | Agariciidae | Hughes; Tanner | Ecology | Journal Article | NA | 2000 | 10.1890/0012-9658(2000)081[2250:RFLHAL]2.0.CO;2 | 1 | NA | NA | JAM | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248318 | Orbicella_annularis | Montastraea annularis | Caribbean star coral | Animalia | Cnidaria | Anthozoa | Scleractinia | Faviidae | Edmunds | Limnol Oceanogr | Journal Article | NA | 2015 | 10.1002/lno.10075 | 1 | 18.316667 | -64.72222 | VIR | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248341 | Plexaura_A | Plexaura sp. | Gorgonian coral | Animalia | Cnidaria | Anthozoa | Alcyonacea | Plexauridae | Lasker | Oecologia | Journal Article | NA | 1991 | 10.1007/BF00318316 | 1 | 9.566667 | -78.81667 | PAN | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248515 | Diomedea_melanophris | Thalassarche melanophris | Black-browed albatross | Animalia | Chordata | Aves | Procellariiformes | Diomedeidae | Arnold; Brault; Croxall | Ecol Appl | Journal Article | NA | 2006 | 10.1890/03-5340 | 1 | -54.006111 | -38.03556 | SGS | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248553 | Forpus_passerinus | Forpus passerinus | Green-rumped parrotlets | Animalia | Chordata | Aves | Psittaciformes | Psittacidae | Sandercock; Beissinger | J Appl Stat | Journal Article | NA | 2002 | 10.1080/02664760120108818 | 1 | 8.566667 | -67.58333 | VEN | S America | COMADRE | Released | Released |
| 248957 | Homo_sapiens_subsp._sapiens | Homo sapiens | Human | Animalia | Chordata | Mammalia | Primates | Hominidae | Keyfitz; Flieger | NA | Book Chapter | NA | 1990 | 0-226-43237-8 | 14 | 10.650000 | -61.51667 | TTO | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249048 | Panstrongylus_geniculatus | Panstrongylus geniculatus | NA | Animalia | Arthropoda | Insecta | Hemiptera | Reduviidae | Rabinovich; Feliciangeli | J Med Entomol | Journal Article | NA | 2015 | 10.1093/jme/tjv112 | 1 | NA | NA | VEN | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249126 | Arctocephalus_australis | Arctocephalus australis | South american fur seal | Animalia | Chordata | Mammalia | Carnivora | Otariidae | Lima; Páez | J Mammal | Journal Article | NA | 1997 | 10.2307/1382951 | 1 | -35.027222 | -54.88194 | URY | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249133 | Brachyteles_hypoxanthus | Brachyteles hypoxanthus | Northern muriqui | Animalia | Chordata | Mammalia | Primates | Atelidae | Morris; Altmann; Brockman; Cords; Fedigan; Pusey; Stoinski; Bronikowski; Alberts; Strier | Am Nat | Journal Article | NA | 2011 | 10.1086/657443 | 1 | -19.731111 | -41.41889 | BRA | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249269 | Didelphis_aurita | Didelphis aurita | Common marsupial | Animalia | Chordata | Mammalia | Didelphimorphia | Didelphidae | Ferreira; Kajin; Vieira; Zangrandi; Cerqueira; Gentile | Mamm Biol | Journal Article | NA | 2013 | 10.1016/j.mambio.2013.03.002 | 1 | -22.046111 | -42.68917 | BRA | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249379 | Hippocamelus_bisulcus | Hippocamelus bisulcus | Huemul deer | Animalia | Chordata | Mammalia | Artiodactyla | Cervidae | Corti; Wittmer; Festa-Bianchet | J Mammal | Journal Article | NA | 2010 | 10.1644/09-MAMM-A-047.1 | 3 | 47.200000 | -72.50000 | CHL | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249384 | Lagothrix_lagothricha | Lagothrix lagotricha | Humboldt’s woolly monkey | Animalia | Chordata | Mammalia | Primates | Atelidae | Defler | NA | Book Chapter | NA | 2014 | 978-1-4939-0697-0 | 1 | 2.666667 | -74.16667 | COL | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249785 | Pseudalopex_culpaeus | Lycalopex culpaeus | Andean fox | Animalia | Chordata | Mammalia | Carnivora | Canidae | Novaro; Funes; Walker | J Appl Ecol | Journal Article | NA | 2005 | 10.1111/j.1365-2664.2005.01067.x | 2 | -40.000000 | -71.00000 | ARG | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249817 | Saguinus_fuscicollis | Saguinus fuscicollis | Saddlebacked tamarin | Animalia | Chordata | Mammalia | Primates | Callitrichidae | Watsa | NA | Thesis | NA | 2013 | 10.7936/K7DB7ZTD | 4 | -12.568611 | -70.09917 | PER | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249963 | Oithona_hebes | Oithona hebes | Copepod | Animalia | Arthropoda | Maxillopoda | Cyclopoida | Oithonidae | Torres-Sorando; Zacarias; Zoppi de Roa; Rodríguez | Ecol Model | Journal Article | NA | 2003 | 10.1016/S0304-3800(02)00355-1 | 1 | 10.258333 | -65.80833 | VEN | S America | COMADRE | Released | Released |
| 249985 | Stratiodrilus_aeglaphilus | Stratiodrilus aeglaphilus | Freshwater crayfish | Animalia | Annelida | Polychaeta | Eunicida | Histriobdellidae | Pardo; Vila; Bustamante | Hydrobiologia | Journal Article | NA | 2008 | 10.1007/s10750-007-9136-8 | 2 | -33.740833 | -70.90000 | CHL | S America | COMADRE | Released | Released |
| 250117 | Podocnemis_lewyana | Podocnemis lewyana | Magdalena River Turtle | Animalia | Chordata | Reptilia | Testudines | Podocnemididae | Páez; Bock; Espinal-García; Rendón-Valencia; Alzate-Estrada; Cartagena-Otálvaro; Heppell | Copeia | Journal Article | NA | 2015 | 10.1643/CE-14-191 | 1 | NA | NA | COL | S America | COMADRE | Released | Released |
| 250118 | Podocnemis_expansa | Podocnemis expansa | Arrau turtle | Animalia | Chordata | Reptilia | Testudines | Podocnemididae | Mogollones; Rodríguez; Hernández; Barreto | Chelonian Conserv Bi | Journal Article | NA | 2010 | 10.2744/CCB-0778.1 | 1 | 6.430278 | -67.16250 | VEN | S America | COMADRE | Released | Released |
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filter(Continent == "S America")%>%
distinct(Authors,.keep_all = TRUE)%>%
select(-c( Genus:AngioGymno, AdditionalSource:MatrixPopulation,Altitude,Ecoregion:SurvivalIssue))| MatrixID | SpeciesAuthor | SpeciesAccepted | CommonName | Kingdom | Phylum | Class | Order | Family | Authors | Journal | SourceType | OtherType | YearPublication | DOI_ISBN | NumberPopulations | Lat | Lon | Country | Continent | _Database | _PopulationStatus | _PublicationStatus |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 238284 | Betula_pendula | Betula pendula | Silver Birch | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fagales | Betulaceae | Maillette | J Appl Ecol | Journal Article | NA | 1982 | 10.2307/2403005 | 1 | NA | NA | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 238648 | Heteropsis_flexuosa | Heteropsis flexuosa | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Alismatales | Araceae | Balcazar | NA | Thesis | NA | 2013 | 978-90-9027402-7 | 2 | -4.005833 | -69.89861 | COL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 238651 | Himatanthus_drasticus | Himatanthus drasticus | Plumel | Plantae | Tracheophyta | Magnoliopsida | Gentianales | Apocynaceae | Baldauf; Correa; Ferreira; Santos | Forest Ecol Manag | Journal Article | NA | 2015 | 10.1016/j.foreco.2015.06.022 | 4 | -7.183333 | -39.21667 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 239054 | Spathoglottis_plicata | Spathoglottis plicata | Philippine ground orchid; Philippine orchid; Large purple orchid | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Asparagales | Orchidaceae | Falcón; Ackerman; Tremblay | Biol Invasions | Journal Article | NA | 2017 | 10.1007/s10530-016-1318-8 | 1 | 18.349444 | -66.68444 | PRI | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 239078 | Vellozia_aff._sincorana | Vellozia sinconara | Candomba | Plantae | Tracheophyta | Magnoliopsida | Pandanales | Velloziaceae | Souza; Schmidt; Conceicao | Flora | Journal Article | NA | 2017 | 10.1016/j.flora.2017.02.007 | 8 | -12.628889 | -41.50444 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 239750 | Lepanthes_acuminata | Lepanthes acuminata | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Asparagales | Orchidaceae | Raventós; García-González; Riverón-Giró; Damon | Plant Ecol Divers | Journal Article | NA | 2018 | 10.1080/17550874.2018.1444110 | 1 | 15.091944 | -92.16583 | MEX | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 239913 | Lepanthes_caritensis_2 | Lepanthes caritensis | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Asparagales | Orchidaceae | Tremblay | Selbyana | Journal Article | NA | 1997 | NA | 2 | 18.094167 | -66.02750 | PRI | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 239915 | Lepanthes_rubripetala_2 | Lepanthes rubripetala | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Asparagales | Orchidaceae | Schödelbauerová; Tremblay; Kindlmann | Biodivers Conserv | Journal Article | NA | 2010 | 10.1007/s10531-009-9724-1 | 8 | 18.294722 | -65.80000 | PRI | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 240000 | Melocactus_bahiensis | Melocactus bahiensis | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Caryophyllales | Cactaceae | Hughes; Figueira; Jacobi; Borba | Braz J Bot | Journal Article | NA | 2018 | 10.1007/s40415-018-0483-7 | 1 | -16.571111 | -41.48222 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 240773 | Andropogon_brevifolius | Schizachyrium brevifolium | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Poales | Poaceae | Canales; Trevisan; Silva; Caswell | Acta Oecol | Journal Article | NA | 1994 | NA | 2 | 9.416667 | -68.25000 | VEN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 241123 | Aspasia_principissa | Aspasia principissa | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Asparagales | Orchidaceae | Zotz; Schmidt | Biol Conserv | Journal Article | NA | 2006 | 10.1016/j.biocon.2005.07.022 | 1 | 9.166667 | -79.85000 | PAN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 241183 | Tillandsia_flexuosa | Tillandsia flexuosa | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Poales | Bromeliaceae | Wester; Zotz | J Trop Ecol | Journal Article | NA | 2010 | 10.1017/S0266467409990459 | 1 | NA | NA | PAN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 241248 | Werauhia_sanguinolenta | Vriesea sanguinolenta | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Poales | Bromeliaceae | Zotz | Acta Oecol | Journal Article | NA | 2005 | 10.1016/j.actao.2005.05.009 | 4 | 9.166667 | -79.85000 | PAN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 241375 | Aechmea_nudicaulis | Aechmea nudicaulis | Nurse bromeliad | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Poales | Bromeliaceae | Sampaio; Picó; Scarano | Am J Bot | Journal Article | NA | 2005 | 10.3732/ajb.92.4.674 | 12 | -22.204444 | -41.50028 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 241520 | Andropogon_semiberbis | Schizachyrium sanguineum | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Poales | Poaceae | Silva; Raventós; Caswell; Trevisan | J Ecol | Journal Article | NA | 1991 | 10.2307/2260717 | 1 | 8.633333 | -70.20000 | VEN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 242041 | Calathea_marantifolia | Calathea marantifolia | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Zingiberales | Marantaceae | Matlaga | NA | Thesis | NA | 2008 | NA | 1 | 8.480278 | -83.58944 | CRI | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 242042 | Calathea_micans | Calathea micans | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Zingiberales | Marantaceae | Le Corff; Horvitz | Ecol Model | Journal Article | NA | 2005 | 10.1016/j.ecolmodel.2005.05.009 | 1 | 10.433333 | -84.00000 | CRI | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 243184 | Festuca_gracillima | Festuca gracillima | Tussock grass | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Poales | Poaceae | Oliva; Collantes; Humano | Rangeland Ecol Manag | Journal Article | NA | 2005 | 10.2111/1551-5028(2005)58[466:DOGTGP]2.0.CO;2 | 1 | -51.403611 | -69.62250 | ARG | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 243551 | Heliconia_acuminata | Heliconia acuminata | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Zingiberales | Heliconiaceae | Bruna | Ecology | Journal Article | NA | 2003 | 10.1890/0012-9658(2003)084[0932:APPIFH]2.0.CO;2 | 21 | -2.500000 | -60.00000 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 243598 | Heliconia_metallica | Heliconia metallica | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Zingiberales | Heliconiaceae | Schleuning; Huamán; Matthies | J Ecol | Journal Article | NA | 2008 | 10.1111/j.1365-2745.2008.01416.x | 4 | -12.355556 | -70.71222 | PER | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 244083 | Leptocoryphium_lanatum | Leptocoryphium lanatum | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Poales | Poaceae | Raventós; Segarra; Acevedo | Ecol Model | Journal Article | NA | 2004 | 10.1016/j.ecolmodel.2003.12.044 | 1 | 8.633333 | -70.20000 | VEN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 244638 | Periandra_mediterranea | Periandra mediterranea | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Hoffmann; Solbrig | Forest Ecol Manag | Journal Article | NA | 2003 | 10.1016/S0378-1127(02)00566-2 | 3 | -15.933333 | -47.88333 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 244659 | Phaseolus_lunatus | Phaseolus lunatus | Lima bean | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Degreef; Baudoin; Rocha | Genet Resour Crop Ev | Journal Article | NA | 1997 | 10.1023/A:1008623521755 | 1 | NA | NA | CRI | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 245753 | Syngonanthus_nitens | Syngonanthus nitens | Golden-grass | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Poales | Eriocaulaceae | Schmidt; Ticktin | Biol Conserv | Journal Article | NA | 2012 | 10.1016/j.biocon.2012.03.018 | 9 | -1.050000 | -46.96667 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246183 | Machaerium_cuspidatum | Machaerium cuspidatum | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Nabe-Nielsen | J Trop Ecol | Journal Article | NA | 2004 | 10.1017/S0266467404001609 | 1 | 0.666667 | -76.38333 | ECU | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246189 | Astrocaryum_aculeatissimum | Astrocaryum aculeatissimum | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Quitete-Portela; Bruna; dos Santos | Biodivers Conserv | Journal Article | NA | 2010 | 10.1007/s10531-010-9846-5 | 1 | NA | NA | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246199 | Attalea_humilis | Attalea humilis | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Souza; Martins | Biodivers Conserv | Journal Article | NA | 2004 | 10.1023/B:BIOC.0000029326.44647.7f | 2 | -22.516667 | -42.28333 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246314 | Euterpe_edulis | Euterpe edulis | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Silva-Matos; Freckleton; Watkinson | Ecology | Journal Article | NA | 1999 | 10.1890/0012-9658(1999)080[2635:TRODDI]2.0.CO;2 | 1 | -22.829167 | -47.10917 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246318 | Euterpe_edulis_2 | Euterpe edulis | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Freckleton; Matos; Bovi; Watkinson | J Appl Ecol | Journal Article | NA | 2003 | 10.1046/j.1365-2664.2003.00842.x | 1 | -22.829167 | -47.10917 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246319 | Euterpe_oleracea | Euterpe oleracea | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Arango; Duque; Muñoz | Int J Trop Biol | Journal Article | NA | 2010 | 10.15517/rbt.v58i1.5222 | 3 | NA | NA | COL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246325 | Euterpe_precatoria | Euterpe precatoria | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Zuidema | NA | Book Chapter | NA | 2000 | 90-393-2524-3 | 1 | -10.983333 | -65.71667 | BOL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246328 | Euterpe_precatoria_2 | Euterpe precatoria | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Otárola; Avalos | Am J Bot | Journal Article | NA | 2014 | 10.3732/ajb.1400089 | 2 | 10.416667 | -84.00000 | CRI | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246333 | Geonoma_deversa | Geonoma deversa | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Zuidema; de Kroon; Werger | Ecol Appl | Journal Article | NA | 2007 | 10.1890/1051-0761(2007)017[0118:TSBPAR]2.0.CO;2 | 2 | -11.750000 | -67.33333 | BOL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246339 | Geonoma_macrostachys | Geonoma macrostachys | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Svenning | Plant Ecol | Journal Article | NA | 2002 | 10.1023/A:1015520116260 | 1 | 0.666667 | -76.38333 | ECU | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246341 | Geonoma_orbignyana | Geonoma orbignyana | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Rodríguez-Buriticá; Orjuela; Galeano | Forest Ecol Manag | Journal Article | NA | 2005 | 10.1016/j.foreco.2005.02.052 | 1 | 4.378611 | -74.06278 | COL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246342 | Geonoma_schottiana | Geonoma schottiana | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Sampaio; Scariot | J Trop Ecol | Journal Article | NA | 2010 | 10.1017/S0266467409990599 | 1 | -15.666667 | -47.98333 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246347 | Iriartea_deltoidea | Iriartea deltoidea | Paxiuba barriguda | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Asparagales | Arecaceae | Pinard | Biotropica | Journal Article | NA | 1993 | 10.2307/2388974 | 6 | NA | NA | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246357 | Lepidocaryum_tenue | Lepidocaryum tenue | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Navarro; Galeano; Bernal | Trop Conserv Sci | Journal Article | NA | 2011 | 10.1177/194008291100400104 | 1 | -4.005556 | -69.89861 | COL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246358 | Mauritia_flexuosa | Mauritia flexuosa | Canangucho; Morete | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Holm; Miller; Cropper | Biotropica | Journal Article | NA | 2008 | 10.1111/j.1744-7429.2008.00412.x | 1 | 0.116667 | -76.18333 | ECU | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246362 | Phytelephas_seemannii | Phytelephas seemannii | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Bernal | J Appl Ecol | Journal Article | NA | 1998 | 10.1046/j.1365-2664.1998.00280.x | 1 | NA | NA | COL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246406 | Adesmia_volckmannii | Adesmia volckmannii | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Cipriotti; Aguiar | Appl Veg Sci | Journal Article | NA | 2012 | 10.1111/j.1654-109X.2011.01138.x | 1 | -45.683333 | -70.26667 | ARG | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246602 | Fabiana_imbricata | Fabiana imbricata | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Solanales | Solanaceae | Ruete | NA | Thesis | NA | 2006 | NA | 1 | -41.050000 | -71.03333 | ARG | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246663 | Miconia_albicans | Miconia albicans | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Myrtales | Melastomataceae | Hoffmann | Ecology | Journal Article | NA | 1999 | 10.2307/177080 | 1 | -15.933333 | -47.88333 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 246964 | Espeletia_spicata | Coespeletia spicata | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Asterales | Compositae | Silva; Trevisan; Estrada; Monosterio | Global Ecol Biogeogr | Journal Article | NA | 2000 | 10.1046/j.1365-2699.2000.00187.x | 1 | 8.866667 | -70.91667 | VEN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247329 | Acacia_pennatula | Acacia pennatula | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Somarriba | Agroforest Syst | Journal Article | NA | 2011 | 10.1007/s10457-011-9447-7 | 1 | 13.183333 | -86.26667 | NIC | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247349 | Actinostemon_concolor | Actinostemon concolor | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Malpighiales | Euphorbiaceae | Bianchini; de Araújo; Green; Pimenta | Braz Arch Biol Technol | Journal Article | NA | 2013 | 10.1590/S1516-89132013000100009 | 1 | -23.450000 | -51.25000 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247389 | Araucaria_araucana | Araucaria araucana | NA | Plantae | Pinophyta | Pinopsida | Pinales | Araucariaceae | Bekessy; Newton; Fox; Lara; Premoli; Cortes; Gonzalez; Burns; Gallo; Izquierdo; Burgman | NA | Book Chapter | NA | 2004 | NA | 1 | NA | NA | CHL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247425 | Avicennia_germinans | Avicennia germinans | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Lamiales | Acanthaceae | López-Hoffman; Ackerly; Anten; Denoyer; Ramos | J Ecol | Journal Article | NA | 2007 | 10.1111/j.1365-2745.2007.01298.x | 1 | 10.978333 | -71.73722 | VEN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247429 | Bertholletia_excelsa | Bertholletia excelsa | Brazil nut tree | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Ericales | Lecythidaceae | Zuidema; Boot | J Trop Ecol | Journal Article | NA | 2002 | 10.1017/S0266467402002018 | 7 | NA | NA | BOL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247453 | Callycophyllum_spruceanum | Calycophyllum spruceanum | Pau mulato | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Gentianales | Rubiaceae | Fortini; Zarin | Forest Ecol Manag | Journal Article | NA | 2010 | 10.1016/j.foreco.2010.11.007 | 1 | 0.021944 | -51.28500 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247466 | Carapa_guianensis_2 | Carapa guianensis | Andiroba | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Sapindales | Meliaceae | Cropper; Klimas; Kainer; Wadt | Ecol Model | Journal Article | NA | 2012 | 10.1016/j.ecolmodel.2012.07.022 | 2 | -10.024444 | -67.70528 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247526 | Cedrela_odorata | Cedrela odorata | Spanish cedar | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Sapindales | Meliaceae | Zuidema; Brienen; During; Guneralp | Am Nat | Journal Article | NA | 2009 | 10.1086/605981 | 16 | -11.400000 | -68.71667 | BOL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247542 | Chlorocardium_rodiei | Chlorocardium rodiei | Greenheart | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Laurales | Lauraceae | ter Steege; Boot; Brouwer; Hammond; Vanderhout; Jetten; Khan; Polak; Raaimakers; Zagt | Ecol Appl | Journal Article | NA | 1995 | 10.2307/2269341 | 1 | 5.216667 | -58.80000 | GUY | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247552 | Dicorynia_guianensis | Dicorynia guianensis | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Picard; Mortier; Chagneau | Ecol Model | Journal Article | NA | 2010 | 10.1016/j.ecolmodel.2010.06.010 | 1 | 5.266667 | -52.91667 | GUF | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247553 | Dicymbe_altsonii | Dicymbe altsonii | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Zagt; Boot | NA | Thesis | NA | 1997 | NA | 1 | 5.225000 | -58.80833 | GUY | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247559 | Eperua_falcata | Eperua falcata | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Chagneau; Mortier; Picard | J R Stat Soc C-Appl | Journal Article | NA | 2009 | 10.1111/j.1467-9876.2008.00657.x | 1 | 5.266667 | -52.91667 | GUF | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247572 | Grias_peruviana | Grias peruviana | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Ericales | Lecythidaceae | Peters | NA | Book Chapter | NA | 1991 | 978-0231068925 | 1 | -4.216667 | -74.21667 | PER | S America | COMPADRE | Released | Released |
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| 247684 | Pentaclethra_macroloba | Pentaclethra macroloba | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Hartshorn | NA | Thesis | NA | 1972 | NA | 1 | 10.433333 | -83.98333 | CRI | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247833 | Prioria_copaifera | Prioria copaifera | El cativo | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Condit | Forest Ecol Manag | Journal Article | NA | 1993 | 10.1016/0378-1127(93)90045-O | 1 | 9.151944 | -79.84639 | PAN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247836 | Prosopis_flexuosa | Prosopis flexuosa | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Fabaceae | Aschero; Morris; Vázquez; Alvarez; Villagra | Forest Ecol Manag | Journal Article | NA | 2016 | 10.1016/j.foreco.2016.03.028 | 1 | -34.333333 | -67.96667 | ARG | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247974 | Swietenia_macrophylla | Swietenia macrophylla | Big leaf mahogany | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Sapindales | Meliaceae | Verwer; Peña-Claros; van der Staak; Ohlson-Kiehn; Sterck | J Appl Ecol | Journal Article | NA | 2008 | 10.1111/j.1365-2664.2008.01564.x | 1 | -15.783333 | -62.91667 | BOL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 247979 | Tachigali_vasquezii | Tachigali vasquezii | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Fabales | Leguminosae | Poorter; Zuidema; Peno-Claros; Boot | J Ecol | Journal Article | NA | 2005 | 10.1111/j.1365-2745.2005.00958.x | 1 | -10.983333 | -65.71667 | BOL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 248005 | Vochysia_ferruginea | Vochysia ferruginea | NA | Plantae | Magnoliophyta | Magnoliopsida | Myrtales | Vochysiaceae | Boucher; Mallono | Forest Ecol Manag | Journal Article | NA | 1997 | 10.1016/S0378-1127(96)03890-X | 1 | NA | NA | NIC | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 252780 | Alseis_blackiana | Alseis blackiana | NA | Plantae | Tracheophyta | Magnoliopsida | Gentianales | Rubiaceae | Richard Condit | Forest Ecosystems | Journal Article | NA | 2022 | doi.org/10.1016/j.fecs.2022.100053 | 1 | 9.151944 | -79.84639 | PAN | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 252903 | Epidendrum_xanthinum_ | Epidendrum xanthinum | NA | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Asparagales | Orchidaceae | Julian Camilo Farfan Camargo | NA | Thesis | NA | 2008 | NA | 2 | 3.470000 | -76.58944 | COL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 252937 | Laelia_speciosa_ | Laelia speciosa | Flor de Corpus, Flor de mayo | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Asparagales | Orchidaceae | Mariana Hernández-Apolinar | NA | Thesis | NA | 1992 | NA | 1 | 19.433333 | -101.46667 | MEX | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 252973 | Rodriguezia_granadensis_ | Rodriguezia granadensis | Matatotumo | Plantae | Magnoliophyta | Liliopsida | Asparagales | Orchidaceae | Nhora Helena Ospina-Calderón; Raymond L. Tremblay; Alba Marina Torres; Nicola S. Flanagan | Frontiers in Ecology and Evolution | Journal Article | NA | 2023 | doi.org/10.3389/fevo.2023.1135316 | 11 | 4.107222 | -76.52889 | COL | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 253175 | Araucaria_angustifolia | Araucaria angustifolia | NA | Plantae | Tracheophyta | Pinopsida | Pinales | Araucariaceae | Paludo; Lauterjung; dos Reis; Mantovani | SOUTH FORESTS | Journal Article | NA | 2016 | 10.2989/20702620.2015.1136506 | 1 | -26.816667 | -50.98333 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |
| 253179 | Syagrus_Coronata | syagrus Syagrus Coronata | Ouricuri | Plantae | Tracheophyta | Liliopsida | Arecales | Arecaceae | Nascimento; Silva; Pinto; Bispo; Rodrigues; Lins-Neto | J Nat Conserv | Journal Article | NA | 2024 | 10.1016/j.jnc.2024.126674 | 1 | -10.548333 | -40.18667 | BRA | S America | COMPADRE | Released | Released |