The intention is to study the properties of graphs created from spatial distribution of patches
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Motivo:

Análisis de percolación de paisaje basado en la ubicación y distancias entre parches.

Función principal:

patchCluster

Requiere:

  • vegan
  • igraph

Ejemplo

Para analizar un grupo de parches distribuidos uniformemente en el paisaje.

x <- patchCluster(100)

El objeto x es una lista con varias cosillas (se explicarán en un futuro).

Salida gráfica:

Para generar esto, correr:

patchCluster(1000)

La salida gráfica muestra (por panel):

  1. Los parches
  2. El Minimum Spaning Tree (MST) obtenido a partir de los parches (en base a un grafo cuyos links tienen un peso == distancia geográfica).
  3. Distribución de los pesos (distancias) de los links en el MST
  4. Gráfica de percolación:
    • Eje x: distancia de movimiento (d_mov)
    • Eje y:
      1. Línea gris: número de componentes del grafo G construido así:

        G(i,j) = 1 <==> d(i,j) <= d_mov

      2. Línea negra: valor esperado de la cantidad de parches a los que tiene acceso un individuo.