В настоящее время я анализирую пространственные структуры видов деревьев в R с помощью пакета "spatstat". Я сравниваю две разные области, поэтому я сделал два участка для каждой области (первые два участка -a, b-area1; вторые два участка -c, d-area2), по крайней мере, с 20 точками для каждой группы (саженец, промежуточный, взрослый), сюжеты можно увидеть здесь .
Неоднородность
Хотя в этих районах нет специфической неоднородности среды обитания (нет скальных обнажений, и у меня нет данных о питательных веществах в почве), поэтому я бы предположил, что неоднородность среды обитания, по крайней мере, для участков a, c и d, имеет место интенсивность точек от 0 до 0,015, если я использую bw.diggle.
Вопрос 1:
а) Есть ли порог для интенсивности, поэтому я могу использовать, чтобы решить, являются ли графики неоднородными?
б) предполагает ли изменение интенсивности неоднородность среды обитания?
pcfinhom: Когда я применяю pcfinhom, я получаю разные результаты в зависимости от выбранной полосы пропускания (bw.diggle, bw.stoyan, bw.pcf).
Вопрос 2:
Существует ли конкретная полоса пропускания, подходящая для функций pcfinhom и Kcross.inhom, или какую bw вы рекомендуете мне использовать?
Я применил pcfinhom (r) для всех точек из каждой области, и точки имеют случайный шаблон в обеих областях с bw.pcf (3m) и регулярный шаблон с bw.diggle (9m), вот пример сценария:
#pcfinhom for area1 (first two plots)
bwp<- bw.pcf(poi_all, divisor="r", kernel="epanechnikov") #bw=1.426384 m
r1i<- envelope(poi_all, pcfinhom, nsim = 1000, savefuns=TRUE, conf.level=0.95, correction= "isotropic", kernel = "epanechnikov", bw = bwp, renormalise=TRUE)
plot(r1i, xlab ="Distance r [m]", main= "pcf - Protected area", xlim =c(0,40), ylim=c(0,5), legend= F)
rlii<-LF.gof(r1i) # p value = 0.2117882 points are random
Kcross.inhom:
Я использовал эту функцию, чтобы оценить пространственные отношения между взрослыми деревьями и молодыми деревьями для области1 (первые два графика a, b), но CI и даже наблюдаемая линия странны на графиках, хотя значение p является значительным, Я не могу понять, является ли это кластером или шаблоном сегрегации. (Я пытался также с большим количеством точек данных, и у меня была та же проблема, и я также пытался с pcfcross.inhom, и графики хуже).
bw1 <- bw.diggle(poi_rr1, correction="isotropic", hmax=NULL, nr=400) #bw=9 m
pikros <- envelope(poi_rr1, Kcross.inhom, nsim=1000, i="A", j="S", correction = "isotropic",savefuns=TRUE, bw = bw1, renormalise=TRUE)
plot(pikros,main="Cross-K inhom - Protected area", xlab = "Distance r [m]",xlim = c(0,40), ylim=c(0, 500), legend = F)
pk <- LF.gof(pikros) # p value= 0.00990099 saplings are clustered around adults
Я применил один и тот же сценарий для взрослых саженцев среднего (A, I) и среднего (I, S), и результаты можно увидеть на следующих графиках: график A, I , график А, I
Вопрос 3:
Почему наблюдаемая линия и КИ не являются гладкими, есть ли ошибка в аргументах?
Часть данных и сценарий можно найти в документе Google: https://drive.google.com/drive/folders/11BOlMhL7pVXj44Fh3ZxQrmwiUY4B77PS?usp=sharing
Заранее благодарю за помощь!