Criando um mapa de distribuição no R [Portuguese text]

Aprenda a obter dados de ocorrência do GBIF, a filtrar e a processar esses dados para gerar um mapa simples de distribuição geográfica.

Caroline C. Vasconcelos
Last updated on Jun 7, 2021 11 min read Tutorials for learning R

Neste tutorial você aprenderá a obter dados de ocorrência do GBIF - Global Biodiversity Information Facility, a filtrar e a processar esses dados para gerar um mapa simples de distribuição geográfica.

Esta postagem foi inteiramente produzida em ambiente R Studio, usando os pacotes rmarkdown (Allaire et al. 2021; Xie, Allaire, and Grolemund 2018; Xie, Dervieux, and Riederer 2020), rmdformats (Barnier 2021), remedy (Fay, Sidi, and Smith 2018), knitr (Xie 2014, 2015, 2021) e citr (Aust 2019).

1. Instalação dos pacotes necessários

Antes de iniciarmos, é importante que você tenha os seguintes pacotes e dependências instalados:

  • rgbif (Chamberlain and Boettiger 2017; Chamberlain et al. 2021)
  • dplyr (Wickham et al. 2020)
  • tidyr (Wickham 2020)
  • CoordinateCleaner (Zizka et al. 2019)
  • maps (Richard A. Becker, Ray Brownrigg. Enhancements by Thomas P Minka, and Deckmyn. 2018)
  • prettymapr (Dunnington 2017)
  • GISTools (Brunsdon and Chen 2014)
  • readr (Wickham and Hester 2020)
#instala os pacotes, se for necessário:
pacotes = c("rgbif","dplyr","tidyr","CoordinateCleaner","maps","prettymapr","GISTools","readr")
for (p in setdiff(pacotes, installed.packages()[,"Package"])) {install.packages(p, dependencies=TRUE)}

2. Obtenção, filtragem e limpeza dos dados de ocorrência do GBIF

library("rgbif")
#retorna apenas as ocorrências que possuem coordenadas geográficas
#no argumento 'scientificName' você também pode definir outros níveis taxonômicos (p.ex. espécie, família)
occEcclinusa = occ_data(scientificName="Ecclinusa", hasCoordinate=TRUE)
#mostra as 10 primeiras linhas e 5 primeiras colunas dos dados
occEcclinusa$data[1:10,1:5]
## # A tibble: 10 x 5
##    key     scientificName     decimalLatitude decimalLongitude issues           
##    <chr>   <chr>                        <dbl>            <dbl> <chr>            
##  1 201390~ Ecclinusa Mart.             -22.5             -43.0 cdround,gass84,i~
##  2 286919~ Ecclinusa Mart.              -7.06            -76.0 cdround,gass84,o~
##  3 286920~ Ecclinusa Mart.              -7.05            -76.0 cdround,gass84,o~
##  4 301342~ Ecclinusa ramiflo~          -25.3             -48.3 gass84,diffown   
##  5 183573~ Ecclinusa ramiflo~          -22.4             -43.7 cdround,gass84,i~
##  6 183573~ Ecclinusa ramiflo~          -22.4             -43.7 cdround,gass84,i~
##  7 225252~ Ecclinusa ramiflo~          -25.2             -48.3 cdround,gass84,r~
##  8 251269~ Ecclinusa ramiflo~          -25.2             -48.3 gass84,diffown   
##  9 299686~ Ecclinusa ramiflo~          -25.2             -48.3 cdround,gass84,r~
## 10 199382~ Ecclinusa guianen~          -18.8             -40.4 gass84
library("dplyr")
#filtra apenas as colunas de interesse
filtroColunas = occEcclinusa$data %>% dplyr::select(scientificName, decimalLatitude, decimalLongitude)
#mostra o topo dos dados
head(filtroColunas)
## # A tibble: 6 x 3
##   scientificName            decimalLatitude decimalLongitude
##   <chr>                               <dbl>            <dbl>
## 1 Ecclinusa Mart.                    -22.5             -43.0
## 2 Ecclinusa Mart.                     -7.06            -76.0
## 3 Ecclinusa Mart.                     -7.05            -76.0
## 4 Ecclinusa ramiflora Mart.          -25.3             -48.3
## 5 Ecclinusa ramiflora Mart.          -22.4             -43.7
## 6 Ecclinusa ramiflora Mart.          -22.4             -43.7
#quantas linhas e colunas?
dim(filtroColunas)
## [1] 500   3
#quantos registros por spp?
table(filtroColunas$scientificName)
## 
##         Chrysophyllum guianense (Eyma) Baehni 
##                                             6 
##                      Ecclimusa Mart. ex A.DC. 
##                                             1 
##    Ecclinusa atabapoensis (Aubrév.) T.D.Penn. 
##                                            25 
##                   Ecclinusa bullata T.D.Penn. 
##                                             6 
##                     Ecclinusa guianensis Eyma 
##                                           115 
## Ecclinusa lanceolata (Mart. & Eichler) Pierre 
##                                            90 
##                               Ecclinusa Mart. 
##                                            67 
##                Ecclinusa parviflora T.D.Penn. 
##                                             1 
##                     Ecclinusa ramiflora Mart. 
##                                           189
#filtrando as spp - retorna os nomes únicos
quaisSpp = unique(filtroColunas$scientificName); quaisSpp
## [1] "Ecclinusa Mart."                              
## [2] "Ecclinusa ramiflora Mart."                    
## [3] "Ecclinusa guianensis Eyma"                    
## [4] "Ecclinusa parviflora T.D.Penn."               
## [5] "Ecclinusa lanceolata (Mart. & Eichler) Pierre"
## [6] "Ecclinusa atabapoensis (Aubrév.) T.D.Penn."   
## [7] "Chrysophyllum guianense (Eyma) Baehni"        
## [8] "Ecclinusa bullata T.D.Penn."                  
## [9] "Ecclimusa Mart. ex A.DC."
#selecionando apenas os nomes válidos
selecionaSpp = quaisSpp[c(2:6,8)] 
filtroSpp = filtroColunas[filtroColunas$scientificName %in% selecionaSpp, ]
head(filtroSpp)
## # A tibble: 6 x 3
##   scientificName            decimalLatitude decimalLongitude
##   <chr>                               <dbl>            <dbl>
## 1 Ecclinusa ramiflora Mart.           -25.3            -48.3
## 2 Ecclinusa ramiflora Mart.           -22.4            -43.7
## 3 Ecclinusa ramiflora Mart.           -22.4            -43.7
## 4 Ecclinusa ramiflora Mart.           -25.2            -48.3
## 5 Ecclinusa ramiflora Mart.           -25.2            -48.3
## 6 Ecclinusa ramiflora Mart.           -25.2            -48.3
#busca os pontos problemáticos conforme os parâmetros definidos - pode demorar um pouquinho!
limpaCoordenadas = CoordinateCleaner::clean_coordinates(
  x = filtroSpp, 
  species = "scientificName",
  lon = "decimalLongitude", 
  lat = "decimalLatitude",
  tests = c("duplicates", #duplicatas
            "equal", #coordenadas iguais
            "seas", #pontos no mar
            "zeros" #zeros e pontos em que lat = lon 
  )
)
## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: "C:\Users\cc_va\AppData\Local\Temp\RtmpcBppXK", layer: "ne_50m_land"
## with 1420 features
## It has 3 fields
## Integer64 fields read as strings:  scalerank
#resultado da marcação de pontos problemáticos
limpaCoordenadas %>% head
##              scientificName decimalLatitude decimalLongitude .val .equ .zer
## 1 Ecclinusa ramiflora Mart.       -25.28083        -48.31333 TRUE TRUE TRUE
## 2 Ecclinusa ramiflora Mart.       -22.35694        -43.73500 TRUE TRUE TRUE
## 3 Ecclinusa ramiflora Mart.       -22.35694        -43.73472 TRUE TRUE TRUE
## 4 Ecclinusa ramiflora Mart.       -25.17111        -48.30139 TRUE TRUE TRUE
## 5 Ecclinusa ramiflora Mart.       -25.17111        -48.30139 TRUE TRUE TRUE
## 6 Ecclinusa ramiflora Mart.       -25.17111        -48.30139 TRUE TRUE TRUE
##   .sea  .dpl .summary
## 1 TRUE  TRUE     TRUE
## 2 TRUE  TRUE     TRUE
## 3 TRUE  TRUE     TRUE
## 4 TRUE  TRUE     TRUE
## 5 TRUE FALSE    FALSE
## 6 TRUE FALSE    FALSE
summary(limpaCoordenadas)
##     .val     .equ     .zer     .sea     .dpl .summary 
##        0        0        0       10      131      140
#para excluir os pontos marcados como problemáticos
#TRUE = coordenadas limpas
#FALSE = coordenadas potencialmente problemáticas
filtroSpp_limpo = filtroSpp %>% dplyr::filter(limpaCoordenadas$.summary==TRUE)
filtroSpp_limpo
## # A tibble: 286 x 3
##    scientificName            decimalLatitude decimalLongitude
##    <chr>                               <dbl>            <dbl>
##  1 Ecclinusa ramiflora Mart.        -25.3               -48.3
##  2 Ecclinusa ramiflora Mart.        -22.4               -43.7
##  3 Ecclinusa ramiflora Mart.        -22.4               -43.7
##  4 Ecclinusa ramiflora Mart.        -25.2               -48.3
##  5 Ecclinusa guianensis Eyma        -18.8               -40.4
##  6 Ecclinusa ramiflora Mart.          0.0126            -71.0
##  7 Ecclinusa ramiflora Mart.        -15.6               -39.4
##  8 Ecclinusa ramiflora Mart.          1.12              -72.8
##  9 Ecclinusa guianensis Eyma          1.36              -72.9
## 10 Ecclinusa guianensis Eyma          2.69              -57.1
## # ... with 276 more rows
#compara os dados de ocorrência por spp (antes, durante e depois do tratamento)
table(filtroColunas$scientificName)
## 
##         Chrysophyllum guianense (Eyma) Baehni 
##                                             6 
##                      Ecclimusa Mart. ex A.DC. 
##                                             1 
##    Ecclinusa atabapoensis (Aubrév.) T.D.Penn. 
##                                            25 
##                   Ecclinusa bullata T.D.Penn. 
##                                             6 
##                     Ecclinusa guianensis Eyma 
##                                           115 
## Ecclinusa lanceolata (Mart. & Eichler) Pierre 
##                                            90 
##                               Ecclinusa Mart. 
##                                            67 
##                Ecclinusa parviflora T.D.Penn. 
##                                             1 
##                     Ecclinusa ramiflora Mart. 
##                                           189
table(filtroSpp$scientificName)
## 
##    Ecclinusa atabapoensis (Aubrév.) T.D.Penn. 
##                                            25 
##                   Ecclinusa bullata T.D.Penn. 
##                                             6 
##                     Ecclinusa guianensis Eyma 
##                                           115 
## Ecclinusa lanceolata (Mart. & Eichler) Pierre 
##                                            90 
##                Ecclinusa parviflora T.D.Penn. 
##                                             1 
##                     Ecclinusa ramiflora Mart. 
##                                           189
table(filtroSpp_limpo$scientificName)
## 
##    Ecclinusa atabapoensis (Aubrév.) T.D.Penn. 
##                                            17 
##                   Ecclinusa bullata T.D.Penn. 
##                                             5 
##                     Ecclinusa guianensis Eyma 
##                                            65 
## Ecclinusa lanceolata (Mart. & Eichler) Pierre 
##                                            65 
##                Ecclinusa parviflora T.D.Penn. 
##                                             1 
##                     Ecclinusa ramiflora Mart. 
##                                           133

3. Exporta os dados de ocorrência processados

#ordena a planilha a partir do nome das spp
geodataEcclinusa = filtroSpp_limpo %>% arrange(desc(scientificName))
#exporta a planilha em .csv
readr::write_csv(geodataEcclinusa, paste0("OcorrenciasGBIF_Ecclinusa.csv"))

4. Prepara os dados para gerar o mapa

#importa o arquivo contendo os dados espaciais
#geodataEcclinusa = readr::read_csv("OcorrenciasGBIF_Ecclinusa.csv")

#define os limites para o mapa
xlim = range(geodataEcclinusa$decimalLongitude, na.rm=TRUE) + c(-6,6)
ylim = range(geodataEcclinusa$decimalLatitude, na.rm=TRUE) + c(-6,6)

#filtro contendo as coordenadas geográficas de cada sp
ramiflora = geodataEcclinusa[geodataEcclinusa$scientificName %in% selecionaSpp[1], 3:2] #3:2 para inverter a ordem para lon e lat
guianensis = geodataEcclinusa[geodataEcclinusa$scientificName %in% selecionaSpp[2], 3:2]
parviflora = geodataEcclinusa[geodataEcclinusa$scientificName %in% selecionaSpp[3], 3:2]
lanceolata = geodataEcclinusa[geodataEcclinusa$scientificName %in% selecionaSpp[4], 3:2]
atabapoensis = geodataEcclinusa[geodataEcclinusa$scientificName %in% selecionaSpp[5], 3:2] 
bullata = geodataEcclinusa[geodataEcclinusa$scientificName %in% selecionaSpp[6], 3:2]

#nomes das spp personalizados para a legenda - nomes científicos em itálico
nomeSpp_legenda =c(expression(paste(italic("Ecclinusa ramiflora "), "Mart.")),
                   expression(paste(italic("Ecclinusa guianensis  "), "Eyma")),
                   expression(paste(italic("Ecclinusa parviflora "), "T.D.Penn.")),
                   expression(paste(italic("Ecclinusa lanceolata "), "(Mart. & Eichler) Pierre")),
                   expression(paste(italic("Ecclinusa atabapoensis "), "(Aubrév.) T.D.Penn.")),
                   expression(paste(italic("Ecclinusa bullata "), "T.D.Penn."))
)
#cria uma paleta de cores para representar cada sp
paletaCustomizada = c("#0072B2","#882255","#BBCC33","#EE6677","#d55E00","#117733")

5. Plota o mapa

library(maps)
#plota as camadas
map("world", "Brazil", fill=T, col="grey90", xlim=xlim, ylim=ylim)
map(,,add=T,xlim=xlim, ylim=ylim)

#plota o conjunto de pontos por espécie
points(ramiflora, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[1])
points(guianensis, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[2])
points(parviflora, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[3])
points(lanceolata, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[4])
points(atabapoensis, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[5])
points(bullata, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[6])

#plota alguns elementos de mapa
abline(h=0, lwd=0.8, lty=2, col="gray56") #adiciona uma linha para representar a do equador (opcional)
#grid(lty=2, lwd=0.8, col="gray56") #adiciona um grid (opcional) - caso opte pelo grid seria esteticamente melhor não executar o comando acima
prettymapr::addnortharrow("bottomleft", scale=0.7) #adiciona o símbolo do Norte
#GISTools::north.arrow(xb=-85, yb=-29,len=0.8, lab="N")  #outra opção de símbolo do Norte
maps::map.scale(x=-42,y=-28, ratio=FALSE, cex=0.8) #adiciona escala; em x e y você também pode alterar a posição
map.axes() #delimita a figura

#plota a legenda
legend(x=-53, y=16, #aqui você pode alterar a posição da legenda
       legend=nomeSpp_legenda, #nomes das espécies
       col=paletaCustomizada, #cores definidas anteriormente
       pch=19,
       pt.cex=1, inset=0.05, cex=0.8, bty="n") #outros parâmetros da legenda

Caso queira evitar sobreposição de pontos, você pode plotar a distribuição das espécies separadamente usando o código abaixo:

#cria uma lista com os filtros que criamos anteriormente contendo as coordenadas de cada sp 
listaSpp = list(ramiflora=ramiflora, 
                guianensis=guianensis, 
                parviflora=parviflora, 
                lanceolata=lanceolata, 
                atabapoensis=atabapoensis, 
                bullata=bullata)

#define alguns parâmetros gráficos (linhas, colunas, margem)
par(mfrow=c(3,2), mar=c(0,0,0,0))

#plota os mapas de cada sp dentro de um loop
for(i in 1:length(listaSpp)){
map("world", "Brazil", fill=T, col="grey90", xlim=xlim, ylim=ylim)
title(nomeSpp_legenda[i], line=1) #optei por não plotar a legenda e sim o nome das spp no título de cada plot
map(,,add=T,xlim=xlim, ylim=ylim)
points(listaSpp[[i]], pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[i])
abline(h=0, lwd=0.8, lty=2, col="gray56")
prettymapr::addnortharrow("bottomleft", scale=0.5) #altere os argumentos que envolvem posição e tamanho conforme sua necessidade
maps::map.scale(x=-43,y=-25, ratio=FALSE, cex=0.6)
map.axes()
}

6. Salva o plot em um arquivo tiff

#OPÇÃO 1
#abre um dispositivo .tiff para salvar a figura
tiff("MapaDistribuicaoEcclinusaTodasSpp.tiff",width=20, height=20, units="cm", comp="lzw", res=300)
library(maps) 
map("world", "Brazil", fill=T, col="grey90", xlim=xlim, ylim=ylim)
map(,,add=T,xlim=xlim, ylim=ylim)
points(ramiflora, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[1])
points(guianensis, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[2])
points(parviflora, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[3])
points(lanceolata, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[4])
points(atabapoensis, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[5])
points(bullata, pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[6])
abline(h=0, lwd=0.8, lty=2, col="gray56")
prettymapr::addnortharrow("bottomleft", scale=0.7)
maps::map.scale(x=-42,y=-28, ratio=FALSE, cex=0.8)
map.axes()
legend(x=-53, y=16, 
       legend=nomeSpp_legenda, 
       col=paletaCustomizada, 
       pch=19,
       pt.cex=1, inset=0.05, cex=0.8, bty="n")
#fecha o dispositivo tiff e salva a figura
dev.off()
## png 
##   2
#OPÇÃO 2
tiff("MapaDistribuicaoEcclinusaPorSpp.tiff",width=20, height=20, units="cm", comp="lzw", res=300)
par(mfrow=c(3,2), mar=c(0,0,0,0))
for(i in 1:length(listaSpp)){
map("world", "Brazil", fill=T, col="grey90", xlim=xlim, ylim=ylim)
title(nomeSpp_legenda[i], line=1)
map(,,add=T,xlim=xlim, ylim=ylim)
points(listaSpp[[i]], pch=19, cex=1, col=paletaCustomizada[i])
abline(h=0, lwd=0.8, lty=2, col="gray56")
prettymapr::addnortharrow("bottomleft", scale=0.5)
maps::map.scale(x=-43,y=-25, ratio=FALSE, cex=0.6)
map.axes()
}
dev.off()
## png 
##   2

7. Uso dos dados do GBIF

Como boa prática científica, é importante lembrar que o contrato do usuário que rege o uso de dados do GBIF exige especificamente que todos os usuários devem reconhecer publicamente, seguindo a convenção científica de citar fontes em conjunto com o uso dos dados. Saiba mais sobre isso clicando aqui.

Através do pacote rgbif você pode usar os seguintes comandos para obter essas informações:

x = occ_search(scientificName="Ecclinusa", limit=10)
gbif_citation(x)
## [[1]]
## <<rgbif citation>>
##    Citation: Forzza R, Estevão L A, Dalcin E (2021). RB - Rio de Janeiro
##         Botanical Garden Herbarium Collection. Version 84.223. Instituto de
##         Pesquisas Jardim Botanico do Rio de Janeiro. Occurrence dataset
##         https://doi.org/10.15468/7ep9i2 accessed via GBIF.org on 2021-07-02..
##         Accessed from R via rgbif (https://github.com/ropensci/rgbif) on
##         2021-07-02
##    Rights: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
## 
## [[2]]
## <<rgbif citation>>
##    Citation: Ferreira Dutra V (2021). VIES - Herbário Central da Universidade
##         Federal do Espírito Santo. Version 1.79. Universidade Federal do
##         Espírito Santo. Occurrence dataset https://doi.org/10.15468/rt7ybs
##         accessed via GBIF.org on 2021-07-02.. Accessed from R via rgbif
##         (https://github.com/ropensci/rgbif) on 2021-07-02
##    Rights: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode
## 
## [[3]]
## <<rgbif citation>>
##    Citation: Thomaz L D, Forzza R, Lanna J (2021). VIES herbarium -
##         Universidade Federal do Espírito Santo - Herbário Virtual REFLORA.
##         Version 1.250. Instituto de Pesquisas Jardim Botanico do Rio de
##         Janeiro. Occurrence dataset https://doi.org/10.15468/kasze8 accessed
##         via GBIF.org on 2021-07-02.. Accessed from R via rgbif
##         (https://github.com/ropensci/rgbif) on 2021-07-02
##    Rights: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
## 
## [[4]]
## <<rgbif citation>>
##    Citation: Solomon J, Stimmel H (2021). Tropicos Specimen Data. Missouri
##         Botanical Garden. Occurrence dataset https://doi.org/10.15468/hja69f
##         accessed via GBIF.org on 2021-07-02.. Accessed from R via rgbif
##         (https://github.com/ropensci/rgbif) on 2021-07-02
##    Rights: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
## 
## [[5]]
## <<rgbif citation>>
##    Citation: Leandro Brotto M (2021). MBM - Herbário do Museu Botânico
##         Municipal. Version 1.78. Museu Botânico Municipal. Occurrence dataset
##         https://doi.org/10.15468/g6ppmt accessed via GBIF.org on 2021-07-02..
##         Accessed from R via rgbif (https://github.com/ropensci/rgbif) on
##         2021-07-02
##    Rights: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode

Postagem originalmente publicada no meu perfil do RPubs. Toda semana tem conteúdo novo por lá!

Até a próxima! See you soon!

Referências

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Aust, Frederik. 2019. Citr: ’RStudio’ Add-in to Insert Markdown Citations. https://github.com/crsh/citr.

Barnier, Julien. 2021. Rmdformats: HTML Output Formats and Templates for ’Rmarkdown’ Documents. https://CRAN.R-project.org/package=rmdformats.

Brunsdon, Chris, and Hongyan Chen. 2014. GISTools: Some Further Gis Capabilities for R. https://CRAN.R-project.org/package=GISTools.

Chamberlain, Scott, Vijay Barve, Dan Mcglinn, Damiano Oldoni, Peter Desmet, Laurens Geffert, and Karthik Ram. 2021. Rgbif: Interface to the Global Biodiversity Information Facility Api. https://CRAN.R-project.org/package=rgbif.

Chamberlain, Scott, and Carl Boettiger. 2017. “R Python, and Ruby Clients for Gbif Species Occurrence Data.” PeerJ PrePrints, no. 5: e3304v1. https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.3304v1.

Dunnington, Dewey. 2017. Prettymapr: Scale Bar, North Arrow, and Pretty Margins in R. https://CRAN.R-project.org/package=prettymapr.

Fay, Colin, Jonathan Sidi, and Luke Smith. 2018. Remedy: ’RStudio’ Addins to Simplify ’Markdown’ Writing. https://CRAN.R-project.org/package=remedy.

Richard A. Becker, Original S code by, Allan R. Wilks. R version by Ray Brownrigg. Enhancements by Thomas P Minka, and Alex Deckmyn. 2018. Maps: Draw Geographical Maps. https://CRAN.R-project.org/package=maps.

Wickham, Hadley. 2020. Tidyr: Tidy Messy Data. https://CRAN.R-project.org/package=tidyr.

Wickham, Hadley, Romain François, Lionel Henry, and Kirill Müller. 2020. Dplyr: A Grammar of Data Manipulation. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.

Wickham, Hadley, and Jim Hester. 2020. Readr: Read Rectangular Text Data. https://CRAN.R-project.org/package=readr.

Xie, Yihui. 2014. “Knitr: A Comprehensive Tool for Reproducible Research in R.” In Implementing Reproducible Computational Research, edited by Victoria Stodden, Friedrich Leisch, and Roger D. Peng. Chapman; Hall/CRC. http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466561595.

———. 2015. Dynamic Documents with R and Knitr. 2nd ed. Boca Raton, Florida: Chapman; Hall/CRC. https://yihui.org/knitr/.

———. 2021. Knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in R. https://yihui.org/knitr/.

Xie, Yihui, J. J. Allaire, and Garrett Grolemund. 2018. R Markdown: The Definitive Guide. Boca Raton, Florida: Chapman; Hall/CRC. https://bookdown.org/yihui/rmarkdown.

Xie, Yihui, Christophe Dervieux, and Emily Riederer. 2020. R Markdown Cookbook. Boca Raton, Florida: Chapman; Hall/CRC. https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook.

Zizka, Alexander, Daniele Silvestro, Tobias Andermann, Josue Azevedo, Camila Duarte Ritter, Daniel Edler, Harith Farooq, et al. 2019. “CoordinateCleaner: Standardized Cleaning of Occurrence Records from Biological Collection Databases.” Methods in Ecology and Evolution, no. 10: 744–51. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13152.

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Caroline C. Vasconcelos
Caroline C. Vasconcelos
DSc candidate in Botany

My research interests include taxonomy and systematics (especially neotropical Sapotaceae); spectroscopy as a integrative tools; Amazonian flora; species distribution modelling; floristic studies; and tropical forest ecology.

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