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#! Modelying forest diversity using GAM
#! Paulo Eduardo Cardoso
require(RColorBrewer)
require(graphics)
require(mgcv)
library(maptools)
.trPaths <- paste(paste(Sys.getenv('APPDATA'), '\\Tinn-R\\tmp\\', sep=''), 
  c('', 'search.txt', 'objects.txt', 'file.r', 'selection.r', 'block.r', 
'lines.r'), sep='') 

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#! Cartografia de dados distribuição aves - LOOP GGPLOT
#! Paulo E. Cardoso

#! Código Cores Hexadecimais - Normas Strix
#! Verde claro (#7FC31C), Verde escuro (#292F19), Laranja (#FF7F00), Azul claro (#80CECF)

#! OBJECTOS IMPORTANTES
#!  tabAtlasT  - Sumario Abundancias totais das especies por Quadricula/Epoca/Area

#!== Packages necessários:

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#! Simulações de mortalidade de aves
#! Maria Dias e Paulo Eduardo Cardoso
setwd("C:/...")
visf<-read.table("visf.csv", sep=";", header=T) #tabela inicial, que tem os dias do ano em que foram feitas as prospecções, segundo cada um dos esquemas a analisar (MAp,MAs,MAm,Maq1 e Maq2); esta tabela tem também os valores de taxa de permanencia (r) associada a cada visita
load("txperm.fun")


######## 1. SIMULAÇÃO DE CENÁRIOS DE MORTALIDADE

### 1.1. criação de tabelas com diferentes cenários de mortalidade real; nrep: número de simulações para cada valor de mortalidade real

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#! Mapa distribuição de variáveis sobre maps do pack map - GGPLOT
library(ggplot2)

#extract reference data
mapcounties <- map_data("county")
mapstates <- map_data("state")

#merge data with ggplot county coordinates
mapcounties$county <- with(mapcounties , paste(region, subregion, sep = ","))
mergedata <- merge(mapcounties, unemp_data, by.x = "county", by.y = "counties")