ابتدائیہ

اس مثال میں ہم اپنا خوراکی جال خود بنائں گے۔ یہ جال سری لانکا میں ناریئل کے کھیت سے ہیے۔ اسمیں فصل نہیں جوڑا دیں گے تاکے ہمہارہ کام آسان رہے۔ اس کے علاوا، میرے پاس ناریئل کا نمونہ نہیں ہیے۔

یہاں سارے شامل ہونے والے کیڑوں (کل ملاکر ۳) دیکھ سکتے ہیں۔ ایک ہی دشمان کیڑا ہیے، اور دو پرجیوی جو اس کی زیندگی کی مختلف مرحلے پر حملہ کرتے ہیں۔

کیڑوں کی وضاحت

ہم پہلے اپنے کیڑون کی وضاحت کریں گے، ایک تتلی اور دو پرجیویاں (کیڑوں کی دستیاب قسم کی مکمل فہرست دیکھنے کے لئے کیڑے دیکھنا)۔

from tikon.rae.orgs.insectos import MetamCompleta, Parasitoide
from tikon.rae.red_ae import RedAE

# Mariposas tienen metamórfosis completa
Oarenosella = MetamCompleta('O. arenosella', njuvenil=5)

# 2 tipos de parasitoides
Paras_larvas = Parasitoide('Parasitoide larvas', pupa=True)
Paras_pupa = Parasitoide('Parasitoide pupa')

# Juntamos todo en una red
with RedAE([Oarenosella, Paras_larvas, Paras_pupa]) as red:
    # El parasitoide de larvas parasita las fases 3, 4, y 5 de O. arenosela y emergen después de la quinta
    Paras_larvas.parasita(Oarenosella, ['juvenil_3', 'juvenil_4', 'juvenil_5'], etp_emerg='juvenil_5')

    # El parasitoide de pupas parasita y emerge de la pupa
    Paras_pupa.parasita(Oarenosella, 'pupa', etp_emerg='pupa')

بنفسیہ

ایک بنفسیہ ایک تفسیم احتمال ہیے جو تنظیم کے پہلے سے ہی متغیرات کی ممکنہ قیمت کی وضاحت کر دیتا ہیے۔ متغیر کے سحی قیمت کی تلاش میں تنظیمی الخوارزم کی مدد کرتا ہیے۔

یہاں ہم اپنے جال کی متغیرات کے بنفیسہ تفسیم احتمال جوڑا دیں گے۔ ہر تجربہ کے لئے انکے وضاحت دستی تور پر کرنی ہیے۔

Warning

تنظیم کے لئے، اچھے بنفسیہ کی وضاحت بہت ہی اہم ہیے۔ آجکل کے تنظیمی الخوارزم نمونہ کے ہر ایک متغیر کے لئے معقول اور عین مطابق بنفسیہ کے بغیر اس ترف کے نمونے کی تنظیم نہیں کر پائے گا۔

طالب علم کے لئے: مقالہ کے لئے بھہتر الخوارزم کی تلاش بہت اچھی مضموع ہو سکتی ہیے. :)

یہاں ہمنے اپنے بنفسیہ کے وضاحت الگ مسل میں کر چکے ہیں، تو انہیں سیدھے کھولیں گے۔

from tikon.ejemplos.opisina_arenosella.a_prioris import a_prioris as بنفسیہ
جال.espec_aprioris(بنفسیہ)

تجربہ

ہیاں ایک تجربہ (Exper) کے ذریعے سے جال کو کھیت کی مشاہدات سے جوڑا دیں گے.

from tikon.central import Parcela
from tikon.ejemplos.datos import obt_datos, obt_ref
from tikon.exper.exper import Exper
from tikon.rae.red_ae.obs import ObsPobs

# Datos de observaciones
datos = obt_datos('Perera et al 1988/Oarenosella_A.csv')

# También se puede visualisar la referencia para los datos
print(obt_ref('Perera et al 1988/Oarenosella_A.csv'))

# Se trata de observaciones de poblaciones (y no de otro variable, como depredación).
pobs = ObsPobs.de_csv(
    datos,
    col_tiempo='Día',
    corresp={
        'Estado 1': Oarenosella['juvenil_1'],
        'Estado 2': Oarenosella['juvenil_2'],
        'Estado 3': Oarenosella['juvenil_3'],
        'Estado 4': Oarenosella['juvenil_4'],
        'Estado 5': Oarenosella['juvenil_5'],
        'Pupa': Oarenosella['pupa'],
        'Para_larva_abs': Paras_larvas['juvenil'],
        'Para_pupa_abs': Paras_pupa['juvenil']
    },
    factor=655757.1429 / 500  # para convertir a individuos por ha
)
exper_A = Exper('Sitio A', Parcela('Sitio A', geom=GeomParcela((7.297, 79.865))))
exper_A.datos.agregar_obs(pobs)

تنظیم

اب ہم اپنے نمونے کی تنظیم کریں گے۔ پہلہ ایک نمونہ (Simulador) بنائں گے جس سے تنظیم اور نقلیاں کی جا سکتی ہیں۔ ہمہارے مثال میں نقلیوالا میں صرف ایک حصہ ہیے (جال)، پر چاہے تو موسم، انتظام اور فصل بھی جوڑے جا سکتے ہیں۔

from tikon.central. import Modelo

modelo = Modelo(red)

modelo.calibrar('Sitio A', exper=exper_A)

تصدیق

اس مثال میں ہم تھوڑا دھوکے دیں گے اور تنظیم اور تصدیق دونوں کے لئے ایک ہی کوائف کا استعمال کریں گے۔ پہلے ہم ایک عام نقلی کریں گے، اور بعاد میں اپنے نتائج کی تصدیق (validar()) کریں گے۔ انکے تصویر بھی بنا سکیں گے (graficar())۔

اوپر وصاحت کی گئی مشاہدات نتائج کے ساتھ جوڑی رہتی ہیں۔ اسی لئے تصدیق اور تصویروں میں بھی شامل ہوں گی۔

نتیجہ = نقلی.simular(exper=تجربہ_ا)

from pprint import pprint
pprint(نتیجہ.validar())

نتیجہ.graficar('تصویریں جگہ ا')

تیکون جال کے ہر ایک کیڑے کے لئے ایک تصویر بنا لیگا، جس میں کیڑے کا پیشن گوئی آبادی، اسکا غیر یقینی اور، اگار ہیے، اسکے مشاہدات شامل ہو جائیں گے۔

تحفوظ کرنا اور کھولنا

تنظیم کے نتائج کی تحفوظ کریں گے تکہ اگے زیادہ جلدی ہو جائیں۔ تیکوں خودکار تریقہ سے ان ابتدائی آبادیوں کی تنظیم بھی کر دیتا ہیے جن کے کوائف تجربہ کے مشاہدات میں نہ ہو۔ اسی لئے ہم تجربہ کی تنظیم کی تحفوظ بھی کریں گے۔

نقلی.guardar_calib('تنظیم جگہ ا')
تجربہ_ا.guardar_calib('تنظیم جگہ ا')

بعاد میں تنظیم کو کھولکے اور کام کر سکتے ہیے۔ تیکون کے دوسرے صارفوں کے ساتھ بانٹ کی جا سکتی ہیں بھی۔ مثال کے تور پر، پایتھون دبارہ کھولنے کے بعاد:

جال.cargar_calib('تنظیم جگہ ا')
تجربہ_ا.cargar_calib('تنظیم جگہ ا')

جال.simular(exper=تجربہ_ا)

ٓپکی تنظیم کے تحفوظ کیتون کے اندر بھہ کی جا سکتی ہیے تکہ باکی باکی صارفوں کے لئے بھی دستیاب ہو جائں۔ چاہئے تو انہیں گٹھب پر بانٹ سکتے ہیں تکہ تیکون کے سارے صارفوں کو دستیاب میلیں۔

from tikon.ejemplos.calibs import تنظیم_محفوظ

تنظیم_محفوظ(
    [جال, تجربہ_ا],
    'Opisina arenosella, Perera et al. 1988',
    autor='میں :)'
    correo='julien.malard@mail.mcgill.ca',
    detalles='جگہ ا کے ساتھ تنظیم'
)

اسکے بعاد انہیں ایسا پا سکتے ہیں:

from tikon.ejemplos.calibs import obt_calib as تنظیم_پانا, obt_ref as حوالہ_پانا

راستہ = obt_calib('Opisina arenosella, Perera et al. 1988')
جال.cargar_calib(راستہ)
تجربہ_ا.cargar_calib(راستہ)

# تنظیم کی معالمات بھی دیکھ سکتے ہیں
print(حوالہ_پانا(راستہ))