Résumé
Avaliar a estabilidade ecológica é uma tarefa fundamental para o monitoramento e conservação da biodiversidade. Porém, calcular estabilidade não é uma tarefa trivial, já que seus diferentes aspectos podem ser medidos por meio de várias propriedades. Além disso, até o momento, não há um software que permita, sozinho, medir diferentes propriedades de estabilidade em séries temporais ecológicas. Aqui apresentamos o pacote estar , do R, que padroniza e facilita o uso de onze propriedades de estabilidade para avaliar as respostas de um sistema a distúrbios do tipo press (distúrbio contínuo) ou pulse (distúrbio pulsado) em diferentes níveis ecológicos (por exemplo, populações ou comunidades). O estar contém dois conjuntos de funções para cálculo de estabilidade. O primeiro conjunto corresponde a funções que medem a estabilidade em qualquer nível de organização, do indivíduo à comunidade, e pode ser aplicado a séries temporais das variáveis de estado de um sistema (por exemplo, massa corporal, abundância populacional ou diversidade de espécies). As propriedades incluídas neste conjunto são: invariabilidade, resistência, extensão e taxa de recuperação, persistência e vulnerabilidade ecológica geral. O segundo conjunto de funções pode ser aplicado a matrizes jacobianas. As funções deste conjunto medem a estabilidade de uma comunidade em escalas de tempo curtas e longas. A curto prazo, a resposta da comunidade pode ser medida como amplificação máxima, reatividade e resiliência inicial (ou seja, taxa inicial de retorno ao equilíbrio). A longo prazo, a resposta pode ser medida como resiliência assintótica e invariabilidade estocástica intrínseca. As vignettes do pacote demonstram o uso de todas as funções e contêm uma introdução aos “modelos autorregressivos multivariados de espaço de estados” necessários para o segundo conjunto de funções. O estar é como uma caixa de ferramentas com funções padronizadas e prontas para uso. Esperamos que o pacote facilite o entendimento das definições das diferentes propriedades e permita comparações baseadas em diferentes variáveis de estado e escalas.