Etude de la levée de graines en fonction de la profondeur

A- Le traitement des données sous le logiciel R

1- Ouvrir les données sous R

Étape 1 - Ouvrir le fichier tabulé 

cf.  aide sur l'ouverture de fichiers 

Étape 2 - Récupérer éventuellement le contenu de chaque colonne dans des vecteurs nommés T_cumul, Levee, Profondeur avec la commande attach()

2- Calculer la proportion de graines germées par boîte en fonction de la profondeur et de la température cumulée

Étape 1 - Utiliser la fonction by() pour calculer la germination moyenne pour chaque condition de profondeur en fonction de la température cumulée 

Étape 2  - Diviser le nombre moyen de graines germées par le nombre de graine par boîte (en théorie 6 par pour boîte pour deux boîtes) et multiplier le tout par 100 pour avoir la proportion de graines germées 

3- Calculer les intervalles de confiance sur des proportions

 Il faut utiliser la fonction int.prop() pour calculer les intervalles de confiance car on va raisonner ici sur un pourcentage de germination.

Cette fonction s'applique à tout pourcentage (entre 0 et 1, calculé à l'étape 1 précédente) en précisant le nombre de graines qui a permis de les calculer (12 graines si 2 boîte de 6 graintes) et la confiance (0.95 si 95%).

4- Calculer la température cumulée correspondant à la demi-germination

Identifier la demi-germination : valeur correspondant à 50% des graines germées en condition de surface

Dans cet exemple result_Surface représente les proportions de germination en surface pour les différentes températures 

Dans cet exemple temp_Surface représente les températures cumulées correspondant à ces différentes proportions. 

demi_germination = max(result_Surface)/2 

Calculer l'abscisse à l'ordonnée correspondant à 50% de levée par rapport au nombre total de graines germées 

On se contente de projeter la demi-germination sur la courbe dont on calcule localement l'équation 

1) mini : valeur x du point à gauche de la demi germination 

mini = max(T_cumul[which(result_Surface<=demi_germination)])  

2)  maxi : valeur x du point à droite de la demi germination 

maxi = min( T_cumul [which( result_Surface >=demi_germination)]) 

3) récupération des valeurs y correspondant à x et y 

mini_y =  result_Surface [which( temp_Surface ==mini)] 

maxi_y =  result_Surface [which( temp_Surface ==maxi)] 

4) Régression linéaire entre mini et maxi afin de trouver la température cumulée correspondant à la demi-germination 

if (mini == maxi) {demi_temperature = temp_Surface[which(result_Surface==demi_germination)]  

}else { 

    regression_a = (maxi_y-mini_y)/(maxi-mini) 

    regression_b = maxi_y-maxi*regression_a 

    demi_temperature = (demi_germination-regression_b)/regression_a 

} 

demi_temperature  

B- Le tracé du graphique : L'affichage des trois courbes et des annotations

1- Tracer le graphique (3 courbes)

Étape 1  - Tracer les lignes du graphique 

Utiliser la fonction  plot (x,y, type="l") et ajouter d'autres courbes avec la fonction  points()

cf. aide, ajouter des courbes 

cf. aide pour mettre en forme le graphique 

Étape 2  - Charger la librairie gplots qui permet d'utiliser la fonction plotCI 

plotCI permettra d'ajouter les barres d'erreur sur la courbe 

Étape 3  - Utiliser la commande plotCI(x, y, uiw) pour ajouter les points + intervalles de confiance 

cf. aide de la fonction plotCI  

2- Ajouter la légende

cf. aide pour ajouter une légende

3- Ajouter des segments indiquant les valeurs de demi-germination

Utiliser la fonction segment pour tracer les segments indiquant sur le graphique la demi-germination et la température cumulée qui lui correspond 

cf. aide sur la fonction segments