tikon/ejemplos/proyectos/opisina_arenosella/a_prioris.py
# Un documento con todas las distribuciones a prioris necesarias para el modelo de O. arenosella
"""
Referencia excelente:
http://www.nhm.ac.uk/our-science/data/chalcidoids/database/detail.dsml?VALDATE=1930&ValidAuthBracket=false&FamilyCode
=CC&VALSPECIES=nephantidis&listPageURL=listChalcids.dsml%3FSpecies%3Daeca%26Superfamily%3DChalcidoidea%26Family%3DCha
lcididae%26Genus%3DBrachymeria&tab=biology&HOMCODE=0&VALGENUS=Brachymeria&VALAUTHOR=Gahan&keyword=Fc
"""
from tikon.ecs.aprioris import APrioriDens
a_prioris = {
'O. arenosella_senc': [
dict(etapa='adulto',
categ='Crecimiento', subcateg='Tasa', ec='Constante', prm='r',
apriori=APrioriDens(((2.721 - 0.7539) / 2 * 1.96, (2.721 + 0.7539) / 2 * 1.96), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Crecimiento', subcateg='Ecuación', ec='Logístico Presa', prm='K',
org_inter='Palma de coco', etp_inter='planta',
apriori=APrioriDens((1 / (1823 + 100 * 1.96), 1 / (1823 - 100 * 1.96)), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
org_inter='Palma de coco', etp_inter='planta',
# Unidades: 100m**2 d -1
apriori=APrioriDens(((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * 1e-9,
(1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * 1e-9), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
org_inter='Palma de coco', etp_inter='planta',
apriori=APrioriDens(
(((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * 1e-9) ** 2,
((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * 1e-9) ** 2), 0.80))
],
'Parasitoide_senc': [
dict(etapa='adulto',
categ='Crecimiento', subcateg='Tasa', ec='Constante', prm='r',
# 1:5 = 0.2 = 1-0.8 = ratio de sexos (macho a hembra)
apriori=APrioriDens((0.402 * .8, (4.35 + 2.214 / 2) * .8), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Crecimiento', subcateg='Ecuación', ec='Logístico Presa', prm='K',
org_inter='O. arenosella_senc', etp_inter='adulto',
# Visto que los datos son de orugas infectadas, tenemos que representar a
# "un parasitoide" por "una oruga infectada" en el modelo sencillo.
apriori=APrioriDens((1, 1), 1)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
org_inter='O. arenosella_senc', etp_inter='adulto',
apriori=APrioriDens((20 / 30, (116 + 36.465 / 2) / 30), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
org_inter='O. arenosella_senc', etp_inter='adulto',
apriori=APrioriDens(((20 / 30) ** 2, ((116 + 36.465 / 2) / 30) ** 2), 0.80))
],
'Araña': [
dict(etapa='adulto',
categ='Crecimiento', subcateg='Tasa', ec='Constante', prm='r',
apriori=APrioriDens((100 / 60 / 2, 300 / 60 / 2), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Crecimiento', subcateg='Ecuación', ec='Logístico Presa', prm='K',
# org_inter='O. arenosella_senc', etp_inter='adulto',
apriori=APrioriDens((1 / 1.54, 1 / 0.70), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Crecimiento', subcateg='Ecuación', ec='Logístico Presa', prm='K',
# org_inter='Parasitoide_senc', etp_inter='adulto',
apriori=APrioriDens((1 / 50, 1 / 10), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
# org_inter='O. arenosella_senc', etp_inter='adulto',
apriori=APrioriDens((0.70, 1.54), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
# org_inter='O. arenosella_senc', etp_inter='adulto',
apriori=APrioriDens((100 ** 2, 1000 ** 2), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
# org_inter='Parasitoide_senc', etp_inter='adulto',
apriori=APrioriDens((10, 50), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
# org_inter='Parasitoide_senc', etp_inter='adulto',
apriori=APrioriDens((10000 ** 2, 100000 ** 2), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.01), 1))
],
'O. arenosella': [
# population_dynamics_of_the_coconut_caterpillar_opisina_arenosella_walker_lepidoptera_xyloryctidae_in_sri_lanka.pdf
dict(etapa='huevo',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((2, 4), 0.80),
),
dict(etapa='huevo',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80),
),
dict(etapa='huevo',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 0.8)
# apriori=APrioriDens((0.025, 0.029), 0.50),
),
dict(etapa='huevo',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 1)),
dict(etapa='juvenil_1',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
apriori=APrioriDens(((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2,
(1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2), 0.80),
),
dict(etapa='juvenil_1',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
apriori=APrioriDens((((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2,
((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2), 0.80),
),
dict(etapa='juvenil_1',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0.05, 0.1), 0.8) # por día
),
dict(etapa='juvenil_1',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((5, 7), 0.80),
),
dict(etapa='juvenil_1',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80),
),
dict(etapa='juvenil_1',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 1)),
dict(etapa='juvenil_2',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
apriori=APrioriDens(((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2,
(1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2), 0.80),
),
dict(etapa='juvenil_2',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
apriori=APrioriDens((((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2,
((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_2',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0.00001, 0.001), 0.8),
),
dict(etapa='juvenil_2',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((6, 8), 0.80),
),
dict(etapa='juvenil_2',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_2',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 1)),
dict(etapa='juvenil_3',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
apriori=APrioriDens(((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2,
(1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_3',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
apriori=APrioriDens((((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2,
((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_3',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0.00001, 0.005), 0.8)),
dict(etapa='juvenil_3',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((5, 7), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_3',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_3',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 1)),
dict(etapa='juvenil_4',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
apriori=APrioriDens(((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2,
(1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_4',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
apriori=APrioriDens((((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2,
((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_4',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0.001, 0.03), 0.8)),
dict(etapa='juvenil_4',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((3, 5), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_4',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_4',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 1)),
dict(etapa='juvenil_5',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
apriori=APrioriDens(((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2,
(1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * 1e-9 * .2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_5',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
apriori=APrioriDens((((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 + 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2,
((1823 - 100 * 1.96) / (53.1 - 10.64 * 1.96) * .2 * 1e-9) ** 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_5',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0.03, 0.04), 0.8)),
dict(etapa='juvenil_5',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((5, 7), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_5',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil_5',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 1)),
dict(etapa='pupa',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 1)),
dict(etapa='pupa',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((4, 6), 0.80)),
dict(etapa='pupa',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='pupa',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0.001, 0.01), 0.8)),
dict(etapa='adulto',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((2.6, 8.4), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 4), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Reproducción', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='n',
apriori=APrioriDens((3, 5), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Reproducción', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((2.5, 4.5), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Reproducción', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.1), 1))
],
'Parasitoide larvas': [
# https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/BF02377846.pdf
# http://www.nbair.res.in/Featured_insects/Goniozus-nephantidis.php
dict(etapa='adulto',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((6, 7), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
índs=['O. arenosella', 'O. arenosella juvenil_3'],
apriori=APrioriDens((.005, .01), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
índs=['O. arenosella', 'O. arenosella juvenil_4'],
apriori=APrioriDens((.005, 0.01), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
índs=['O. arenosella', 'O. arenosella juvenil_5'],
apriori=APrioriDens((0.8, 1.0), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
apriori=APrioriDens((0, 2000), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.01), 1)),
dict(etapa='pupa',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((9, 11), 0.80)),
dict(etapa='pupa',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='pupa',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0.0001, 0.001), 0.8)),
dict(etapa='pupa',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.01), 1)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Transiciones', subcateg='Mult', ec='Linear', prm='a',
apriori=APrioriDens((1.3, 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((4, 5), 0.80)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0.0001, 0.01), 0.8)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.01), 1))
],
'Parasitoide pupa': [
# https://www.researchgate.net/publication/322330636_Development_of_Brachymeria_nephantidis_Gahan_Hymenoptera_Chalcididae_on_artificial_diet_reared_Opisina_arenosella
dict(etapa='adulto',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((32, 34), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((2, 5), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='a',
apriori=APrioriDens((0.08, 0.1), 0.80)), # ratio M:H = 2.8:1 (0.5 / 3.8, 1 / 3.8)
dict(etapa='adulto',
categ='Depredación', subcateg='Ecuación', ec='Kovai', prm='b',
apriori=APrioriDens((0.8e5, 1.0e5), 0.80)),
dict(etapa='adulto',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.01), 1)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Transiciones', subcateg='Mult', ec='Linear', prm='a',
apriori=APrioriDens((4, 5), 0.80)), #
dict(etapa='juvenil',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='mu',
apriori=APrioriDens((7, 8), 0.80)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Transiciones', subcateg='Prob', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((1, 2), 0.80)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Muertes', subcateg='Ecuación', ec='Constante', prm='q',
apriori=APrioriDens((0, 0.01), 0.8)),
dict(etapa='juvenil',
categ='Estoc', subcateg='Dist', ec='Normal', prm='sigma',
apriori=APrioriDens((0, 0.01), 1)),
]
}