Elaboração de mapas de distribuição de espécies em R

# .midlarge[.black[Elaboração de mapas de distribuição de espécies em R]]

## .mid[.black[Comandos básicos para você preparar seu próprio mapa]]

#### .large[.black[Dr. Ricardo Perdiz | 21--22 Out 2021 | Dia 02]]

]

.center[
<img src="./figuras/logo_principal_com_fundo.png" style="width:125px;height:125px;">
]
<img src="./figuras/mapa_slide.png" style="width:560px;height:480px;">

]

<div class="cr cr-top cr-left cr-sticky cr-black">COVID19</div>

---

<div class="cr cr-top cr-left cr-sticky cr-black">COVID19</div>

---

### Recapitulando o que vimos no dia 1

* Introdução básica ao R

* [Tutorial](https://www.ricardoperdiz.com/blog/2020-03-obtendo-dados-e-plotando-mapas-no-r-versão-3/)

+ Instalação e carregamento de pacote
  + Importação de dados
  + Indexação (acesso) de um `data.frame`
  + Variáveis - nomes de espécies
  + Variáveis - vetor de cores

---

## Um pequeno reforço! [Aulas em vídeo](https://intror.netlify.app/videos.html) no [curso básico de introdução à linguagem R](https://intror.netlify.app/)

---

## Um pequeno reforço! [Aulas em vídeo](https://intror.netlify.app/videos.html) no [curso básico de introdução à linguagem R](https://intror.netlify.app/)

![](figuras/INSCREVER_youtube_gif.gif)

---

## Recuperando todo nosso trabalho de ontem

```r
# Carrega o pacote
library("maps")
# Importa os dados
protium <-
  read.table(
    file = url(
      "https://raw.githubusercontent.com/ricoperdiz/Tutorials/master/R_make_a_map/dados.csv"
    ),
    header = TRUE,
    as.is = TRUE,
    sep = '\t',
    dec = '.'
  )
# Cria variaveis
spp <- unique(protium$Species)
cores.map <- ifelse(protium$Species == spp[1], 'red','black')
```

---

### Variáveis - Cria um vetor de tamanho para cada espécie

Esse vetor é atribuído a uma coluna do conjunto de dados `protium`.

*Protium heptaphyllum* possui uma distribuição mais ampla, por isso atribuo um tamanho menor pra ela.

```r
protium$cex.p <- ifelse(protium$Species == spp[1], 1, 0.8)
```

---

### Variáveis - Vetor contendo dados de latitude e longitude em objetos separados

```r
lat <- protium$decimalLatitude
head(lat)
```

```
## [1] -2.31537 -3.18524 -0.57000 -0.57000  0.30000  6.42000
```

```r
long <- protium$decimalLongitude
head(long)
```

```
## [1] -59.6855 -60.1302 -72.1300 -72.1300 -66.7000 -67.4200
```

---

### Variáveis - Vetores contendo amplitude de latitude e longitude

```r
# amplitude de lat e long para lat e long
range(lat)
```

```
## [1] -25.50  10.18
```

```r
y1 <- range(lat) + c(-1,1)
y1
```

```
## [1] -26.50  11.18
```

```r
range(long)
```

```
## [1] -77.9436 -34.8631
```

```r
x1 <- range(long) + c(-1,1)
x1
```

```
## [1] -78.9436 -33.8631
```

---

### Variáveis - Vetor para os símbolos de cada espécie

Dúvidas, executar `?points` no R e verificar as formas de pontos atribuídas a cada número.

```r
protium$pontos <- ifelse(protium$Species == "Protium aracouchini", 21, 24)
head(protium$pontos)
```

```
## [1] 21 24 21 21 21 24
```

---

### Variáveis - Vetor nomes de países da região Neotropical

```r
paises <- c('Brazil','Argentina','Peru','Paraguay','Ecuador','Chile','Uruguay','French Guiana','Suriname','Venezuela','Colombia','Guyana','Bolivia','Panama','Costa Rica')
paises
```

```
##  [1] "Brazil"        "Argentina"     "Peru"          "Paraguay"     
##  [5] "Ecuador"       "Chile"         "Uruguay"       "French Guiana"
##  [9] "Suriname"      "Venezuela"     "Colombia"      "Guyana"       
## [13] "Bolivia"       "Panama"        "Costa Rica"
```

---

## Plota o mapa - Mapa base

```r
?maps::map
?map
```

---

## Plota o mapa - Mapa base

```r
*maps::map(regions = paises, fill = FALSE, xlim = x1, ylim = y1)
```

![](index_files/figure-html/unnamed-chunk-13-1.png)

---

## Pontos de ocorrencia de cada espécie

```r
maps::map(regions = paises, fill = F, xlim = x1, ylim = y1)
*points(long,lat, pch = protium$pontos, col = cores.map, bg = cores.map, cex = protium$cex.p)
```

![](index_files/figure-html/unnamed-chunk-14-1.png)

---

## Coloca eixos das coordenadas

```r
maps::map(regions = paises, fill = F, xlim = x1, ylim = y1)
points(long,lat, pch = protium$pontos, col = cores.map, bg = cores.map, cex = protium$cex.p)
*map.axes()
*axis(side=4,las=1)
*axis(side=3,las=1)
```
]

---

## Coloca escala do mapa

---

## Plota a linha do equador

---

## Nomeia a linha do equador

```r
maps::map(regions = paises, fill = F, xlim = x1, ylim = y1)
points(long,lat, pch = protium$pontos, col = cores.map, bg = cores.map, cex = protium$cex.p)
map.axes()
axis(side=4,las=1)
axis(side=3,las=1)
par(cex=1, las=1)
map.scale(max(long) - 12, ratio = F, cex = 1, metric = T)
abline(h=0,lwd=0.5,lty="dotted")
*text(x = max(long) - 1, y = 1,labels="Equador", cex=1, adj=c(1,0.5))
```
]

---

## Plota uma legenda

```r
maps::map(regions = paises, fill = F, xlim = x1, ylim = y1)
points(long,lat, pch = protium$pontos, col = cores.map, bg = cores.map, cex = protium$cex.p)
map.axes()
axis(side=4,las=1)
axis(side=3,las=1)
par(cex=1, las=1)
map.scale(max(long) - 12, ratio = F, cex = 1, metric = T)
abline(h=0,lwd=0.5,lty="dotted")
*legend(max(long) - 16 , max(lat),legend = spp, pch = unique(protium$pontos), pt.bg = unique(cores.map), cex = 0.8, x.intersp = 0.8, text.font = 3)
```
]

---

## E se eu quiser salvar o mapa em um `pdf`, como eu faço?

```r
*pdf('meu_mapa_complexo_protium_aracouchini_e_heptaphyllum.pdf',height=8,width=10)
maps::map(regions = paises, fill = F, xlim = x1, ylim = y1)
points(long,lat, pch = protium$pontos, col = cores.map, bg = cores.map, cex = protium$cex.p)
map.axes()
axis(side=4,las=1)
axis(side=3,las=1)
par(cex=1, las=1)
map.scale(max(long) - 12, ratio = F, cex = 1, metric = T)
abline(h=0,lwd=0.5,lty="dotted")
text(x = max(long) - 1, y = 1,labels="Equador", cex=1, adj=c(1,0.5))
legend(max(long) - 16 , max(lat),legend = spp, pch = unique(protium$pontos), pt.bg = unique(cores.map), cex = 0.8, x.intersp = 0.8, text.font = 3)
*dev.off()
```
]

---
class: inverse, center, middle
## Mais referências!

---

### [Curso básico de introdução ao R](https://intror.netlify.app)

---

### [Making maps with R](http://www.molecularecologist.com/2012/09/making-maps-with-r/)

---

### [Maps in R: Introduction](http://www.milanor.net/blog/?p=534)

---

### [Geocomputation with R](https://geocompr.robinlovelace.net/index.html)

---
class:inverse, center, middle

# Checagem e limpeza de dados

## Uma pequena demonstração de como faço uma limpeza superficial de dados utilizando o pacote [dplyr](https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/dplyr.html)

### Aprenda mais em ->->->.bg-white[[Usando o dplyr](https://intror.netlify.app/base-tidyverse.html#usando-o-dplyr)]<-<-<-!

---

## Checagem de dados - 01

```r
library("dplyr")
```

```
## 
## Attaching package: 'dplyr'
```

```
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
```

```
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
```

```r
dad_pre <- 
  read.table(
    file = url(
      "https://raw.githubusercontent.com/ricoperdiz/Tutorials/master/R_make_a_map/nybg_paracouchini.csv"
    ),
    header = TRUE,
    as.is = TRUE,
    sep = '\t',
    dec = '.'
  )
head(dad_pre)
```

```
##                                     id institutionCode
## 1 928940c3-fd41-4d3e-92ff-333b661e8149              NY
## 2 7bb25ac9-f899-428c-b8f5-2b5b4cd16317              NY
## 3 15dc67bf-c1df-44d5-9112-30fa5e424466              NY
## 4 12a00cca-9459-4c26-8ffd-673f2a675427              NY
## 5 ef9d56c1-096b-409f-994e-612499591fb2              NY
## 6 a0c243d9-a314-4be8-8be6-2ef925cb9bc1              NY
##                 datasetName basisOfRecord catalogNumber        recordedBy
## 1 New York Botanical Garden             S       1274378      A. Fernandez
## 2 New York Botanical Garden             S       1274415      Y. Fernandez
## 3 New York Botanical Garden             S       1274436    F. J. Breteler
## 4 New York Botanical Garden             S       1274394 B. G. Stergios D.
## 5 New York Botanical Garden             S       1274435       H. L. Clark
## 6 New York Botanical Garden             S       1274416      Y. Fernandez
##   recordNumber                                    occurrenceDetails
## 1         6921 http://sweetgum.nybg.org/vh/specimen.php?irn=1514785
## 2          398 http://sweetgum.nybg.org/vh/specimen.php?irn=1515243
## 3         4803 http://sweetgum.nybg.org/vh/specimen.php?irn=1515373
## 4        15013 http://sweetgum.nybg.org/vh/specimen.php?irn=1515163
## 5         7285 http://sweetgum.nybg.org/vh/specimen.php?irn=1515372
## 6          448 http://sweetgum.nybg.org/vh/specimen.php?irn=1515246
##   eventDate     continent   country stateProvince       county
## 1      1990 South America Venezuela      Amazonas Mun. Atabapo
## 2      1989 South America Venezuela       Bolívar        Sucre
## 3      1965 South America Venezuela      Amazonas             
## 4      1991 South America Venezuela      Amazonas             
## 5      1980 South America Venezuela      Amazonas             
## 6      1989 South America Venezuela       Bolívar        Sucre
##                                                                                                                             locality
## 1                                                                                                            Río Ocamo, Cerro Mawedi
## 2                                  Peniplanicie y lomerios ubicados al sureste de Pie de Salto (Río Caura), aprox. a 20 en helicópt.
## 3                                                                                         Orinoco R. Southern part of Isla del Ratón
## 4                                                                                                                  Mision Río Mavaca
## 5 San Carlos de Rio Negro, ca. 20 km S of confluence of Rio Negro and Brazo Casiquiare.  Main study site, 4.3 km NNE on Solano road.
## 6                                                                                           Aprox. 70 km al SE de Hato la Vergareña.
##   minimumElevationInMeters maximumElevationInMeters decimalLatitude
## 1                      340                      340         2.96667
## 2                      308                      308         6.23000
## 3                       90                       90         5.03000
## 4                      185                      185         2.43333
## 5                      119                       NA         1.93000
## 6                      293                       NA         6.47000
##   decimalLongitude         geodeticDatum coordinateUncertaintyInMeters
## 1         -64.6833                                                  NA
## 2         -64.2000                                                  NA
## 3         -67.7700                                                  NA
## 4         -65.1167 Coordinates on label.                            NA
## 5         -67.0500                 Label                            NA
## 6         -64.2000                 Label                            NA
##   identifiedBy typeStatus                       scientificName kingdom
## 1   D. C. Daly         NA Protium aracouchini (Aubl.) Marchand Plantae
## 2   D. C. Daly         NA Protium aracouchini (Aubl.) Marchand Plantae
## 3   D. C. Daly         NA Protium aracouchini (Aubl.) Marchand Plantae
## 4    A. Licata         NA Protium aracouchini (Aubl.) Marchand Plantae
## 5   D. C. Daly         NA Protium aracouchini (Aubl.) Marchand Plantae
## 6 N. Cuello A.         NA Protium aracouchini (Aubl.) Marchand Plantae
##          phylum      family   genus specificEpithet infraspecificEpithet
## 1 Magnoliophyta Burseraceae Protium     aracouchini                   NA
## 2 Magnoliophyta Burseraceae Protium     aracouchini                   NA
## 3 Magnoliophyta Burseraceae Protium     aracouchini                   NA
## 4 Magnoliophyta Burseraceae Protium     aracouchini                   NA
## 5 Magnoliophyta Burseraceae Protium     aracouchini                   NA
## 6 Magnoliophyta Burseraceae Protium     aracouchini                   NA
##   taxonRank scientificNameAuthorship
## 1        NA         (Aubl.) Marchand
## 2        NA         (Aubl.) Marchand
## 3        NA         (Aubl.) Marchand
## 4        NA         (Aubl.) Marchand
## 5        NA         (Aubl.) Marchand
## 6        NA         (Aubl.) Marchand
```

---

## Checagem de dados - 02

```r
dad <- 
  dad_pre %>% 
  select(recordedBy, recordNumber, decimalLatitude, decimalLongitude, identifiedBy, specificEpithet) %>%
  arrange(recordedBy, recordNumber)
head(dad)
```

```
##   recordedBy recordNumber decimalLatitude decimalLongitude identifiedBy
## 1                                      NA               NA             
## 2                                      NA               NA             
## 3                                      NA               NA             
## 4                                      NA               NA             
## 5                                      NA               NA             
## 6                                      NA               NA             
##   specificEpithet
## 1     aracouchini
## 2     aracouchini
## 3     aracouchini
## 4     aracouchini
## 5     aracouchini
## 6     aracouchini
```

---

## Checagem de dados - 03

```r
#   + existência de valores vazios; em caso positivo, devemos eliminá-los;
# + confiabilidade dos valores de latitude e longitude, às vezes, por diversos fatores, há troca de sinais (negativos e positivos) ocasionando equívocos quanto à ocorrência exata da amostra. Se for percebido algo assim, é bom checar os dados e buscar corrigí-los.
# une os dados e passa para a proxima acao
dados <- 
  dad %>% 
  #elimina os registros vazios de coletor
  filter(recordedBy != '') %>%
  #elimina os registros sem lat ou long
  filter(decimalLatitude != '' | decimalLongitude != '') %>%
  #filtra apenas os especimes identificados pelo especialista da família Burseraceae
  filter(identifiedBy == 'D. C. Daly')
head(dados)
```

```
##          recordedBy recordNumber decimalLatitude decimalLongitude
## 1 A. A. de Oliveira          278        -2.31537         -59.6855
## 2     A. C. Londoño         1486        -0.57000         -72.1300
## 3     A. C. Londoño          493        -0.57000         -72.1300
## 4       A. C. Weber          s/n         0.30000         -66.7000
## 5            A. Dik         1579        -1.00000         -76.1800
## 6            A. Dik         1606        -1.03000         -76.1800
##   identifiedBy specificEpithet
## 1   D. C. Daly     aracouchini
## 2   D. C. Daly     aracouchini
## 3   D. C. Daly     aracouchini
## 4   D. C. Daly     aracouchini
## 5   D. C. Daly     aracouchini
## 6   D. C. Daly     aracouchini
```

---

## Checagem de dados - 04

```r
#ha registros duplicados
#busca-se entao apenas os dados unicos
#limpa os dados de coletor e numero para poder criar um identificador
#limpeza consiste em eliminar '.', espacos vazios, apostrofe e '_' duplos
dados$recordedBy <-
  gsub('\\.', '_', dados$recordedBy) %>%
  gsub(' ', '_', .) %>%
  gsub("'", '_', .) %>%
  gsub('__', '_', .)
head(dados$recordedBy)
```

```
## [1] "A_A_de_Oliveira" "A_C_Londoño"     "A_C_Londoño"    
## [4] "A_C_Weber"       "A_Dik"           "A_Dik"
```

---

## Checagem de dados - 05

```r
#faz-se o mesmo para os numeros de coleta
dados$recordNumber <- 
  gsub('/','_', dados$recordNumber) %>%
  gsub(' ', '_', .) %>%
  gsub('\\.', '_', .)
head(dados$recordNumber)
```

```
## [1] "278"  "1486" "493"  "s_n"  "1579" "1606"
```

---

## Checagem de dados - 06

```r
#cria o identificador de coleta e especie
arac <- 
  dados %>%
  mutate(
    ID = paste(recordedBy,recordNumber, sep = '_'),
    Species = paste('Protium', specificEpithet, sep = ' '))
arac$ID <- gsub('__','_',arac$ID)
head(arac)
```

```
##        recordedBy recordNumber decimalLatitude decimalLongitude
## 1 A_A_de_Oliveira          278        -2.31537         -59.6855
## 2     A_C_Londoño         1486        -0.57000         -72.1300
## 3     A_C_Londoño          493        -0.57000         -72.1300
## 4       A_C_Weber          s_n         0.30000         -66.7000
## 5           A_Dik         1579        -1.00000         -76.1800
## 6           A_Dik         1606        -1.03000         -76.1800
##   identifiedBy specificEpithet                  ID             Species
## 1   D. C. Daly     aracouchini A_A_de_Oliveira_278 Protium aracouchini
## 2   D. C. Daly     aracouchini    A_C_Londoño_1486 Protium aracouchini
## 3   D. C. Daly     aracouchini     A_C_Londoño_493 Protium aracouchini
## 4   D. C. Daly     aracouchini       A_C_Weber_s_n Protium aracouchini
## 5   D. C. Daly     aracouchini          A_Dik_1579 Protium aracouchini
## 6   D. C. Daly     aracouchini          A_Dik_1606 Protium aracouchini
```

---

## Checagem de dados - 07

```r
#quem sao os dados unicos
unicos <- unique(arac$ID)
head(unicos)
```

```
## [1] "A_A_de_Oliveira_278" "A_C_Londoño_1486"    "A_C_Londoño_493"    
## [4] "A_C_Weber_s_n"       "A_Dik_1579"          "A_Dik_1606"
```

---

## Checagem de dados - 08

```r
#agora filtra os dados unicos no dataframe, eliminando os duplicados
#faz-se uso da funcao match para obter esse resultado
prot_arac <- 
  match(unicos, arac$ID) %>%
  dados[.,]
head(prot_arac)
```

```
##        recordedBy recordNumber decimalLatitude decimalLongitude
## 1 A_A_de_Oliveira          278        -2.31537         -59.6855
## 2     A_C_Londoño         1486        -0.57000         -72.1300
## 3     A_C_Londoño          493        -0.57000         -72.1300
## 4       A_C_Weber          s_n         0.30000         -66.7000
## 5           A_Dik         1579        -1.00000         -76.1800
## 6           A_Dik         1606        -1.03000         -76.1800
##   identifiedBy specificEpithet
## 1   D. C. Daly     aracouchini
## 2   D. C. Daly     aracouchini
## 3   D. C. Daly     aracouchini
## 4   D. C. Daly     aracouchini
## 5   D. C. Daly     aracouchini
## 6   D. C. Daly     aracouchini
```

---

## Checagem de dados - 09

```r
#verifica a cobertura de lat e long para ver se estao dentro
# dos limites da America do Sul
lat <- range(prot_arac$decimalLatitude)
long <- range(prot_arac$decimalLongitude)
#aqui tem algo estranho
#percebe-se aqui que ha valores que caem fora da Am Sul
#limite e pouco mais de -80
head(sort(prot_arac$decimalLongitude))
```

```
## [1] -89.3000 -89.3000 -89.3000 -77.9436 -77.6200 -77.6000
```

---

## Checagem de dados - 10

```r
#devemos eliminar
prot_arac_limpo <-
  prot_arac %>%
  filter(decimalLongitude > -80)
head(prot_arac_limpo)
```

```
##        recordedBy recordNumber decimalLatitude decimalLongitude
## 1 A_A_de_Oliveira          278        -2.31537         -59.6855
## 2     A_C_Londoño         1486        -0.57000         -72.1300
## 3     A_C_Londoño          493        -0.57000         -72.1300
## 4       A_C_Weber          s_n         0.30000         -66.7000
## 5           A_Dik         1579        -1.00000         -76.1800
## 6           A_Dik         1606        -1.03000         -76.1800
##   identifiedBy specificEpithet
## 1   D. C. Daly     aracouchini
## 2   D. C. Daly     aracouchini
## 3   D. C. Daly     aracouchini
## 4   D. C. Daly     aracouchini
## 5   D. C. Daly     aracouchini
## 6   D. C. Daly     aracouchini
```

---
class: inverse, center

# Grato!

.pull-right[
.LARGE[Dúvidas? Entrem em contato!]  
  .LARGE[.bg-white[[<svg viewBox="0 0 496 512" style="height:1em;position:relative;display:inline-block;top:.1em;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">  <path d="M165.9 397.4c0 2-2.3 3.6-5.2 3.6-3.3.3-5.6-1.3-5.6-3.6 0-2 2.3-3.6 5.2-3.6 3-.3 5.6 1.3 5.6 3.6zm-31.1-4.5c-.7 2 1.3 4.3 4.3 4.9 2.6 1 5.6 0 6.2-2s-1.3-4.3-4.3-5.2c-2.6-.7-5.5.3-6.2 2.3zm44.2-1.7c-2.9.7-4.9 2.6-4.6 4.9.3 2 2.9 3.3 5.9 2.6 2.9-.7 4.9-2.6 4.6-4.6-.3-1.9-3-3.2-5.9-2.9zM244.8 8C106.1 8 0 113.3 0 252c0 110.9 69.8 205.8 169.5 239.2 12.8 2.3 17.3-5.6 17.3-12.1 0-6.2-.3-40.4-.3-61.4 0 0-70 15-84.7-29.8 0 0-11.4-29.1-27.8-36.6 0 0-22.9-15.7 1.6-15.4 0 0 24.9 2 38.6 25.8 21.9 38.6 58.6 27.5 72.9 20.9 2.3-16 8.8-27.1 16-33.7-55.9-6.2-112.3-14.3-112.3-110.5 0-27.5 7.6-41.3 23.6-58.9-2.6-6.5-11.1-33.3 2.6-67.9 20.9-6.5 69 27 69 27 20-5.6 41.5-8.5 62.8-8.5s42.8 2.9 62.8 8.5c0 0 48.1-33.6 69-27 13.7 34.7 5.2 61.4 2.6 67.9 16 17.7 25.8 31.5 25.8 58.9 0 96.5-58.9 104.2-114.8 110.5 9.2 7.9 17 22.9 17 46.4 0 33.7-.3 75.4-.3 83.6 0 6.5 4.6 14.4 17.3 12.1C428.2 457.8 496 362.9 496 252 496 113.3 383.5 8 244.8 8zM97.2 352.9c-1.3 1-1 3.3.7 5.2 1.6 1.6 3.9 2.3 5.2 1 1.3-1 1-3.3-.7-5.2-1.6-1.6-3.9-2.3-5.2-1zm-10.8-8.1c-.7 1.3.3 2.9 2.3 3.9 1.6 1 3.6.7 4.3-.7.7-1.3-.3-2.9-2.3-3.9-2-.6-3.6-.3-4.3.7zm32.4 35.6c-1.6 1.3-1 4.3 1.3 6.2 2.3 2.3 5.2 2.6 6.5 1 1.3-1.3.7-4.3-1.3-6.2-2.2-2.3-5.2-2.6-6.5-1zm-11.4-14.7c-1.6 1-1.6 3.6 0 5.9 1.6 2.3 4.3 3.3 5.6 2.3 1.6-1.3 1.6-3.9 0-6.2-1.4-2.3-4-3.3-5.6-2z"></path></svg> @ricoperdiz](https://github.com/ricoperdiz)]]  
  .LARGE[.bg-white[[<svg viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;position:relative;display:inline-block;top:.1em;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">  <path d="M459.37 151.716c.325 4.548.325 9.097.325 13.645 0 138.72-105.583 298.558-298.558 298.558-59.452 0-114.68-17.219-161.137-47.106 8.447.974 16.568 1.299 25.34 1.299 49.055 0 94.213-16.568 130.274-44.832-46.132-.975-84.792-31.188-98.112-72.772 6.498.974 12.995 1.624 19.818 1.624 9.421 0 18.843-1.3 27.614-3.573-48.081-9.747-84.143-51.98-84.143-102.985v-1.299c13.969 7.797 30.214 12.67 47.431 13.319-28.264-18.843-46.781-51.005-46.781-87.391 0-19.492 5.197-37.36 14.294-52.954 51.655 63.675 129.3 105.258 216.365 109.807-1.624-7.797-2.599-15.918-2.599-24.04 0-57.828 46.782-104.934 104.934-104.934 30.213 0 57.502 12.67 76.67 33.137 23.715-4.548 46.456-13.32 66.599-25.34-7.798 24.366-24.366 44.833-46.132 57.827 21.117-2.273 41.584-8.122 60.426-16.243-14.292 20.791-32.161 39.308-52.628 54.253z"></path></svg> @ricoperdiz](https://twitter.com/ricoperdiz)]]  
  .LARGE[.bg-white[[<svg viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;position:relative;display:inline-block;top:.1em;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">  <path d="M326.612 185.391c59.747 59.809 58.927 155.698.36 214.59-.11.12-.24.25-.36.37l-67.2 67.2c-59.27 59.27-155.699 59.262-214.96 0-59.27-59.26-59.27-155.7 0-214.96l37.106-37.106c9.84-9.84 26.786-3.3 27.294 10.606.648 17.722 3.826 35.527 9.69 52.721 1.986 5.822.567 12.262-3.783 16.612l-13.087 13.087c-28.026 28.026-28.905 73.66-1.155 101.96 28.024 28.579 74.086 28.749 102.325.51l67.2-67.19c28.191-28.191 28.073-73.757 0-101.83-3.701-3.694-7.429-6.564-10.341-8.569a16.037 16.037 0 0 1-6.947-12.606c-.396-10.567 3.348-21.456 11.698-29.806l21.054-21.055c5.521-5.521 14.182-6.199 20.584-1.731a152.482 152.482 0 0 1 20.522 17.197zM467.547 44.449c-59.261-59.262-155.69-59.27-214.96 0l-67.2 67.2c-.12.12-.25.25-.36.37-58.566 58.892-59.387 154.781.36 214.59a152.454 152.454 0 0 0 20.521 17.196c6.402 4.468 15.064 3.789 20.584-1.731l21.054-21.055c8.35-8.35 12.094-19.239 11.698-29.806a16.037 16.037 0 0 0-6.947-12.606c-2.912-2.005-6.64-4.875-10.341-8.569-28.073-28.073-28.191-73.639 0-101.83l67.2-67.19c28.239-28.239 74.3-28.069 102.325.51 27.75 28.3 26.872 73.934-1.155 101.96l-13.087 13.087c-4.35 4.35-5.769 10.79-3.783 16.612 5.864 17.194 9.042 34.999 9.69 52.721.509 13.906 17.454 20.446 27.294 10.606l37.106-37.106c59.271-59.259 59.271-155.699.001-214.959z"></path></svg> ricardoperdiz.com](https://ricardoperdiz.com)]]  
  .LARGE[.bg-white[[<svg viewBox="0 0 512 512" style="height:1em;position:relative;display:inline-block;top:.1em;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">  <path d="M440 6.5L24 246.4c-34.4 19.9-31.1 70.8 5.7 85.9L144 379.6V464c0 46.4 59.2 65.5 86.6 28.6l43.8-59.1 111.9 46.2c5.9 2.4 12.1 3.6 18.3 3.6 8.2 0 16.3-2.1 23.6-6.2 12.8-7.2 21.6-20 23.9-34.5l59.4-387.2c6.1-40.1-36.9-68.8-71.5-48.9zM192 464v-64.6l36.6 15.1L192 464zm212.6-28.7l-153.8-63.5L391 169.5c10.7-15.5-9.5-33.5-23.7-21.2L155.8 332.6 48 288 464 48l-59.4 387.3z"></path></svg> ricoperdiz@gmail.com](mailto:ricoperdiz@gmail.com)]]  
]