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comparison FunctExeTemporalAnalysisofIndicatorTrait.r @ 1:5c244408661f draft default tip

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"planemo upload for repository https://github.com/Alanamosse/Galaxy-E/tree/stoctool/tools/stoc commit d49a4da1ffac1f33a15fdb7ae98827d0034a7879"
author ecology
date Mon, 11 May 2020 17:54:02 -0400
parents 916b49d725ba
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equal deleted inserted replaced
0:916b49d725ba 1:5c244408661f
36 stop("At least 12 arguments must be supplied :\n- An input dataset filtered (.tabular). May come from the filter rare species tool.\n- A species detail table (.tabular)\n- A species ssi/sti table.\n- A table with plots coordinates.\n- table with csi calculated before 2001.\n\n", call.=FALSE) #si pas d'arguments -> affiche erreur et quitte / if no args -> error and exit1 36 stop("At least 12 arguments must be supplied :\n- An input dataset filtered (.tabular). May come from the filter rare species tool.\n- A species detail table (.tabular)\n- A species ssi/sti table.\n- A table with plots coordinates.\n- table with csi calculated before 2001.\n\n", call.=FALSE) #si pas d'arguments -> affiche erreur et quitte / if no args -> error and exit1
37 } else { 37 } else {
38 Datafiltered<-args[1] ###### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", peut provenir de la fonction "FiltreEspeceRare" / file name without the file type ".filetype", may result from the function "FiltreEspeceRare" 38 Datafiltered<-args[1] ###### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", peut provenir de la fonction "FiltreEspeceRare" / file name without the file type ".filetype", may result from the function "FiltreEspeceRare"
39 tabSpecies<-args[2] ###### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", fichier mis à disposition dans Galaxy-E avec specialisation à l'habitat des especes et si espece considérée comme indicatrice / file name without the file type ".filetype", file available in Galaxy-E containing habitat specialization for each species and whether or not they are considered as indicator 39 tabSpecies<-args[2] ###### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", fichier mis à disposition dans Galaxy-E avec specialisation à l'habitat des especes et si espece considérée comme indicatrice / file name without the file type ".filetype", file available in Galaxy-E containing habitat specialization for each species and whether or not they are considered as indicator
40 tabtrait<-args[3] ##### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", fichier mis à disposition dans Galaxy-E avec degre de specialisation de l espece et affinite thermique /file name without the file type ".filetype", file available in Galaxy-E containing specilalization degree as well as thermic preferences 40 tabtrait<-args[3] ##### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", fichier mis à disposition dans Galaxy-E avec degre de specialisation de l espece et affinite thermique /file name without the file type ".filetype", file available in Galaxy-E containing specilalization degree as well as thermic preferences
41 coordCarre<-args[4] #### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", fichier mis à disposition dans Galaxy-E avec les coordonnees gps des carres /file name without the file type ".filetype", file available in Galaxy-E containing gps coordinates of the plots 41 coordCarre<-args[9] #### Nom du fichier avec extension ".typedefichier", fichier mis à disposition dans Galaxy-E avec les coordonnees gps des carres /file name without the file type ".filetype", file available in Galaxy-E containing gps coordinates of the plots
42 Var <- args[5] #### Nom du trait dans fichier de traits "nomdutrait" exemple: "ssi" pour l'indice de specialisation par sps / Name of the trait in the file containing trait data 42 Var <- args[4] #### Nom du trait dans fichier de traits "nomdutrait" exemple: "ssi" pour l'indice de specialisation par sps / Name of the trait in the file containing trait data
43 indicator <- args[6] #### Nom de l'indicateur ou du trait par communauté ex pour ssi c'est csi calculé au niveau communauté / Name of the indicator or the trait per community ex: for the ssi, it is the csi measured at the community level 43 indicator <- args[5] #### Nom de l'indicateur ou du trait par communauté ex pour ssi c'est csi calculé au niveau communauté / Name of the indicator or the trait per community ex: for the ssi, it is the csi measured at the community level
44 methode <- args[7] #### Methode d'analyse de l'evolution du trait ou de l'indicateur, lmer pour modèloe mixte seul ou gam pour generalized additive model / name of the models used to analyze evolution of mean trait or indicator 44 methode <- args[6] #### Methode d'analyse de l'evolution du trait ou de l'indicateur, lmer pour modèloe mixte seul ou gam pour generalized additive model / name of the models used to analyze evolution of mean trait or indicator
45 dd <- args[8] ##### Nom du fichier si déjà un fichier avec trait moyen par communauté, avec une colonne annee appelé "year" et une colonne plot appelé "carre" correspondant à l'echelle des communautés etudiées / name of the file if a file with the mean trait value per community is already prepared with one column named "year" for the year, one column named "carre" for the plots (the scale of the community measurment) 45 dd <- args[7] ##### Nom du fichier si déjà un fichier avec trait moyen par communauté, avec une colonne annee appelé "year" et une colonne plot appelé "carre" correspondant à l'echelle des communautés etudiées / name of the file if a file with the mean trait value per community is already prepared with one column named "year" for the year, one column named "carre" for the plots (the scale of the community measurment)
46 id<-args[9]#Id name for output res repo 46 id<-args[8]#Id name for output res repo
47 plot_smooth<-args[10]#TRUE or FALSE 47 plot_smooth<-args[10]#TRUE or FALSE
48 ic<-args[11]#TRUE or FALSE 48 ic<-args[11]#TRUE or FALSE
49 source(args[12]) 49 source(args[12])
50 } 50 }
51 51
71 }else{ 71 }else{
72 dd<-NULL 72 dd<-NULL
73 } 73 }
74 74
75 spTrait=read.table(tabtrait,sep="\t",dec=".",header=TRUE) ############# species_indicateur_fonctionnel.csv pour le STOC sinon fichier avec traits pour calcul du trait moyen par communauté / file with the trait for the community weighted mean calculation 75 spTrait=read.table(tabtrait,sep="\t",dec=".",header=TRUE) ############# species_indicateur_fonctionnel.csv pour le STOC sinon fichier avec traits pour calcul du trait moyen par communauté / file with the trait for the community weighted mean calculation
76 coordCarre=read.table(coordCarre,sep="\t",dec=".",header=TRUE) ######## carre.csv charge les coordonnées des carrés qui sont utilisés comme covariable / load the gps coordinates of the plots, is used as covariable in the models
77 76
78 dir.create(paste("Output/",sep=""),recursive=TRUE,showWarnings=FALSE)##### Creation du dossier de sortie 77 dir.create(paste("Output/",sep=""),recursive=TRUE,showWarnings=FALSE)##### Creation du dossier de sortie
79 #cat(paste("Create Output/","\n",sep="")) 78 #cat(paste("Create Output/","\n",sep=""))
80 79
81 ############################# The function 80 ############################# The function
111 abcarre <- aggregate(abond~annee+carre,tabCLEAN,sum) ### somme des abondances totales par annee et carre / sum of total abundance per year and plots 110 abcarre <- aggregate(abond~annee+carre,tabCLEAN,sum) ### somme des abondances totales par annee et carre / sum of total abundance per year and plots
112 indic <- traitcarre[,3]/abcarre[,3] #### le trait moyen par carre = indicateur par carre et annee / mean trait per plots = indicator per year and plots 111 indic <- traitcarre[,3]/abcarre[,3] #### le trait moyen par carre = indicateur par carre et annee / mean trait per plots = indicator per year and plots
113 dd <- data.frame(indic,traitcarre$carre,traitcarre$annee) 112 dd <- data.frame(indic,traitcarre$carre,traitcarre$annee)
114 names(dd)[2] <- "carre" 113 names(dd)[2] <- "carre"
115 names(dd)[3] <- "year" 114 names(dd)[3] <- "year"
116 dd$longitude_grid_wgs84 <- coordCarre$longitude_grid_wgs84[match(dd$carre,coordCarre$pk_carre)] #### recupere coordonnées gps / retrieve gps coordinates
117 dd$latitude_grid_wgs84 <- coordCarre$latitude_grid_wgs84[match(dd$carre,coordCarre$pk_carre)] #### recupere coordonnées gps / retrieve gps coordinates
118 dd$id_plot <- dd$carre ### id_plot nom données aux carrés dans le script /id_plot is use as the name of the plot in the following script 115 dd$id_plot <- dd$carre ### id_plot nom données aux carrés dans le script /id_plot is use as the name of the plot in the following script
119 }else{ 116 }else{
120 colnames(dd)[colnames == "indicator"] <- "indic" 117 colnames(dd)[colnames == "indicator"] <- "indic"
121 } 118 }
122 119
124 annee <- sort(unique(dd$year)) 121 annee <- sort(unique(dd$year))
125 nban <- length(annee) 122 nban <- length(annee)
126 pasdetemps <-nban-1 123 pasdetemps <-nban-1
127 124
128 if(methode == "gam") { 125 if(methode == "gam") {
126 coordCarre=read.table(coordCarre,sep="\t",dec=".",header=TRUE) ######## carre.csv charge les coordonnées des carrés qui sont utilisés comme covariable / load the gps coordinates of the plots, is used as covariable in the models
127 dd$longitude_grid_wgs84 <- coordCarre$longitude_grid_wgs84[match(dd$carre,coordCarre$pk_carre)] #### recupere coordonnées gps / retrieve gps coordinates
128 dd$latitude_grid_wgs84 <- coordCarre$latitude_grid_wgs84[match(dd$carre,coordCarre$pk_carre)] #### recupere coordonnées gps / retrieve gps coordinates
129
129 cat("Methode: gam\n") 130 cat("Methode: gam\n")
130 ## Utilisation des modèles GAMM pour obtenir les tendances d evolution par an du csi cti ou ctri !!!! Marche pas si peu de données !!!! / Use of GAMM model for the estimation of the annual variations of the csi cti or ctri !!! does not work with few data !!! 131 ## Utilisation des modèles GAMM pour obtenir les tendances d evolution par an du csi cti ou ctri !!!! Marche pas si peu de données !!!! / Use of GAMM model for the estimation of the annual variations of the csi cti or ctri !!! does not work with few data !!!
131 cat("\nEstimation de la variation annuelle ",indicator,"~ factor(year)+s(longitude_grid_wgs84,latitude_grid_wgs84,bs='sos'),random=reStruct(object = ~ 1| id_plot,correlation=corAR1(form=~year)\n",sep="") 132 cat("\nEstimation de la variation annuelle ",indicator,"~ factor(year)+s(longitude_grid_wgs84,latitude_grid_wgs84,bs='sos'),random=reStruct(object = ~ 1| id_plot,correlation=corAR1(form=~year)\n",sep="")
132 gammf <- gamm(indic ~ factor(year)+s(longitude_grid_wgs84,latitude_grid_wgs84,bs="sos"), data=dd,random=reStruct(object = ~ 1| id_plot, pdClass="pdDiag"),correlation=corAR1(form=~year)) #### spline sur les coordonnées, effet aleatoire sur les carres, methode autoregressive sur l'année N-1 / spline on the gps coordinates, random effect on the plots, autoregressive method on the year-1 133 gammf <- gamm(indic ~ factor(year)+s(longitude_grid_wgs84,latitude_grid_wgs84,bs="sos"), data=dd,random=reStruct(object = ~ 1| id_plot, pdClass="pdDiag"),correlation=corAR1(form=~year)) #### spline sur les coordonnées, effet aleatoire sur les carres, methode autoregressive sur l'année N-1 / spline on the gps coordinates, random effect on the plots, autoregressive method on the year-1
133 # gammf <- gamm(indic ~ factor(year)+s(longitude_grid_wgs84,latitude_grid_wgs84,bs="sos"), data=dd,random=reStruct(object = ~ 1| id_plot, pdClass="pdDiag"),correlation=corAR1(form=~year)) #### spline sur les coordonnées, effet aleatoire sur les carres, methode autoregressive sur l'année N-1 / spline on the gps coordinates, random effect on the plots, autoregressive method on the year-1 134 # gammf <- gamm(indic ~ factor(year)+s(longitude_grid_wgs84,latitude_grid_wgs84,bs="sos"), data=dd,random=reStruct(object = ~ 1| id_plot, pdClass="pdDiag"),correlation=corAR1(form=~year)) #### spline sur les coordonnées, effet aleatoire sur les carres, methode autoregressive sur l'année N-1 / spline on the gps coordinates, random effect on the plots, autoregressive method on the year-1