classificationEcoFor

Pipeline pour créer une classification possible des ecosystèmes forestiers québécois.

Installation

Option 1

1. cloner ce repertoire,
2. ouvrir R et définissez le répertoire de travail sur le répertoire que vous venez de cloner,
3. installer le package:

install.packages("devtools")
remotes::install_local()

Alternativement, plutôt que d'installer le package et vous pouvez travailler avec load_all(), voir la section "Comment faire".

Option 2

Installer le package directement de GitHub.

remotes::install_github("LaboBrice/classificationEcoFor")

Comment faire

Utiliser le package

Une fois installé, le package peut être appelé et utilisé comme n'importe lequel:

library("classEcoFor")

Il est aussi possible de travailler directement sur le repertoire:

devtools::load_all()

Liste des fonctions disponibles

Les fonctions se trouvent dans le dossier R. Notez que toutes les fonctions du package sont documentées. Par exemple, ?boxCoxChord() ouvrira à la page de documentation.

• boxCoxChord(): calcul la transformation Box-Cox Chord
• chalumeau(): fonction qui appelle les fonctions pour reproduire les étapes d'analyses de classification de Chalumeau
  1. getData() et prepareData() préparer et formatter les données d'espèces et environnementales pour les analyses
  2. doRDA() rouler la RDA
  3. doKMeans() faire les groupements k-means sur les axes de la RDA
• triplot_rda(): créer un graphique de RDA personnalisé.

Les scripts dans le dossier inst/extra_scripts permettent de faire des analyses et figures supplémentaires:

• poe_kmean_final_figs.R: ce script permet de produire toutes les figures ci-bas en version finale. En définissant un set.seed(), ça permet d'obtenir toujours les mêmes résultats du k-means. Les figures et résultats sont enregistrés dans le dossier res_final.
• poe_kmean_by_dir.R: ce script permet de faire les étapes d'analyses de la classification, soit la RDA puis les groupements k-means pour k = 20 à 40 groupes puis de créer des figures dans le dossier tmp:
  • carte des POE et barplot des abondances d'espèces pour chaque groupe
  • triplot de la RDA avec les groupes
  • stacked barplot des proportions des variables qualitatives (types de dépôt, types d'humus, types de pente) par groupe
  • boxplot des variables quantitatives (température, précipitation, épaisseur de la matière organique) par groupe
  • tableau "heatmap" des végétations potentielles par groupe
  • tableau "heatmap" du recouvrement moyen des espèces par groupe
  • csv avec les coordonnées des centroïdes des groupes dans la RDA
• poe_map_veg_pot.R: ce script permet de produire une carte de la répartition de chacune des végétations potentielles. Ces cartes sont enregistrées dans le dossier tmp/maps_vegpot
• poe_rda_coord.R: ce script permet d'obtenir les coordonnées des espèces et des sites dans la RDA.
• poe_kmean_subgroup.R: ce script permet de faire les étapes d'analyses de la classification, , soit la RDA puis les groupements k-means pour k = 2 à 40 groupes, sur les POE d'un type de dépôt particulier (ici 2BS) puis de créer les mêmes figures que poe_kmean_by_dir.R dans le dossier tmp/res_2bs.

Vignettes

Les vignettes permettent de reproduire toutes les étapes des analyses de classification. build_vignettes() permettra de produire un fichier html avec les différentes sorties:

devtools::build_vignettes()

Données disponibles

La commande suivante liste tous les ensembles de données disponibles dans le package:

data(package = "classEcoFor")

Les étapes pour importer et transformer les différents jeux de données nécessaires sont décrites sur inst/rawdata/formatRawData.R. Les jeux de données ont été enregistrés sous forme de fichiers (fichiers de données R) .rda dans le dossier data. Ces étapes n'ont pas besoin d'être roulées à nouveau pour faire les analyses.

⚠️ Les données climatiques historiques sont disponibles en ligne à l'URL suivante: https://ftp.maps.canada.ca/pub/nrcan_rncan/Climate-archives_Archives-climatologiques/NAM_monthly/monthly_by_year/.

source("inst/raw_data/formatRawData.R")