diff --git a/.Rbuildignore b/.Rbuildignore index 91114bf..5b20a79 100644 --- a/.Rbuildignore +++ b/.Rbuildignore @@ -1,2 +1,3 @@ ^.*\.Rproj$ ^\.Rproj\.user$ +^WKBIOPTIM4\.Rproj$ \ No newline at end of file diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 5b6a065..b24a35f 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -1,4 +1,8 @@ .Rproj.user +.Rproj +^.*\.Rproj$ +^\.Rproj\.user$ .Rhistory .RData .Ruserdata +WKBIOPTIM4.Rproj \ No newline at end of file diff --git a/R/isa.r b/R/isa.r new file mode 100644 index 0000000..d7d464d --- /dev/null +++ b/R/isa.r @@ -0,0 +1 @@ +isabella trial diff --git a/R/test.R b/R/test.R new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/R/test_new.R b/R/test_new.R new file mode 100644 index 0000000..15c6579 --- /dev/null +++ b/R/test_new.R @@ -0,0 +1 @@ +# tests \ No newline at end of file diff --git a/inst/SampleOptim/1_Data_exploratory_analysis.R b/inst/SampleOptim/1_Data_exploratory_analysis.R deleted file mode 100644 index 8b95e8c..0000000 --- a/inst/SampleOptim/1_Data_exploratory_analysis.R +++ /dev/null @@ -1,125 +0,0 @@ -####################################################################################################### -####################################################################################################### -####################################################################################################### -## -## -## Biological sampling optimization (Script "SampleOptim") -## Developed by: Patricia Goncalves (patricia@ipma.pt) -## Last version development period: June 2021 -## Version: v3.1 -## -## Reference: -## Gonçalves, Patrícia 2019. "SampleOptim" a data analysis R-tool to optimize fish sampling for -## biological parameters as input on fish stock assessment. -## -## -## -####################################################################################################### -####################################################################################################### -####################################################################################################### - -##Packages: -library(FSA) -library(FSAdata) -library(nlstools) -library(reshape) -library(ggplot2) -library(ggthemes) -library(cvTools) -library(dplyr) -library("robustbase") -library(MASS) -library(psyphy) -library(boot) -library(RCurl) - - - -######################################################################################################## -#### Files path and function source: -#setwd("C:\\Users\\patricia\\Documents\\WHB\\PNAB2021\\Optimizacao_amostragem_PNAB\\04.Testes_simulaPG\\WHB\\fev2019_testes") ##Set directory - -setwd("C:\\Users\\patricia\\Documents\\WHB\\PNAB2021\\Optimizacao_amostragem_PNAB\\04.Testes_simulaPG\\WHB") ##Set directory -output_dir<-"output/" -dir.create(output_dir, showWarnings = FALSE) - -###Biological sample data (Applied to a period of years) -data_samplebio<- read.table("P0_WHB_bio_2017to2019.csv",sep=";", header=T) - -SEP<-"," -DATA_COL_NAME<-"data_fin" - -######################################################################################################### -#### 1. Data Preliminary analysis: (Exploratory analysis) -#### Summary - -summary(data_samplebio) -#names(data_samplebio) - -table(data_samplebio$C_CLASSE, data_samplebio$MONTH) ##summary of the number of individuals by length class and month -plot(data_samplebio$C_CLASSE,data_samplebio$MONTH) - -### Number of samples by Port, year and month -nsamples_ano_mes<- data_samplebio %>% group_by(PORTO_NOME, MONTH, ANO) %>% count(paste(DATA_COL_NAME)) -#write.table(nsamples_ano_mes, "numbersamples_summary_WHB.csv",sep=SEP) - - -#### Length classes of the samples by Port, year and month -lengthclass_samples_ano_mes<- data_samplebio %>% group_by(PORTO_NOME, MONTH, ANO) %>% count(C_CLASSE) -#write.table(lengthclass_samples_ano_mes, "numberlengthclasses_samples_summary_WHB.csv",sep=SEP) - -########Figure a - length distribution samples by Port by year and month -#Port<-unique(data_samplebio$PORTO_NOME) ## list of Ports names -year<- sort(unique(lengthclass_samples_ano_mes$ANO)) ##list of years on the samples data - -for(bb in 1:length(year)){ - plota<- ggplot(lengthclass_samples_ano_mes[lengthclass_samples_ano_mes$ANO==year[bb],], aes(x=C_CLASSE,y=n, colour=PORTO_NOME))+xlab("length")+ ylab("number of individuals")+ - geom_line()+ theme_classic() + facet_wrap(~factor(MONTH))+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - dev.copy(png, paste(output_dir, year[bb],"_length_distribution_samples_Port_year",".png",sep="")) - print(plota) - dev.off() -} - - -#### Age of the samples by Port, year and month -age_samples_ano_mes<- data_samplebio %>% group_by(PORTO_NOME, MONTH, ANO) %>% count(IDADE) - -########Figure b - age distribution samples by Port by year and month -#Port<-unique(data_samplebio$PORTO_NOME) ## list of Ports names -year<- sort(unique(age_samples_ano_mes$ANO)) ##list of years on the samples data - -for(bb in 1:length(year)){ - plotb<- ggplot(age_samples_ano_mes[age_samples_ano_mes$ANO==year[bb],], aes(x=IDADE,y=n, colour=PORTO_NOME))+xlab("age")+ ylab("number of individuals")+ geom_line()+ theme_classic() + facet_wrap(~factor(MONTH))+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - dev.copy(png, paste(output_dir, year[bb],"_age_distribution_samples_Port_year",".png",sep="")) - print(plotb) - dev.off() -} - - - -## Figura 1 - Length distribution by year -years<- year[year %in% unique(data_samplebio$ANO)] -#lines_plot<-round(length(years)/2) -#par(mfrow=c(1,1)) -for(nb in 1: length(years)){ - fig1<- hist(data_samplebio$C_CLASSE[data_samplebio$ANO==years[nb]],xlab="length", ylab="number of individuals", main=years[nb]) - dev.copy(png, paste(output_dir, years[nb],"_length_distribution",".png",sep="")) - dev.off() -} - - -###Figure 2 - Age distribution by year - -for(nb in 1: length(years)){ - fig2<- hist(data_samplebio$IDADE[data_samplebio$ANO==years[nb]],xlab="age", ylab="number of individuals", main=years[nb]) - dev.copy(png, paste(output_dir, years[nb],"_age_distribution",".png",sep="")) - dev.off() -} - -######################################################################################################### -######################################################################################################### -######################################################################################################### diff --git a/inst/SampleOptim/2_Simulations.R b/inst/SampleOptim/2_Simulations.R deleted file mode 100644 index c2eb0f9..0000000 --- a/inst/SampleOptim/2_Simulations.R +++ /dev/null @@ -1,644 +0,0 @@ -####################################################################################################### -####################################################################################################### -####################################################################################################### -## -## -## Biological sampling optimization (Script "SampleOptim") -## Developed by: Patricia Goncalves (patricia@ipma.pt) -## Last version development period: June 2021 -## Version: v3.1 -## -## Reference: -## Gonçalves, Patrícia 2019. "SampleOptim" a data analysis R-tool to optimize fish sampling for -## biological parameters as input on fish stock assessment. -## -## -## -####################################################################################################### -####################################################################################################### -####################################################################################################### - -##Packages: -library(FSA) -library(FSAdata) -library(nlstools) -library(reshape) -library(ggplot2) -library(ggthemes) -library(cvTools) -library(dplyr) -library("robustbase") -library(MASS) -library(psyphy) -library(boot) -library(RCurl) - - - -######################################################################################################## -#### Files path and function source: -#setwd("~/...") ##Set directory -#setwd("C:\\Users\\patricia\\Documents\\WHB\\PNAB2021\\Optimizacao_amostragem_PNAB\\04.Testes_simulaPG\\WHB\\fev2019_testes") ##Set directory - -setwd("C:\\Users\\patricia\\Documents\\WHB\\PNAB2021\\Optimizacao_amostragem_PNAB\\04.Testes_simulaPG\\WHB") ##Set directory -output_dir<-"output/" - -###Biological sample data (Applied to a period of years) -#data_samplebio<- read.table(" .csv",sep=";", header=T) -#data_samplebio<- read.table("whb_2000_2016_bio.csv",sep=";", header=T) -data_samplebio<- read.table("P0_WHB_bio_2017to2019.csv",sep=";", header=T) - -SEP<-"," -VERBOSE<-F - - -getSep<-function(fname){ - linha<-readLines(con = fname, n = 1L, ok = TRUE, warn = TRUE,encoding = "unknown", skipNul = TRUE) - a<-unlist(strsplit(linha, ",")) - b<-unlist(strsplit(linha, ";")) - if(length(b)>length(a)) return(";") - else return(",") -} - - -############################################# -############ READ INPUT SETTINGS FROM FILE ################################### -#File Header -#Variable name;Mandatory;Variable.value;Definition -# -NAME=0 -MANDATORY=1 -VALUE=2 -DEFINITION=3 -###### Input settings file -fname<-"input_params.csv" -sep_is<-getSep(fname) -sett<- read.table(fname,sep=sep_is, header=F,row.names = c(), stringsAsFactors=FALSE) -stt<- data.frame(t(sett), stringsAsFactors=FALSE) -rownames(stt)<- c() -colnames(stt) <- as.character(unlist(stt[1,])) -stt <- stt[-1, ] - -param.species=stt$species[[VALUE]] -param.area=stt$AREA[[VALUE]] -param.age_only=as.logical(stt$AGE_ONLY[[VALUE]]) -param.port=as.logical(stt$PORT[[VALUE]]) -param.distUniPort=as.logical(stt$distUniPorto[[VALUE]]) -param.timeStrata=stt$TIME_STRATA[[VALUE]] -param.sex_ratio=as.numeric(stt$SEX_RATIO[[VALUE]]) -param.min_lc=as.numeric(stt$MIN_LC[[VALUE]]) -param.max_lc=as.numeric(stt$MAX_LC[[VALUE]]) -param.interval_lc=as.numeric(stt$interval_LC[[VALUE]]) -param.min_age=as.numeric(stt$MIN_age[[VALUE]]) -param.max_age=as.numeric(stt$MAX_age[[VALUE]]) -param.min_otol=as.numeric(stt$MIN_OTOL[[VALUE]]) -param.max_otol=as.numeric(stt$MAX_OTOL[[VALUE]]) -param.interval_otol=as.numeric(stt$interval_OTOL[[VALUE]]) -param.extra_otol=as.array(stt$EXTRA_OTOL[[VALUE]]) -param.Linf=as.numeric(stt$Linf[[VALUE]]) -param.K=as.numeric(stt$K[[VALUE]]) -param.t0=as.numeric(stt$t0[[VALUE]]) -param.year_start=as.numeric(stt$year_start[[VALUE]]) -param.year_end=as.numeric(stt$year_end[[VALUE]]) -param.stage_mature=as.numeric(stt$stage_mature[[VALUE]]) -param.numSubSamples=as.numeric(stt$n[[VALUE]]) - -param.species -param.area -param.age_only -param.port -param.distUniPort -param.timeStrata -param.sex_ratio -param.min_lc -param.max_lc -param.interval_lc -param.min_age -param.max_age -param.min_otol -param.max_otol -param.interval_otol -param.extra_otol -param.Linf -param.K -param.t0 -param.year_start -param.year_end -param.age_only -param.numSubSamples - -if( - (param.min_lc > param.max_lc) | - (param.min_age > param.max_age) | - (param.min_otol > param.max_otol) | - (param.year_start > param.year_end) | - (param.numSubSamples <=0) -){ - print("ERROR in input parameter table") -} - -extra<-strsplit(param.extra_otol, " ") -otolitSet<-as.numeric( c(seq(param.min_otol,param.max_otol, by=param.interval_otol), unlist(extra)) ) - -class_length_set<- seq(param.min_lc,param.max_lc,param.interval_lc); #set length class range and the intervals -Linf=param.Linf #50 -K=param.K #0.1 -t0=param.t0 #-3 -timeInterval<- param.timeStrata # "T" ##Time interval (T="quarter"), for the otoliths selection by length class -sexRatio<-param.sex_ratio #0.5 -numSubSamples<-param.numSubSamples #n -newdata<-seq(param.min_age,param.max_age,0.1) ###set age distribution vector for predictions -newdata<-data.frame(newdata) -colnames(newdata)<- "IDADE" -year_init<- param.year_start -year_last<- param.year_end -yearSet<- c(year_init:year_last) - -######################################################################################################### -######################################################################################################### -######################################################################################################### -######################################################################################################### - -#### 2.1 Data preparation for run the simulations: -###REMOVE NAs in age data (Note: I only use the individuals where age has atributted) -### Age classes -data_samplebio<-data_samplebio[c("ID_BIO_PEIXES", "MONTH", "trim", "ANO", "PORTO_NOME", "IDADE", - "COD_FAO", "EST_MATURACAO", "C_CLASSE", "C_INDIVIDUAL", "SEXO", "P_INDIVIDUAL")] - -data_samplebio<-data_samplebio[!is.na(data_samplebio$IDADE),] -data_samplebio<-data_samplebio[!is.na(data_samplebio$MONTH),] - -if(dim(data_samplebio[is.na(data_samplebio$IDADE),])[1]>0) message("ERRO-> IDADE COM NA") -if(dim(data_samplebio[is.na(data_samplebio$MONTH),])[1]>0) message("ERRO-> MONTH COM NA") -if(dim(data_samplebio[is.na(data_samplebio$ID_BIO_PEIXES),])[1]>0) message("ERRO-> ID_BIO_PEIXES COM NA") -if(dim(data_samplebio[is.na(data_samplebio$C_CLASSE),])[1]>0) message("ERRO-> C_CLASSE COM NA") - -summary(data_samplebio) - -valid_years<-unique(data_samplebio$ANO) -anos<-intersect(yearSet, valid_years) - - - -#class_length_set<- seq(param.min_lc,param.max_lc,param.interval_lc); #set length class range and the intervals - -source("sample_selection_function.R") ##Function for randomly select the samples by length class - -set.seed(2019) #any value - -######################################################################################################## -######################################################################################################## -######################################################################################################## -####2.2 Set function for von Bertalanffy growth model parameters (Linf, K and t0) -######################################################################################################## - -vonberPorAno<-function(ano){ - print(paste("Vonber: ",ano,sep="")) - system.time( - vvv <- lapply(1:numSubSamples, function(i,ano) { - print(paste("V:",ano,":",numOtolitsPerClass,":",i,sep="")) - dataV<- amostraTemporal(data_samplebio[data_samplebio$ANO==ano,], numOtolitsPerClass, class_length_set, sexRatio,timeInterval, porto=FALSE, distUniPorto=FALSE, verbose=VERBOSE) - #print(dim(dataV)) - ##Retira a amostra definida - fitTypical <-NULL - salta<-FALSE # só um < - tryCatch( - { - fitTypical <- nls(vbTypical, data=dataV, start=svTypical, control) - }, - error = function(e) { print(e); salta<<-TRUE }, ## caso n?o tenha convergido dois << - warning = function(w) { print(w); salta<<-TRUE }, - message = function(m) { print(m); salta<<-TRUE }, - finally = function(m) { print("vai saltar") } - ) - if(salta | is.null(fitTypical)){ - return(list(ANO=ano,data=dataV,coef=NA,Linf=NA,K=NA,t0=NA,predict_values=NA,n=i,j=numOtolitsPerClass)) - } - coef<-summary(fitTypical)$coefficients - Linf<-summary(fitTypical)$coefficients[[1]] - K<-summary(fitTypical)$coefficients[[2]] - t0<-summary(fitTypical)$coefficients[[3]] - predict_values<- predict(fitTypical,newdata=newdata) - return(list(ANO=ano,data=dataV,coef=coef,Linf=Linf,K=K,t0=t0,predict_values=predict_values,n=i,j=numOtolitsPerClass)) - }, ano) - )[[3]] # - return(vvv) -} - - -######################################################################################################### -######################################################################################################### -######################################################################################################### -#### ** START SIMULATIONS ** ########################################################### -######################################################################################################### -### Note: repeat the code between lines 100 and 388 for each "numOtolitsPerClass" (number of otoliths by length class) -######################################################################################################### -######################################################################################################### -### Quarter/Sample -## SR=1:1 -# numOtolitsPerClass=1 (Conditions:porto=FALSE, distUniPorto=FALSE) -# numOtolitsPerClass - is the number of otoliths selected by length class -######################################################################################################### -######################################################################################################### -## -## Definir o número de otólitos por classe de comprimento (nos testes usei o numOtolitsPerClass=1:20; com c(1:10, seq=1); c(10:20, seq=5)) -## -#numOtolitsPerClass<-3 -#otolitSet<-c(1:10,15,20) -for(numOtolitsPerClass in otolitSet){ - ##### Initial values set and fixed by species - ###Initial values for parameters to all the simulations - ##### Initial values set and fixed by species - ###Initial values for parameters to all the simulations - #Linf=param.Linf #50 - #K=param.K #0.1 - #t0=param.t0 #-3 - svTypical <- list(Linf=Linf,K=K,t0=t0) ##Initial parameters values for the growth curve - vbTypical <- C_INDIVIDUAL~Linf*(1-exp(-K*(IDADE-t0))) ##von Bertallanfy growth model - control<- nls.control(maxiter=10000, minFactor = 1/4096, printEval=F) - #n <- param.numSubSamples #5 ##Number of subsmaples - #timeInterval<- param.timeStrata # "T" ##Time interval (T="quarter"), for the otoliths selection by length class - #sexRatio<-param.sex_ratio #0.5 - #numSubSamples<-param.numSubSamples #n - - #newdata<-seq(param.min_age,param.max_age,0.1) ###set age distribution vector for predictions - #newdata<-data.frame(newdata) - #colnames(newdata)<- "IDADE" - #year_init<- param.year_start - #year_last<- param.year_end - #year_init<- 2003 - #year_last<- 2016 - #anos<- c(2003,2004,2005,2008,2009,2011,2014) ##set de dados definido com base no ajuste the VB numOtolitsPerClass=1 - #anos<- c(year_init:year_last) - - #anos<-intersect(anos, valid_years) - - vonber<-sapply(anos, vonberPorAno) - - - ###################################### - ###################################### - #extracting the variables from each of the 100 samples (subsamples) - # - - vb_ano<- sapply(vonber, function(x) x$data$ANO) - trocas<-typeof(vb_ano)!="list" - - vb_idade<- sapply(vonber, function(x) x$data$IDADE) - #if(typeof(vb_idade)!="list") vb_idade<-as.list(vb_idade) - - vb_ct<- sapply(vonber, function(x) x$data$C_CLASSE) - #if(typeof(vb_ct)!="list") vb_ct<-as.list(vb_ct) - - vb_linf<- as.list(sapply(vonber, function(x) x$Linf)) - vb_k<- as.list(sapply(vonber, function(x) x$K)) - vb_t0<- as.list(sapply(vonber, function(x) x$t0)) - vb_n<- as.list(sapply(vonber, function(x) x$n)) - vb_sex<- sapply(vonber, function(x) x$data$SEXO) - vb_matur<- sapply(vonber, function(x) x$data$EST_MATURACAO) - vb_weight<- sapply(vonber, function(x) x$data$P_INDIVIDUAL) - vb_month<- sapply(vonber, function(x) x$data$MONTH) - - ###construir a matrix com os dados das vari?veis de cada 1 das 100 amostras(sub-amostras) - # ##Dados de ct, idade - vb_ano_melt<- melt(vb_ano) - vb_idade_melt <- melt(vb_idade) - vb_ct_melt<- melt(vb_ct) - - if(trocas){ - #vb_ano_melt<-cbind(vb_ano_melt$value, vb_ano_melt$X2) - #vb_idade_melt<-cbind(vb_idade_melt$value, vb_idade_melt$X2) - #vb_ct_melt<-cbind(vb_ct_melt$value, vb_ct_melt$X2) - - lixo_a3<-vb_ano_melt - lixo_i3<-vb_idade_melt - lixo_c3<-vb_ct_melt - - - lixo_aa3<-cbind(lixo_a3$value, lixo_a3$X2) - lixo_ii3<-cbind(lixo_i3$value, lixo_i3$X2) - lixo_cc3<-cbind(lixo_c3$value, lixo_c3$X2) - vb_ano_melt<-as.data.frame(lixo_aa3) - vb_idade_melt<-as.data.frame(lixo_ii3) - vb_ct_melt<-as.data.frame(lixo_cc3) - - #lixo_dd3<-cbind(lixo_cc3,lixo_ii3,lixo_aa3) - #dados_lt_age<-lixo_dd3[,c(1,3,5,6)] - #dados_lt_age<-as.data.frame(dados_lt_age) - #colnames(dados_lt_age)<-c("Lt","age","year","ID_sim") - #dados_lt_age$type<-numOtolitsPerClass - } - - dados_lt_age<-cbind(vb_ct_melt,vb_idade_melt,vb_ano_melt) - dados_lt_age<-dados_lt_age[,c(1,3,5,6)] - colnames(dados_lt_age)<-c("Lt","age","year","ID_sim") - dados_lt_age$type<-numOtolitsPerClass - - - write.table(dados_lt_age,paste(output_dir, "dados_lt_age_",numOtolitsPerClass,".csv",sep=""),sep=SEP, row.names=FALSE) - - ### Predict - total<-array() - for(x in vonber){ - total<-rbind(total,cbind(c(1:length(x$predict_values)), x$n, x$predict_values, x$j, x$ANO)) - } - total<-total[-1,] - - colnames(total)<-c("ID_ind","ID_sim","pred_lt","type","year") - - vb_predict_melt<-total - write.table(vb_predict_melt,paste(output_dir,"vb_predict_melt_",numOtolitsPerClass,".csv",sep=""),sep=SEP, row.names=FALSE) - -##### - if(param.age_only==FALSE){ - ##Data of length, age, sex, matutity stage, weight, month and year - #vb_ano_melt<- melt(vb_ano) - #vb_idade_melt <- melt(vb_idade) #age - #vb_ct_melt<- melt(vb_ct) #length - vb_sex_melt<-melt(vb_sex) #sex - vb_mat_melt<-melt(vb_matur) ##maturuty stage - vb_wt_melt<-melt(vb_weight) #fish total weight - vb_month_melt<-melt(vb_month) #month - dados_bio<-cbind(vb_ct_melt,vb_idade_melt,vb_ano_melt,vb_sex_melt,vb_mat_melt,vb_wt_melt,vb_month_melt) - dados_bio<-dados_bio[,c(1,3,5,7,9,11,13,14)] - colnames(dados_bio)<-c("Lt","age","year","sex","mat_stg","wt","month","ID_sim") - dados_bio$mat_stg<-as.numeric(dados_bio$mat_stg) - - # dados_bio$maturity<-ifelse(dados_bio$mat_stg==1, 0, ifelse(dados_bio$mat_stg>1,1,NA)) - dados_bio$maturity<-ifelse(dados_bio$mat_stg=param.stage_mature,1,NA)) - - dados_bio$quarter<-ifelse(dados_bio$mont<4, 1, ifelse(dados_bio$mat_stg>1,1,NA)) - dados_bio$quarter<-factor(NA,levels=c("1","2","3","4")) - dados_bio[dados_bio$month<=3,"quarter"]<-"1" - dados_bio[dados_bio$month>3 & dados_bio$month<=6,"quarter"]<-"2" - dados_bio[dados_bio$month>6 & dados_bio$month<=9,"quarter"]<-"3" - dados_bio[dados_bio$month>9, "quarter"]<-"4" - dados_bio$type<-numOtolitsPerClass - write.table(dados_bio,paste(output_dir, "dados_bio_",numOtolitsPerClass,".csv",sep=""),sep=SEP, row.names=FALSE) - - - ############################################################################################## - ############################################################################################### - ############################################################################### - ############################################################################### - ### MATURITY OGIVE - ### DETERMINE: L25, L50, L75 - ## Confindence intervals by year - ## - ## - ## NOTA: SUBSET 1? QUARTER (SPAWNING SEASON) - ############################################################################## - ############################################################################## - - years<-unique(dados_bio$year) - - table_mature<- function (data=dados_bio){ - sim<-unique(data$ID_sim) - results<-matrix(nrow=length(sim),ncol=6) - for(nb in 1: length(sim)) - { - glm1 <- glm(factor(maturity)~Lt,family=binomial,data=data[data$ID_sim==nb,]) - Lmat <- signif(dose.p (glm1, p = c(0.25, 0.50, 0.75)), digits = 3) - results[nb,1]<-unique(data$year[data$ID_sim==nb]) #year - results[nb,2]<-as.numeric(Lmat[[1]]) #L25 - results[nb,3]<-as.numeric(Lmat[[2]]) #L50 - results[nb,4]<-as.numeric(Lmat[[3]]) #L75 - results[nb,5]<-nb ##ID_simula??o - results[nb,6]<-unique(data$type) ##numOtolitsPerClass - } - colnames(results)<-c("year","L25","L50","L75","ID_sim","type") - results - } - - # - table_mo<-table_mature(data=dados_bio[dados_bio$quarter=="1",]) ##Com a op??o de s? considerar os dados para 1? trimestre - - #table_mo<-table_mature(data=dados_bio) ##com os dados de todo o ano - write.table(table_mo,paste(output_dir, "table_res_mo_",numOtolitsPerClass,".csv",sep=""),sep=SEP, row.names=FALSE) - } -##### - - ####Figure 3 - compare length and age distributions by year (by simulations) - ##Note: the length distribution did not change by simulations - ##(because the selection is based in the number of otoliths by length class) - ################ Data from simulations - figures (length and age distribution) - - Fig3_length <- file.path(paste(output_dir, "Fig3_length_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval, ".png", sep = "")) - png(file=Fig3_length) - # Fig3_length<- ggplot(dados_lt_age[dados_lt_age$age!=33,], aes(x=Lt, colour=factor(ID_sim))) + - #geom_density(show.legend = FALSE)+facet_wrap(~ year, ncol=2)+theme_classic() - Fig3_length<- ggplot(dados_lt_age, aes(x=Lt, colour=factor(ID_sim))) + - geom_density(show.legend = FALSE)+facet_wrap(~ year, ncol=2)+theme_classic() - print(Fig3_length) - dev.off() - - ## até aqui OK - - Fig3_age <- file.path(paste(output_dir, "Fig3_age_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval, ".png", sep = "")) - png(file=Fig3_age) - # Fig3_age<- ggplot(dados_lt_age[dados_lt_age$age!=33,], aes(x=age, colour=factor(ID_sim))) + - #geom_density(show.legend = FALSE)+facet_wrap(~ year, ncol=2)+theme_classic() - Fig3_age<- ggplot(dados_lt_age, aes(x=age, colour=factor(ID_sim))) + - geom_density(show.legend = FALSE)+facet_wrap(~ year, ncol=2)+theme_classic() - print(Fig3_age) - dev.off() - - ####Determine mean length at age - original data and by simulation (for each year) - table_original<-group_by(data_samplebio, IDADE, ANO) %>% summarize(m_lt = mean(C_CLASSE)) - table_original$data<-"original" - table_original$ID_sim<-0 - table_original$type<-numOtolitsPerClass - colnames(table_original)<- c("age","year","m_lt","data","ID_sim","type") - - - table_simul<-group_by(dados_lt_age, age, year, ID_sim) %>% summarize(m_lt = mean(Lt)) - table_simul$data<-"simulations" - table_simul$type<-numOtolitsPerClass - table_simul<-table_simul[,c(1,2,4,5,3,6)]###organize columns - ###### - - ## Combine data original and simulations in one table (data frame) - table_original_simul<- merge(table_original,table_simul,all=TRUE) - #year_simul<-c("2003","2004","2005","2008","2009","2011","2014") - year_simul<-c(year_init:year_last) - - table_original_simulsub<-table_original_simul[table_original_simul$year %in% year_simul,] - write.table(table_original_simulsub,paste(output_dir, "table_original_simulsub_mla_",numOtolitsPerClass,".csv",sep=""),sep=SEP, row.names=FALSE) - - ############# - ###Compare mean length at age from distributions of original data with the data from simulations - Fig4_length <- file.path(paste(output_dir, "Fig4_length_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval,".png", sep = "")) - png(file=Fig4_length) - Fig4_length<- ggplot(table_original_simulsub, aes(x=factor(age), y=m_lt, fill=factor(type))) + - geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())+facet_wrap(~ year, ncol=2)+xlab("Age")+ - ylab("Mean length (cm)")+ - theme_classic() - print(Fig4_length) - dev.off() - - - Fig4_age <- file.path(paste(output_dir, "Fig4_age_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval,".png", sep = "")) - png(file=Fig4_age) - Fig4_age<- ggplot(table_original_simulsub, aes(x=factor(age),y=m_lt,colour=factor(type))) + - geom_boxplot()+ - facet_wrap(~ year, ncol=2)+xlab("Age")+ - ylab("Mean length (cm)")+ - theme_classic() - print(Fig4_age) - dev.off() - - - ####Determine sd (length) at age - original data and by simulation (for each year) - table_originalsd<-group_by(data_samplebio, IDADE, ANO) %>% summarize(sd_lt = sd(C_CLASSE)) - table_originalsd$data<-"original" - table_originalsd$ID_sim<-0 - table_originalsd$type<-numOtolitsPerClass - colnames(table_originalsd)<- c("age","year","sd_lt","data","ID_sim","type") - - table_simulsd<-group_by(dados_lt_age, age, year, ID_sim) %>% summarize(sd_lt = sd(Lt)) - table_simulsd$data<-"simulations" - table_simulsd$type<-numOtolitsPerClass - table_simulsd<-table_simulsd[,c(1,2,4,5,3,6)]###organize columns - - ###### - ## Combine data original and simulations in one table (data frame) - table_original_simulsd<- merge(table_originalsd,table_simulsd,all=TRUE) - #year_simul<-c("2003","2004","2005","2008","2009","2011","2012") - table_original_simulsubsd<-table_original_simulsd[table_original_simulsd$year %in% year_simul,] - write.table(table_original_simulsubsd,paste(output_dir, "table_original_simulsub_sd_",numOtolitsPerClass,".csv",sep=""),sep=SEP, row.names=FALSE) - - ############# - ###Compare standard deviation of length at age from distributions of original data with the data from simulations - Fig5_length <- file.path(paste(output_dir, "Fig5_length_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval, ".png", sep = "")) - png(file=Fig5_length) - Fig5_length<- ggplot(table_original_simulsubsd, aes(x=factor(age), y=sd_lt, fill=factor(type))) + - geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())+facet_wrap(~ year, ncol=2)+xlab("Age")+ - ylab("Standard deviation of length (cm)")+ - theme_classic() - print(Fig5_length) - dev.off() - - - Fig5_age <- file.path(paste(output_dir, "Fig5_age_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval, ".png", sep = "")) - png(file=Fig5_age) - Fig5_age<- ggplot(table_original_simulsubsd, aes(x=factor(age),y=sd_lt,colour=factor(type))) + - geom_boxplot()+ - facet_wrap(~ year, ncol=2)+xlab("Age")+ - ylab("Standard deviation of length (cm)")+ - theme_classic() - print(Fig5_age) - dev.off() - - - ################################################################ - ################################################################# - ### Growth parameters from the von Bertallanfy model by year - vb_anounique_melt<- unique(vb_ano_melt) - colnames(vb_anounique_melt)<- c("year","ID_sim") - vb_linf_melt <- melt(vb_linf) - colnames(vb_linf_melt)<- c("Linf","ID_sim") - vb_k_melt<- melt(vb_k) - colnames(vb_k_melt)<- c("k","ID_sim") - vb_t0_melt<- melt(vb_t0) - colnames(vb_t0_melt)<- c("t0","ID_sim") - trimestre_simulvb<- cbind(vb_linf_melt, vb_k_melt, vb_t0_melt,vb_anounique_melt) - trimestre_simulvb$type<-numOtolitsPerClass - colnames(trimestre_simulvb)<- c("Linf","ID_sim","K","ID_sim","t0","ID_sim","year","ID_sim","type") - trimestre_simulvb<- trimestre_simulvb[,c(1,3,5,7,8,9)] - write.table(trimestre_simulvb,paste(output_dir, "results_simulvbgm_",numOtolitsPerClass,".csv",sep=""),sep=SEP, row.names=FALSE) - - - ####For all the years, to compare the VGBGM parameters between years - ####Figure 6 - Summary of parameters by year for the full set of simulations (n=100), by numOtolitsPerClass (number of selected otoliths) - Fig6_K_VBGM <- file.path(paste(output_dir, "Fig6_K_VBGM_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval, ".png", sep = "")) - png(file=Fig6_K_VBGM) - fig6_K<-ggplot(trimestre_simulvb, aes(x=factor(year), y=K)) + - geom_boxplot()+xlab("year")+theme_classic()+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - print(fig6_K) - dev.off() - - - Fig6_t0_VBGM <- file.path(paste(output_dir, "Fig6_t0_VBGM_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval, ".png", sep = "")) - png(file=Fig6_t0_VBGM) - fig6_t0<-ggplot(trimestre_simulvb, aes(x=factor(year), y=t0)) + - geom_boxplot()+xlab("year")+theme_classic()+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - print(fig6_t0) - dev.off() - - - Fig6_Linf_VBGM <- file.path(paste(output_dir, "Fig6_Linf_VBGM_", numOtolitsPerClass,"_",timeInterval, ".png", sep = "")) - png(file=Fig6_Linf_VBGM) - fig6_Linf<-ggplot(trimestre_simulvb, aes(x=factor(year), y=Linf)) + - geom_boxplot()+xlab("year")+theme_classic()+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - print(fig6_Linf) - dev.off() - - #### Von bertallanfy growth model - svTypical <- list(Linf=60,K=0.1,t0=-3) ##Initial growth parameters - vbTypical <- Lt~Linf*(1-exp(-K*(age-t0))) ##von Bertallanfy growth model - control<- nls.control(maxiter=10000, minFactor = 1/4096, printEval=F) - - ############################################################################### - ############################################################################### - ### Determining mean square error between sim and obs (cost=mspe, mape, rtmspe) - ### mspe(sim, obs, na.rm=TRUE) - ############################################################################## - ############################################################################## - table_results<- function (data=dados_lt_age){ - years<-unique(dados_lt_age$year) - results<-matrix(nrow=length(years),ncol=8) - for(nb in 1: length(years)) { - #fitTypical <- nls(vbTypical,data=data[data$year==years[nb],],start=svTypical,control) - - salta<-FALSE # só um < - tryCatch( - { - fitTypical <- nls(vbTypical,data=data[data$year==years[nb],],start=svTypical,control) - }, - error = function(e) { print(e); salta<<-TRUE }, ## caso n?o tenha convergido dois << - warning = function(w) { print(w); salta<<-TRUE }, - message = function(m) { print(m); salta<<-TRUE }, - finally = function(m) { print("vai saltar") } - ) - if(salta){ - results[nb,1]<-as.numeric(years[nb]) - results[nb,2]<-NA - results[nb,3]<-NA - results[nb,4]<-NA - results[nb,5]<-NA - results[nb,6]<-NA - results[nb,7]<-NA - results[nb,8]<-unique(data$type) ##numOtolitsPerClass - next - } - - ## Linf K t0 - #34.3478 0.2788 -2.2213 - mspe_fit<-cvFit(fitTypical,Lt ~ Linf * (1 - exp(-K * (age - t0))),data=data[data$year==years[nb],],y=data$age[data$year==years[nb]], cost=mspe, k=10) - mape_fit<-cvFit(fitTypical,Lt~Linf*(1-exp(-K*(age-t0))),data=data[data$year==years[nb],],y=data$age[data$year==years[nb]], cost=mape, k=10) - rtmspe_fit<-cvFit(fitTypical,Lt~Linf*(1-exp(-K*(age-t0))),data=data[data$year==years[nb],],y=data$age[data$year==years[nb]], cost=rtmspe, k=10) - results[nb,1]<-as.numeric(years[nb]) - results[nb,2]<-as.numeric(coef(fitTypical)[1]) - results[nb,3]<-as.numeric(coef(fitTypical)[2]) - results[nb,4]<-as.numeric(coef(fitTypical)[3]) - results[nb,5]<-as.numeric(mspe_fit$cv) - results[nb,6]<-as.numeric(mape_fit$cv) - results[nb,7]<-as.numeric(rtmspe_fit$cv) - results[nb,8]<-unique(data$type) ##numOtolitsPerClass - } - colnames(results)<-c("year","Linf","k","t0","mspe","mape","rtmspe","type") - results - } - - - table_res<-table_results(data=dados_lt_age) - write.table(table_res,paste(output_dir, "table_res_stat_",numOtolitsPerClass,".csv",sep=""),sep=SEP, row.names=FALSE) -} -######################################## END Simulations ################################################## -########################################################################################################### diff --git a/inst/SampleOptim/3_Simulations_results_data_analysis.R b/inst/SampleOptim/3_Simulations_results_data_analysis.R deleted file mode 100644 index 468f26e..0000000 --- a/inst/SampleOptim/3_Simulations_results_data_analysis.R +++ /dev/null @@ -1,655 +0,0 @@ -####################################################################################################### -####################################################################################################### -####################################################################################################### -## -## -## Biological sampling optimization (Script "SampleOptim") -## Developed by: Patricia Goncalves (patricia@ipma.pt) -## Last version development period: June 2021 -## Version: v3.1 -## -## Reference: -## Gonçalves, Patrícia 2019. "SampleOptim" a data analysis R-tool to optimize fish sampling for -## biological parameters as input on fish stock assessment. -## -## -## -####################################################################################################### -####################################################################################################### -####################################################################################################### - -##Packages: - -library(FSA) -library(FSAdata) -library(nlstools) -library(reshape) -library(ggplot2) -library(ggthemes) -library(cvTools) -library(dplyr) -library("robustbase") -library(MASS) -library(psyphy) -library(boot) -library(RCurl) -library(dplyr) -library(tidyr) - - -########################################################################################################### -########################################################################################################### -########################################################################################################### -########################################################################################################### -############# 3. Simulation results (Plots preparation) -############# Agregate all the data available from the different simulation runs -############# For all the matrixes generated from the code - -#setwd("C:\\Users\\patricia\\Documents\\WHB\\PNAB2018\\optimizacao_amostragem2018\\excercicio_teste_whb") - -setwd("C:\\Users\\patricia\\Documents\\WHB\\PNAB2021\\Optimizacao_amostragem_PNAB\\04.Testes_simulaPG\\WHB") ##Set directory -output_dir<-"output/" - -output_sub_dir<-paste(output_dir,"simulation_results/", sep="/") -dir.create(output_sub_dir, showWarnings = FALSE) - - -SEP<-"," - - -getSep<-function(fname){ - linha<-readLines(con = fname, n = 1L, ok = TRUE, warn = TRUE,encoding = "unknown", skipNul = TRUE) - a<-unlist(strsplit(linha, ",")) - b<-unlist(strsplit(linha, ";")) - if(length(b)>length(a)) return(";") - else return(",") -} - -############################################# -############ READ INPUT SETTINGS FROM FILE ################################### -#File Header -#Variable name;Mandatory;Variable.value;Definition -# -NAME=0 -MANDATORY=1 -VALUE=2 -DEFINITION=3 -###### Input settings file -fname<-"input_params.csv" -sep_is<-getSep(fname) -sett<- read.table(fname,sep=sep_is, header=F,row.names = c(), stringsAsFactors=FALSE) -stt<- data.frame(t(sett), stringsAsFactors=FALSE) -rownames(stt)<- c() -colnames(stt) <- as.character(unlist(stt[1,])) -stt <- stt[-1, ] - -param.age_only=stt$AGE_ONLY[[VALUE]] -param.timeStrata=stt$TIME_STRATA[[VALUE]] -param.min_otol=as.numeric(stt$MIN_OTOL[[VALUE]]) -param.max_otol=as.numeric(stt$MAX_OTOL[[VALUE]]) -param.interval_otol=as.numeric(stt$interval_OTOL[[VALUE]]) -param.extra_otol=as.array(stt$EXTRA_OTOL[[VALUE]]) - -param.age_only -param.timeStrata -param.min_otol -param.max_otol -param.interval_otol -param.extra_otol - -timeInterval<- param.timeStrata # "T" ##Time interval (T="quarter"), for the otoliths selection by length class - -extra<-strsplit(param.extra_otol, " ") -otolitSet<-c(seq(param.min_otol,param.max_otol, by=param.interval_otol), unlist(extra)) - -######## -getAllData<-function(tabname){ - for(n in otolitSet){ - tval<-read.table(paste(output_dir,tabname,n,".csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - if(exists("res")) res<-rbind(res, tval) - else res<-tval - } - return(res) -} -# - -#### Data of age, length by year (from the individuals selected in each simulation run) -#dados_lt_age_1<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_1.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_2<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_2.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_3<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_3.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_4<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_4.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_5<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_5.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_6<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_6.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_7<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_7.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_8<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_8.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_9<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_9.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_10<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_10.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_15<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_15.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#dados_lt_age_20<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_20.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# -#data_selected_lt_age<-rbind(dados_lt_age_1,dados_lt_age_2,dados_lt_age_3,dados_lt_age_4,dados_lt_age_5,dados_lt_age_6,dados_lt_age_7,dados_lt_age_8,dados_lt_age_9,dados_lt_age_10,dados_lt_age_15,dados_lt_age_20) -#summary(data_selected_lt_age) - - -# if(exists("data_selected_lt_age")) rm(data_selected_lt_age) -# for(n in otolitSet){ -# dados_lt_age<-read.table(paste(output_dir,"dados_lt_age_",n,".csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# if(exists("data_selected_lt_age")) data_selected_lt_age<-rbind(data_selected_lt_age, dados_lt_age) -# else data_selected_lt_age<-dados_lt_age -# } -# summary(data_selected_lt_age) - -data_selected_lt_age<-getAllData("dados_lt_age_") -summary(data_selected_lt_age) - -############################################################################ -#### von Bertalanffy growth model parameters by year and simulation run -############################################################################ -############################################################################# -#results_simulvbgm_1<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_1.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_2<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_2.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_3<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_3.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_4<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_4.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_5<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_5.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_6<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_6.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_7<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_7.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_8<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_8.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_9<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_9.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_10<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_10.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_15<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_15.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -#results_simulvbgm_20<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_20.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# -#simulvbgm_param_year<-rbind(results_simulvbgm_1,results_simulvbgm_2,results_simulvbgm_3,results_simulvbgm_4,results_simulvbgm_5,results_simulvbgm_6,results_simulvbgm_7,results_simulvbgm_8,results_simulvbgm_9,results_simulvbgm_10,results_simulvbgm_15,results_simulvbgm_20) -#summary(simulvbgm_param_year) - -# if(exists("simulvbgm_param_year")) rm(simulvbgm_param_year) -# for(n in otolitSet){ -# results_simulvbgm<-read.table(paste(output_dir,"results_simulvbgm_",n,".csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# if(exists("simulvbgm_param_year")) simulvbgm_param_year<-rbind(simulvbgm_param_year, results_simulvbgm) -# else simulvbgm_param_year<-results_simulvbgm -# } -# summary(simulvbgm_param_year) - -simulvbgm_param_year<-getAllData("results_simulvbgm_") -summary(simulvbgm_param_year) - -## até aqui OK - -####For all the years, to compare the VGBGM parameters between years -####Figure 7 - Summary of parameters by year for the full set of simulations (n=100), for j's (number of selected otoliths) -Fig7_K_VBGM <- file.path(paste(output_dir,"Fig7_K_VBGM_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig7_K_VBGM) -fig7_K<-ggplot(simulvbgm_param_year, aes(x=factor(type), y=K, fill=factor(type))) + - geom_boxplot(outlier.shape=NA)+xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig7_K) -dev.off() - -Fig7_t0_VBGM <- file.path(paste(output_dir,"Fig7_t0_VBGM_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig7_t0_VBGM) -fig7_t0<-ggplot(simulvbgm_param_year, aes(x=factor(type), y=t0, fill=factor(type))) + - geom_boxplot(outlier.shape=NA)+xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig7_t0) -dev.off() - -Fig7_Linf_VBGM <- file.path(paste(output_dir,"Fig7_Linf_VBGM_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig7_Linf_VBGM) -fig7_Linf<-ggplot(simulvbgm_param_year, aes(x=factor(type), y=Linf, fill=factor(type))) + - geom_boxplot(outlier.shape=NA)+xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+#ylim(c(20,100))+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig7_Linf) -dev.off() - - -#################################################################################### -##### Mean length at age data original and by simulation run -################################################################################### -#################################################################################### -# table_original_simulsub_mla_1<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_1.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_2<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_2.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_3<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_3.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_4<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_4.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_5<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_5.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_6<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_6.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_7<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_7.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_8<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_8.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_9<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_9.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_10<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_10.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_15<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_15.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_mla_20<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_20.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_mla_sims<-rbind(table_original_simulsub_mla_1,table_original_simulsub_mla_2,table_original_simulsub_mla_3,table_original_simulsub_mla_4,table_original_simulsub_mla_5,table_original_simulsub_mla_6,table_original_simulsub_mla_7,table_original_simulsub_mla_8,table_original_simulsub_mla_9,table_original_simulsub_mla_10,table_original_simulsub_mla_15,table_original_simulsub_mla_20) -# -# summary(table_mla_sims) - -# -# if(exists("table_mla_sims")) rm(table_mla_sims) -# for(n in otolitSet){ -# table_original_simulsub<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_mla_",n,".csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# if(exists("table_mla_sims")) table_mla_sims<-rbind(table_mla_sims, table_original_simulsub) -# else table_mla_sims<-table_original_simulsub -# } -# summary(table_mla_sims) - -table_mla_sims<-getAllData("table_original_simulsub_mla_") -summary(table_mla_sims) - -############################################################################################################### -###### Figure 8 - compare mean length at age (oringinal versus simulation) by year and simulation run -####### -timeInterval<- "T" -years<-unique(table_mla_sims$year) - -for(i in years) -{ - fig8_mla<- ggplot(data=subset(table_mla_sims, year==i),aes(x=factor(age), y=m_lt,fill=factor(type))) + - geom_boxplot(outlier.shape = NA)+xlab("age")+ylab("mean length at age (cm)")+scale_color_brewer(palette = "Paired")+ theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ggtitle(i)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - ggsave(fig8_mla, file=paste0(output_sub_dir,"Fig8_mla_",i,timeInterval,".png"),width=14, height = 10, units="cm") -} - - -################################ - -########################################################################################### -### Standard deviation from length at age by simualtion run -##################################################################### -############################################################################################# -# table_original_simulsub_sd_1<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_1.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_2<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_2.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_3<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_3.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_4<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_4.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_5<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_5.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_6<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_6.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_7<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_7.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_8<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_8.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_9<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_9.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_10<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_10.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_15<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_15.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_original_simulsub_sd_20<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_20.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_sdla_sims<-rbind(table_original_simulsub_sd_1,table_original_simulsub_sd_2,table_original_simulsub_sd_3,table_original_simulsub_sd_4,table_original_simulsub_sd_5,table_original_simulsub_sd_6,table_original_simulsub_sd_7,table_original_simulsub_sd_8,table_original_simulsub_sd_9,table_original_simulsub_sd_10,table_original_simulsub_sd_15,table_original_simulsub_sd_20) -# -# summary(table_sdla_sims) - -# if(exists("table_sdla_sims")) rm(table_sdla_sims) -# for(n in otolitSet){ -# table_original_simulsub<-read.table(paste(output_dir,"table_original_simulsub_sd_",n,".csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# if(exists("table_sdla_sims")) table_sdla_sims<-rbind(table_sdla_sims, table_original_simulsub) -# else table_sdla_sims<-table_original_simulsub -# } -# summary(table_sdla_sims) - -table_sdla_sims<-getAllData("table_original_simulsub_sd_") -summary(table_sdla_sims) - -############################################################################################################### -###### Figure 9 - compare the sd length at age (oringinal versus simulation) by year and simulation run -####### -#table_sdla_sims<-table_sdla_sims[!is.na(table_sdla_sims$sd_lt),]##remove NAs on data[table_sdla_sims$year==years[[nb]],] - -years<-unique(table_sdla_sims$year) - -for(i in years) -{ - fig9_sdla<- ggplot(data=subset(table_sdla_sims, year==i),aes(x=factor(age), y=sd_lt,fill=factor(type))) + - geom_boxplot(outlier.shape =NA)+xlab("age")+ylab("sd length at age (cm)")+scale_color_brewer(palette = "Paired")+ theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ggtitle(i)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - ggsave(fig9_sdla, file=paste0(output_sub_dir,"Fig9_sdla_",i,timeInterval,".png"),width=14, height = 10, units="cm") -} - - -############################################################################################ -### -### Data combine (table_mla_sims, table_sdla_sims) -################################################################################################## - -data_mla_sd<- cbind(table_mla_sims, table_sdla_sims) -data_mla_sd<- data_mla_sd[,c(1,2,3,9,10,11,12)] -data_mla_sd<-data_mla_sd[complete.cases(data_mla_sd$sd_lt),] -data_mla_sd$coefv<-data_mla_sd$m_lt/data_mla_sd$sd_lt - - -years<-unique(data_mla_sd$year) - -for(i in years) -{ - fig9_cvla<- ggplot(data=subset(data_mla_sd, year==i),aes(x=factor(age), y=coefv,fill=factor(type))) + - geom_boxplot(outlier.shape =NA)+xlab("age")+ylab("CV (lenght)")+scale_color_brewer(palette = "Paired")+ theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ggtitle(i)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - ggsave(fig9_cvla, file=paste0(output_sub_dir,"Fig9a_cvla_",i,timeInterval,".png"),width=14, height = 10, units="cm") -} - - -#################################################################################################### -### Stats (mape, rmspe, mspe) from each simualations run and year -###################################################################### -###################################################################################################### -# table_res_stat_1<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_1.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_2<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_2.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_3<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_3.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_4<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_4.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_5<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_5.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_6<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_6.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_7<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_7.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_8<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_8.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_9<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_9.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_10<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_10.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_15<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_15.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# table_res_stat_20<-read.table(paste(output_dir,"table_res_stat_20.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# stats_simul<-rbind(table_res_stat_1,table_res_stat_2,table_res_stat_3,table_res_stat_4,table_res_stat_5,table_res_stat_6,table_res_stat_7,table_res_stat_8,table_res_stat_9,table_res_stat_10,table_res_stat_15,table_res_stat_20) -# -# summary(stats_simul) - -stats_simul<-getAllData("table_res_stat_") -summary(stats_simul) - -############################################################################################################### -###### Figure 10 - compare the stats (mape, mspe, rtmspe) by year and by simulation type (number of otoliths/length class) -####### - -Fig10_mspe <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_mspe_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10_mspe) -fig10_mspe<-ggplot(stats_simul, aes(x=factor(type), y=mspe, group=1)) + geom_step()+ - #geom_point(size=2)+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10_mspe) -dev.off() - -Fig10_mape <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_mape_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10_mape) -fig10_mape<-ggplot(stats_simul, aes(x=factor(type), y=mape, group=1)) + geom_step()+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10_mape) -dev.off() - -Fig10_rtmspe <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_rtmspe_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10_rtmspe) -fig10_rtmspe<-ggplot(stats_simul, aes(x=factor(type), y=rtmspe, group=1)) + geom_step()+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10_rtmspe) -dev.off() - - -###### Normalized data stats - - -##Mean by stats by year -mean_mspe <- stats_simul %>% group_by(year) %>% summarize(Mean = mean(mspe, na.rm=TRUE)) -mean_mape <- stats_simul %>% group_by(year) %>% summarize(Mean = mean(mape, na.rm=TRUE)) -mean_rtmspe <- stats_simul %>% group_by(year) %>% summarize(Mean = mean(rtmspe, na.rm=TRUE)) - -### Normalization of data by stats and year (max) -nor_mspe<- stats_simul %>% group_by(year) %>% mutate(norm_mspe = mspe/max(mspe)) -nor_mape<- stats_simul %>% group_by(year) %>% mutate(norm_mape = mape/max(mape)) -nor_rtmspe<- stats_simul %>% group_by(year) %>% mutate(norm_rtmspe = rtmspe/max(rtmspe)) - - -Fig10a_norm_mspe <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_norm_mspe_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10a_norm_mspe) -fig10a_mspe<-ggplot(nor_mspe, aes(x=factor(type), y=norm_mspe, group=1)) + geom_step()+ - #geom_point(size=2)+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10a_mspe) -dev.off() - -Fig10a_norm_mape <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_norm_mape_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10a_norm_mape) -fig10a_mape<-ggplot(nor_mape, aes(x=factor(type), y=norm_mape, group=1)) + geom_step(stat="summary", fun.y = mean)+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10a_mape) -dev.off() - -Fig10a_norm_rtmspe <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_norm_rtmspe_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10a_norm_rtimeIntervalspe) -fig10a_rtmspe<-ggplot(nor_rtmspe, aes(x=factor(type), y=norm_rtmspe, group=1)) + geom_step(stat="summary", fun.y = mean)+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10a_rtmspe) -dev.off() - -### Normalization of data by stats and year (mean) -nor_mn_mspe<- stats_simul %>% group_by(year) %>% mutate(norm_mn_mspe = mspe/mean(mspe)) -nor_mn_mape<- stats_simul %>% group_by(year) %>% mutate(norm_mn_mape = mape/mean(mape)) -nor_mn_rtmspe<- stats_simul %>% group_by(year) %>% mutate(norm_mn_rtmspe = rtmspe/mean(rtmspe)) - - -Fig10a_norm_mn_mspe <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_norm_mn_mspe_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10a_norm_mn_mspe) -fig10a_mn_mspe<-ggplot(nor_mn_mspe, aes(x=factor(type), y=norm_mn_mspe, group=1)) + geom_step()+ - #geom_point(size=2)+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10a_mn_mspe) -dev.off() - -Fig10a_norm_mn_mape <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_norm_mn_mape_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10a_norm_mn_mape) -fig10a_mn_mape<-ggplot(nor_mn_mape, aes(x=factor(type), y=norm_mn_mape, group=1)) + geom_step(stat="summary", fun.y = mean)+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10a_mn_mape) -dev.off() - -Fig10a_norm_mn_rtmspe <- file.path(paste(output_dir,"Fig10_norm_mn_rtmspe_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig10a_norm_mn_rtmspe) -fig10a_mn_rtmspe<-ggplot(nor_mn_rtmspe, aes(x=factor(type), y=norm_mn_rtmspe, group=1)) + geom_step(stat="summary", fun.y = mean)+ - xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig10a_mn_rtmspe) -dev.off() - - - -################################################################################################################### -####### Comparison of von Bertalanffy growth model parameters estimated by year -###### and for each j (number of otoliths by length class) the result of the 100 simulations aggregated -################################################################################################################### -Fig11_K_VBGM <- file.path(paste(output_dir,"Fig11_K_VBGM_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig11_K_VBGM) -fig11_K<-ggplot(stats_simul, aes(x=factor(type), y=k)) + - geom_point(size=2,colour="green")+xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig11_K) -dev.off() - -Fig11_t0_VBGM <- file.path(paste(output_dir,"Fig11_t0_VBGM_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig11_t0_VBGM) -fig11_t0<-ggplot(stats_simul, aes(x=factor(type), y=t0)) + - geom_point(size=2,colour="green")+xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig11_t0) -dev.off() - -Fig11_Linf_VBGM <- file.path(paste(output_dir,"Fig11_Linf_VBGM_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig11_Linf_VBGM) -fig11_Linf<-ggplot(stats_simul, aes(x=factor(type), y=Linf)) + - geom_point(size=2,colour="green")+xlab("number of otoliths selected by length class (cm)")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+#ylim(c(20,100))+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig11_Linf) -dev.off() - - - -################################################################################################################ -### Based on the VBGM by sim and year, the length for each selected fish was predicted based on age data -########################################################################################################### -################################################################################################################# -# vb_predict_melt_1<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_1.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_2<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_2.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_3<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_3.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_4<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_4.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_5<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_5.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_6<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_6.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_7<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_7.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_8<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_8.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_9<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_9.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_10<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_10.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_15<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_15.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# vb_predict_melt_20<-read.table(paste(output_dir,"vb_predict_melt_20.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) -# lpredict_vbsim<-rbind(vb_predict_melt_1,vb_predict_melt_2,vb_predict_melt_3,vb_predict_melt_4,vb_predict_melt_5,vb_predict_melt_6,vb_predict_melt_7,vb_predict_melt_8,vb_predict_melt_9,vb_predict_melt_10,vb_predict_melt_15,vb_predict_melt_20) -# -# summary(lpredict_vbsim) - -lpredict_vbsim<-getAllData("vb_predict_melt_") -summary(lpredict_vbsim) - -############################################################################################################### -###### Figure 12 - compare the stats (mape, mspe, rtmspe) by year and by simulation type (number of otoliths/length class) -####### -Fig12_predictLt <- file.path(paste(output_dir,"Fig12_predictLt_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig12_predictLt) -fig12_predictLt<-ggplot(data=lpredict_vbsim, aes(x=ID_ind, y=pred_lt,colour=type)) + - geom_line()+xlab("ID_ind")+ylab("Predicted length")+theme_classic()+ - facet_wrap(~year)+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig12_predictLt) -dev.off() - - -Fig12a_predictLt <- file.path(paste(output_dir,"Fig12a_predictLt_", timeInterval, ".png", sep = "")) -png(file=Fig12a_predictLt) -fig12a_predictLt<-ggplot(data=lpredict_vbsim, aes(x=ID_ind, y=pred_lt,colour=factor(year))) + - geom_point()+xlab("ID_ind")+ylab("Predicted length")+theme_classic()+ - facet_wrap(~factor(type))+ - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) -print(fig12a_predictLt) -dev.off() - -##### -if(param.age_only==FALSE){ - ################################################################################################################################ - ############################################################################################################################### - ### Data from biological samples - ############################################################################################################################### - ############################################################################################################################### - # dados_bio_1<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_1.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_2<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_2.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_3<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_3.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_4<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_4.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_5<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_5.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_6<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_6.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_7<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_7.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_8<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_8.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_9<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_9.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_10<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_10.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_15<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_15.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_20<-read.table(paste(output_dir,"dados_bio_20.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_bio_simul<-rbind(dados_bio_1,dados_bio_2,dados_bio_3,dados_bio_4,dados_bio_5,dados_bio_6,dados_bio_7,dados_bio_8,dados_bio_9,dados_bio_10,dados_bio_15,dados_bio_20) - # - # summary(dados_bio_simul) - - - dados_bio_simul<-getAllData("dados_bio_") - summary(dados_bio_simul) - - - #################################################################################################################### - #################################################################################################################### - ##### Data from the maturity ogive model adjustment - ################################################################################################################### - #################################################################################################################### - # dados_mo_1<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_1.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_2<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_2.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_3<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_3.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_4<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_4.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_5<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_5.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_6<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_6.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_7<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_7.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_8<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_8.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_9<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_9.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_10<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_10.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_15<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_15.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_20<-read.table(paste(output_dir,"table_res_mo_20.csv",sep=""),sep=SEP, header=T) - # dados_mo_simul<-rbind(dados_mo_1,dados_mo_2,dados_mo_3,dados_mo_4,dados_mo_5,dados_mo_6,dados_mo_7,dados_mo_8,dados_mo_9,dados_mo_10,dados_mo_15,dados_mo_20) - # - # summary(dados_mo_simul) - - - dados_mo_simul<-getAllData("table_res_mo_") - summary(dados_mo_simul) - - - dados_mo_re <- dados_mo_simul %>% gather(type_mat, L_mean, L25:L75) - - years<- sort(unique(dados_mo_re$year)) ##list of years on the samples data - - for(bb in 1:length(years)) - { - Figmo <- file.path(paste(output_sub_dir,"FigmoLt_", years[bb], ".png", sep = "")) - png(file=Figmo) - plotmo<- - ggplot(dados_mo_re[dados_mo_re$year==years[bb],], aes(x=factor(type),y=L_mean, fill=type_mat))+xlab("Number of otoliths selected by length class (cm)")+ ylab("Length")+ - geom_boxplot()+ theme_classic() + - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - print(plotmo) - dev.off() - } - - ###Sem outliers - - - - for(bb in 1:length(years)) - { - Figmo_sna <- file.path(paste(output_sub_dir,"Figmo_snaLt_", years[bb], ".png", sep = "")) - png(file=Figmo_sna) - plotmo_sna<- - ggplot(dados_mo_re[dados_mo_re$year==years[bb],], aes(x=factor(type),y=L_mean, fill=type_mat))+xlab("Number of otoliths selected by length class (cm)")+ ylab("Length")+ - geom_boxplot(outlier.shape = NA)+ theme_classic() + - theme(axis.title.y = element_text(size = 14),axis.title.x=element_text(size=14), - axis.line = element_line(size = 0.5),axis.text = element_text(size = 10)) - print(plotmo_sna) - dev.off() - } - -} - -########################################################################################################## -########################################################################################################### -############################# END CODE ;) ########################################################### -########################################################################################################### -########################################################################################################### diff --git a/inst/SampleOptim/P0_WHB_bio_2017to2019.csv b/inst/SampleOptim/P0_WHB_bio_2017to2019.csv deleted file mode 100644 index f2e4a4d..0000000 --- a/inst/SampleOptim/P0_WHB_bio_2017to2019.csv +++ /dev/null @@ -1,4732 +0,0 @@ -ID_BIO_PEIXES;DATA;MONTH;ANO;DAY;trim;MATRICULA;COD_FAO;PORTO_NOME;ARTE_EU;ARTE;N_OBS;SEXO;EST_MATURACAO;C_CLASSE;C_INDIVIDUAL;P_INDIVIDUAL;P_EVISCERADO;P_FIGADO;P_GONADAS;IDADE -1;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;1;F;5;18;18.5;35.97;33.34;1.08;NA;NA -2;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;2;M;2;18;18.8;36.74;34.16;0.75;NA;NA -3;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;3;M;2;18;18.5;33.08;31.5;0.63;NA;1 -4;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;4;F;2;18;18.1;29.29;27.71;0.23;NA;1 -5;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;5;M;2;18;18.6;37.18;35;0.68;NA;NA -6;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;6;M;2;19;19;39.51;37.55;0.68;NA;1 -7;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;7;M;5;19;19.2;32.05;30.81;0.38;NA;NA -8;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;8;F;2;19;19.8;43.46;41.44;0.67;NA;NA -9;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;9;M;2;19;19.7;42.09;40.23;0.58;NA;NA -10;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;10;M;2;19;19.1;41.1;38;0.72;NA;NA -11;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;11;M;2;19;19.2;37.53;35;0.44;NA;1 -12;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;12;M;2;19;19.5;42.46;40.59;0.44;NA;NA -13;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;13;F;2;19;19.7;42.09;40.09;0.76;NA;NA -14;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;14;M;2;19;19.3;36.69;34.9;0.58;NA;NA -15;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;15;M;2;19;19.8;42.03;39.14;0.8;NA;2 -16;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;16;M;2;20;20.3;45.82;43.83;0.63;NA;NA -17;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;17;M;2;20;20.6;47.81;45.01;0.92;NA;NA -18;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;18;M;2;20;20.2;43.71;41.32;0.58;NA;2 -19;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;19;M;2;20;20.2;49.12;46.14;1.09;NA;NA -20;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;20;M;2;20;20.8;53.32;48.45;1.57;NA;NA -21;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;21;M;2;20;20.5;54.3;51.34;1;NA;NA -22;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;22;M;2;20;20.2;37.03;35.3;0.44;NA;NA -23;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;23;M;2;20;20.3;47;43.98;0.86;NA;NA -24;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;24;F;5;20;20.6;49.68;46.78;1.49;NA;2 -25;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;25;M;2;20;20.1;40.34;38.64;NA;NA;NA -26;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;26;M;2;21;21.9;58.4;56.44;0.62;NA;NA -27;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;27;M;2;21;21.9;60.69;58.05;0.65;NA;NA -28;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;28;F;2;21;21.6;54.18;51.68;0.58;NA;NA -29;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;29;M;2;21;21;48.85;44.49;0.26;NA;NA -30;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;30;M;5;21;21;50.29;48.45;0.44;NA;NA -31;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;31;F;5;21;21.1;58.09;55.14;0.92;NA;NA -32;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;32;M;5;21;21.6;54.5;52.1;0.72;NA;NA -33;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;33;M;2;21;21.1;51.89;49.05;1.04;NA;NA -34;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;34;M;2;21;21.7;50.43;48.43;0.41;NA;NA -35;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;35;F;2;21;21.6;46.3;44.22;0.24;NA;NA -36;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;36;F;2;22;22.2;58.37;55.81;0.58;NA;2 -37;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;37;M;2;22;22.7;59.32;55.91;0.52;NA;NA -38;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;38;M;2;22;22.2;64.04;59.75;0.89;NA;NA -39;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;39;M;2;22;22.5;56.69;53.98;0.63;NA;NA -40;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;40;M;2;22;22.6;60.2;58.17;0.55;NA;NA -41;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;41;M;2;22;22.7;55.58;53.78;0.37;NA;NA -42;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;42;M;2;22;22.6;62.46;60.41;1.05;NA;NA -43;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;43;M;2;22;22.2;63.54;57.95;0.67;NA;3 -44;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;44;M;2;22;22.7;67.52;65.6;0.47;NA;NA -45;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;45;M;2;22;22.6;54.09;52.43;0.37;NA;3 -46;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;46;M;2;23;23.3;68.97;66.19;0.88;NA;NA -47;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;47;F;2;23;23.8;51.68;50.48;0.3;NA;NA -48;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;48;M;2;23;23.1;66.2;62.66;1.28;NA;NA -49;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;49;M;5;23;23;68.39;65.8;0.95;NA;3 -50;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;50;M;2;23;23.2;76.23;73.43;1.55;NA;NA -51;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;51;F;2;23;23.2;68.82;65.12;0.77;NA;2 -52;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;52;M;2;23;23;62.5;60.16;0.84;NA;NA -53;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;53;M;2;23;23.6;73.14;70.52;0.88;NA;NA -54;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo António;NA;NA;54;M;2;23;23.6;67.26;64.7;0.9;NA;NA -55;07/04/2017;4;2017;7;2;FZ-820-C;WHB;Vila Real de Santo 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-4680;03/10/2019;10;2019;3;4;A-3867-C;WHB;Peniche;NA;NA;36;M;1;18;18.1;33.51;31.8;NA;NA;NA -4681;03/10/2019;10;2019;3;4;A-3867-C;WHB;Peniche;NA;NA;37;M;1;18;18.3;30.34;29.17;NA;NA;NA -4682;03/10/2019;10;2019;3;4;A-3867-C;WHB;Peniche;NA;NA;38;M;1;18;18.6;35.62;32.71;NA;NA;NA -4683;03/10/2019;10;2019;3;4;A-3867-C;WHB;Peniche;NA;NA;39;F;2;18;18.5;32.16;30.28;NA;NA;NA -4684;03/10/2019;10;2019;3;4;A-3867-C;WHB;Peniche;NA;NA;40;F;1;18;18.2;33.34;30.72;NA;NA;NA -4685;03/10/2019;10;2019;3;4;A-3867-C;WHB;Peniche;NA;NA;41;F;1;18;18.4;31.85;30.49;NA;NA;NA -4686;03/10/2019;10;2019;3;4;A-3867-C;WHB;Peniche;NA;NA;42;M;1;18;18.2;32.92;30.86;NA;NA;NA -4687;03/10/2019;10;2019;3;4;A-3867-C;WHB;Peniche;NA;NA;43;F;1;18;18;32.63;31.2;NA;NA;NA -4688;25/10/2019;10;2019;25;4;VC-198-C;WHB;Nazaré;NA;NA;1;Nobs;NA;18;18.5;30;NA;NA;NA;NA -4689;19/11/2019;11;2019;19;4;L-2084-C;WHB;Nazaré;NA;NA;1;F;2;27;27.2;130.86;118.12;2.56;NA;NA -4690;19/11/2019;11;2019;19;4;L-2084-C;WHB;Nazaré;NA;NA;2;F;2;25;25.5;110.4;98.46;5.85;NA;NA -4691;19/11/2019;11;2019;19;4;L-2084-C;WHB;Nazaré;NA;NA;3;F;2;27;27.6;124.5;117.53;2;NA;NA -4692;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;1;M;2;18;18.8;34.2;30.77;1.02;NA;NA -4693;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;2;F;2;18;18.9;38.67;34.93;1.5;NA;NA -4694;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;3;F;1;18;18.5;35.54;31.57;1.09;NA;NA -4695;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;4;F;1;18;18.7;34.62;33.66;0.65;NA;NA -4696;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;5;M;2;18;18.7;36.69;31.93;1.13;NA;NA -4697;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;6;M;2;18;18.3;36.92;32.25;0.97;NA;NA -4698;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;7;M;2;19;19.7;45.15;41.16;2.56;NA;NA -4699;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;8;F;2;19;19.4;46.83;41.98;2.85;NA;NA -4700;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;9;M;2;19;19.5;45.64;39.45;4.22;NA;NA -4701;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;10;F;2;19;19.9;51.26;45.63;3.95;NA;NA -4702;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;11;F;1;19;19.5;39.37;36.6;1.3;NA;NA -4703;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;12;M;2;19;19.6;42.85;39.89;1.16;NA;NA -4704;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;13;F;2;19;19.8;46.9;42.94;2.87;NA;NA -4705;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;14;F;2;19;19.7;43.99;40.58;1.12;NA;NA -4706;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;15;M;2;19;19.9;46.4;43.23;1.66;NA;NA -4707;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;16;F;2;19;19.5;41.64;38.66;1.4;NA;NA -4708;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;17;M;2;20;20.5;54.21;49.9;2.32;NA;NA -4709;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;18;F;2;20;20.7;55.56;50.22;3.66;NA;NA -4710;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;19;M;2;20;20.5;58.31;52.05;4.48;NA;NA -4711;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;20;F;2;20;20.7;53.48;47.51;3.63;NA;NA -4712;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;21;M;2;20;20.7;57.02;51.15;3.93;NA;NA -4713;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;22;F;2;20;20.6;53.67;49.06;3.28;NA;NA -4714;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;23;F;2;20;20.1;45.55;43.03;1.24;NA;NA -4715;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;24;F;1;20;20.3;45.37;41.87;1.99;NA;NA -4716;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;25;F;2;20;20.2;50.33;44.83;3.78;NA;NA -4717;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;26;M;2;20;20.5;50.16;45.08;2.53;NA;NA -4718;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;27;F;2;21;21.8;58.83;54.1;2.84;NA;NA -4719;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;28;F;2;21;21;54.18;50.02;2.83;NA;NA -4720;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;29;F;2;21;21.4;58.87;52.8;3.19;NA;NA -4721;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;30;F;2;21;21.4;57.69;51.87;3.64;NA;NA -4722;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;31;M;2;21;21.5;63.05;58.62;3.17;NA;NA -4723;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;32;F;2;21;21.2;55.6;50.13;3.3;NA;NA -4724;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;33;F;2;21;21.9;64.36;57.99;4.4;NA;NA -4725;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;34;F;2;21;21.6;62.59;58.42;NA;NA;NA -4726;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;35;F;2;21;21.5;63.12;56.6;4.02;NA;NA -4727;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;36;F;2;21;21.2;57;50.85;3.7;NA;NA -4728;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;37;F;2;22;22.4;75.06;67.75;4.6;NA;NA -4729;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;38;F;2;22;22.5;68.61;60.54;3.83;NA;NA -4730;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;39;F;2;22;22.4;70.04;62.66;5.5;NA;NA -4731;05/12/2019;12;2019;5;4;A-3514-C;WHB;Portimão;NA;NA;40;F;2;23;23.5;77.63;68.01;4.56;NA;NA diff --git a/inst/SampleOptim/SampleOptim_Documentation.pdf b/inst/SampleOptim/SampleOptim_Documentation.pdf deleted file mode 100644 index da74e6e..0000000 Binary files a/inst/SampleOptim/SampleOptim_Documentation.pdf and /dev/null differ diff --git a/inst/SampleOptim/input_params.csv b/inst/SampleOptim/input_params.csv deleted file mode 100644 index 2fa7a5c..0000000 --- a/inst/SampleOptim/input_params.csv +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -Variable name;Mandatory;Variable.values;Definition -species;y;WHB;CODE_FAO -AREA;y;27.9.a; -AGE_ONLY;y;FALSE;TRUE- only statistical analysis for age -PORT;n ;FALSE;Uses Port stratification for subsampling (TRUE) -distUniPorto;n;FALSE;Uniform distribution of subsamples by Port (TRUE) -TIME_STRATA;y;T;A - year -SEX_RATIO;y;0.5;0 - only males -MIN_LC;y;13;minimum length class -MAX_LC;y;36;maximum length class -interval_LC;y;1;length class step -MIN_age;y;0;minimum age -MAX_age;y;7;maximum age -MIN_OTOL;y;1;minimum number os individuals by length class in the simulation setup -MAX_OTOL;y;10;maximum number os individuals by length class in the simulation setup -interval_OTOL;y;1;interval number os individuals by length class in the simulation setup -EXTRA_OTOL;n;15 20;extra otolits that are not within MIN_OTOL and MAX_OTOL -Linf;y;45;Von Bertallanfy growth model parameter - Linf. Used as a starting value to adjust VBGM. -K;y;0.1;Von Bertallanfy growth model parameter - k. Used as a starting value to adjust VBGM. -t0;y;-3;Von Bertallanfy growth model parameter - t0. Used as a starting value to adjust VBGM. -year_start;y;2017;first year data subset to run simulations -year_end;y;2019;last year data subset to run simulations -stage_mature;y;2;define the maturity stages that correspond to mature stages (to allow to determine the proportion of immatures and matures) -n;y;100;define the number of simulations (bootstrap runs) diff --git a/inst/SampleOptim/sample_selection_function.R b/inst/SampleOptim/sample_selection_function.R deleted file mode 100644 index 4aff119..0000000 --- a/inst/SampleOptim/sample_selection_function.R +++ /dev/null @@ -1,215 +0,0 @@ -porSexo<-function(parte,sexR,numTotF,numTotM){ - q_s1<-NULL; - if(dim(parte)[1]>0){ - if(sexR){ # escolher de acordo com o sexRatio - #escolher femeas - numF<-numTotF; - parteF<-parte[parte$SEXO=="F",]; - if(dim(parteF)[1]>numF) q_s1_F<-sample(parteF$ID_BIO_PEIXES, numF, replace=F) - else q_s1_F<-parteF$ID_BIO_PEIXES; - numF<-length(q_s1_F) - - #escolher machos - numM<-numTotM; - parteM<-parte[parte$SEXO=="M",]; - if(dim(parteM)[1]>numM) q_s1_M<-sample(parteM$ID_BIO_PEIXES, numM, replace=F) - else q_s1_M<-parteM$ID_BIO_PEIXES; - numM<-length(q_s1_M) - q_s1<-c(q_s1_F, q_s1_M); - - #escolher indeterminados para completar o numero especificado em quantidade - numI<-numTotF+numTotM-numF-numM; - if(numI>0){ - parteI<-parte[parte$SEXO=="I",]; - if(dim(parteI)[1]>numI) q_s1_I<-sample(parteI$ID_BIO_PEIXES, numI, replace=F) - else q_s1_I<-parteI$ID_BIO_PEIXES; - q_s1<-c(q_s1, q_s1_I) - } - } - else{ # escolher sem especificar sexRatio - quantidade<-numTotF+numTotM - if(dim(parte)[1]>quantidade){ - q_s1<-sample(parte$ID_BIO_PEIXES, quantidade, replace=F); - if(quantidade != length(q_s1)) print(paste("ERRO na quantidade:",quantidade," diferente de:",parte$ID_BIO_PEIXES)); - }else{ - q_s1<- parte$ID_BIO_PEIXES; - } - } - } - return(q_s1); -} - - -## -#porClassesPorSexo -# -# Escolhe os indiv?duos por classe de comprimento e por sexo (sexR=T) -# -porClassesPorSexo<-function(todos,classes,sexR,numTotF,numTotM, verbose=F){ - idRes<-NULL; - for(cl in classes){ #por cada classe escolhida - parte<-todos[todos$C_CLASSE == cl, ]; - q_s1<-porSexo(parte,sexR,numTotF,numTotM) - idRes<-c(idRes, q_s1); - } - if(verbose) print(paste("N?mero de individuos: ",length(idRes))) - return(idRes); -} - -## -#porPortosPorClassesPorSexo -# -# Escolhe os indiv?duos por porto, por classe de comprimento e por sexo (sexR=T) (numTotF - n?mero total de f?meas, numTotM - n?mero total de machos) -# S?o escolhidos (numTotF+numTotM) de indiv?duos por porto de cada classe de comprimento (distUniPorto=FALSE) (valor m?ximo = numeroPortos*numeroClasses*quantidade) -# Caso distUniPorto=TRUE, s?o escolhidos quantidade de indiv?duos por cada classe de comprimento escolhidos (valor m?ximo = numeroClasses*quantidade) -# com uma distribui??o uniforme de entre os portos. -# -# todos - cont?m os indiv?duos escolhidos de acordo com o padr?o temporal seleccionado -# distUniPorto - determina como o porto influencia as amostras seleccionadas -# conjClasses - conjunto de classes -# -porPortosPorClassesPorSexo<-function(todos,classes,sexR,sexRatio,quantidade,distUniPorto, verbose=F){ - idRes<-NULL; - conjPortos<-unique(todos$PORTO_NOME); - numPortos<-length(conjPortos) - - if(distUniPorto){ - quantidadePorPorto <- trunc(dunif(seq(1,1, length = numPortos))/numPortos*quantidade) - falta<-quantidade-sum(quantidadePorPorto) - resto<-c(rep(1,falta),rep(0,(numPortos-falta))) - quantidadePorPorto<-quantidadePorPorto+sample(resto,numPortos) - } else quantidadePorPorto<-array(quantidade, numPortos) - numF<-ceiling(quantidadePorPorto*sexRatio) - numM<-quantidadePorPorto-numF - nporto<-1 - for(p in conjPortos){ - if(verbose) print(paste("Porto: ", p)); - pPorto<-todos[todos$PORTO_NOME == p, ]; - q_s1<-porClassesPorSexo(pPorto,classes,sexR,numF[nporto],numM[nporto], verbose=verbose) - idRes<-c(idRes, q_s1); - nporto<-nporto+1 - } - return(idRes); -} - -## -#semestre -# -# devolve o semetre (1 ou 2) ao qual pertence o m?s -semestre<-function(mes){ - return(ceiling(mes/6)); -} - -## -#trimestre -# -# devolve o trimestre (1,2,3 ou 4) ao qual pertence o m?s -trimestre<-function(mes){ - return(ceiling(mes/3)) -} - -############################ ? L T I M A Vers?o ############################### - -# Devolve um vector com os $ID_BIO_PEIXES seleccionados aleatoriamente para a quantidade referida em cada classe de comprimento -# O per?odo temporal ? o escolhido -# Podem entrar diversos anos, o resultado do per?odo escolhido ? em fun??o de cada ano -# -# sexRatio - propor??o entre f?meas e machos (ex: 1 - 100% f?meas, 0 - 100% machos, 0.2 - 20% f?meas 80% machos) -# no caso de sexRatio <0 indica que a escolha n?o depende do sexo dos indiv?duos -# conjClasses - conjunto de classes de comprimento -# quantidade - n?mero de indiv?duos a escolher por classe de comprimento -# tm - op??o temporal -# 1S - escolher por ano e s? dentro do 1? semestre -# 2S - escolher por ano e s? dentro do 2? semestre -# S - escolher por ano e dentro de cada semestre -# 1T - escolher por ano e s? dentro do 1? trimestre -# 2T - escolher por ano e s? dentro do 2? trimestre -# 3T - escolher por ano e s? dentro do 3? trimestre -# 4T - escolher por ano e s? dentro do 4? trimestre -# T - escolher por ano e dentro de cada trimestre -# A - escolher por ano -# -# S?o acrescentadas duas colunas aos dados: SEMESTRE e TRIMESTRE para facilitar a escolha -# - -amostraTemporal<-function(tab, quantidade, conjClasses, sexRatio=NaN, tm="T", porto=TRUE, distUniPorto=TRUE, verbose=F){ - tab$SEMESTRE<-semestre(tab$MONTH); - tab$TRIMESTRE<-trimestre(tab$MONTH); - original<-tab; - idRes<-NULL - tab<-switch(tm, - "1S" = tab[tab$SEMESTRE==1,], # 1? semestre - "2S" = tab[tab$SEMESTRE==2,], # 2? semestre - "1T" = tab[tab$TRIMESTRE==1,], # 1? trimestre - "2T" = tab[tab$TRIMESTRE==2,], # 2? trimestre - "3T" = tab[tab$TRIMESTRE==3,], # 3? trimestre - "4T" = tab[tab$TRIMESTRE==4,], # 4? trimestre - "A" = tab, # Ano - "S" = tab, # Semestre - "T" = tab # Trimestre - ); - if(is.null(tab)){ - print(paste("ERRO: Per?odo temporal n?o foi inserido correctamente: <", tm,">")); - return (NULL); - } - if(verbose) print(paste("Per?odo de tempo: ",tm)); - if(verbose) print(paste("N?mero de indiv?duos: ",dim(tab)[1])); - sexR<-TRUE; - if(!is.nan(sexRatio) & (sexRatio>=0) & (sexRatio<=1)){ # escolher de acordo com o sexRatio - #calcular n?mero de f?meas e macho a escolher - numTotF<-ceiling(quantidade * sexRatio); - numTotM<-quantidade -numTotF; - if(verbose) print(paste("SexRatio: ", sexRatio, "Fem?as:",numTotF,"Machos:",numTotM)); - } else { sexR<-FALSE; if(verbose) print("SexRatio: Ignore"); } - if(verbose) print(paste("N?mero de classes: ", length(conjClasses))); - if(tm=="S"){ - ano<-unique(tab$ANO); - for(a in ano) - for(s in 1:2){ - if(verbose) print(paste("ano:",a," ",s,"S",sep='')) - parte<-tab[tab$ANO==a & tab$SEMESTRE==s,] - if(porto) - q_s1<-porPortosPorClassesPorSexo(parte,conjClasses,sexR,sexRatio,quantidade,distUniPorto, verbose=verbose) - else q_s1<-porClassesPorSexo(parte, conjClasses,sexR,numTotF,numTotM, verbose=verbose) - idRes<-c(idRes, q_s1); - } - } - else if(tm=="T"){ - ano<-unique(tab$ANO); - for(a in ano) - for(t in 1:4){ - if(verbose) print(paste("ano:",a," ",t,"T",sep='')) - parte<-tab[tab$ANO==a & tab$TRIMESTRE==t,] - if(porto) - q_s1<-porPortosPorClassesPorSexo(parte,conjClasses,sexR,sexRatio,quantidade,distUniPorto, verbose=verbose) - else q_s1<-porClassesPorSexo(parte, conjClasses,sexR,numTotF,numTotM, verbose=verbose) - idRes<-c(idRes, q_s1); - } - } - else if(tm=="A"){ - ano<-unique(tab$ANO); - for(a in ano){ - if(verbose) print(paste("ano:",a,sep='')) - parte<-tab[tab$ANO==a,] - if(verbose) print(dim(parte)) - if(porto) - q_s1<-porPortosPorClassesPorSexo(parte,conjClasses,sexR,sexRatio,quantidade,distUniPorto, verbose=verbose) - else q_s1<-porClassesPorSexo(parte, conjClasses,sexR,numTotF,numTotM, verbose=verbose) - if(verbose) print(length(q_s1)) - idRes<-c(idRes, q_s1); - } - } - else{ #tab cont?m a escolha de acordo com tm= "1S","2S","1T","2T","3T" ou "4T" - ano<-unique(tab$ANO); - for(a in ano){ - if(verbose) print(paste("ano:",a," ",tm,sep='')) - parte<-tab[tab$ANO==a,] - if(verbose) print(dim(parte)) - if(porto) - q_s1<-porPortosPorClassesPorSexo(parte,conjClasses,sexR,sexRatio,quantidade,distUniPorto, verbose=verbose) - else q_s1<-porClassesPorSexo(parte, conjClasses,sexR,numTotF,numTotM, verbose=verbose) - idRes<-c(idRes, q_s1); - } - } - return(original[original$ID_BIO_PEIXES %in% idRes,]) -}