sprat-xsa-experimental

Форк
0

год назад
10 месяцев назад
10 месяцев назад
год назад
год назад
10 месяцев назад
год назад
год назад
год назад
10 месяцев назад
год назад
год назад
README.md

XSA модель - шпрот черноморский в водах России

English version available below

Биостатическая модель расширенного анализа пополнения (extended survivor analysis) в среде R с набором входных данных для выполнения полноценного анализа в среде R. В результате анализа вы получите сгенерированный отчет со всеми стадиями: Входные данные, первичная диагностика, построение модели, диагностика модели, уравнение запас-пополнение, биолоигческие ориентиры, сценарии прогноза.

1. Требования

  1. R version >= 3.6.1
  2. FLR packages >= 2.6.2
  3. Devtools, Rtools
  4. Rstudio 1.1.xx (1.2 bugged)

Установка нужных пакетов:

# default R packages
install.packages(c("dplyr", "magrittr", "tibble", "fishmethods", "icesAdvice", "rmarkdown"))
# install FLR (for XSA)
install.packages(c("FLCore", "FLXSA", "FLAssess", "ggplotFL", "FLBRP", "FLash"), repos="http://flr-project.org/R")
# install EQSIM for SRR model simulations
library("devtools")
install_github("ices-tools-prod/msy")

2. Выполнение анализа

Входные данные для анализа расположены в папке /input в формате .csv.

Параметризация модели выполняется в начале файла run.R, секция config:

config.stock.name <- "Sprattus sprattus" # fish title
config.stock.desc <- "Sprat stock information in FLCore format from 2000years" # fish stock description
....

Для выполнения анализа запустите Rstudio и откройте проект из папки этого репозитория (файл с названием xsa.proj). Откройте файл run.R и выполните его (меню "Source").

Если у вас нет Rstudio вы можете выполнить анализ из консоли:

setwd("path/to/sprat-xsa/")
source("run.R")

Результаты анализа в текстовом и графическом варианте будут сохранены в папке /output.

3. Построение отчета и результаты

Для построения результрирующего отчета (английский язык) выполните в консоли:

render("Result.Rmd")

В результате появится файл Result.html, который можно изучить при помощи браузера.

4. Информация и АП

5. Автор

Пятинский Михаил, Азово-Черноморский филиал ФГБНУ ВНИРО

Email: pyatinskiy_m_m@azniirkh.ru. Telegram: @zenn1989. Twitter: @followzenn

English version: Black sea sprat stock assessment (Russian water fishing unit)

There is a complete XSA model approach with final report (markdown) generator are presented. Analysis are writen on R. The final report will summarise: preliminary diagnostics, model fitting, model diagnostics, SRR fitting, BRP calculation, forecasting scenarious and other.

1. Requirements

  1. R version >= 3.6.1
  2. FLR packages >= 2.6.2
  3. Devtools, Rtools
  4. Rstudio 1.1.xx (1.2 bugged)

Install required packages:

# default R packages
install.packages(c("dplyr", "magrittr", "tibble", "fishmethods", "icesAdvice", "rmarkdown"))
# install FLR (for XSA)
install.packages(c("FLCore", "FLXSA", "FLAssess", "ggplotFL", "FLBRP", "FLash"), repos="http://flr-project.org/R")
# install EQSIM for SRR model simulations
library("devtools")
install_github("ices-tools-prod/msy")

2. Performing analysis

Input data (stock and indices) are placed at /input directory in .csv format.

After preparing input data - parametrize model by config section in run.R head:

config.stock.name <- "Sprattus sprattus" # fish title
config.stock.desc <- "Sprat stock information in FLCore format from 2000years" # fish stock description
...

To run assassment the best choice is run Rstudio and open project from this repository (file with name sprat-bsea.proj). Then in file manager (Rstudio) open run.R and execute it by press "Source" button.

If you dont want to use Rstudio you can run it directly by:

setwd("path/to/sprat-xsa/")
source("run.R")

All results will be saved in /output directory.

3. Build report

To build the final report with markdown you should run:

render("Result.Rmd")

and you will found Result.html in root project directory. You can read the report by any kind of web-browser.

4. Credintials

5. Author

Mikhail Piatinskii, Azov-Black sea branch of VNIRO

Email: pyatinskiy_m_m@azniirkh.ru. Telegram: @zenn1989. Twitter: @followzenn

Описание

Эксперементальная модель оценки запаса шпрота по данным 1994-2022 г. с уточненным параметром M при помощи модели XSA

Языки

HTML

  • TeX
  • R
Сообщить о нарушении

Использование cookies

Мы используем файлы cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности и Политикой использования cookies.

Нажимая кнопку «Принимаю», Вы даете АО «СберТех» согласие на обработку Ваших персональных данных в целях совершенствования нашего веб-сайта и Сервиса GitVerse, а также повышения удобства их использования.

Запретить использование cookies Вы можете самостоятельно в настройках Вашего браузера.