sprat-xsa-experimental

Форк
0
8 месяцев назад
Piatinskii M
fix typo issues
da2e73
9 месяцев назад
8 месяцев назад
8 месяцев назад
9 месяцев назад
9 месяцев назад
8 месяцев назад
9 месяцев назад
9 месяцев назад
9 месяцев назад
9 месяцев назад
8 месяцев назад
9 месяцев назад
9 месяцев назад
9 месяцев назад
9 месяцев 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

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.