R/datTalCatch.camp.R

In Franvgls/CampR: Libreria de funciones en R para el programa CAMP

#' Crea datos de capturas en formato para evaluaciones tipo Capros o modelos bayesianos (completar con datCatches.camp)
#'
#' Function para geographical - bayesian models
#' @param gr Grupo, 1 peces, 2 crustaceos...
#' @param esp Código de especie
#' @param camp Campaña de la que se extraen los datos: año concreto (XX): Demersales "NXX", Porcupine "PXX", Arsa primavera "1XX" y Arsa otoño "2XX"
#' @param dns Elige el origen de las bases de datos: Porcupine "Pnew", Cantábrico "Cant, Golfo de Cádiz "Arsa" (únicamente para sacar datos al IBTS, no gráficos)gr Grupo de la especie: 1 peces, 2 crustáceos 3 moluscos 4 equinodermos 5 invertebrados
#' @param cor.time Corrección del tiempo de arrastre al calcular las abundancias (mantener en T, *da datos por media hora de lance*)
#' @param incl2 Si T se incluyen los lances extra no incluidos para las abundancias o biomasas estratificadas
#' @return A data.table con el formato de datos para otras especies con formato de geográfico por lances
#' @examples # datCatches.camp(1,18,"N23","Cant")
#' @export
datTalCatch.camp<-function(gr,esp,camp,dns="Cant",cor.time=TRUE,incl2=FALSE) {
  if (length(camp)>1) {stop("seleccionadas más de una campaña, no se pueden sacar resultados de más de una")}
  esp<-format(esp,width=3,justify="r")
  abesp<-datos.camp(gr,esp,camp,dns,cor.time=cor.time)
  datmap<-maphist(gr,esp,camp,dns,out.dat = T,plot=F,cor.time = cor.time)
  datmap$peso<-datmap$peso.gr/1000
  #LanDatr<-getICESarea(camp,dns,incl2 = incl2)
  #LanDatr<-dplyr::arrange(LanDatr,lance)
  result1<- datCatches.camp(gr,esp,camp,dns,cor.time=cor.time,incl2=incl2)
  ch1<-DBI::dbConnect(odbc::odbc(), dns)
  ntalls<-DBI::dbGetQuery(ch1,paste0("select lance,peso_gr,peso_m,talla,sexo,numer from NTALL",camp," where grupo='",gr,"' and esp='",esp,"'"))
  if (nrow(ntalls)==0 | sum(abesp$numero)==0) {ntalls<-data.frame(lance=abesp[1,"lance"],peso_gr=0,peso_m=.1,talla=1,sexo="3",numer=0,stringsAsFactors=FALSE)}
  ntalls$camp<-camp
  ntalls$num<-ntalls$numer*ntalls$peso_gr/ntalls$peso_m
  ntalTal<-aggregate(ntalls$num,FUN=sum,by=list(camp=ntalls$camp,lance=ntalls$lance,talla=ntalls$talla))
  ntalTal$lance<-as.numeric(ntalTal$lance)
  ntalTal$Unit<-paste("TL",ifelse(unid.camp(gr,esp)$MED==1,"cm","mm"))
  names(ntalTal)[4]<-"number"
  ntaltal<-merge(ntalTal,datmap[,c("lan","lat","long","prof")],by.x = "lance",by.y="lan")
  resulttal<-merge(ntaltal,result1[,c("Survey","HaulNb","DateYr","Quarter","SubDiv","ICESrect")],by.x="lance",by.y = "HaulNb")
  resulttal[,c("Survey","DateYr","Quarter","lance","lat","long","SubDiv","ICESrect","prof","Unit","talla","number")]
  }





  #   datesp<-maphist(gr,esp,camp,dns,cor.time=cor.time,incl2=incl2,plot=FALSE,out.dat=T)
  # dttalCamp<-dplyr::filter(foreign::read.dbf("c:/camp/Cant/ntallN23.dbf",as.is=T),GRUPO==gr & ESP==esp)
  # ## BOFP23<-BOFP23[BOFP23$GRUPO=="1" & BOFP23$ESP=="18",]
  # dtalcamp$camp<-camp
  # datlan<-getICESarea(camp,dns,incl2=incl2)
  # DB<-datlan[,c("lance")] #c("camp","lance","prof")
  # DB$Survey<-rep(camp,nrow(datlan))
  # DB$DateYr<-datlan$year
  # DB$Quarter<- datlan$quarter
  # DB$HaulNb<- datlan$lance
  # DB$latdec<-datlan$lat
  # DB$longdec<-datlan$long
  # DB$SubDiv<-datlan$icesArea
  # DB$ICESrect<- paste(substr(datlan$StatRec,1,2),substr(datlan$StatRec,3,4))
  # DB$Depth<-datlan$prof
  # DB$N30<-datesp$numero
  # DB$Kg30<-datesp$peso.gr/1000
  # return(DB[,2:ncol(DB)])
  # }