README.md

In Yuki-Kanamori/ggvast: ggvast is a R package for visualisations of the VAST outputs

ggvast とは

• VASTの推定結果を作図するためのパッケージ
• VASTではFishStatsUtilsを用いて作図をしているが，以下のような不便な点がある
• 後日，Save.RDataを使って作図をすることができない
• VASTやFishStatsUtilsが変更されると，これまでのコードで作図ができなくなることがある
• 軸の名前が変更できない
  • 推定指標値の年トレンドでは，y軸名が必ずmetric tonnesになる
  • 推定密度のマップでは，NorthtingやEastingで表示される
• 推定密度のマップとリジェンドが別々のファイルになる
• COGの変化がkmで表示される
• ggvast はこれらの問題を解決し，様々なハビタット，生物，研究分野でVASTを使いやすくすることを目標としている

注意点

• あらかじめVASTのコードを編集する必要がある Data_Geostat = cbind(Data_Geostat, knot_i = Spatial_List[["knot_i"]])

⬇︎

Data_Geostat = cbind(Data_Geostat, knot_i = Spatial_List[["knot_i"]], zone = Extrapolation_List[["zone"]]) write.csv(Data_Geostat, "Data_Geostat.csv") * 複数種で解析する場合は複数種の例題にならい，Data_Geostatの種に関する列名をspp とする Data_Geostat = data.frame( "spp"=DF[,"Sci"], "Year"=DF[,"Year"], "Catch_KG"=DF[,"Wt"], "AreaSwept_km2"=0.01, "Vessel"=0, "Lat"=DF[,"Lat"], "Lon"=DF[,"Long"] )

• ggvastの関数と関数から作成される図表は，『ggvastに含まれる関数』を参照
• ご意見ご要望はissueまで

例題

vast_workshop2020 ggvastのコードはpart2.R VASTを動かした時，Data_Geostatなどを保存していないとggvastは使えない * Thorsonのコードを使って解析している人は，pat1.Rを参考に修正する必要がある

インストール方法

require(devtools)
install_github("Yuki-Kanamori/ggvast")

• インストールする際に色々なパッケージをアップデートするか聞かれるが，3(None)でよい

ggvast に含まれる関数

• map_cog()

  COGを地図上にプロットする．VASTの推定COGとノミナルデータ両方に対応．ノミナルデータのCOGをプロットする場合には，先にget_cog()でCOGを計算する必要がある

• get_cog()

  ノミナルデータからCOGを計算し，データフレームを作成する

• get_dens()

  Save.RDataから各knotごとの推定値を抽出し，データフレームを作成する

• map_dens()

  アバンダンスを地図上にプロットする．VASTの推定値とノミナルデータの両方に対応．VASTの推定値をプロットする場合には，先にget_dens()でSave.RDataから推定値を抽出する必要がある > 0データのみをプロットしたい場合には，> 0データのみのデータフレームを作成し関数にわたす

• plot_index()

  推定された指標値（Table_for_SS3.csv）とノミナル指標値を一つの図にプロットする．推定指標値が複数（つまりVASTの結果が複数）の場合も作図可能

参考資料

VASTのコード

• 複数のカテゴリーで解析した例（masaVAST）
• catchability covariateに他種の密度，overdispersion configに年と月の交互作用を入れた例（gomasaVAST）
• 共変量に水温を入れた例（masaVAST_NPFC2018）
• catchability covariateに漁具を入れた例（chiVAST）

ggvast を使った論文・ドキュメント

• Kanamori Y, Nishijima S, Okamura H, Yukami R, Watai M, Takasuka A (2021) Spatio-temporal model reduces species misidentification bias of spawning eggs in stock assessment of spotted mackerel in the western North Pacific. Fish Res 236:105825 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165783620303428
• Kanamori Y, Takasuka A, Nishijima S, Okamura H (2019) Climate change shifts the spawning ground northward and extends the spawning period of chub mackerel in the western North Pacific. MEPS 624:155–166 https://doi.org/10.3354/meps13037
• Kanamori Y, Takasuka A, Nishijima S, Ichinokawa M, Okamura H (2019) Standardizing abundance index for spawning stock biomass of chub mackerel in the Northwest Pacific. NPFC-2018-TWG CMSA02-WP03
• 令和元 (2019) 年度ゴマサバ太平洋系群の資源評価 http://abchan.fra.go.jp/digests2019/index.html

Yuki-Kanamori/ggvast documentation built on Oct. 20, 2021, 12:11 p.m.