Nothing
### R code from vignette source 'Simple_species_modelling.Rnw'
### Encoding: UTF-8
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### code chunk number 1: options
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options(prompt = " ", continue = " ", width = 60, digits=4)
.CurFileName <- "simple_species"
# .PrefixName <- strsplit(.CurFileName, "\\.")[[1]][1]
.PrefixName <- file.path("figs",.CurFileName)
.RversionName <- R.version.string
.PkgVersion <- packageDescription("biomod2")$Version
.SupportedDataVignette <- paste("run:",system.file('doc/Simple_species_modelling.pdf',package='biomod2'),sep="")
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### code chunk number 2: loading_data
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# load the library
library(biomod2)
# load our species data
DataSpecies <- read.csv(system.file("external/species/mammals_table.csv",
package="biomod2"))
head(DataSpecies)
# the name of studied species
myRespName <- 'GuloGulo'
# the presence/absences data for our species
myResp <- as.numeric(DataSpecies[,myRespName])
# the XY coordinates of species data
myRespXY <- DataSpecies[,c("X_WGS84","Y_WGS84")]
# load the environmental raster layers (could be .img, ArcGIS
# rasters or any supported format by the raster package)
# Environmental variables extracted from Worldclim (bio_3, bio_4,
# bio_7, bio_11 & bio_12)
myExpl = stack( system.file( "external/bioclim/current/bio3.grd",
package="biomod2"),
system.file( "external/bioclim/current/bio4.grd",
package="biomod2"),
system.file( "external/bioclim/current/bio7.grd",
package="biomod2"),
system.file( "external/bioclim/current/bio11.grd",
package="biomod2"),
system.file( "external/bioclim/current/bio12.grd",
package="biomod2"))
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### code chunk number 3: formating_data
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myBiomodData <- BIOMOD_FormatingData(resp.var = myResp,
expl.var = myExpl,
resp.xy = myRespXY,
resp.name = myRespName)
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### code chunk number 4: print_formating_data
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myBiomodData
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### code chunk number 5: plot_formating_data
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plot(myBiomodData)
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### code chunk number 6: modeling_options
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# 2. Defining Models Options using default options.
myBiomodOption <- BIOMOD_ModelingOptions()
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### code chunk number 7: modeling
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# 3. Computing the models
myBiomodModelOut <- BIOMOD_Modeling(
myBiomodData,
models = c('SRE','CTA','RF','MARS','FDA'),
models.options = myBiomodOption,
NbRunEval=3,
DataSplit=80,
Prevalence=0.5,
VarImport=3,
models.eval.meth = c('TSS','ROC'),
SaveObj = TRUE,
rescal.all.models = TRUE,
do.full.models = FALSE,
modeling.id = paste(myRespName,"FirstModeling",sep=""))
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### code chunk number 8: modeling_summary
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myBiomodModelOut
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### code chunk number 9: modeling_model_evaluation
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# get all models evaluation
myBiomodModelEval <- get_evaluations(myBiomodModelOut)
# print the dimnames of this object
dimnames(myBiomodModelEval)
# let's print the TSS scores of Random Forest
myBiomodModelEval["TSS","Testing.data","RF",,]
# let's print the ROC scores of all selected models
myBiomodModelEval["ROC","Testing.data",,,]
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### code chunk number 10: modeling_variable_importance
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# print variable importances
get_variables_importance(myBiomodModelOut)
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### code chunk number 11: ensemble_modeling
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myBiomodEM <- BIOMOD_EnsembleModeling(
modeling.output = myBiomodModelOut,
chosen.models = 'all',
em.by='all',
eval.metric = c('TSS'),
eval.metric.quality.threshold = c(0.7),
prob.mean = T,
prob.cv = T,
prob.ci = T,
prob.ci.alpha = 0.05,
prob.median = T,
committee.averaging = T,
prob.mean.weight = T,
prob.mean.weight.decay = 'proportional' )
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### code chunk number 12: ensemble_modeling_outputs
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# print summary
myBiomodEM
# get evaluation scores
get_evaluations(myBiomodEM)
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### code chunk number 13: projection_curent
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# projection over the globe under current conditions
myBiomodProj <- BIOMOD_Projection(
modeling.output = myBiomodModelOut,
new.env = myExpl,
proj.name = 'current',
selected.models = 'all',
binary.meth = 'TSS',
compress = 'xz',
clamping.mask = F,
output.format = '.grd')
# summary of crated oject
myBiomodProj
# files created on hard drive
list.files("GuloGulo/proj_current/")
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### code chunk number 14: projection_curent_plot
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# make some plots sub-selected by str.grep argument
plot(myBiomodProj, str.grep = 'MARS')
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### code chunk number 15: projection_curent_getProj
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# if you want to make custom plots, you can also get the projected map
myCurrentProj <- get_predictions(myBiomodProj)
myCurrentProj
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### code chunk number 16: projection_future
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# load environmental variables for the future.
myExplFuture = stack( system.file( "external/bioclim/future/bio3.grd",
package="biomod2"),
system.file( "external/bioclim/future/bio4.grd",
package="biomod2"),
system.file( "external/bioclim/future/bio7.grd",
package="biomod2"),
system.file( "external/bioclim/future/bio11.grd",
package="biomod2"),
system.file( "external/bioclim/future/bio12.grd",
package="biomod2"))
myBiomodProjFuture <- BIOMOD_Projection(
modeling.output = myBiomodModelOut,
new.env = myExplFuture,
proj.name = 'future',
selected.models = 'all',
binary.meth = 'TSS',
compress = 'xz',
clamping.mask = T,
output.format = '.grd')
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### code chunk number 17: projection_current_plot
###################################################
# make some plots, sub-selected by str.grep argument
plot(myBiomodProjFuture, str.grep = 'MARS')
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### code chunk number 18: EnsembleForecasting_current
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myBiomodEF <- BIOMOD_EnsembleForecasting(
EM.output = myBiomodEM,
projection.output = myBiomodProj)
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### code chunk number 19: EnsembleForecasting_loading_res
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myBiomodEF
###################################################
### code chunk number 20: EnsembleForecasting_plotting_res
###################################################
# reduce layer names for plotting convegences
plot(myBiomodEF)
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