Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

090 vissen #94

Merged
merged 33 commits into from
Oct 7, 2024
Merged
Show file tree
Hide file tree
Changes from all commits
Commits
Show all changes
33 commits
Select commit Hold shift + click to select a range
5c307b8
moneos vissen 2024
joost-vanoverbeke May 31, 2024
01892b5
moneos 2024 opstart
joost-vanoverbeke Jun 3, 2024
04dc65a
clean
joost-vanoverbeke Jul 18, 2024
6da70b0
verwerking fuiken en deels ankerkuil
joost-vanoverbeke Jul 25, 2024
6b09357
figuren fuiken en ankerkuil
joost-vanoverbeke Aug 1, 2024
055d3e5
opzet rapportage scripts
joost-vanoverbeke Aug 1, 2024
94efce5
Merlijn inleiding vissen trial
merlijn-jocque Aug 26, 2024
21d88e9
Trial2
merlijn-jocque Aug 27, 2024
5a9e996
Aanpassing auteurs
merlijn-jocque Aug 27, 2024
896098e
Relatief aantal
merlijn-jocque Aug 28, 2024
e17253a
Tekstverwerking - staan nog commentaren van Joost, biomassa voor sleu…
merlijn-jocque Aug 28, 2024
0fa3458
Alles behalve alternatieve evaluatie en visindex
merlijn-jocque Aug 28, 2024
97aecf6
Verdere aanvulling na samenzitten met Erika
merlijn-jocque Aug 30, 2024
291f217
Bijkomende verwerking
merlijn-jocque Aug 30, 2024
1e3c947
kleine correcties
merlijn-jocque Aug 30, 2024
5da2714
Figure caption
merlijn-jocque Sep 9, 2024
cc13780
nalezen ankerkuil
joost-vanoverbeke Sep 10, 2024
5b538ed
nalezen fuiken en conclusies
joost-vanoverbeke Sep 11, 2024
075ebde
nalezen fuiken en conclusies
joost-vanoverbeke Sep 11, 2024
c2a3b69
Merge branch '090_vissen' of https://github.com/inbo/moneos into 090_…
joost-vanoverbeke Sep 11, 2024
57e692e
Merge branch '090_vissen' of https://github.com/inbo/moneos into 090_…
joost-vanoverbeke Sep 11, 2024
4696bb9
Merge branch '090_vissen' of https://github.com/inbo/moneos into 090_…
joost-vanoverbeke Sep 11, 2024
87d211e
nalezen Gunther
INBO-Gunther Sep 16, 2024
97aff46
Finale aanpassingen
merlijn-jocque Sep 18, 2024
9250b38
afwerken hoofdstuk
joost-vanoverbeke Sep 19, 2024
4b1ce4e
rijhoogte tabel
joost-vanoverbeke Sep 19, 2024
78a82bd
correctie uitlijning tabellen
joost-vanoverbeke Sep 19, 2024
6400eb8
Aanpassingen na nalezen Rhea. mesohalien is aangepast naar saliniteit…
merlijn-jocque Sep 20, 2024
8a6968c
sterke saliniteitsgradiënt
merlijn-jocque Sep 24, 2024
3df82e2
opmerking op conclusie
INBO-Gunther Sep 25, 2024
d6ffa93
kleine toevoegingen, fix om EQR figuur in te laden
INBO-Gunther Oct 2, 2024
c6f04f5
layout aanpassing
INBO-Gunther Oct 2, 2024
63f58ef
merging chapters
joost-vanoverbeke Oct 7, 2024
File filter

Filter by extension

Filter by extension

Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
268 changes: 268 additions & 0 deletions moneos_2024/090_vissen/10_moneos_visdata_VIS_fuiken.Rmd
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,268 @@
---
params:
hoofdstuk: "090_vissen"
knit: (function(inputFile, encoding) {
rmarkdown::render(inputFile,
encoding=encoding,
output_dir = paste0(rmarkdown::yaml_front_matter(inputFile)$params$hoofdstuk,
"/output")
)})

title: "visdata fuiken"
output:
bookdown::word_document2: default
---


```{r setup, include=FALSE}

knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, error=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE, cache=FALSE)

```


```{r libraries}

library(tidyverse)
library(lubridate)
library(readxl)
library(writexl)
library(inbodb)

library(rprojroot) ## workaround pad

```


```{r pad}

# inlezen van variabelen
# pad naar data : pad_data
# pad naar tabellen : pad_tabellen
# pad naar figuren : pad_figuren

run_pad <- function() {

source(find_root_file("../pad.R", criterion = is_rstudio_project))

pad_data <- maak_pad(params$hoofdstuk, "data")
pad_figuren <- maak_pad(params$hoofdstuk, "figuren")
pad_tabellen <- maak_pad(params$hoofdstuk, "tabellen")

# print(ls())

sapply(ls(), function(x) assign(x, get(x), .GlobalEnv))

}

run_pad()

```


```{r variabelen}

run_variabelen <-
function() {

jaren <- as.numeric(jaar_moneos) - 1
vangstmethode <- c('Schietfuik')

# Zeeschelde vissen
locaties_name <- "fuikvangsten_Zeeschelde_locaties"
metadata_name <- "fuikvangsten_Zeeschelde_metadata"
filename <- "fuikdata_Zeeschelde"

# zijrivieren vissen
# locaties_name <- "fuikvangsten_zijrivieren_locaties"
# metadata_name <- "fuikvangsten_zijrivieren_metadata"
# filename <- "fuikdata_zijrivieren"

locaties <-
read_xlsx(str_c(pad_data, "metadata VLIZ/", locaties_name, ".xlsx"))
locatie_nrs <- locaties$locatiecode %>% as.character()
locatie_namen <- locaties$locatie

# print(ls())

sapply(ls(), function(x) assign(x, get(x), .GlobalEnv))

}

run_variabelen()

```


```{r connectie met databank}

VIS2 <- connect_inbo_dbase("D0147_00_Vis2")
VIS <- connect_inbo_dbase("W0001_00_Vis")

```


```{r bevragen databank}

FactMeting_Pivot <-
tbl(VIS, "FactMeting_Pivot")
DimWaarneming <-
tbl(VIS, "DimWaarneming")
DimGebied <-
tbl(VIS, "DimGebied")
DimGebiedInfo <-
tbl(VIS, "DimGebiedInfo")
DimTaxon <-
tbl(VIS, "DimTaxon")
DimVisindexTaxon <-
tbl(VIS, "DimVisindexTaxon")
DimMethode <-
tbl(VIS, "DimMethode")
DimDate <-
tbl(VIS, "DimDate")


# Vispunten <-
# tbl(VIS2, "Vispunten")
# VHAVispunten <-
# tbl(VIS2, "VHAVispunten")
AbiotischeMeting <-
tbl(VIS2, "AbiotischeMeting")


tbl_campagnes <-
DimWaarneming %>%
inner_join(DimGebied,
by = "GebiedKey") %>%
inner_join(DimDate, by = c("BeginDatumKey" = "DateKey")) %>%
inner_join(DimMethode, by = "MethodeKey") %>%
filter(Year %in% jaren,
Gebiedcode %in% locatie_nrs
# ,
# Methodenaam %in% vangstmethode
) %>%
select(WaarnemingKey, WaarnemingID, GebiedKey, Gebiedcode, LambertX, LambertY, Lat, Long, Gebiednaam, Gemeentenaam, Begindatum, Month, Year, MethodeKey, Methodenaam, Methodegroepcode, AantalDagen, AantalFuiken)

tbl_data <-
FactMeting_Pivot %>%
right_join(DimWaarneming %>%
inner_join(DimGebied,
by = "GebiedKey") %>%
inner_join(DimDate, by = c("BeginDatumKey" = "DateKey")),
by = "WaarnemingKey") %>%
inner_join(DimTaxon %>%
left_join(DimVisindexTaxon %>% select(TaxonKey, Exoot)),
by = "TaxonKey") %>%
inner_join(DimMethode, by = "MethodeKey") %>%
select(MetingPivotKey, WaarnemingKey, WaarnemingID,
GebiedKey, Gebiedcode, LambertX, LambertY, Lat, Long, Gebiednaam, Gemeentenaam,
Begindatum, Month, Year,
MethodeKey, Methodenaam, Methodegroepcode, AantalDagen, AantalFuiken,
TaxonKey, Soort, WetenschappelijkeNaam, Exoot,
TAXONAANTAL, TAXONGEW, TAXONTOTGEW, TAXONLEN,
TEMPERATUUR, ZUURSTOF, TURBIDITEIT, CONDUCTIVITEIT, PH) %>%
filter(Year %in% jaren,
Gebiedcode %in% locatie_nrs
# ,
# Methodenaam %in% vangstmethode
)

(gebied_codes <-
tbl_data %>%
distinct(Gebiedcode) %>%
collect() %>%
pull())

waarneming_IDs <-
tbl_data %>%
distinct(WaarnemingID) %>%
collect() %>%
pull()

# tbl_locatie_gegevens <-
# Vispunten %>%
# inner_join(VHAVispunten, by = c("VIP_ID" = "VHP_VIP_ID")) %>%
# select(VIP_CDE, VIP_Omschrijving, VHP_LOTIC_NAAM, VHP_LOTIC_BekNaam, VHP_LOTIC_STROOMGEBIED, VHP_GEMEENTE) %>%
# filter(VIP_CDE %in% gebied_codes)

tbl_abiotiek <-
AbiotischeMeting %>%
select(ABME_WRNG_ID, ABME_ZUURSTOF, ABME_ZUURSTOFPROCENT, ABME_TEMPERATUUR, ABME_PH, ABME_CONDUCTIVITEIT, ABME_TURBIDITEIT, ABME_SALINITEIT_PRM) %>%
filter(ABME_WRNG_ID %in% waarneming_IDs)

data <-
tbl_data %>%
collect() %>%
# left_join(tbl_locatie_gegevens %>% collect(), by = c("Gebiedcode" = "VIP_CDE")) %>%
left_join(tbl_abiotiek %>% collect(), by = c("WaarnemingID" = "ABME_WRNG_ID"))

campagnes <-
tbl_campagnes %>%
collect() %>%
# left_join(tbl_locatie_gegevens %>% collect(), by = c("Gebiedcode" = "VIP_CDE")) %>%
left_join(tbl_abiotiek %>% collect(), by = c("WaarnemingID" = "ABME_WRNG_ID"))

soorten <-
data %>%
distinct(Soort, WetenschappelijkeNaam, Exoot)

data <-
data %>%
select(-WetenschappelijkeNaam)

```


```{r sluiten databank}

dbDisconnect(VIS)
dbDisconnect(VIS2)

```


```{r hervariabel, ref.label=c('pad', 'variabelen')}

rm(list = ls()[-which(ls() %in% c("data", "campagnes", "soorten", "params", "run_pad", "run_variabelen"))])

run_pad()
run_variabelen()

```


```{r opslaan ruwe data fuiken}

write_xlsx(list(campagnes = campagnes,
soorten = soorten,
data = data),
path = str_c(pad_data, filename, "_ruw_VIS_", str_c(unique(range(jaren)), collapse = "_"), ".xlsx"))

```


```{r check campagnes, eval=FALSE}

campagnes <-
read_xlsx(sheet = "campagnes",
path = str_c(pad_data, filename, "_ruw_VIS_", str_c(unique(range(jaren)), collapse = "_"), ".xlsx"))

data <-
read_xlsx(sheet = "data",
path = str_c(pad_data, filename, "_ruw_VIS_", str_c(unique(range(jaren)), collapse = "_"), ".xlsx"))

campagnes_dstnct <-
campagnes %>%
distinct(Gebiedcode, Gebiednaam, Begindatum, Month, Year, Methodenaam)

campagnes_dstnct2 <-
data %>%
distinct(Gebiedcode, Gebiednaam, Begindatum, Month, Year, Methodenaam)

(sd <- setdiff(campagnes_dstnct, campagnes_dstnct2))

campagnes_dstnct %>%
distinct(Gebiedcode, Gebiednaam)

```

Loading
Loading