-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy path2_Ranges_SPI_visual.qmd
290 lines (254 loc) · 10.4 KB
/
2_Ranges_SPI_visual.qmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
---
title: "Visualisation"
---
```{r RANGES_init, include = F}
# packages & data
library(knitr)
source("scr/data_n_figures_visual.r")
# colors
col_pal <- c("#440154FF", "#39568CFF", "#1F968BFF", "#73D055FF")
```
## **Augmentation de la protection de toutes les espèces ciblées au cours des 61 dernières années**
Augmentation minimale de `r round(min(SPI_trend_range$trend)*100, digit = 0)`% pour `r SPI_trend_range$vernacular[SPI_trend_range$trend == min(SPI_trend_range$trend)]` (*`r SPI_trend_range$species[SPI_trend_range$trend == min(SPI_trend_range$trend)]`*)
Augmentation maximale de `r round(max(SPI_trend_range$trend)*100, digit = 0)`% pour `r SPI_trend_range$vernacular[SPI_trend_range$trend == max(SPI_trend_range$trend)]` (*`r SPI_trend_range$species[SPI_trend_range$trend == max(SPI_trend_range$trend)]`*)
Avec une moyenne de `r round(mean(SPI_trend_range$trend, na.rm = T)*100, digit = 0)`% (sd = `r round(sd(SPI_trend_range$trend)*100, digit = 0)` %) pour les `r nrow(SPI_trend_range)` espèces considérées
```{r RANGES_SPI_species, echo=F, warnings=F}
#| label: fig-spi_distri
#| fig-cap: "Valeur moyenne et par espèce de l'indice de protection des espèces à partir des aires de distribution des espèces (n = 225). La courbe bleue représente le SPI moyen, les courbes verte et pourpre représentent les espèces la moins et la plus protégée, respectivement."
#| warning: false
g <- plot_ly(
type = "scatter",
x = sspi_df$YEAR[sspi_df$GROUPE == "mean"],
y = sspi_df$SPI[sspi_df$GROUPE == "mean"],
text = sspi_df$POPINFOS[sspi_df$GROUPE == "mean"],
hoverinfo = "text",
mode = "lines")
g <- plot_ly(
type = "scatter",
x = sspi_df$YEAR[sspi_df$GROUPE == "mean"],
y = sspi_df$SPI[sspi_df$GROUPE == "mean"],
text = sspi_df$POPINFOS[sspi_df$GROUPE == "mean"],
hoverinfo = "text",
mode = "lines")
for (i in unique(sspi_df$SPECIES[sspi_df$GROUPE == "other"])) {
g <- add_lines(g,
x = sspi_df$YEAR[sspi_df$SPECIES == i],
y = sspi_df$SPI[sspi_df$SPECIES == i],
text = sspi_df$POPINFOS[sspi_df$SPECIES == i],
color = I(rgb(190, 190, 190, alpha = 100, maxColorValue = 255)))
}
g <- add_lines(g,
x = sspi_df$YEAR[sspi_df$GROUPE == "max"],
y = sspi_df$SPI[sspi_df$GROUPE == "max"],
text = sspi_df$POPINFOS[sspi_df$GROUPE == "max"],
color = I("#404788FF"))
g <- add_lines(g,
x = sspi_df$YEAR[sspi_df$GROUPE == "min"],
y = sspi_df$SPI[sspi_df$GROUPE == "min"],
text = sspi_df$POPINFOS[sspi_df$GROUPE == "min"],
color = I("#B8DE29FF"))
g <- add_lines(g,
x = sspi_df$YEAR[sspi_df$GROUPE == "mean"],
y = sspi_df$SPI[sspi_df$GROUPE == "mean"],
text = sspi_df$POPINFOS[sspi_df$GROUPE == "mean"],
color = I("#238A8DFF"))
g |> layout(
showlegend = F,
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = "SPI"),
xaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Année")
)
g <- g %>% toWebGL()
print(g)
```
## **Valeurs des indices de protection des espèces en 2023**
```{r RANGES_SPI_2023, echo=F, warning = FALSE}
#| label: fig-spi_occ_2023
#| fig-cap: "Valeur de l'indice de protection des espèces en 2023, à partir des données d'aires de répartition (n = 225)."
#| warning: false
# conversion from species characters to ordered levels of factor for keeping increasing SPI
sspi_df_last$vernacular_fr2 <- factor(sspi_df_last$vernacular_fr, levels = sspi_df_last$vernacular_fr[order(sspi_df_last$SPI, decreasing = FALSE)])
fig <- plot_ly() |>
add_trace(
data = sspi_df_last,
x = ~SPI,
y = ~vernacular_fr2,
name = "", # remove the "trace 0 " in the popup
type = "bar",
orientation = "h",
color = I(col_pal[4]),
marker = list(
line = list(color = "white",
width = 0.2)),
hovertemplate = paste(
"<b>%{y}</b><br>",
"<b>SPI</b> = %{x}"
)
) |>
layout(
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Espèce", showticklabels = FALSE),
xaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Indice de protection des espèces"),
shapes = list(vline(0.17, color = "black"))
)
fig <- fig %>% toWebGL()
fig
```
## **Etat de la protection de la portion nordique vs. du Sud des aires de distribution en 2023**
Les espèces dont l'aire de distribution se trouve exclusivement au Nord (n = `r dim(last_spi_N)[1]`) présentent un SPI moyen de `r round(mean(last_spi_N$SPI_NORTH)*100, digit = 2)`% (sd = `r round(sd(last_spi_N$SPI_NORTH)*100, digit = 2)`%).
Les espèces dont l'aire de distribution se trouve exclusivement au Sud (n = `r dim(last_spi_S)[1]`) présentent un SPI moyen `r round(mean(last_spi_S$SPI_SOUTH)*100, digit = 2)`% (sd = `r round(sd(last_spi_S$SPI_SOUTH)*100, digit = 2)`%).
:::{.panel-tabset}
## Nord
```{r RANGES_SPI_2023_N, echo=F, warning = FALSE}
#| label: fig-spi_2023_Nord
#| fig-cap: "Valeur de l'indice de protection des espèces en 2023, à partir des données d'aires de distribution (n = 225) pour les espèces dont l'aire de distribution se trouve exclusivement dans le Nord."
#| warning: false
#|
# conversion from species characters to ordered levels of factor for keeping increasing SPI
last_spi_N$vernacular_fr2 <- factor(last_spi_N$vernacular_fr, levels = last_spi_N$vernacular_fr[order(last_spi_N$SPI, decreasing = FALSE)])
fig <- plot_ly() |>
add_bars(
data = last_spi_N,
x = ~SPI_NORTH,
y = ~vernacular_fr2,
type = "bar",
orientation = "h",
color = ~group_fr,
colors = col_pal[2],
hovertemplate = paste(
"<b>%{y}</b><br>",
"<b>SPI</b> = %{x}"
)
) |>
layout(
showlegend = F,
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Espèce", showticklabels = FALSE),
xaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Indice de protection des espèces"),
shapes = list(vline(0.17, color = "black"))
)
fig <- fig %>% toWebGL()
fig
```
## Sud
```{r RANGES_SPI_2023_S, echo=F, warning = FALSE}
#| label: fig-spi_2023_Sud
#| fig-cap: "Valeur de l'indice de protection des espèces en 2023, à partir des données d'aires de distribution (n = 225) pour les espèces dont l'aire de distribution se situe exclusivement dans le Sud."
#| warning: false
#|
# conversion from species characters to ordered levels of factor for keeping increasing SPI
last_spi_S$vernacular_fr2 <- factor(last_spi_S$vernacular_fr, levels = last_spi_S$vernacular_fr[order(last_spi_S$SPI, decreasing = FALSE)])
fig <- plot_ly() |>
add_bars(
data = last_spi_S,
x = ~SPI_SOUTH,
y = ~vernacular_fr2,
type = "bar",
orientation = "h",
color = ~group_fr,
colors = col_pal[3],
hovertemplate = paste(
"<b>%{y}</b><br>",
"<b>SPI</b> = %{x}"
)
) |>
layout(
showlegend = F,
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Espèce", showticklabels = FALSE),
xaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Indice de protection des espèces"),
shapes = list(vline(0.17, color = "black"))
)
fig <- fig %>% toWebGL()
fig
```
## Nord-Sud
```{r RANGES_SPI_2023_NS, echo=F, warning = FALSE}
#| label: fig-spi_2023_NordSud
#| fig-cap: "Valeur de l'indice de protection des espèces en 2023, à partir des données d'aires de distribution (n = 225) pour les espèces dont l'aire de distribution chevauche la limite Nord-Sud."
#| warning: false
# conversion from species characters to ordered levels of factor for keeping increasing SPI
nord <- last_spi_NS[last_spi_NS$LOC == "Nord",]
nord$vernacular_fr2 <- factor(nord$vernacular_fr, levels = nord$vernacular_fr[order(nord$SPI, decreasing = FALSE)])
sud <- last_spi_NS[last_spi_NS$LOC == "Sud",]
sud$vernacular_fr2 <- factor(sud$vernacular_fr, levels = sud$vernacular_fr[order(sud$SPI, decreasing = FALSE)])
fig_N <- plot_ly() |>
add_bars(
data = nord,
x = ~SPI,
y = ~vernacular_fr2,
type = "bar",
orientation = "h",
color = ~LOC,
colors = col_pal[2],
hovertemplate = paste(
"<b>%{y}</b><br>",
"<b>SPI</b> = %{x}"
)
) %>%
layout(
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Espèce", showticklabels = FALSE),
xaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Indice de protection des espèces"),
shapes = list(vline(0.17, color = "black"))
)
fig_S <- plot_ly() |>
add_bars(
data = sud,
x = ~SPI,
y = ~vernacular_fr2,
type = "bar",
orientation = "h",
color = ~LOC,
colors = col_pal[3],
hovertemplate = paste(
"<b>%{y}</b><br>",
"<b>SPI</b> = %{x}"
)
) %>%
layout(
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Espèce", showticklabels = FALSE),
xaxis = list(zeroline = FALSE),
shapes = list(vline(0.17, color = "black"))
)
fig <- subplot(fig_N, fig_S)
fig <- fig %>% toWebGL()
fig
```
:::
## **Etat de la protection des espèces par groupe taxonomique en 2023**
``` {r taxo_description, echo = FALSE, results = 'asis'}
template <- "Les %s présentent un SPI moyen de %s (sd = %s, n = %s).
"
for (i in seq(nrow(spi_taxo))) {
current <- spi_taxo[i, ]
cat(sprintf(template,
current$group_fr,
round(current$mean, digit = 2),
round(current$sd, digit = 2),
current$n))
}
```
```{r RANGES_SPI_2023_taxo, echo=F, warning = FALSE}
#| label: fig-spi_2023_groupe_taxo
#| fig-cap: "Valeur de l'indice de protection des espèces en 2023, à partir des données d'aires de distribution (n = 225), organisé par groupe taxonomique."
#| warning: false
# conversion from vernacular_fr characters to ordered levels of factor for keeping increasing SPI
last_spi$vernacular_fr2 <- factor(last_spi$vernacular_fr, levels = last_spi$vernacular_fr[order(last_spi$SPI, decreasing = FALSE)])
fig <- plot_ly() |>
add_bars(
data = last_spi,
x = ~SPI,
y = ~vernacular_fr2,
type = "bar",
orientation = "h",
color = ~group_fr,
colors = col_pal,
hovertemplate = paste(
"<b>%{y}</b><br>",
"<b>SPI</b> = %{x}"
)
) |>
layout(
yaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Espèce", showticklabels = FALSE),
xaxis = list(zeroline = FALSE, title = "Indice de protection des espèces"),
shapes = list(vline(0.17, color = "black"))
)
fig <- fig %>% toWebGL()
fig
```