Graphique pour représenter l'évolution des effectifs de taxons au cours du temps

La fonction permet de visualiser la dynamique des taxons dans le peuplement sur une station. Les taxons sont représentés par des points, proportionnels aux effectifs capturés. Les protocoles utilisés sont également représentés. La fonction nécessite que le dataframe "ref_espece" de la base ASPE soit chargé.

gg_temp_peuplement(
  df,
  var_id_sta = pop_id,
  var_libelle_sta = pop_libelle,
  var_especes = esp_code_alternatif,
  interactif = FALSE,
  largeur = 6,
  hauteur = 5,
  taxons_ipr = "plain",
  longueur_libelle = 20,
  ...
)

Arguments

df

Dataframe contenant les données des effectifs capturés pour les taxons. Il doit contenir des variables "effectif" et "annee" ainsi qu'une variable permettant d'identifier la station ou le point de prélèvement. Il doit également contenir une variable 'pro_libelle' correspondant aux protocoles (à ajouter avec la aspe::mef_ajouter_type_protocole()).

var_id_sta

Nom de la variable servant à identifier les stations ou points. Cette variable donnera les étiquettes du graphique.

var_libelle_sta

Nom de la variable servant à identifier les libellés des stations ou points. Cette variable donnera les étiquettes du graphique.

var_especes

Variable indiquant l'espèce ou le code espèce.

interactif

Valeur logique: statique (FALSE) produit avec ggplot2 ou interactif (TRUE) produit avec ggiraph.

largeur, hauteur

Numériques. Dimensions des graphiques interactifs.

taxons_ipr

Caractère. Indique comment distinguer sur le graphique les noms des espèces participant à l'IPR. Peut prendre les valeurs "bold", "italic", "bold.italic", ou par défaut "plain".

longueur_libelle

Numérique. longueur maximale (en nombre de caractères) du titre du graphique

...

arguments passés à la fonction ggiraph::opts_sizing()

Value

Retourne une liste de graphiques pour les stations ou points, graphiques statiques ggplot2 ou interactifs ggiraph.

Examples

if (FALSE) { # \dontrun{
captures <- data %>%
 group_by(
   sta_id,
   pop_id,
   ope_id,
   ope_date,
   annee,
   esp_code_alternatif,
   ope_surface_calculee,
   pop_libelle
 ) %>%
 summarise(effectif = sum(lop_effectif, na.rm = TRUE)) %>%
 ungroup() %>%
 mef_ajouter_type_protocole() %>%
 filter(pro_libelle %in% c("Pêche complète à un ou plusieurs passages",
                           "Pêche partielle par points (grand milieu)",
                           "Pêche par ambiances",
                           "Pêche partielle sur berge"))

id_sta_sel <- captures %>% filter(!is.na(sta_id)) %>% pull(sta_id) %>% unique() %>% sample(5)

captures_sel <- captures %>% filter(sta_id %in% id_sta_sel)

graph_interactif <- gg_temp_peuplement(captures_sel, interactif = T)
graph_interactif[[1]]

graph_static <- gg_temp_peuplement(captures_sel, interactif = F)
graph_static[[1]]

} # }