Notes préalables sur ce template Rmarkdown
Ce fichier constitue un gabarit complet pour la modélisation des habitats potentiels d’une espèce ou d’un groupe d’espèce. Il est fourni sous licence libre CC-BY 4.0.
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Il a été testé fonctionnel sur R version 4.3.2 (2023-10-31 ucrt), avec les packages sf (1.0.15), terra (1.7.71), ggplot2 (3.4.4), scales (1.3.0), egg (0.4.5), virtualspecies (1.6), blockCV (3.1.3), biomod2 (4.2.5), dplyr (1.1.4), tidyterra (0.5.2).
Il est possible que des évolutions futures de packages (notamment, biomod2, qui est sujet à de nombreuses évolutions en 2023 et 2024) rendent certaines parties du fichier non fonctionnelles, ce qui nécessitera de corriger le code.
Pré-requis :
Chargement des packages et fonctions, chargement de données géographiques et des variables environnementales harmonisées
library(sf)
library(terra)
library(ggplot2)
library(scales)
library(egg)
library(virtualspecies)
library(blockCV)
library(biomod2)
library(dplyr)
library(tidyterra)
source("scripts/functions.R")
# Shapefile de la Corse
corse <- st_read("data/corse.gpkg")## Reading layer `corse' from data source
## `C:\R\Projects\SDMs_PNA_Corse\data\corse.gpkg' using driver `GPKG'
## Simple feature collection with 1 feature and 8 fields
## Geometry type: MULTIPOLYGON
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: 8.534717 ymin: 41.33323 xmax: 9.560364 ymax: 43.02755
## Geodetic CRS: WGS 84Chargement et préparation des données d’occurrence
## Reading layer `amphibien' from data source
## `C:\R\Projects\SDMs_PNA_Corse\data\donnees_brutes\taxa\amphibien.shp'
## using driver `ESRI Shapefile'
## Simple feature collection with 2223 features and 69 fields
## Geometry type: POINT
## Dimension: XY
## Bounding box: xmin: 8.644611 ymin: 41.52483 xmax: 9.439711 ymax: 43.00655
## Geodetic CRS: WGS 84# Simplification du nom d'espèce en binomial
amphib$species <- simplify_species_name(amphib$nom_valide)
# Dates d'échantillonnage
amphib$year <- as.numeric(strtrim(amphib$date_fin, 4))
amphib$month <- as.numeric(substr(amphib$date_fin, 6, 7))
# Visualisation de la temporalité des occurrences
ggplot(amphib) +
geom_boxplot(aes(x = species,
y = year))+
coord_flip() +
scale_y_continuous(breaks = breaks_pretty()) +
theme_minimal()
Filtre temporel
Il faut établir un filtre temporel pour éliminer les données
imprécises, sachant que l’objectif est de modéliser à une résolution
assez fine, de l’ordre de 1km. Le champ precision est peu
renseigné et donc peu utile ici, il nous faut donc poser une hypothèse
sur les données qui sont imprécises. On peut considérer que les GPS ont
commencé à être largement disponibles à partir de 1990, mais leur
utilisation ne s’est généralisée qu’à partir des années 2000, notamment
grâce à leur miniaturisation. Ainsi, on peut spéculer qu’avant les
années 2000, les données étaient moins précisés car possiblement
géolocalisées en utilisant des référentiels comme les lieu-dits ou les
communes, tandis qu’à partir des années 2000 la précision s’est
améliorée grâce à la géolocalisation par satellite.
Le nombre de données supprimées en fixant un seuil à l’année 2000 est relativement faible :
# Les données avant 2000 ne représentent qu'un petit % du jeu de données :
100 * length(which(amphib$year < 2000)) / nrow(amphib)## [1] 3.373819Les données post-2000 sont également plus complètes et homogènes en termes de couverture temporelle dans l’année :
ggplot(amphib) +
geom_boxplot(aes(x = species,
y = month)) +
facet_wrap(~year) +
coord_flip() +
scale_y_continuous(breaks = breaks_pretty()) +
theme_minimal()
L’emprise spatiale des données d’occurrence ne change pas de manière majeure avec ou sans les données pré-2000 :
p_amphib_all <- ggplot() +
geom_sf(data = corse) +
geom_sf(data = amphib, aes(col = year)) +
scale_color_continuous(type = "viridis") +
theme_minimal(base_size = 15) +
ggtitle("Toutes données\namphibiens")
p_amphib_post2000 <- ggplot() +
geom_sf(data = corse) +
geom_sf(data = amphib[amphib$year >= 2000, ], aes(col = year)) +
scale_color_continuous(type = "viridis") +
theme_minimal(base_size = 15) +
ggtitle("Données post-2000\namphibiens")
ggarrange(p_amphib_all,
p_amphib_post2000,
nrow = 1)
On pose donc l’hypothèse raisonnable qu’un filtre à 2000 va assurer une bonne précision dans la localisation des occurrences sans perdre d’information critique sur la répartition des espèces.
Rasterisation des occurrences
L’objectif ici est de ne garder qu’une occurrence par cellule à la résolution de nos variables environnementales afin d’éviter une forme extrême de pseudo-réplication.
# On rasterise les occurrences à la résolution de nos variables
# environnementales
amphib_r <- rasterize(amphib,
env_corse)
names(amphib_r) <- "amphib"
plot(amphib_r)
On va ensuite éliminer les occurrence qui sont dans des zones sans
valeurs de variables environnementales. Pour cela on va combiner les
variables environnementales avec les occurrences rasterisées dans un
data.frame, et supprimer les occurrences d’espèces qui
tombent sur des données environnementales manquantes
# On crée un stack avec nos occurrences rasterisées et les variables env
env_amphib <- c(env_corse,
amphib_r)
# On récupère les coordonnées XY de toutes les cellules, pour préparer nos
# données finales
coorXY <- xyFromCell(env_corse,
1:ncell(env_corse))
# On transforme le raster en data.frame
env_amphib_df <- values(env_amphib)
# On regarde le nombre d'occurrences pour lesquelles il y a des données
# manquantes :
length(which(is.na(env_amphib_df[, "bio1"]) &
!is.na(env_amphib_df[, "amphib"])))## [1] 1On va maintenant supprimer les cellules pour lesquelles on n’a pas de données environnementales. Pour cela on va utiliser la première variable environnementale ici, car les données manquantes sont toutes les mêmes entre toutes les variables environnementales (cf. script harmonisation des données).
# On filtre d'abord sur l'objet qui contient les coordonnées
coorXY <- coorXY[-which(is.na(env_amphib_df[, 1])), ]
# Et ensuite sur le tableau avec variables env et présences d'espèces
env_amphib_df <- env_amphib_df[-which(is.na(env_amphib_df[, 1])), ]
# Comparaison du nombre d'occurrences :
# Avant rasterisation
nrow(amphib)## [1] 2148# Après rasterisation et élimination des données env manquantes
length(which(env_amphib_df[, "amphib"] == 1))## [1] 493Il s’agit donc du nombre d’occurrences que l’on va pouvoir utiliser
pour calibrer nos modèles. On va maintenant formater ces occurrences en
combinant coordonnées et info sur l’occurrence dans un
data.frame pour préparer la calibration de nos modèles
P_points <- data.frame(
# D'abord on récupère les coordonnées XY qui correspondent à nos cellules de présences
coorXY[which(!is.na(env_amphib_df[, "amphib"])), ],
# Ensuite, on récupère la colonne qui indique présence pour chaque cellule
occurrence = env_amphib_df[which(!is.na(env_amphib_df[, "amphib"])),
"amphib"])
P_pointsGénération des points de background
La littérature statistique récente suggère que les meilleures pratiques consistent à générer un grand nombre de points de background (e.g., 10000) indépendamment de la localisation des points de présence (i.e., un point de background peut être localisé au même endroit qu’un point de présence). Cela permet d’assurer une bonne représentation de l’ensemble des conditions environnementales disponibles dans le modèle. Dans le cas de la Corse, le nombre de points de background sera limité par le nombre de pixels disponibles :
# Nous avons éliminé les données manquantes du tableau env_amphib_df
# Par conséquent, son nombre de lignes est égal au nombre total de pixels
# disponibles sur la Corse
nrow(env_amphib_df)## [1] 13620Ainsi, nous fixerons le nombre de background par défaut à 10000 ce qui sera suffisant pour une bonne calibration des modèles. Il n’est pas nécessaire de faire plusieurs répétitions, car le nombre de points de background est déjà suffisamment élevé, les résultats de calibration ne varieraient pas entre différentes répétitions.
Des tests préliminaires ont montré que la distance aux routes joue très fortement sur les résultats des modèles. Voici une illustration de la distribution des occurrences par rapport à la distance aux routes :
# Illustration de l'effet de la distance aux routes
dist_routes <- extract(env_corse[["distance_routes"]],
P_points[, c("x", "y")])
ggplot(dist_routes, aes(x = distance_routes)) +
geom_density()
La méthode la plus efficace pour gérer le biais d’échantillonnage dans les modèles consiste à intégrer directement le biais dans la génération des backgrounds ; ce qui est plus efficace que de l’inclure en variable explicative.
prob_distance_routes <- env_corse[["distance_routes"]]
# Utilisation d'une exponentielle inverse pour la probabilité d'échantillonnage
prob_distance_routes <-
exp(-(prob_distance_routes / global(prob_distance_routes,
"max", na.rm = T)[1, 1] + 1)^2)
# On réduit également le nombre de background pour avoir un effet du biais
background <- spatSample(prob_distance_routes,
method = "weights",
size = 5000,
replace = FALSE, # Pas de remise
na.rm = TRUE, # Pas dans les données manquantes
xy = TRUE, # L'output inclut les coords XY
values = FALSE) # L'output exclut les variables
# On ajoute les points de background aux données de présence
P_points <- rbind.data.frame(P_points,
data.frame(background,
occurrence = 0))Sélection des variables environnementales
Climat
La température – proxy de la disponibilité de l’énergie - régule et contraint les processus physiologiques fondamentaux des ectothermes, tels que l’action musculaire (e.g., l’activité locomotrice), les taux métaboliques, les taux de croissance, la différenciation, la gamétogenèse et les cycles de reproduction (Taylor et al., 2021). L’humidité de l’environnement - proxy de la disponibilité de l’eau - dicte le risque de mort par dessiccation d’un amphibien, et donc les schémas saisonniers et quotidiens des processus d’histoire de vie, tels que la dispersion et la reproduction (Taylor et al., 2021).
La littérature sur les trois amphibiens suggère qu’il existe des limites altitudinales minimales et maximales à leurs distributions. Ces limites reflètent probablement des conditions de température et d’humidité propres aux différents étages altitudinaux : une limite inférieure due aux périodes trop chaudes et trop arides, et une limite supérieure due aux périodes trop froides. Par conséquent nous utiliserons des variables reflétant les limites supérieurs et inférieures et avec une hétérogénéité limitée dans la saisonalité :
températures les plus chaudes (bio5) et les plus froides de l’année (bio6)
saisonalité des précipitations (bio15)
humidité relative minimale (cmi_min) et maximale (cmi_max).
Occupation du sol
Bien que les trois espèces cibles occupent des habitats divers, toutes sont inféodées aux milieux humides pour au moins un stade de développement. Il est ainsi attendu une relation forte et positive avec les milieux humides, de manière non-linéaire (il faut un minimum de milieux humides dans la maille pour assurer la présence des espèces). Les espèces du groupe pourraient préférer les milieux lentiques plutôt que lotiques (Trochet et al. 2020), mais cette préférence n’est pas bien établie, donc nous ne ferons pas cette distinction.
Les trois espèces sont également inféodées aux milieux forestiers, voire particulièrement aux ruisseaux de milieux forestiers (Goux 1955 ; Bosc et Destandau 2012 ; Bosc 2001 ; Bensetti et Gaudillat 2002, Trochet et al. 2020). Ainsi, il est attendu un effet positif des habitats forestiers sur la probablité d’observation de l’espèce. L’interaction ruisseau - forêts pourrait s’avérer être un facteur encore plus pertinent pour la probabilité d’observer ce groupe.
Noms des variables retenues :
présence des milieux humides (milieux_eaudouce)
milieux forestiers (forets)
Biais d’échantillonnage
La probabilité d’observer les espèces est souvent directement liée à l’accessibilité du milieu, qui est connue pour être fortement corrélée à la distance aux routes. Nous utiliserons donc la distance aux routes comme proxy du biais d’échantillonnage afin d’éviter que les modèles ne cherchent à expliquer l’accessibilité par les autres variables environnementales.
Noms des variables retenues :
- distance aux routes (distance_routes)
Variables anthropogéniques
Ces espèces ont été supposées vulnérables aux perturbartions anthropiques ; par conséquent il faudra explorer s’il existe un effet de variables associées aux perturbations : densité de population humaine, distance aux zones urbaines, milieux agricoles. Néanmoins, un tel effet ne doit pas être étudié si beaucoup de données d’occurrence anciennes (avant 2000) sont incluses, pour éviter une erreur d’attribution espèce - perturbation. Sachant que nous n’avons conservé que les données d’occurrence postérieures à 2000, nous pouvons tester cette hypothèse. Etant donné que plusieurs perturbations peuvent agir conjointement sur les amphibiens, utiliser une variable intégrant plusieurs perturbations potentielles comme la naturalité paraît être la démarche la plus appropriée, en supposant un effet positif de la naturalité sur la présence des amphibiens.
Nom des variables retenues :
- naturalité (naturalite)
Autres variables et commentaires
L’altitude est fréquemment suggérée comme facteur expliquant la distribution des amphibiens. Cependant, cette variable n’a pas d’effet directe sur leur biologie, c’est ce qu’on appelle une ‘variable distale’. Elle est plutôt corrélée à d’autres variables, qui elles jouent directement sur la biologie des amphibiens (appelées variables proximales). Ainsi, l’altitude ne sera pas pré-sélectionnée comme facteur explicatif pour les modèles d’habitat des amphibiens.
Constitution du jeu de variables finales pour les amphibiens
Préparation des rasters
Etude de la colinéarité
On étudie la colinéarité entre les variables avec le coefficient de corrélation de Spearman (car certaines variables, précipitations notamment, ne sont pas du tout distribuées normalement), en utilisant un seuil standard de 0.7.
var_groups <- removeCollinearity(env_amphib,
plot = TRUE,
multicollinearity.cutoff = 0.7,
method = "spearman")## - No multicollinearity detected in your data at threshold 0.7
Il n’y a pas d’effet de colinéarité importante chez les amphibiens. Les variables de distance aux routes et de naturalité semblent corrélées, mais pas suffisamment pour justifier d’éliminer l’une des deux. Une telle corrélation serait plus problématique en cas de projection hors de l’espace de calibration (i.e., projections futures ou projections dans d’autres zones géographiques), ce qui ne sera pas le cas ici.
Préparation de la stratégie de validation croisée des modèles
Nous allons utiliser une procédure de validation croisée par bloc ce qui permet de réduire l’autocorrélation spatiale entre jeu de données de calibration et jeu de validation.
Définition de la taille des blocs
Il faut étudier le degré d’autocorrélation spatiale dans les variables environnementales pour avoir une idée de la taille des blocs. La taille des blocs est un compromis entre la diminution de l’autocorrélation spatiale et les contraintes des données.
# Pour étudier la taille des blocs à viser, il faut d'abord projeter le raster
env_amphib_l93 <- project(env_amphib,
"EPSG:2154")
# Ensuite on étudie le range d'autocorrélation spatiale
AC_range <- cv_spatial_autocor(env_amphib_l93)##
|
| | 0%
|
|========= | 12%
|
|================== | 25%
|
|========================== | 38%
|
|=================================== | 50%
|
|============================================ | 62%
|
|==================================================== | 75%
|
|============================================================= | 88%
|
|======================================================================| 100%
On obtient un range médian qui est de 1.8753388^{4}, ce qui est satisfaisant ici pour réaliser une validation croisée par blocs : il y a beaucoup de blocs, ce qui signifie que la répartition des blocs en plis sera probablement bien équilibrée.
P_points_sf <- st_as_sf(P_points,
coords = c("x", "y"),
crs = "EPSG:4326")
plis_cv <- cv_spatial(x = P_points_sf,
column = "occurrence", # Nom de la colonne des occurrences
k = 5, # Nombre de plis (folds) pour la k-fold CV
size = AC_range$range, # Taille des blocs en metres
selection = "random", # Attribution des blocs aléatoire dans
# les plis
iteration = 50, # Nombre d'essais pour trouver des plis
# équilibrés
biomod2 = TRUE, # Formater les données pour biomod2
r = env_amphib, # Pour le fond de carte
progress = FALSE) ##
## train_0 train_1 test_0 test_1
## 1 4028 398 972 95
## 2 3990 407 1010 86
## 3 4099 377 901 116
## 4 4014 408 986 85
## 5 3869 382 1131 111
On voit que nos plis sont plutôt bien équilibrés, avec environ 400 présences en moyenne pour la calibration, et de l’ordre de 70 à 130 présences pour l’évaluation, ce qui est correct.
Dernière étape, biomod2 exige un format particulier pour les plis de validation croisée, donc on va préparer ce format ici :
Calibration des modèles
Tout d’abord on prépare les données pour biomod2.
coorxy <- P_points[, c("x", "y")]
occurrences <- P_points[, "occurrence"]
dir.create("models/amphibiens", recursive = T, showWarnings = FALSE)
run_data <- BIOMOD_FormatingData(
resp.name = "amphibiens", # Nom de l'espèce
resp.var = occurrences, # Présences + background
expl.var = env_amphib, # Variables environnementales prédictives
dir.name = "models", # Dossier dans lequel on va stocker les modèles
resp.xy = coorxy, # Coordonnées xy des présences et background
PA.strategy = NULL) # Pas de génération de points de background par biomod##
## -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= amphibiens Data Formating -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
##
## ! No data has been set aside for modeling evaluation
## ! No data has been set aside for modeling evaluation
## !!! Some data are located in the same raster cell.
## Please set `filter.raster = TRUE` if you want an automatic filtering.
## ! No data has been set aside for modeling evaluation
## -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= Done -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=Biomod nous indique deux choses : que nous n’avons pas de données indépendantes pour l’évaluation, ce qui est effectivement le cas à ce stade de l’étude. Par ailleurs, que plusieurs données peuvent être dans la même cellule, ce qui est également attendu car nous avons tiré aléatoirement nos background dans toute la zone d’étude et donc ils ont pu tomber dans les mêmes cellules que des points de présence. Pas d’inquiétudes, c’est ce que l’on avait prévu.
On va pouvoir désormais préparer la calibration des modèles, en les paramétrant de manière correcte. Ce qui est important de savoir ici c’est que nos modèles vont avoir deux grosses difficultés statistiques :
déséquilibre des classes : il y a au total 493 présences et 10000 backgrounds (qui seront considérés comme des valeurs de 0 par les modèles), ce qui crée un gros déséquilibre entre les 1 et les 0. C’est ce qu’on appelle le déséquilibre des classes
chevauchement des classes : il est probable que les présences et les backgrounds se chevauchent sur les gradients de variables environnementales (d’autant plus que nous pouvons avoir parfoit une présence et un background dans le même pixel), ce qui rend la distinction entre les 1 et les 0 difficile pour les modèles. C’est ce qu’on appelle le chevauchement des classes
La solution pour bien paramétrer les modèles face au déséquilibre et au chevauchement varie selon les modèles, mais le principe général est de réduire l’importance des backgrounds lors de la calibration par rapport au présence, afin de viser un ratio équilibre 50/50 entre importance des présences et importance des backgrounds. Par exemple, on va attribuer des poids aux présences et aux backgrounds de sorte que la somme du poids des présences et des backgrounds soit égale. Cependant, cette méthode fonctionne mal sur certains modèles comme le random forest, et il faut alors le paramétrer de manière plus fine avec un rééchantillonnage à 50/50 en interne.
Par ailleurs, il est important de noter que l’évaluation des modèles avec la validation croisée n’est pas un élément validant la robustesse du modèle. Elle est plutôt à considérer comme un élément qui élimine les mauvais modèles, mais elle ne constitute pas une preuve de robustesse quand elle est bonne, car elle est limitée à la fois par la nature des données (présence-seule, pas d’absences), et par la possibilité qu’il y ait des biais dans l’échantillonnage. Ainsi, il est difficile d’utiliser la validation croisée pour identifier les meilleurs modèles ; il vaut mieux donc se baser sur des paramètres établis pour être robustes en situation de présence-seule (e.g., Valavi et al. 2021).
Préparons donc la calibration de nos modèles :
calib_summary <-
summary(run_data, calib.lines = table_cv) %>%
filter(dataset == "calibration")
iwp <- (10^6)^(1 - occurrences)
RF_param_list <- NULL
GLM_param_list <- NULL
GBM_param_list <- NULL
XGBOOST_param_list <- NULL
XGBOOST_param_list <- NULL
GAM_param_list <- NULL
MARS_param_list <- NULL
XGBOOST_param_list <- NULL
for (cvrun in 1:nrow(calib_summary)) {
prNum <- calib_summary$Presences[cvrun]
bgNum <- calib_summary$True_Absences[cvrun]
wt <- ifelse(occurrences == 1, 1, prNum / bgNum)
RF_param_list[[paste0("_",
calib_summary$PA[[cvrun]],
"_",
calib_summary$run[[cvrun]])]] =
list(ntree = 1000,
sampsize = c("0" = prNum,
"1" = prNum),
replace = TRUE)
GLM_param_list[[paste0("_",
calib_summary$PA[[cvrun]],
"_",
calib_summary$run[[cvrun]])]] =
list(weights = wt)
GBM_param_list[[paste0("_",
calib_summary$PA[[cvrun]],
"_",
calib_summary$run[[cvrun]])]] =
list(interaction.depth = 5,
n.trees = 500,
shrinkage = 0.001,
bag.fraction = 0.75,
cv.folds = 5,
weights = wt)
GAM_param_list[[paste0("_",
calib_summary$PA[[cvrun]],
"_",
calib_summary$run[[cvrun]])]] <-
list(weights = wt,
method = "REML")
MARS_param_list[[paste0("_",
calib_summary$PA[[cvrun]],
"_",
calib_summary$run[[cvrun]])]] <-
list(weights = wt)
XGBOOST_param_list[[paste0("_",
calib_summary$PA[[cvrun]],
"_",
calib_summary$run[[cvrun]])]] <-
list(nrounds = 10000,
eta = 0.001,
max_depth = 5,
subsample = 0.75,
gamma = 0,
colsample_bytree = 0.8,
min_child_weight = 1,
weight = wt,
verbose = 0)
}
model_parameters <- bm_ModelingOptions(
data.type = "binary",
models = c("GLM", "GBM", "GAM.mgcv.gam", "MARS", "RF", "MAXNET", "XGBOOST"),
strategy = "user.defined",
user.base = "default",
user.val = list(
GLM.binary.stats.glm = GLM_param_list,
GBM.binary.gbm.gbm = GBM_param_list,
GAM.binary.mgcv.gam = GAM_param_list,
MARS.binary.earth.earth = MARS_param_list,
RF.binary.randomForest.randomForest = RF_param_list,
XGBOOST.binary.xgboost.xgboost = XGBOOST_param_list
),
bm.format = run_data,
calib.lines = table_cv
)##
## -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= Build Modeling Options -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
##
## > GLM options (datatype: binary , package: stats , function: glm )...
## > GBM options (datatype: binary , package: gbm , function: gbm )...
## > GAM options (datatype: binary , package: mgcv , function: gam )...
## > MARS options (datatype: binary , package: earth , function: earth )...
## > RF options (datatype: binary , package: randomForest , function: randomForest )...
## > MAXNET options (datatype: binary , package: maxnet , function: maxnet )...
## > XGBOOST options (datatype: binary , package: xgboost , function: xgboost )...
##
## -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= Done -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=model_runs <- BIOMOD_Modeling(
run_data,
modeling.id = "1", # ID de modélisation, on met 1 pour tous nos modèles ici
models = c("GLM", "GBM", "GAM", "MARS",
"RF", "MAXNET", "XGBOOST"),
OPT.strategy = "user.defined",
OPT.user = model_parameters, # Paramètres des modèles
CV.strategy = "user.defined", # Méthode de validation croisée
CV.user.table = table_cv, # Plis générés précéemment
CV.do.full.models = FALSE,
var.import = 10, # Nombre de répétitions d'importance des variables
metric.eval = "BOYCE",
do.progress = FALSE,
nb.cpu = 16 # Nombre de coeurs à utiliser pour la modélisation
# A ajuster selon votre ordinateur, ne pas en mettre trop !
)
saveRDS(model_runs, file = "models/amphibiens/model_runs.RDS")Evaluation des modèles
evals_boyce <- get_evaluations(model_runs)
ggplot(evals_boyce, aes(x = algo, y = validation)) +
geom_point(aes(col = run))
Importance des variables
varimp <- get_variables_importance(model_runs)
varimp$expl.var <- reorder(varimp$expl.var,
varimp$var.imp,
median,
na.rm = TRUE)
varimp %>%
group_by(expl.var) %>%
summarise(median = median(var.imp))ggplot(varimp) +
geom_boxplot(aes(x = expl.var, y = var.imp)) +
geom_jitter(aes(x = expl.var, y = var.imp, col = algo),
alpha = .3) +
coord_flip() +
theme_minimal()
Courbes de réponse
# Variables utilisées pour la calibration
cur_vars <- model_runs@expl.var.names
# Calcul des courbes de réponse
resp <- bm_PlotResponseCurves(bm.out = model_runs,
fixed.var = "mean",
data_species = occurrences,
do.plot = FALSE,
do.progress = FALSE)$tab## No id variables; using all as measure variablescolnames(resp) <- c("Index", "Variable", "Var.value", "Model", "Response")
for (model in c("GLM", "GBM", "GAM", "MARS", #
"RF", "MAXNET", "XGBOOST")) {
p <- ggplot(resp[grep(model, resp$Model), ], aes(x = Var.value, y = Response)) +
geom_line(alpha = 0.2, aes(group = Model)) +
stat_smooth() +
facet_wrap(~ Variable, scales = "free_x") +
theme_bw() +
ylim(0, 1.1) +
xlab("Variable value") +
ggtitle(model)
print(p)
}## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'
Cartes
# On ne va garder que les modèles qui ont un indice de Boyce suffisamment élevé
models_to_proj <- evals_boyce$full.name[which(evals_boyce$validation >= 0.8)]
projection_runs <- BIOMOD_Projection(
bm.mod = model_runs, # Modèles calibrés
proj.name = "corse", # Nom de la projection actuelle
new.env = env_amphib, # Données environnementales sur lesquelles on projette les modèles
models.chosen = models_to_proj, # Modèles à projeter
build.clamping.mask = TRUE, # Le clamping mask illustre les zones où les prédictions sont en dehors des valeurs
# utilisées lors de la calibration
nb.cpu = 4)
cartes_individuelles <- rast("models/amphibiens/proj_corse/proj_corse_amphibiens.tif")
# Rescaling des projections qui dépassent l'intervalle 0 - 1000
cartes_individuelles[cartes_individuelles < 0] <- 0
cartes_individuelles[cartes_individuelles > 1000] <- 1000
for(i in 1:ceiling(nlyr(cartes_individuelles) / 2)) {
plot(cartes_individuelles[[(i * 2 - 1):
min(nlyr(cartes_individuelles),
(i * 2))]],
col = viridis::inferno(12))
}
Carte finale
carte_finale <- mean(cartes_individuelles)
plot(carte_finale,
col = viridis::inferno(12))
points(y ~ x, data = P_points[which(P_points$occurrence == 1), ],
pch = 16, cex = .4,
col = "#21908CFF")
carte_incertitude <- app(cartes_individuelles, sd)
ggplot() +
geom_spatraster(data = carte_incertitude) +
scale_fill_continuous(type = "viridis") +
ggtitle("Incertitude\n(écart-type des probabilités)")
Carte de rendu, essai 1
favorabilite_presences <- extract(carte_finale,
P_points[which(P_points$occurrence == 1),
c("x", "y")],
ID = FALSE)
qt_favorabilite <- quantile(favorabilite_presences$mean, probs = c(.10, .25))
carte_indice <- carte_finale
carte_indice[carte_finale < qt_favorabilite["10%"]] <- 0
carte_indice[carte_finale >= qt_favorabilite["10%"] &
carte_finale < qt_favorabilite["25%"]] <- 1
carte_indice[carte_finale >= qt_favorabilite["25%"]] <- 2
carte_indice <- as.factor(carte_indice)
# Version sans incertitude
ggplot() +
geom_spatraster(data = carte_indice) +
scale_fill_manual(values = viridis::plasma(3),
name = paste0("Favorabilité\n(% du total d'occurrences\n",
"observé dans cette classe\n",
"de favorabilité)"),
labels = c("Faible ou méconnue (< 10%)",
"Intermédiaire (10-25%)",
"Elevée (75%)"),
na.translate = F) 
# Version avec incertitude super-imposée en nuances de gris transparent
df_incertitude <- as.data.frame(carte_incertitude / 1000,
xy = TRUE)
df_incertitude$sd_minmax <- df_incertitude$sd - min(df_incertitude$sd)
ggplot() +
geom_spatraster(data = carte_indice) +
geom_tile(data = df_incertitude,
aes(x = x, y = y, alpha = sd_minmax)) +
scale_fill_manual(values = viridis::plasma(3),
name = paste0("Favorabilité\n(% du total d'occurrences\n",
"observé dans cette classe\n",
"de favorabilité)"),
labels = c("Faible ou méconnue (< 10%)",
"Intermédiaire (10-25%)",
"Elevée (75%)"),
na.translate = F) +
scale_alpha_continuous(name = "Incertitude",
range = c(0, .75),
breaks = c(0, .1, .2),
labels = c("Très faible", "Faible", "Modérée"))
Carte de rendu, essai 2
# Exploration d'un indice de densité de présences par classe de favorabilité
fav <- values(carte_finale, data.frame = TRUE, na.rm = TRUE)
species_fav <- extract(carte_finale,
P_points[which(P_points$occurrence == 1),
c("x", "y")],
ID = FALSE)
step = 1
range = 50
res <- NULL
for (cur.int in seq(0, 950, by = step)) {
cur.int <- c(cur.int, cur.int + range)
nb_cells <- length(which(fav[, 1] > cur.int[1] & fav[, 1] <= cur.int[2]))
nb_occupied_cells <- length(which(species_fav[, 1] > cur.int[1] &
species_fav[, 1] <= cur.int[2]))
res <- rbind(res,
data.frame(low = cur.int[1],
high = cur.int[2],
nb_occupied_cells = nb_occupied_cells,
nb_cells = nb_cells,
ratio = nb_occupied_cells / nb_cells))
}
res$ratio_presences <- res$nb_occupied_cells / sum(res$nb_occupied_cells)
intermed_cutoff <- res[min(which(res$ratio > 0.05)), ]
high_cutoff <- res[min(which(res$ratio > 0.2)), ]
plot(res$ratio ~ res$high)
abline(v = intermed_cutoff$low)
abline(v = high_cutoff$low)
carte_indice <- carte_finale
carte_indice[carte_finale < intermed_cutoff$low] <- 0
carte_indice[carte_finale >= intermed_cutoff$low &
carte_finale < high_cutoff$low] <- 1
carte_indice[carte_finale >= high_cutoff$low] <- 2
carte_indice <- as.factor(carte_indice)
ggplot() +
geom_spatraster(data = carte_indice) +
scale_fill_manual(values = viridis::plasma(3),
name = "Favorabilité\n(% de cellules occupées)",
labels = c("Faible ou méconnue (<5%)",
"Intermédiaire (5-25%)",
"Elevée (>25%)"),
na.translate = F)