package braidHymo (fr)

library(braidHymo)
library(dplyr)

Format des données

Un (1 x rivdata) ou deux types de données (n x rivdata + rivers) sont utilisés par ce package:

Fichiers rivdata

Il y a autant de fichiers de type rivdata que de rivières considérées dans l’analyse.

Un fichier rivdata correspond à:

  • 1 ligne par point d’échantillonnage avec mesure d’altitude
  • plusieurs colonnes, parmi lesquelles 2 sont non-optionnelles et devraient correspondre à:
    • un identifiant de section transverse pour chaque point d’échantillonnage (nommé, par défaut, ID)
    • une mesure d’altitude pour ce point (nommé, par défaut, RASTERVALU)

Fichier rivers (optionnel)

Pour calculer les indices sur plusieurs rivières, il est souhaitable de fournir une table rivers contenant diverses informations à propos de ces rivières.

Cette table devrait comprendre:

  • n lignes (autant qu’il y a de fichiers rivdata)
  • plusieurs colonnes, parmi lesquelles 3 sont non-optionnelles et devraient correspondre à:
    • la taille du bassin versant en km² (nommée, par défaut, area)
    • l’espace séparant les points sur les transects en m (nommé, par défaut, points_space)
    • le chemin vers le fichier rivdata (nommé, par défaut, filepath)

Les autres colonnes peuvent faire référence par exemple au nom de la rivière, à l’année d’échantillonnage, etc.

rivers=readr::read_csv("../data-raw/rivers.csv") %>%
    mutate(filepath=paste0("../data-raw/",filepath)) %>% 
    mutate(year=as.factor(year))
#> Rows: 2 Columns: 6
#> ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
#> Delimiter: ","
#> chr (3): river, reach, filepath
#> dbl (3): year, area, points_space
#> 
#> ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
#> ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

# Montre le tableau resultant:
rivers
#> # A tibble: 2 × 6
#>   river   reach     year   area points_space filepath                           
#>   <chr>   <chr>     <fct> <dbl>        <dbl> <chr>                              
#> 1 Drac    Chabottes 2018    253            1 ../data-raw/Drac_Chabottes_2018.txt
#> 2 Durance Brillanne 2017   7850            1 ../data-raw/Durance_Brillanne_2017…

Une seule rivière: utiliser braidHymo_one()

En premier lieu, lire et nettoyer les données rivdata avec braidHymo_read() 

data_Drac=braidHymo_read("../data-raw/Drac_Chabottes_2018.txt") 

# Montre les premières lignes de la table:
head(data_Drac)
#> # A tibble: 6 × 2
#>   ID_XS     Z
#>   <int> <dbl>
#> 1   232 1030.
#> 2   231 1030.
#> 3   231 1030.
#> 4   231 1030.
#> 5   231 1030.
#> 6   231 1030.

Puis calculer les indices pour cette rivière avec braidHymo_one(): 

result_Drac=braidHymo_one(data_Drac,
                          area=253,
                          points_space=1)
#> Warning in braidHymo_one(data_Drac, area = 253, points_space = 1): The cross-
#> sections with ID 232 contain only one measure.

# Montre les premières lignes de la table:
head(result_Drac)
#> # A tibble: 6 × 6
#>   Nb_mean_meas XS_onlyone variable type  stat    value
#>          <dbl>      <dbl> <chr>    <chr> <chr>   <dbl>
#> 1         109.      0.431 BRI_mean BRI*  mean  0.00347
#> 2         109.      0.431 BRI_SD   BRI*  SD    0.00187
#> 3         109.      0.431 BRI_min  BRI*  min   0.00114
#> 4         109.      0.431 BRI_max  BRI*  max   0.0136 
#> 5         109.      0.431 W_mean   W*    mean  9.50   
#> 6         109.      0.431 W_SD     W*    SD    2.71

Plusieurs rivières: utiliser braidHymo()

Ici, on généralise le processus à 2 rivières.

La fonction braidHymo() récupère toute les informations nécessaires à propos des rivières (et notamment le chemin vers les fichiers rivdata) depuis la table rivers

result=braidHymo(rivers)
#> Warning in .f(rivdata = .l[[1L]][[i]], area = .l[[2L]][[i]], points_space
#> = .l[[3L]][[i]], : The cross-sections with ID 232 contain only one measure.

# Montre les premières lignes de la table
head(result)
#> # A tibble: 6 × 12
#>   river reach year   area points_space filepath Nb_mean_meas XS_onlyone variable
#>   <chr> <chr> <fct> <dbl>        <dbl> <chr>           <dbl>      <dbl> <chr>   
#> 1 Drac  Chab… 2018    253            1 ../data…         109.      0.431 BRI_mean
#> 2 Drac  Chab… 2018    253            1 ../data…         109.      0.431 BRI_SD  
#> 3 Drac  Chab… 2018    253            1 ../data…         109.      0.431 BRI_min 
#> 4 Drac  Chab… 2018    253            1 ../data…         109.      0.431 BRI_max 
#> 5 Drac  Chab… 2018    253            1 ../data…         109.      0.431 W_mean  
#> 6 Drac  Chab… 2018    253            1 ../data…         109.      0.431 W_SD    
#> # … with 3 more variables: type <chr>, stat <chr>, value <dbl>

On peut alors comparer graphiquement les résultats des différentes rivières en utilisant la fonction braidHymo_plot():

braidHymo_plot(result,index="BRI*", position=year, color=river)

braidHymo_plot(result,index="W*", position=year, color=river)

References

When using this package, please refer to Devreux et al. (2021).

Devreux, Lise, Lise Vaudor, Sandrine Lallias-Tacon, Barbara Belletti, Mathieu Cassel, Frédéric Liébault, and Margot Chapuis. 2021. braidHymo: Morphometric indices for braided rivers. (version v1.0.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5796184.
Liébault, F., S. Lallias‐Tacon, M. Cassel, and N. Talaska. 2013. “Long Profile Responses of Alpine Braided Rivers in SE France.” River Research and Applications 29 (10): 1253–66. https://doi.org/10.1002/rra.2615.
Piégay, Hervé, Adrien Alber, Louise Slater, and Laurent Bourdin. 2009. “Census and Typology of Braided Rivers in the French Alps.” Aquatic Sciences 71 (3): 371–88. https://doi.org/10.1007/s00027-009-9220-4.
Terrier, Benoît, Hervé Piégay, Frédéric Liébault, Simon Dufour, Barbara Belletti, Yves-François Le Lay, Pierre Marmonier, et al. 2019. “Les Rivières En Tresses - Eléments de Connaissance.” Guide. Agence de l’eau Rhône Méditerranée Corse.