Species accumulation

Voorbereiden data

library(tidyverse)
library(glue)
library(readxl)
library(twn)
library(vegan)
library(HHSKwkl) # https://github.com/HHSK-wkl/HHSKwkl
# library(openxlsx)
# library(sf)
# library(leaflet)

theme_set(HHSKwkl::hhskthema())

data <- read_excel("data/Ecologie_tot_2024.xlsx") 
meetpunten <- read_excel("data/Macrofyten_Hackathon_update25_06.xlsx", sheet = "Meetpunt_informatie") %>% 
  rename_all(str_to_lower) %>% 
  rename(mp = meetobject, mpomsch = naam)
planten_info <- read_excel("data/planten_info.xlsx") %>% select(naam, aquatisch, bedekkingslaag)

brondata <- 
  data %>%   
  select(mp = MeetObject, 
         datum = MetingDatumTijd, 
         naam = Parameter, 
         ) %>% 
  mutate(jaar = year(datum),
         maand = month(datum)) %>% 
  distinct() %>% 
  left_join(planten_info) %>% 
  left_join(meetpunten, by = join_by(mp)) %>% 
  mutate(naam = increase_taxonlevel(naam, "Species")) %>% 
  distinct() %>% 
  filter(twn_taxonlevel(naam) <= "Genus")

Per meetnet

Data omzetten voor Species Accumulation

Selectie van alleen aquatische soorten

input_specaccum <- 
  brondata %>% 
  filter(!is.na(meetnet)) %>% 
  mutate(naam = str_replace(naam, " ", "_"),
         waarde = 1) %>%
  # filter(aquatisch != "niet_aquatisch") %>% 
  filter(aquatisch == "aquatisch") %>%
  select(-aquatisch, -bedekkingslaag) %>%
  pivot_wider(names_from = naam, values_from = waarde, values_fill = 0) %>% 
  group_by(mp, jaar) %>% 
  filter(case_when(
    n() == 1 ~ TRUE,
    maand == 6 ~ TRUE,
    !any(maand == 6) & maand == 7 ~ TRUE,
    !any(maand == 6) & !any(maand == 7) & maand == 8 ~ TRUE,
    !any(maand == 6) & !any(maand == 7) & !any(maand == 8) & maand == 5 ~ TRUE,
    .default = FALSE
  )) %>% 
  ungroup() 

Uitvoeren Species Accumulation

accum_output <- 
  input_specaccum %>% 
  filter(case_when(
    meetnet == "EBEO_H&W" & jaar %% 3 == 0 ~ TRUE,
    meetnet == "EBEO_MD" & jaar %% 3 == 1 ~ TRUE,
    meetnet == "EBEO_Oost" & jaar %% 3 == 2 ~ TRUE,
    .default = FALSE
  )) %>% 
  
  group_by(jaar, meetnet) %>% 
  select(-(mp:gebied_type)) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(accum = map(data, specaccum),
         richness = map(accum, "richness")) %>%
  unnest(richness) %>%
  mutate(nr = row_number()) %>% 
  ungroup()

Figuren maken

for (meetnet_filter in unique(accum_output$meetnet)) {
# meetnet_filter = "EBEO_H&W"

accum_output2 <- accum_output %>% rename(jaar2 = jaar) %>% filter(meetnet == meetnet_filter)

plot_accum <-
  accum_output %>% 
  filter(meetnet == meetnet_filter) %>% 
  ggplot() + 
  geom_line(aes(nr, richness, group = jaar2), colour = "grey60", alpha = 0.6, data = accum_output2) + 
  geom_line(aes(nr, richness), colour = blauw, size = 1.5) + 
  # geom_point(aes(nr, richness), colour = blauw, size = 2) + 
  facet_wrap(vars(jaar), scales = "free_x", ncol = 1) + 
  scale_y_continuous(expand = expansion(c(0, 0.05)), limits = c(0, NA)) + 
  scale_x_continuous(labels = scales::label_number(accuracy = 1), breaks = scales::breaks_pretty(3)) +
  labs(title = "Accumulatie van plantensoorten",
       subtitle = meetnet_filter,
       y = "Aantal soorten",
       x = "Aantal monsters",
       caption = "De lijn geeft aan hoeveel verschillende soorten worden gevonden in een bepaald aantal monsters.
       Hoe hoger de lijn hoe groter de biodiversiteit.
       De grijze lijnen geven de andere jaren weer.")  

print(plot_accum)
}

Per type landgebruik

accum_output <- 
  input_specaccum %>% 
  # filter(case_when(
  #   meetnet == "EBEO_H&W" & jaar %% 3 == 0 ~ TRUE,
  #   meetnet == "EBEO_MD" & jaar %% 3 == 1 ~ TRUE,
  #   meetnet == "EBEO_Oost" & jaar %% 3 == 2 ~ TRUE,
  #   .default = FALSE
  # )) %>% 
  mutate(jaar = cut(jaar, c(2012.5, 2015.5, 2018.5, 2021.5, 2024.5), labels = c("2013-2015", "2016-2018", "2019-2021", "2022-2024"))) %>% 
  group_by(jaar, landgebruik) %>% 
  select(-(mp:gebied_type)) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(accum = map(data, specaccum),
         richness = map(accum, "richness")) %>%
  unnest(richness) %>%
  mutate(nr = row_number()) %>% 
  ungroup()


for (landgebruik_filter in unique(accum_output$landgebruik)) {

accum_output2 <- accum_output %>% rename(jaar2 = jaar) %>% filter(landgebruik == landgebruik_filter)

plot_accum <-
  accum_output %>% 
  filter(landgebruik == landgebruik_filter) %>% 
  ggplot() + 
  geom_line(aes(nr, richness, group = jaar2), colour = "grey60", alpha = 0.6, data = accum_output2) + 
  geom_line(aes(nr, richness), colour = blauw, size = 1.5) + 
  # geom_point(aes(nr, richness), colour = blauw, size = 2) + 
  facet_wrap(vars(jaar), scales = "free_x", ncol = 1) + 
  scale_y_continuous(expand = expansion(c(0, 0.05)), limits = c(0, NA)) + 
  scale_x_continuous(labels = scales::label_number(accuracy = 1), breaks = scales::breaks_pretty(3)) +
  labs(title = "Accumulatie van plantensoorten",
       subtitle = landgebruik_filter,
       y = "Aantal soorten",
       x = "Aantal monsters",
       caption = "De lijn geeft aan hoeveel verschillende soorten worden gevonden in een bepaald aantal monsters.
       Hoe hoger de lijn hoe groter de biodiversiteit.
       De grijze lijnen geven de andere jaren weer.")  

print(plot_accum)
}

Alle gebieden per 3 jaar

accum_output <- 
  input_specaccum %>% 
  # filter(case_when(
  #   meetnet == "EBEO_H&W" & jaar %% 3 == 0 ~ TRUE,
  #   meetnet == "EBEO_MD" & jaar %% 3 == 1 ~ TRUE,
  #   meetnet == "EBEO_Oost" & jaar %% 3 == 2 ~ TRUE,
  #   .default = FALSE
  # )) %>% 
  mutate(jaar = cut(jaar, c(2012.5, 2015.5, 2018.5, 2021.5, 2024.5), labels = c("2013-2015", "2016-2018", "2019-2021", "2022-2024"))) %>% 
  group_by(jaar) %>% 
  select(-(mp:gebied_type)) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(accum = map(data, specaccum),
         richness = map(accum, "richness")) %>%
  unnest(richness) %>%
  mutate(nr = row_number()) %>% 
  ungroup()



accum_output2 <- accum_output %>% rename(jaar2 = jaar)  

plot_accum <-
  accum_output %>% 
  ggplot() + 
  geom_line(aes(nr, richness, group = jaar2), colour = "grey60", alpha = 0.6, data = accum_output2) + 
  geom_line(aes(nr, richness), colour = blauw, size = 1.5) + 
  # geom_point(aes(nr, richness), colour = blauw, size = 2) + 
  facet_wrap(vars(jaar), scales = "free_x", ncol = 1) + 
  scale_y_continuous(expand = expansion(c(0, 0.05)), limits = c(0, NA)) + 
  scale_x_continuous(labels = scales::label_number(accuracy = 1), breaks = scales::breaks_pretty(3)) +
  labs(title = "Accumulatie van plantensoorten",
       y = "Aantal soorten",
       x = "Aantal monsters",
       caption = "De lijn geeft aan hoeveel verschillende soorten worden gevonden in een bepaald aantal monsters.
       Hoe hoger de lijn hoe groter de biodiversiteit.
       De grijze lijnen geven de andere jaren weer.")  

print(plot_accum)

}