Traduit de https://github.com/hydrocodes/hydRopclim/blob/main/README.md
1. C'est quoi hydRopclim?
hydRopclim est un package sur R pour automatiser les calculs hydroclimatiques. hydRopclim vise à motiver l'utilisation de R dans le domaine hydroclimatologique. Certains résultats et interprétations nécessitent un avis supervisé avant de tirer des conclusions.
2. A quoi sert hydRopclim?
Six fonctions principales sont implémentées dans hydRopclim. Ses applications couvrent les sujets de l'hydroclimatologie déterministe et de l'hydrologie de bassin avec une approche sur les Andes péruviennes et le versant et la côte du Pacifique, mais elles peuvent être appliquées à tout contexte géographique similaire selon des critères hydrologiques critiques.
Les principales fonctions sont:
- pgridcorr(): Correction de la précipitation mensuelle par point de grille, par exemple, TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) (Condom, Rau & Espinoza, 2011) ou d'autres produits en grille basés sur une station in-situ.
- tgridcorr (): Correction de la température moyenne mensuelle par point de grille aux altitudes cibles, par exemple, NCEP NCAR ou d'autres produits de réanalyse basés sur une station in situ (Rau, Condom & Lavado, 2013).
- indexcorrl(): Estimation des indices hydroclimatiques saisonniers et de leurs corrélations glissantes, par exemple indice ENSO en fonction des précipitations (Bourrel, Rau, Labat et al, 2015). De plus, il contient 4 fonctions complémentaires.
- seasavg(), seasavg2() et seassum(): Calcul de l'indice vectoriel moyen saisonnier pour une saison de n-mois; moyenne saisonnière et somme des indices matriciels pour une saison de n-mois à partir de m-variables hydroclimatiques, respectivement.
- zscorem(): Transformation des m-variables hydroclimatiques mensuelles en m-indices zscores avec une base de 12 mois chacun.
- hydrocluster(): regroupement K-means d'une série temporelle hydroclimatique, par exemple, précipitation, écoulement; visualisation spatiale et évaluation par silhouettes (Rau, Bourrel, Labat et al, 2017).
- hydrochange(): analyse du changement hydroclimatique dans l'intervalle de temps annuel pour une base de données qui inclut la température moyenne. Estimation de l'évapotranspiration potentielle par la méthode d'Oudin, simulation de l'évapotranspiration réelle par le modèle Budyko-Zhang, quantification des impacts du climat et des activités humaines sur le changement de ruissellement et quantification de la sensibilité et de l'adaptation du bassin (Rau, Bourrel, Labat et al. , 2018).
- hydrochange2(): Analyse du changement hydroclimatique dans le pas de temps annuel pour une base de données qui inclut l'évapotranspiration potentielle. Simulation de l'évapotranspiration réelle à l'aide du modèle Budyko-Zhang, quantifiant les impacts du climat et des activités humaines sur l'évolution du ruissellement et quantifiant la sensibilité et l'adaptation du bassin (Rau, Bourrel, Labat et al, 2018).
- rindex(): Estimation d'un indice de ruissellement mensuel dans un bassin non gaugé à l'aide du modèle GR2M et des paramètres géomorphométriques (Rau, Bourrel, Labat et al, 2019).
3. Comment installer hydRopclim?
Le package hydRopclim doit être installé à partir du référentiel hydrocodes dans Github, en suivant les 2 étapes suivantes.
Étape 1: Dans RStudio, installez le package devtools à partir de CRAN
Étape 2: Dans la console RStudio ou dans votre script de travail, saisissez
devtools::install_github ("hydrocodes/hydRopclim")
Pendant l'installation, vérifiez la console R et ignorez les autres mises à jour avec une ligne vide ou en sélectionnant l'option "None".
C'est tout! Enfin, n'oubliez pas d'appeler le package dans votre script et si nécessaire d'installer et d'appeler d'autres packages requis dans certaines fonctions. Voici une liste des fonctions hydRopclim qui fonctionnent bien avec les packages suivants:
Pour indexcorrl(): reshape2, ggplot2, wesanderson, cowplot
Pour hydrocluster(): stats, cluster, sp, rgdal
Pour rindex(): ggplot2
Exemple: rindex () nécessite le package ggplot2 pour tracer la série chronologique de l'excédent et du déficit d'indice de ruissellement:
library(hydRopclim)
library(ggplot2)
rindex(data, a, l, p)
SVP, regardez le dossier "tutorial" dans le référentiel Github, qui contient d'exemples de lignes de codes "codelines.R" et plus de détails.
4. Crédits
hydRopclim a été développé par Pedro Rau. Pour tout problème ou suggestion écrivez à: pedro.rau.ing@gmail.com
hydRopclim ne serait pas possible sans l'exécution des logiciels et packages suivants: R (R Core Team, 2020), RStudio (RStudio Team, 2020), stats (R Core Team, 2020), cluster (Maechler et al, 2019), sp (Bivand et al, 2013), rgdal (Bivand et al, 2015), ggplot2 (Wickham, 2016), reshape2 (Wickham, 2007), wesanderson (Ram et al, 2018), cowplot (Wilke, 2020).
5. Versions
v 1.2 - 17 avril, 2021 (extension du format de dates)
v 1.1 - 11 fevrier, 2021 (améliorations de la fonction rindex)
v 1.0 - 30 janvier, 2021
6. Comment citer?
Rau P, Castillon F, Bourrel L. 2023. A tool in R for easy hydroclimatic calculations. Advances in Science, Technology and Innovation. https://doi.org/10.1007/978-3-031-43169-2_3
GitHub repository: https://github.com/hydrocodes/hydRopclim
7. Références
Bivand RS, Pebesma E, Gomez-Rubio V, 2015. Applied spatial data analysis with R, Second edition. Springer, NY. https://asdar-book.org/
Bivand RS, Keitt T, Rowlingson B, 2015. rgdal: Bindings for the Geospatial Data Abstraction Library. R package version 1.0–4. http://CRAN.R-project.org/package=rgdal
Bourrel L, Rau P, Dewitte B, Labat D, Lavado W, Coutaud A, Vera A, Alvarado A, Ordoñez J, 2015. Low-frequency modulation and trend of the relationship between precipitation and ENSO along the Northern to Center Peruvian Pacific coast. Hydrological Processes. 29(6):1252-1266. http://dx.doi.org/10.1002/hyp.10247
Condom T, Rau P, Espinoza JC, 2011. Correction of TRMM 3B43 monthly precipitation data over the mountainous areas of Peru during the period 1998-2007. Hydrological Processes. 25(12):1924-1933. http://dx.doi.org/10.1002/hyp.7949
Maechler, M., Rousseeuw, P., Struyf, A., Hubert, M., Hornik, K.(2019). cluster: Cluster Analysis Basics and Extensions. R package version 2.1.0. https://cran.r-project.org/web/packages/cluster/index.html
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Ram K, Wickham H , Richards C, Baggett A, 2018. A Wes Anderson Palette Generator. https://cran.r-project.org/web/packages/wesanderson/index.html
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Rau P, Bourrel L, Labat D, Melo P, Dewitte B, Frappart F, Lavado W, Felipe O, 2017. Regionalization of rainfall over the Peruvian Pacific slope and coast. International Journal of Climatology 37(1):143-158. http://dx.doi.org/10.1002/joc.4693
Rau P, Bourrel L, Labat D, Frappart F, Ruelland D, Lavado W, Dewitte B, Felipe O, 2018. Hydroclimatic change disparity of Peruvian Pacific drainage catchments. Theoretical and Applied Climatology. 134(1-2):139-153. http://dx.doi.org/10.1007/s00704-017-2263-x
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Wickham H, 2007. “Reshaping Data with the reshape Package.” Journal of Statistical Software, 21(12), 1–20. http://www.jstatsoft.org/v21/i12/
Wickham H, 2016. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. ISBN 978-3-319-24277-4, https://ggplot2.tidyverse.org
Wilke, 2020. cowplot: Streamlined Plot Theme and Plot Annotations for 'ggplot2'. https://cran.r-project.org/web/packages/cowplot/index.html
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