【R】spocc

1. はじめに

spoccは、さまざま生物種のデータを柔軟に取得できるパッケージです。

2. インストール

CRANからインストールできます。

install.packages("spocc")

3. 使ってみる

以下のサイトのデータを扱えるようです。

1. Global Biodiversity Information Facility (GBIF)
2. iNaturalist
3. VertNet
4. Biodiversity Information Serving Our Nation (https://bison.usgs.gov/)
5. eBird
6. iDigBio
7. OBIS
8. Atlas of Living Australia

bisonのデータベースからアシボソハイタカ（Accipiter striatus)のデータを取得します。

library(spocc)

df <- occ(query = 'Accipiter striatus', from = 'bison')

> df
Searched: bison
Occurrences - Found: 1,209,119, Returned: 500
Search type: Scientific
  bison: Accipiter striatus (500)

df$bison

> df$bison
Species [Accipiter striatus (500)] 
First 10 rows of [Accipiter_striatus]

# A tibble: 500 x 36
   name  longitude latitude prov  date       providedScienti~
   <chr>     <dbl>    <dbl> <chr> <date>     <chr>           
 1 Acci~     -83.2     42.1 bison 2001-10-10 Accipiter stria~
 2 Acci~     -75.8     40.8 bison 1980-09-21 Accipiter stria~
 3 Acci~     -75.8     40.8 bison 1980-10-04 Accipiter stria~
 4 Acci~     -75.9     40.8 bison 1966-10-13 Accipiter stria~
 5 Acci~     -74.2     41.8 bison 1987-10-10 Accipiter stria~
 6 Acci~     -75.8     40.8 bison 1990-10-03 Accipiter stria~
 7 Acci~     -75.8     40.8 bison 1994-10-05 Accipiter stria~
 8 Acci~     -75.8     40.8 bison 1976-09-18 Accipiter stria~
 9 Acci~     -75.8     40.8 bison 1979-10-07 Accipiter stria~
10 Acci~     -75.8     40.8 bison 1980-10-01 Accipiter stria~
# ... with 490 more rows, and 30 more variables: year <int>,
#   countryCode <chr>, ambiguous <lgl>, latlon <chr>,
#   computedCountyFips <chr>, occurrenceID <chr>,
#   basisOfRecord <chr>, providedCommonName <chr>,
#   collectionID <chr>, ownerInstitutionCollectionCode <chr>,
#   institutionID <chr>, computedStateFips <chr>, license <chr>,
#   TSNs <chr>, providerID <int>, stateProvince <chr>,
#   higherGeographyID <chr>, geo <chr>, provider <chr>,
#   calculatedCounty <chr>, ITISscientificName <chr>,
#   pointPath <chr>, kingdom <chr>, calculatedState <chr>,
#   hierarchy_homonym_string <chr>, centroid <chr>,
#   ITIScommonName <chr>, resourceID <chr>, ITIStsn <chr>,
#   providedCounty <chr>

では、生息地を地図にプロットしてみます。

dat <- occ2df(df)


library(leaflet)

redLeafIcon <- makeIcon(
  iconUrl = "http://leafletjs.com/examples/custom-icons/leaf-red.png",
  iconWidth = 10, iconHeight = 20,
)

leaflet(dat) %>%
  addTiles() %>%
  addMarkers(dat$longitude, dat$latitude, popup = dat$date, icon = redLeafIcon)

4. さいごに

データを一括して取得して活用できるので、便利です。