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#  以下の地図描画関数のデモンストレーション

#  paint_j_map  二次メッシュを値で色分けしてマッピングする関数
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#  渡すデータは、一列めが二次メッシュコード、２列めが値のデータフレーム
#  同梱の codes2.txt にある全メッシュでバックグラウンドを 描いたのち、
#  データがあるメッシュでは色を上書きする。
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#  plot_on_j_map 緯度・経度を指定して点をプロットする関数
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#  渡すデータは、一列めが緯度、二列めが経度のデータフレーム。
#  それぞれの値は度単位の小数点表示。
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#  オプション指定は、draw_j_map.R の、上記２関数の説明を参照のこと。
#  ※それ以外の内部用関数の説明を読む必要はない。
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#  本デモの実行に必要な環境・ファイル
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#  R の実行環境
#  map_demo.R    このファイル
#  draw_j_map.R  描画ライブラリ
#  mesh_lib.R    メッシュコードと緯度・経度の変換ライブラリ
#  color_grad.R  色勾配生成ライブラリ
#  codes2.txt    4473の二次メッシュコード
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#  デモ用データ
#  values01.txt   ある基準で評価したメッシュの値（メッシュコード、優先度）。
#                 1160 メッシュを含む。
#  sp_map.txt 生物の分布データ（緯度、経度、種のコード）
# n_species.txt 全二次メッシュのある生物群の種数データ（メッシュコード、種数）

#  clim_j.txt 全二次メッシュの気象・地形データ（メッシュコード、標高、気温、降水量、積雪、人工物比率）
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#      2011-02-25 by TAKENAKA, A.
# Rev. 2012-02-13 by TAKENAKA, A.

source('draw_j_map.R')  # ライブラリの読み込み

# 縦横を 1:1 の比率の描画デバイスを用意すると、図上の縦横がほぼ同じ縮尺になる
windows(width = 5, height = 5)

par(ask = T)  # 確認のため、一枚の描画ごとにストップ

##### デモ１ paint_j_map #####

# 地形・気象データ
d <- read.table('clim_j.txt', header = TRUE)
d.clim <- data.frame(cbind(d$mesh_code, d$mean_tmp)) # メッシュコードと平均気温

# すべてデフォルト設定で描画

 paint_j_map(d.clim)

# 前景・背景色パターンの指定(col.back) とタイトル指定
paint_j_map(d.clim, col.back = "black", title = "Mean temp")

# rev.scale を TRUE にして、色の順を逆にする。
paint_j_map(d.clim, col.back = "black", title = "Mean temp", rev.scale = TRUE)

# no.isl をTRUEにして、離島（南西諸島、小笠原）を描かない
paint_j_map(d.clim, col.back = "black", title = "Mean temp", no.isl = TRUE)



##### デモ２  paint_j_map  #####

d <- read.table('values01.txt', header = TRUE) # 一部のメッシュのデータのみを含むファイル
paint_j_map(d, col.back = "dark.blue", col.scale = "blue")

# データがないメッシュの色（col.blank)を指定。
# rgb に、赤成分、緑成分、青成分それぞれの強さを 0 から 1の間で指定するパラメータを渡す。

paint_j_map(d, col.back = "dark.blue", col.scale = "blue",  col.blank = rgb(0, 0.5, 0))


##### デモ３  paint_j_map  の続き：非負整数として扱う #####

d <- read.table('n_species.txt', header = TRUE)

# is.natural = TRUE を指定
paint_j_map(d, is.natural = TRUE, col.back = "black")

# 値が 0 のメッシュを除いて描画。(min.natural = "from.one")
paint_j_map(d, is.natural = TRUE, min.natural = "from.one", col.back = "black")

# 値が 0 のメッシュは単独で１クラス。(min.natural = "only.zero")
paint_j_map(d, is.natural = TRUE, min.natural = "only.zero", col.back = "black")


##### デモ４  plot_on_j_map #####

d.map <- read.table('sp_map.txt', header = TRUE)  # 種の分布データを読み込み

dd <- d.map[d.map$sp == 'sp-A',]   # 一種のデータを抽出
plot_on_j_map(dd, col = 1)

dd <- d.map[d.map$sp == 'sp-B',]    # 別種を抽出。
plot_on_j_map(dd, col = 4, overlay = TRUE)  # overlya を TRUEにして、同じグラフに重ねてプロット

dd <- d.map[d.map$sp == 'sp-C',]
plot_on_j_map(dd, col = 2, overlay = TRUE)  # 同じグラフに重ねてプロット



##### デモ４-２  draw_blank_map + plot_on_j_map #####

d.map <- read.table('sp_map.txt', header = TRUE)  # 種の分布データを読み込み

spp <- levels(d.map$sp) # 種を抽出
n.spp <- length(spp)

draw_blank_map() # 白地図を描く

for (i.sp in 1:n.spp) {  # 各種について
	dd <- d.map[d.map$sp == spp[i.sp], ]          # データを抽出
	plot_on_j_map(dd, col = i.sp, overlay = TRUE) # 上書きプロット
}

# 凡例を書き込む
legend("topleft", legend = spp, col = 1:n.spp, pch = 16, bty = "n", cex = 2)


##### デモ５  plot_on_j_map, by.code = TRUE #####

d.codes <- read.table('species01.txt')  # １種の分布データ（分布するメッシュのコード）を読み込み
plot_on_j_map(d.codes, by.code = TRUE, col = 2) # by.codeで、メッシュコードデータであることを明示


##### デモ６  paint_j_map と plot_on_j_map の合わせ技 #####

# 気象データで色分けした上に、分布データをプロット

d <- read.table('clim_j.txt', header = TRUE)        # 地形・気象データの読み込み
d.clim <- data.frame(cbind(d$mesh_code, d$mean_tmp)) # メッシュコードと平均気温
paint_j_map(d.clim, col.back = "black", col.scale = "blue")   # 青スケールで描画


d.map <- read.table('sp_map.txt', header = TRUE)  # 種の分布データを読み込み
dd <- d.map[d.map$sp == 'sp-B',]            # １種のデータを抽出
plot_on_j_map(dd, col = 2, overlay = TRUE)  # overlay を TRUEにして、同じグラフに重ねてプロット