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#!/usr/bin/env python
"""
Simulador de crecimiento de rodales con distintos planes de manejo, crecimiento de acuerdo a modelos de crecimiento (tabla.csv)
Una ejecucion genera un lista de rodales (:dict) con sus manejos (:dict), biomasa, eventos, biomasa vendible y codigos de kitral fuel model
rodales = [ ...
{'rid': 9, # rodal id
'mid': 24, # model id
'edad_inicial': 17,
'edad_final': 27,
'ha': 14,
'manejos' : [ ...
{'rid': 9,
'cosecha': 18,
'raleo': 6,
'biomass': array([2593., 0., 54.7, 76.9, 118.8, 182.7, 270.2, 40., 46.7, 53.4]),
'edades': array([17, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]),
'eventos': ['', 'c', '', '', '', '', '', 'r', '', ''],
'vendible': array([0. , 2868.1, 0., 0., 0., 0., 0., 342.6, 0., 0.]),
'codigo_kitral': [24, 25, 19, 19, 19, 20, 20, 23, 23, 23]
}
]
}
]
Uso:
- crear/editar config.toml
- ejecutar en consola:
python simulator.py --help
python simulator.py other_config.toml
ipython simulator.py
Scripting/Interactive use:
$ ipython
In [1]: import simulator
In [2]: rodales = simulator.main(['-s'])
Funciones principales:
- generate: generar rodales con distintos planes de manejo (necesita config & models)
- get_models: leer modelos de crecimiento desde un archivo csv
- read_toml: leer configuración desde un archivo toml
- calc_biomass: calcular la biomasa para un model y una edad
- generar_codigo_kitral: generar un diccionario de códigos Kitral basado en la Especie, edad y condición
- write: escribir archivos de salida
- print_manejos_possibles: imprimir los manejos posibles
Funciones auxiliares (see auxiliary.py):
- plot_models: graficar modelos de crecimiento
- solve_numeric: resolver numericamente los zeros de cada ecuación de crecimiento
- solve_symbolic: resolver simbolicamente la ecuación de crecimiento, calcular los zeros
- append_zeros: agregar ceros a los modelos
Notice: Numpy is set to print only one decimal digit
"""
import sys
from itertools import product
from pathlib import Path
import numpy as np
np.set_printoptions(precision=1)
if "IPython" in sys.modules:
from IPython.display import display
else:
# Here be dragons
display = print
def get_models(filepath="tabla.csv"):
"""Read growth models from a csv file
Some handy introspections:
models.dtype.names
model.dtype.names
dict(zip(model.dtype.names,model))
id index from 0
models[ models['id'] == num ] == models[num]
models with raleo
models[ models['next'] !=-1 ]['id']
OJO -1 is assigned by default
"""
models = np.genfromtxt(
filepath,
delimiter=",",
names=True, # id,next,Especie,Zona,DensidadInicial,SiteIndex,Manejo,Condicion,α,β,γ
dtype=None,
encoding="utf-8",
)
return models
def calc_biomass(model: np.void, e: int) -> float:
"""calcular la biomasa para un model y una edad
Si la edad es menor que el zero del model, se redondea hacia arriba la edad donde es cero y
Se pondera linealmente
"""
if e < model["zero"]:
e_up = np.ceil(model["zero"])
return max(
e / e_up * (model["α"] * e_up ** model["β"] + model["γ"]),
0, # demuestre que siempre es positivo
)
else:
return max(model["α"] * e ** model["β"] + model["γ"], 0)
def generar_codigo_kitral(especie: str, edad: int, condicion: str) -> int:
"""Genera un diccionario de códigos Kitral basado en la Especie, edad y condición"""
if especie == "pino":
if edad <= 3:
value = 19
elif 3 < edad <= 11:
value = 23 if condicion == "con manejo" else 20
elif 11 < edad <= 17:
value = 24 if condicion == "con manejo" else 21
else:
value = 25 if condicion == "con manejo" else 22
elif especie == "eucalyptus": # Eucalyptus
if edad <= 3:
value = 26
elif 3 < edad <= 10:
value = 27
else:
value = 28
else:
print("error, especie desconocida")
return -9999
return value
def print_manejos_possibles(config):
"""Imprime todos los manejos posibles para los rodales"""
manejos_posibles = []
print("manejos posibles", end=": ")
for cosecha, raleo in product(np.arange(*config["pino"]["cosechas"]), np.arange(*config["pino"]["raleos"])):
if raleo > cosecha:
continue
print(f"(c{cosecha}, r{raleo})", end=", ")
manejos_posibles.append([int(raleo), int(cosecha)])
for cosecha in np.arange(*config["eucalyptus"]["cosechas"]):
print(f"(c{int(cosecha)}, r{-1})", end=", ")
manejos_posibles.append([-1, int(cosecha)])
for cosecha in np.arange(*config["pino"]["cosechas"]):
print(f"(c{cosecha}, r{-1})", end=", ")
manejos_posibles.append([-1, int(cosecha)])
for raleo in np.arange(*config["pino"]["raleos"]):
print(f"(c{-1}, r{raleo})", end=", ")
manejos_posibles.append([int(raleo), -1])
print()
return manejos_posibles
def read_toml(config_toml="config.toml"):
if sys.version_info >= (3, 11):
import tomllib
with open(config_toml, "rb") as f:
config = tomllib.load(f)
else:
import toml
config = toml.load(config_toml)
return config
def generate(config=read_toml(), models=get_models()):
"""Genera los rodales con las biomasas generadas por cada año, dependiendo de su manejo y edad de crecimiento, junto con la biomasa para vender y el codigo kitral"""
# 0 setup random number generator
if seed := config["random"].get("seed"):
rng = np.random.default_rng(seed)
else:
rng = np.random.default_rng()
# 1 generate rodales
rodales = []
exclude_ids = [22, 23, 26, 27, 30, 31]
# excluir los modelos ya raleados (no implementado que despues de la cosecha vuelvan a modelo sin raleo)
filtered_models = [m for m in models if m["id"] not in exclude_ids]
# itera = iter(range(config["rodales"]))
# r = next(itera)
for r in range(config["rodales"]):
model = rng.choice(filtered_models)
# model = rng.choice(models)
# print(model)
e0 = rng.integers(*config["random"]["edades"])
e1 = e0 + config["horizonte"]
edades = np.arange(e0, e1)
ha = rng.integers(*config["random"]["has"])
rodal = {
"rid": r,
"mid": model["id"],
"edad_inicial": e0,
"edad_final": e1,
"ha": ha,
}
rodales += [rodal]
display(rodal)
manejos = [
{
"rid": r,
"cosecha": -1,
"raleo": -1,
"biomass": ha * np.array([calc_biomass(model, e) for e in edades]),
"edades": edades,
"eventos": ["" for e in edades],
"vendible": [0 for e in edades],
"codigo_kitral": [generar_codigo_kitral(model["Especie"], e, "sin manejo") for e in edades],
}
]
# has cosecha if any of the proposed "cosechas" ranges are in the simulated "edades"
has_cosecha = any(np.isin(np.arange(*config[model["Especie"]]["cosechas"]), edades))
# can have raleo only if it's pino
if model["Especie"] == "pino":
if not has_cosecha:
# easy case
has_raleo = (model["next"] != -1) and any(np.isin(np.arange(*config["pino"]["raleos"]), edades))
else:
# adjust "edades" -> "edades_manejo", by periodically "cosecha" (to harvest) via modulus operator
# then check if raleo is in range
has_raleo = False
for cosecha in np.arange(*config["pino"]["cosechas"]):
edades_manejo = edades % cosecha
has_raleo = (model["next"] != -1) and any(
np.isin(np.arange(*config["pino"]["raleos"]), edades_manejo)
)
print(cosecha, np.arange(*config["pino"]["raleos"]), edades_manejo, has_raleo)
if has_raleo:
break
else:
has_raleo = False
print(f"{r=}, {has_cosecha=}, {has_raleo=}")
# 4 cases combinations of "has_cosecha" and "has_raleo"
# 1 no hacer nada
if not has_cosecha and not has_raleo:
# done in manejos definition
display(manejos)
# 2
elif has_cosecha and not has_raleo:
# iterb = iter(np.arange(*config[model["Especie"]]["cosechas"]))
# cosecha = next(iterb)
for cosecha in np.arange(*config[model["Especie"]]["cosechas"]):
if cosecha not in edades:
display(f"skipping: {e0=} !< {cosecha=} !< {e1=}")
continue
edades_manejo = edades % cosecha
manejo = {
"rid": r,
"cosecha": cosecha,
"raleo": -1,
"biomass": ha * np.array([calc_biomass(model, e) for e in edades_manejo]),
"edades": edades_manejo,
"eventos": ["c" if e == 0 else "" for e in edades_manejo],
"vendible": ha * np.array([calc_biomass(model, cosecha) if e == 0 else 0 for e in edades_manejo]),
"codigo_kitral": [
(
generar_codigo_kitral(model["Especie"], cosecha, "sin manejo")
if e == 0
else generar_codigo_kitral(model["Especie"], e, "sin manejo")
)
for e in edades_manejo
],
}
manejos += [manejo]
display(manejo)
# 3
elif not has_cosecha and has_raleo:
# iterc = iter(np.arange(*config[model["Especie"]]["raleos"]))
# raleo = next(iterc)
for raleo in np.arange(*config[model["Especie"]]["raleos"]):
if raleo not in edades:
display(f"skipping: {e0=} !< {raleo=} !< {e1=}")
continue
manejo = {
"rid": r,
"cosecha": -1,
"raleo": raleo,
"biomass": ha
* np.array(
[
calc_biomass(model, e) if e <= raleo else calc_biomass(models[model["next"]], e)
for e in edades
]
),
"edades": edades,
"eventos": ["r" if e == raleo else "" for e in edades],
"vendible": ha
* np.array(
[
(
(calc_biomass(model, raleo) - calc_biomass(models[model["next"]], raleo))
if e == raleo
else 0
)
for e in edades
]
),
"codigo_kitral": [
(
generar_codigo_kitral(model["Especie"], e, "sin manejo")
if e < raleo
else generar_codigo_kitral(model["Especie"], e, "con manejo")
)
for e in edades
],
}
manejos += [manejo]
display(manejo)
# 4
else: # has cosecha and raleo, se asume que se raleo antes del periodo 0 en calc_biomass
# iterd = iter(
# product(
# np.arange(*config[model["Especie"]]["cosechas"]), np.arange(*config[model["Especie"]]["raleos"])
# )
# )
# cosecha, raleo = next(iterd)
for cosecha, raleo in product(
np.arange(*config[model["Especie"]]["cosechas"]), np.arange(*config[model["Especie"]]["raleos"])
):
edades_manejo = edades % cosecha
if (raleo >= cosecha) or (cosecha not in edades) or (raleo not in edades_manejo):
# display(f"skipping: {min(edades_manejo)=} {max(edades_manejo)=} !< {raleo=} !< {cosecha=} !< {e1=}")
continue
else:
# display(f"NO skipping: {min(edades_manejo)=} {max(edades_manejo)=} !< {raleo=} !< {cosecha=} !< {e1=}")
pass
mods = [model["id"] if e < raleo else model["next"] for e in edades_manejo]
display(f"{mods=}")
eventos = []
vendible = []
for e in edades_manejo:
if e == raleo:
eventos += ["r"]
vendible += [(calc_biomass(model, raleo) - calc_biomass(models[model["next"]], raleo))]
elif e == 0:
eventos += ["c"]
vendible += [calc_biomass(models[model["next"]], cosecha)]
else:
eventos += [""]
vendible += [0]
manejo = {
"rid": r,
"cosecha": cosecha,
"raleo": raleo,
"biomass": ha
* np.array([0 if e == 0 else calc_biomass(models[m], e) for m, e in zip(mods, edades_manejo)]),
"edades": edades_manejo,
"eventos": eventos,
"vendible": ha * np.array(vendible),
"codigo_kitral": [
(
generar_codigo_kitral(model["Especie"], e, "con manejo")
if e >= raleo
else (
generar_codigo_kitral(model["Especie"], cosecha, "con manejo")
if e == 0
else generar_codigo_kitral(model["Especie"], e, "sin manejo")
)
)
for e in edades_manejo
],
}
manejos += [manejo]
display(manejo)
rodal["manejos"] = manejos
display(manejos)
display(rodales)
return rodales
def write(rodales):
"""Crea los csv de salida, con la biomasa, eventos, biomasa vendible y codigos de kitral"""
bm = np.array([manejo["biomass"] for rodal in rodales for manejo in rodal["manejos"]])
ev = np.array([manejo["eventos"] for rodal in rodales for manejo in rodal["manejos"]])
vd = np.array([manejo["vendible"] for rodal in rodales for manejo in rodal["manejos"]])
kt = np.array([manejo["codigo_kitral"] for rodal in rodales for manejo in rodal["manejos"]])
names = ",".join(
[f"R{rodal['rid']}_c{manejo['cosecha']}_r{manejo['raleo']}" for rodal in rodales for manejo in rodal["manejos"]]
)
names = names.replace("_r-1", "").replace("_c-1", "")
np.savetxt("biomass.csv", bm.T, delimiter=",", header=names, comments="")
np.savetxt("events.csv", ev.T, delimiter=",", header=names, comments="", fmt="%s")
np.savetxt("vendible.csv", vd.T, delimiter=",", header=names, comments="")
np.savetxt("codigo_kitral.csv", kt.T, delimiter=",", header=names, comments="", fmt="%s")
bos_names = ["rid", "mid", "edad_inicial", "ha"] # aprender hacer formato decente
bos = np.array([tuple(r[k] for k in bos_names) for r in rodales])
np.savetxt("bosque.csv", bos, delimiter=",", header=",".join(bos_names), comments="", fmt="%d")
def arg_parser(argv=None):
"""Parse command line arguments."""
from argparse import ArgumentDefaultsHelpFormatter, ArgumentParser
parser = ArgumentParser(
description=__doc__,
formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter,
epilog="More at https://fire2a.github.io/fire2a-lib",
)
parser.add_argument(
"config_file",
nargs="?",
type=Path,
help="Configuration of simulation parameters file",
default="config.toml",
)
parser.add_argument(
"-m",
"--models_table",
type=Path,
help="Table of growth models.csv",
default="tabla.csv",
)
parser.add_argument(
"-nw",
"--no_write",
action="store_true",
help="Do not write output files (see write method)",
default=False,
)
parser.add_argument(
"-s",
"--script",
action="store_true",
help="Run in script mode, returning the rodales object. Example: import simulator; rodales = simulator.main(['-s','-nw'])",
default=False,
)
args = parser.parse_args(argv)
if Path(args.config_file).is_file() is False:
parser.error(f"File {args.config_file} not found")
if Path(args.models_table).is_file() is False:
parser.error(f"File {args.models_table} not found")
return args
def main(argv=None):
"""Main entry point for command line usage.
args = arg_parser(["config.toml", "-m", "tabla.csv"])
args = arg_parser(None)
"""
if argv is sys.argv:
argv = sys.argv[1:]
args = arg_parser(argv)
print("Parsed arguments", args)
# 1 read config.toml
config = read_toml(args.config_file)
# 2 read models
models = get_models(args.models_table)
# 3 generate rodales
rodales = generate(config, models)
# 4 write output files
if not args.no_write:
write(rodales)
# 5 return rodales if scripting
if args.script:
return rodales
return 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main(sys.argv))