Emissions - citepa

Data - Citepa

source("../../code/R-markdown/init_insee.R")

The following packages are a base install and will not be unloaded:


The following packages were not previously loaded:


Le chargement a nécessité le package : scales

Le chargement a nécessité le package : knitr

Le chargement a nécessité le package : kableExtra

Le chargement a nécessité le package : lubridate

Attachement du package : 'lubridate'

Les objets suivants sont masqués depuis 'package:base':

    date, intersect, setdiff, union

Le chargement a nécessité le package : viridis

Le chargement a nécessité le package : viridisLite

Attachement du package : 'viridis'

L'objet suivant est masqué depuis 'package:scales':

    viridis_pal

Le chargement a nécessité le package : ggrepel

Le chargement a nécessité le package : ggplot2

Le chargement a nécessité le package : DT

Le chargement a nécessité le package : insee

Le chargement a nécessité le package : broom

Le chargement a nécessité le package : tidyverse

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr   1.2.1     ✔ stringr 1.6.0
✔ forcats 1.0.1     ✔ tibble  3.3.1
✔ purrr   1.2.2     ✔ tidyr   1.3.2
✔ readr   2.2.0     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ readr::col_factor() masks scales::col_factor()
✖ purrr::discard()    masks scales::discard()
✖ dplyr::filter()     masks stats::filter()
✖ dplyr::group_rows() masks kableExtra::group_rows()
✖ dplyr::lag()        masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
Le chargement a nécessité le package : ggimage

Le chargement a nécessité le package : data.table


Attachement du package : 'data.table'


Les objets suivants sont masqués depuis 'package:dplyr':

    between, first, last


L'objet suivant est masqué depuis 'package:purrr':

    transpose


Les objets suivants sont masqués depuis 'package:lubridate':

    hour, isoweek, isoyear, mday, minute, month, quarter, second, wday,
    week, yday, year


L'objet suivant est masqué depuis 'package:base':

    %notin%


Le chargement a nécessité le package : ggpubr


Attachement du package : 'ggpubr'


L'objet suivant est masqué depuis 'package:ggimage':

    theme_transparent


Le chargement a nécessité le package : zoo


Attachement du package : 'zoo'


Les objets suivants sont masqués depuis 'package:data.table':

    yearmon, yearqtr


Les objets suivants sont masqués depuis 'package:base':

    as.Date, as.Date.numeric


Le chargement a nécessité le package : arrow


Attachement du package : 'arrow'


L'objet suivant est masqué depuis 'package:lubridate':

    duration


L'objet suivant est masqué depuis 'package:utils':

    timestamp

library(arrow)
# cd ~/iCloud/website/data; Rscript --vanilla _update_qmd_folder.R citepa only=emissions_2020.qmd
# sh ~/iCloud/website/website_short.sh
emissions <- read_parquet("emissions.parquet")
variable <- read_parquet("emissions_variable.parquet")
emissions_variable <- variable
emissions_manuf <- read_parquet("emissions_manuf.parquet")
variable <- read_parquet("emissions_manuf_variable.parquet")
emissions_manuf_variable <- variable

Valeur

emissions |>
  gather(variable, value, -date) |>
  left_join(emissions_variable, by = "variable") |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = value, color = Variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Emissions") +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 500, 20),
                labels = dollar_format(accuracy = 1, su = " Mt")) +
  #
  theme(legend.position = c(0.65, 0.9),
        legend.title = element_blank())

Log

New

emissions |>
  gather(variable, value, -date) |>
  left_join(emissions_variable, by = "variable") |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = value, color = Variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Emissions") +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 500, 20),
                labels = dollar_format(accuracy = 1, su = " Mt")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.4),
        legend.title = element_blank())

Base 100

emissions |>
  gather(variable, value, -date) |>
  left_join(emissions_variable, by = "variable") |>
  group_by(variable) |>
  mutate(value = 100*value/value[date == as.Date("1990-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = value, color = Variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Emissions (100 = 1990)") +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 500, 10)) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.25),
        legend.title = element_blank())

53 = 2030, 16 = 2050

Total

emissions |>
  gather(variable, value, -date) |>
  filter(variable == "manuf_construction") |>
  select(-variable) |>
  add_row(date = as.Date("2030-01-01"), value = 53) |>
  add_row(date = as.Date("2050-01-01"), value = 16) |>
  #mutate(value = 100*value/value[date == as.Date("1990-01-01")]) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = value)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Emissions dans l'industrie Manuf + Construction") +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 500, 10),
                labels = dollar_format(pre = "", su = " Mt", acc = 1)) +
  #
  theme(legend.position = c(0.25, 0.25),
        legend.title = element_blank()) +
  geom_point(aes(x = as.Date("2030-01-01"), y = 53)) +
  geom_point(aes(x = as.Date("2050-01-01"), y = 16))

Base-100

emissions |>
  gather(variable, value, -date) |>
  filter(variable == "manuf_construction") |>
  select(-variable) |>
  filter(date >= as.Date("2015-01-01"),
         date != as.Date("2020-01-01")) |>
  add_row(date = as.Date("2030-01-01"), value = 53) |>
  add_row(date = as.Date("2050-01-01"), value = 16) |>
  mutate(value = 100*value/value[date == as.Date("2015-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = value)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Emissions dans l'industrie Manuf + Construction") +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 500, 10),
                labels = dollar_format(pre = "", su = "", acc = 1)) +
  
  geom_point(aes(x = as.Date("2030-01-01"), y = 60.3)) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.25),
        legend.title = element_blank())

Industrie manuf.

Base 100

emissions_manuf |>
  gather(variable, value, -date) |>
  filter(variable != "total_manuf") |>
  left_join(emissions_manuf_variable, by = "variable") |>
  group_by(variable) |>
  mutate(value = 100*value/value[date == as.Date("1990-01-01")]) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = value, color = Variable)) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Emissions (100 = 1990)") +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 5) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 500, 10)) +
  scale_color_manual(values = viridis(10)[1:9]) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.3),
        legend.title = element_blank())

Info

Diminution

i_g("bib/citepa/2021_06_a09_secten1.png")