Pollution

COP26

Tue, Nov 2, 2021 - 900 Words

Source des données

J’ai récupéré les données du site wri.org, qui est l’organisme qui collecte et produit les statistiques pour le climat.

Ils ont un outils pas mal foutu du tout, par contre il y a des comparaisons qu’on ne peut pas faire , comme comparer des groupes de pays .

J’ai donc choisi, les gaz à effet de serre, sur plusieurs groupes de pays différents.

Représentativité et géopolitique

Attention: Certains pays sont membres de plusieurs groupes.

Emissions de PM10 et PM25 du Royaume Uni

Sat, Oct 23, 2021 - 700 Words

Total période 1970 à 2019

PM10

library(readr)
PM10_PM25_Time_Series <- read_csv("PM10_PM25_Time_Series.csv")

## Rows: 60 Columns: 4
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## dbl (4): year, pm10, pm25, ceiling2020
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

library(ggplot2)
ggplot(PM10_PM25_Time_Series, aes(year,pm10)) +
  geom_line(aes(color=pm10)) +
   labs(title = "Emission de particules fines (PM10) de 1970 à 2019 au Royaume Uni",
        caption = "Source: Gouvernement du Royaume Uni",
         x = "Années",
         y = "Emissions PM10 ",
         colour = "PM10",
     )

## Warning: Removed 10 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).

PM25

library(readr)
PM10_PM25_Time_Series <- read_csv("PM10_PM25_Time_Series.csv")

## Rows: 60 Columns: 4
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## dbl (4): year, pm10, pm25, ceiling2020
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

library(ggplot2)
ggplot(PM10_PM25_Time_Series, aes(year,pm25)) +
  geom_line(aes(color=pm25)) +
  labs(title = "Emission de particules fines (PM25) de 1970 à 2019 au Royaume Uni",
        caption = "Source: Gouvernement du Royaume Uni",
         x = "Années",
         y = "Emissions PM25 ",
         colour = "PM25",
     ) 

## Warning: Removed 10 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).

1990, 2005, 2018, 2019

PM25

library(readr)
uk_PM2_5_sector <- read_csv("uk_PM2_5_sector.csv")

## Rows: 24 Columns: 4
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (2): Sector, ver
## dbl (2): Year, Emissions
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

library(ggplot2)
ggplot(uk_PM2_5_sector, aes(Year,Emissions)) +
  geom_point(aes(color=Sector, shape=Sector)) +
  geom_line(aes(color=Sector)) +
  labs(title = "Emission de particules fines (PM25) par secteur du Royaume Uni",
        caption = "Source: Gouvernement du Royaume Uni",
         x = "Années",
         y = "Emissions",
         colour = "Secteur",
         shape = "Secteur"
     )

PM10

library(readr)
uk_PM10_sector <- read_csv("uk_PM10_sector.csv")

## Rows: 24 Columns: 4
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (2): Sector, ver
## dbl (2): Year, Emissions
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

library(ggplot2)
ggplot(uk_PM10_sector, aes(Year,Emissions)) +
  geom_point(aes(color=Sector, shape=Sector)) +
  geom_line(aes(color=Sector)) +
  labs(title = "Emission de particules fines (PM10) par secteur du Royaume Uni",
        caption = "Source: Gouvernement du Royaume Uni",
         x = "Années",
         y = "Emissions",
         colour = "Secteur",
         shape = "Secteur"
     )

Proportion des emissions PM25 par secteur en 1990

library(RColorBrewer)
count <- c(43.46717718,39.75334,33.4542753,29.3908903,95.17064)
lbls <- c("Domestique","Construction et usine","Process industriel", "Transport","Autres")
color <- brewer.pal(length(count), "Set2") 
pct <- round(count/sum(count)*100)
lbls <- paste(lbls,pct)
lbls <- paste(lbls,"%",sep = "" )
pie(count, labels = lbls, col = color, main = "Proportion des emissions PM25 par secteur en 1990")

Proportion des emissions PM25 par secteur en 2005

library(RColorBrewer)
count <- c(28.68231526,21.63637793,19.15784332,24.23367353,35.4467)
lbls <- c("Domestique","Construction et usine","Process industriel", "Transport","Autres")
color <- brewer.pal(length(count), "Set2") 
pct <- round(count/sum(count)*100)
lbls <- paste(lbls,pct)
lbls <- paste(lbls,"%",sep = "" )
pie(count, labels = lbls, col = color, main = "Proportion des emissions PM25 par secteur en 2005")

Proportion des emissions PM25 par secteur en 2018

library(RColorBrewer)
count <- c(47.35432128,20.5864062,13.94194731,13.12861116,16.75408)
lbls <- c("Domestique","Construction et usine","Process industriel", "Transport","Autres")
color <- brewer.pal(length(count), "Set2") 
pct <- round(count/sum(count)*100)
lbls <- paste(lbls,pct)
lbls <- paste(lbls,"%",sep = "" )
pie(count, labels = lbls, col = color, main = "Proportion des emissions PM25 par secteur en 2018")

Proportion des emissions PM25 par secteur en 2019

library(RColorBrewer)
count <- c(47.13659663,19.25912284,13.37445948,13.03611225,15.90479)
lbls <- c("Domestique","Construction et usine","Process industriel", "Transport","Autres")
color <- brewer.pal(length(count), "Set2") 
pct <- round(count/sum(count)*100)
lbls <- paste(lbls,pct)
lbls <- paste(lbls,"%",sep = "" )
pie(count, labels = lbls, col = color, main = "Proportion des emissions PM25 par secteur en 2019")

Source des données disponible sur gov.uk