début introduction gisements solagro

.gitignore

@@ -14,3 +14,4 @@ procedure_aile/
 prec_mil/**.pdf
 prec_mil/**.zip
 *.png
+compilation/*

0_compilation_TEO.Rmd

@@ -37,7 +37,7 @@ path_compil_teo <- paste0(repertoire, nom_compil_teo)
 
 # lecture
 compil_teo <- read_ods(path = path_compil_teo, sheet = 1, na = "NA", verbose = TRUE)
-metodonnees_compil_teo <- read_ods(path = path_compil_teo, sheet = 2, na = "NA", verbose = TRUE) 
+# metodonnees_compil_teo <- read_ods(path = path_compil_teo, sheet = 2, na = "NA", verbose = TRUE) 
 etat_avancement_compil_teo <- read_ods(path = path_compil_teo, sheet = 4, na = "NA", verbose = TRUE) %>% 
   tricky::set_standard_names()
 ```
@@ -256,7 +256,7 @@ onglet_reg_ch4 <- compil_teo %>%
   filter(!is.na(id_unique_bioch4_registre), etat_d_avancement_aile != "Arrêté") %>% 
   select(id_aile, id_unique_bioch4_registre, nom_du_projet_registre, typo_registre = typo_registre_registre, 
          date_mes_registre = date_mes_registre_registre, capa_prod_gwh_an_registre = capa_prod_gwh_an_registre_registre,
-         quantite_annuelle_injectee_en_mwh_xxxx_registre) %>% 
+         starts_with("quantite_annuelle_injectee")) %>% 
   rename_with(~gsub("xxxx", params$campagne, .x))
   
 writexl::write_xlsx(x = list(reg_elec = onglet_reg_elec_complete, 

1-lecture_des_reponses.Rmd

@@ -901,7 +901,7 @@ intrants_compil %>%
 ## Data préparation de la table des intrants :   
  1. on ne garde que les lignes non vides,   
  2. on ajoute l'identifiant AILE saisie par la MECC sur DS et mis à jour,   
- 3. et la d'autres information issues de la table toutes réponses (nom et type installation...)  
+ 3. et d'autres informations issues de la table toutes réponses (nom et type installation...)  
 ```{r prep fichiers intrants2}
 nom_fic_pj_rep <- path_fic_pj_rep$repo_dezip %>% unique() %>% paste(collapse = "|")
 intrants_compil2 <- intrants_compil %>%

2-redressement_reponses.Rmd

@@ -337,6 +337,10 @@ typo_dechets_SRB <- typo_dechets %>%
                          rep("F", 3), rep("G", 4)))
 
 typo_dechets_SRB
+
+poster_data(typo_dechets_SRB, table = paste0("referentiel_intrants_", params$campagne),
+            schema = "mecc_bilans_metha", db = "production",
+            post_row_name = FALSE, pk = "cat_intr_court", overwrite = TRUE, droits_schema = TRUE)
 ```
 
 Ou va la glycérine ? --> avec IAA (E)
@@ -360,6 +364,31 @@ obj_2030 <- tribble(
 obj_2030
 ```
 
+### Saisies des gisements étude solagro/téo 
+
+```{r}
+gismts_solagro <- tribble(
+  ~type_gismnt_solagro, ~ agri_or_not, ~tMB_gismt_solagro,
+'Industries agro-alimentaires', 'Non agricole', 506029,
+'Restauration collective + FFOM + Huiles alimentaires usagées', 'Non agricole', 50427 + 4677 + 203747,
+'Grandes et moyennes surfaces', 'Non agricole', 70097,
+'Déchets verts', 'Non agricole', 206419,
+'Fauches de bord de route', 'Non agricole', 68422,
+'Boues de STEP urbaines', 'Non agricole', 823022,
+'Fumiers', 'Agricole', 9921536,
+'Lisiers', 'Agricole', 3253537,
+'Fientes', 'Agricole', 4249316,
+'Résidus de culture dont menue-paille', 'Agricole', 296000,
+'Issus de silos', 'Agricole', 60510,
+'CIVE', 'Agricole', 2844871,
+'Hors gisements étude TEO Solagro', NA, 0
+)
+
+
+gismts_solagro
+```
+
+
 ### Calculs agrégats SRB
 
 ```{r indic group SRB}
@@ -373,7 +402,7 @@ indic_suivi_SRB <- typo_dechets_SRB %>%
   group_by(campagne, famille_srb, lib_fam_srb, obj_2030_tonnes, gisement_total) %>% 
   summarise(tonnages_declares = sum(tonnage_total, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>% 
   bind_rows(
-    # on écarte les cultures principales pourcalculer le total
+    # on écarte les cultures principales pour calculer le total
     filter(., famille_srb != "Z") %>% 
       group_by(campagne) %>% 
       summarise(famille_srb = "Y", lib_fam_srb = "Total SRB", .groups = "drop", 
@@ -389,6 +418,77 @@ indic_suivi_SRB
 
 ```
 
+### Calculs agrégats gisement solagro
+
+Correspondance SRB / etude solagro
+
+```{r}
+incoherences_gpes_SRB_solagro <- typo_dechets_SRB %>% 
+  left_join(obj_2030) %>% 
+  add_count(type_gismnt_solagro, name = "nb_cat_solagro") %>% 
+  add_count(famille_srb, name = "nb_cat_srb") %>% 
+  filter(type_gismnt_solagro == "Hors gisements étude TEO Solagro", domaine_intrants == "Autres")  
+  
+# write_csv2(incoherences_gpes_SRB_solagro, file = "pb_passage.csv")
+```
+
+
+```{r passage SRB solagro}
+
+comp_srb_solagro <- select(typo_dechets_SRB, contains("solagro"), contains("srb")) %>% 
+  left_join(obj_2030) %>% 
+  left_join(gismts_solagro) %>% 
+  distinct() %>% 
+  arrange(famille_srb) %>% 
+  select(-agri_or_not) %>% 
+  group_by(across(contains("srb")), gisement_total, obj_2030_tonnes) %>% 
+  summarise(type_gismnt_solagro = paste(type_gismnt_solagro, collapse = " + "),
+            tMB_gismt_solagro = sum(tMB_gismt_solagro), .groups = "drop")
+
+# TO DO : graph de comparaison des gisements
+comp_srb_solagro %>% 
+  rename(Solagro = tMB_gismt_solagro, SRB = gisement_total) %>% 
+  arrange(desc(Solagro)) %>% 
+  mutate(lib_fam_srb = forcats::fct_inorder(str_wrap(lib_fam_srb, 20))) %>% 
+  pivot_longer(cols = c(Solagro, SRB), names_to = "type_gisement", values_to = "tonnes") %>% 
+  ggplot(aes(x = lib_fam_srb)) + 
+  geom_col(aes(y = tonnes, fill = type_gisement), position = "dodge") +
+  geom_point(aes(y = obj_2030_tonnes), shape = "|", size = 9, color = "purple") +
+  coord_flip() + 
+  scale_y_continuous(labels = ~.x/1000, limits = c(0, 25000000)) +
+  labs(title = "Comparaison des gisements estimés", fill = "", x ="", y = "milliers de tonnes", shape = "objectif 2030 SRB")  + 
+  theme_light() +
+  theme(legend.position = "top")
+
+```
+
+
+```{r indic group solagro}
+
+indic_suivi_solagro <- typo_dechets_SRB %>% 
+  select(Famille_intrants, famille_srb) %>% 
+  distinct() %>% 
+  full_join(obj_2030, by = "famille_srb") %>% 
+  right_join(compil_pluriannuelle_intrants, by = "Famille_intrants") %>% 
+  select(campagne, contains("srb"), obj_2030_tonnes, tonnage_total, gisement_total) %>% 
+  group_by(campagne, famille_srb, lib_fam_srb, obj_2030_tonnes, gisement_total) %>% 
+  summarise(tonnages_declares = sum(tonnage_total, na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>% 
+  bind_rows(
+    # on écarte les cultures principales pour calculer le total
+    filter(., famille_srb != "Z") %>% 
+      group_by(campagne) %>% 
+      summarise(famille_srb = "Y", lib_fam_srb = "Total SRB", .groups = "drop", 
+                across(.cols = c(tonnages_declares, obj_2030_tonnes, gisement_total), .fns = ~sum(.x, na.rm = TRUE)))
+  ) %>% 
+  mutate(avancement_objectif = tonnages_declares / obj_2030_tonnes,
+         mobilisation_gisement = tonnages_declares / gisement_total) %>% 
+  pivot_wider(id_cols = c(famille_srb, lib_fam_srb, gisement_total, obj_2030_tonnes), names_from = campagne, 
+              values_from = c(tonnages_declares, avancement_objectif, mobilisation_gisement)) %>% 
+  arrange(famille_srb)
+              
+indic_suivi_SRB
+
+```
 
 ## Tableau de suivi fin par catégorie d'intrants
 
@@ -473,7 +573,7 @@ writexl::write_xlsx(x = list(compil_reponses_ss_RGPD_redresse = compil_reponses_
                     
 
 save(compil_reponses5, compil_reponses_sans_RGPD, typo_dechets_SRB, compil_pluriannuelle_intrants, typo_aile_groupee,
-     indic_suivi_SRB, obj_2030, suivi_fin, file = paste0("intrants_pour_valo_", params$campagne,".RData"))
+     indic_suivi_SRB, gismts_solagro, obj_2030, suivi_fin, file = paste0("intrants_pour_valo_", params$campagne,".RData"))
 ```