05-climat.Rmd

@@ -12,6 +12,8 @@ Données Basemis issues d'un téléchargement sur terristory https://teo-paysdel
 ### Carte_09a_Consommation couverte par la production d'EnR.pdf
 reproduire https://teo-paysdelaloire.terristory.fr/?zone=region&maille=epci&zone_id=52&analysis=15053&theme=Production%20d%27%C3%A9nergie&nom_territoire=Pays%20de%20la%20Loire
 
+
+
 ### Carte_09b_Production majoritaire EnR.pdf
 Devenue Production énergie tout court
 Issue de Terristory Prod EnR
@@ -19,6 +21,32 @@ Script R avec Ile d'yeu
 Sémiologie à reprendre, énergie majoritaire pas mal
 
 
-
-
+[ticket 16](https://gitlab-forge.din.developpement-durable.gouv.fr/dreal-pdl/csd/cartes.enjeux/-/issues/16)
+
+carte v0 
+```{r out.width="100%"}
+knitr::include_graphics("https://www.pays-de-la-loire.developpement-durable.gouv.fr/IMG/png/carte_09b_production_enr.png")
+
+```
+
+```{r}
+prod_enr <- importer_data(table = "prod_enr_teo", schema = "scte_cartes_enjeux", db = "datamart", user = "csd")
+```
+
+#### Graphiques régionaux
+```{r}
+ggplot(data = prod_enr, aes(x = "2021", y = valeur_GWh, fill = type_prod_enr)) +
+  geom_bar(stat = "sum") + 
+  scale_fill_gouv_discrete(palette = "pal_gouv_qual1") +
+  labs(title = "Répartition régionale", caption = "Basemis, Air Pays de la Loire", fill = "") 
+  
+```
+#### Cartes EPCI
+```{r}
+prod_enr_geo <- inner_join(epci_geo, prod_enr, by = "EPCI")
+ggplot(prod_enr_geo) +
+  geom_sf_interactive(fill = "grey") +
+  stat_sf_coordinates(mapping = aes(size = valeur_GWh, fill = type_prod_enr)) +
+  facet_wrap(facets = vars(type_prod_enr))
+```
 

data-raw/carte9b_prod_enr.R

+# Préparation des données de production EnR (carte 9b)
+# télécharger au format csv depuis https://teo-paysdelaloire.terristory.fr/?zone=region&maille=epci&zone_id=52&analysis=15053&theme=Production%20d%27%C3%A9nergie&nom_territoire=Pays%20de%20la%20Loire et les enregistrer dans un dossier data-raw/extdata
+
+library(tidyverse)
+library(sf)
+library(datalibaba)
+library(COGiter)
+code_reg <- "52"
+
+# lecture des données
+prod_enr <- read_csv2("data-raw/extdata/epci_production-delectricite-et-de-chaleur-renouvelables.csv")
+prod_enr1 <- select(prod_enr, EPCI = code_epci, type_prod_enr, vecteur, valeur_GWh) %>%
+  mutate(type_prod_enr = as.factor(type_prod_enr))
+
+annee_prod <- select(prod_enr, annee) %>%
+  distinct() %>%
+  pull(annee)
+
+# Vérif liste EPCI -------------------------
+## liste des code EPCI de la région depuis COGiter
+epci_cog_ok <- COGiter::epci %>%
+  filter(grepl(code_reg, REGIONS_DE_L_EPCI)) %>%
+  pull(EPCI) %>%
+  as.character()
+
+## liste des code EPCI fourni par terristory
+epci_terristory <- pull(prod_enr1, EPCI) %>%
+  unique()
+
+## epci manquants dans terristory
+setdiff(epci_cog_ok, epci_terristory)
+# character(0) --> ok
+
+## epci en plus dans terristory
+setdiff(epci_terristory, epci_cog_ok)
+# "ZZZZZZZZZ" -> contour de l'ile d'yeu, fond de carte à gérer plus tard comme dans enr de réseau
+
+
+# Mise en base et documentation
+poster_data(data = prod_enr1, table = "prod_enr_teo", schema = "scte_cartes_enjeux",
+            pk = c("EPCI", "type_prod_enr", "vecteur"), db = "datamart", user = "csd", overwrite = TRUE)
+
+commenter_table(comment = paste0("Production d'énergie renouvelable ", annee_prod, " estimée par Air PdL pour Basemis, fournie par Terristory"), table = "prod_enr_teo", schema = "scte_cartes_enjeux", db = "datamart", user = "csd")
+
+dico_var <- tribble(
+  ~var, ~lib_var,
+  "EPCI", "code SIRET de l'EPCI",
+  "type_prod_enr", "type d'energie renouvelable",
+  "vecteur", "verteur énergétique de l'énergie renouvelable produite : chaleur ou électricité",
+  "valeur_GWh", "volume d'énergie finale produite, en GWh"
+)
+
+post_dico_attr(dico = dico_var, table = "prod_enr_teo", schema = "scte_cartes_enjeux", db = "datamart",
+               user = "csd", ecoSQL = FALSE)

index.Rmd

@@ -22,7 +22,7 @@ library(gouvdown)
 library(mapfactory)
 library(COGiter)
 library(datalibaba)
-
+library(ggiraph)
 # thèmes ggplot
 theme_carto <- gouvdown::theme_gouv_map(plot_title_size = 17, subtitle_size = 15, base_size = 13, caption_size = 11)
 theme_graph <- gouvdown::theme_gouv(plot_title_size = 14, subtitle_size  = 12, base_size = 10, caption_size = 10) +