From 342b9aabecc635a0759e847ebca06eb41a5c8668 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Juliette Engelaere-Lefebvre
 <juliette.engelaere@developpement-durable.gouv.fr>
Date: Wed, 19 Jun 2024 13:54:57 +0200
Subject: [PATCH] suppression des scripts devenus inutiles

---
 data-raw/chargement_filocom.R                 | 365 -------------
 data-raw/zz_agriculture_bio.R                 | 185 -------
 ...zz_captage_prioritaire_protection_action.R | 500 ------------------
 data-raw/zz_chargement_ocsge_auran.R          | 312 -----------
 data-raw/zz_cogification_ocsge_auran.R        |  33 --
 data-raw/zz_couverture_sage.R                 | 466 ----------------
 data-raw/zz_etat_ecolo_cours_eau.R            | 286 ----------
 data-raw/zz_gestion_durable_foret.R           | 186 -------
 ...ur_captage_prioritaire_protection_action.R | 178 -------
 data-raw/zz_ocsge_comparaison_auran_ddtm85.R  | 212 --------
 data-raw/zz_protection_naturelle.R            | 349 ------------
 data-raw/zz_secret_filocom.R                  | 203 -------
 12 files changed, 3275 deletions(-)
 delete mode 100644 data-raw/chargement_filocom.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_agriculture_bio.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_captage_prioritaire_protection_action.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_chargement_ocsge_auran.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_cogification_ocsge_auran.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_couverture_sage.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_etat_ecolo_cours_eau.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_gestion_durable_foret.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_indicateur_captage_prioritaire_protection_action.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_ocsge_comparaison_auran_ddtm85.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_protection_naturelle.R
 delete mode 100644 data-raw/zz_secret_filocom.R

diff --git a/data-raw/chargement_filocom.R b/data-raw/chargement_filocom.R
deleted file mode 100644
index 5ebb624..0000000
--- a/data-raw/chargement_filocom.R
+++ /dev/null
@@ -1,365 +0,0 @@
-
-# chargement_filocom
-
-# librairies -------------
-library(tidyverse)
-library(readxl)
-library(DT)
-library(tricky)
-library(lubridate)
-library(DBI)
-library(RPostgreSQL)
-
-rm(list = ls())
-
-
-# millesimes à importer ----------
-millesimes <- c(2009,2011,2013,2015,2017)
-
-
-# fonction -----------
-creer_millesimes<-function(millesimes){
-  
-  #chargement des fichiers
-  Rapport1 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_1_",millesimes,".xlsx"),sheet=1) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    gather(variable,valeur,nb_total_logements:revenu_brut_total) %>%
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  men1 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_1_",millesimes,".xlsx"),sheet=2) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm",pourcent_de_revenus_plaf_hlm_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_de_menages_fiscaux")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  men2 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_1_",millesimes,".xlsx"),sheet=3) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_menages_imposition_foyer_fiscal_principal",imposition_foyer_fiscal_principal))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_de_menages_fiscaux")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log2_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=1) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,type_de_logement))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log3_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=2) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,"duree_occup_ou_vacance",duree_occup_ou_vacance_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log4_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=3) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,classement_cadastral))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log5_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=4) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,"propriétaire",code_type_proprietaire))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log8_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=5) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",type_de_logement))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log9_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=6) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_mode_occupation",mode_occupation))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements") %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log10_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=7) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_propriétaire",code_type_proprietaire))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements") %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  
-  log2_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=1) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,type_de_logement))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log3_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=2) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,"duree_occup_ou_vacance",duree_occup_ou_vacance_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log4_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=3) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,classement_cadastral))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log5_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=4) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,"propriétaire",code_type_proprietaire))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log8_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=5) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",type_de_logement))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log9_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=6) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_mode_occupation",mode_occupation))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements") %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log10_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_2_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=7) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_propriétaire",code_type_proprietaire))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements") %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  
-  log1_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_3_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=1) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,"construits",annee_de_construction_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log6_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_3_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=2) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_occupation",statut_occupation,nb_de_pieces))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements") %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log7_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_3_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=3) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_occupation",statut_occupation,"construits",annee_de_construction_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements") %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log11_52 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_3_52_",millesimes,".xlsx"),sheet=4) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_construits",annee_de_construction_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log1_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_3_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=1) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts",mode_occupation,"construits",annee_de_construction_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log6_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_3_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=2) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_occupation",statut_occupation,nb_de_pieces))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements") %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log7_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_3_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=3) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_occupation",statut_occupation,"construits",annee_de_construction_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements") %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  log11_hr <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_3_hr_",millesimes,".xlsx"),sheet=4) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_lgts_construits",annee_de_construction_tranche_))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_logements")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  rp1 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_4_",millesimes,".xlsx"),sheet=1) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_res_principales_statut_occupation",statut_occupation))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_de_residences_principales")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  rp2 <- read_excel(paste0("extdata/gk3_Filocom_regional_4_",millesimes,".xlsx"),sheet=2) %>% 
-    set_standard_names() %>% 
-    rename(date = annee,
-           depcom = code_de_la_commune) %>% 
-    mutate(variable=paste("nb_res_principales_de",nb_de_pieces))  %>% 
-    rename("valeur"="nb_total_de_residences_principales")  %>% 
-    select(depcom,date,variable,valeur)
-  
-  filocom <- bind_rows(Rapport1,men1,men2,log8_52,log8_hr,log9_52,log9_hr,log2_52,log2_hr,log3_52,log3_hr,log4_52,log4_hr,rp1,log10_52,log10_hr,log5_52,log5_hr,log11_52,
-                       log11_hr,log1_52,log1_hr,log7_52,log7_hr,rp2,log6_52,log6_hr)
-  rm(Rapport1,men1,men2,log8_52,log8_hr,log9_52,log9_hr,log2_52,log2_hr,log3_52,log3_hr,log4_52,log4_hr,rp1,log10_52,log10_hr,log5_52,log5_hr,log11_52,
-     log11_hr,log1_52,log1_hr,log7_52,log7_hr,rp2,log6_52,log6_hr)
-  
-  return(filocom)
-}
-
-# calcul ------------
-filocom<-map_dfr(millesimes,~creer_millesimes(.x))
-
-filocom <- filocom %>%
-  complete(depcom,date,variable,fill = list(valeur =0)) %>%  
-  group_by(depcom,date,variable) %>%
-  summarise(valeur=sum(valeur,na.rm = TRUE)) %>% 
-  spread(key = variable, value= valeur)%>% 
-  set_standard_names() %>%
-  #ajout de nouvelles variables (regroupements)
-  mutate(nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_inferieur_60=nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_1_inferieur_ou_egal_a_30_+nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_2_de_30_a_60_inclus,
-         nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_sup_130=nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_5_de_130_a_150_inclus+nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_6_superieur_a_150_,
-         nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_non_rens_ou_sans_signification=nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_7_non_renseigne+nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_8_sans_signification,
-         nb_lgts_logements_vacants_duree_vacance_plus_3_ans=`nb_lgts_logements_vacants_duree_occup_ou_vacance_4_de_3_a_<_4_ans`+`nb_lgts_logements_vacants_duree_occup_ou_vacance_5_de_4_a_<_10_ans`+nb_lgts_logements_vacants_duree_occup_ou_vacance_6_10_ans_ou_plus,
-         nb_lgts_construits_avant_1949=nb_lgts_construits_1_avant_1915+nb_lgts_construits_2_de_1915_a_1948,
-         nb_lgts_construits_de_1949_a_1974=nb_lgts_construits_3_de_1949_a_1967+nb_lgts_construits_4_de_1968_a_1974,
-         nb_lgts_construits_de_1975_a_1989=nb_lgts_construits_5_de_1975_a_1981+nb_lgts_construits_6_de_1982_a_1989,
-         nb_lgts_residences_principales_construits_1949=nb_lgts_residences_principales_construits_1_avant_1915+nb_lgts_residences_principales_construits_2_de_1915_a_1948,
-         nb_lgts_residences_principales_construits_de_1949_a_1974=nb_lgts_residences_principales_construits_3_de_1949_a_1967+nb_lgts_residences_principales_construits_4_de_1968_a_1974,
-         nb_lgts_residences_principales_construits_de_1975_a_1989=nb_lgts_residences_principales_construits_5_de_1975_a_1981+nb_lgts_residences_principales_construits_6_de_1982_a_1989,
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_avant_1949=nb_lgts_logements_vacants_construits_1_avant_1915+nb_lgts_logements_vacants_construits_2_de_1915_a_1948,
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_de_1949_a_1974=nb_lgts_logements_vacants_construits_3_de_1949_a_1967+nb_lgts_logements_vacants_construits_4_de_1968_a_1974,
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_de_1975_a_1989=nb_lgts_logements_vacants_construits_5_de_1975_a_1981, #+nb_lgts_logements_vacants_construits_6_de_1982_a_1989,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_avant_1948=nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_1_avant_1915+nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_2_de_1915_a_1948,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_de_1949_a_1974=nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_3_de_1949_a_1967+nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_4_de_1968_a_1974,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_de_1975_a_1989=nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_5_de_1975_a_1981+nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_6_de_1982_a_1989,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_1_avant_1948=nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_1_avant_1915+nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_2_de_1915_a_1948,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_de_1949_a_1974=nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_3_de_1949_a_1967+nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_4_de_1968_a_1974,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_5_de_1975_a_1989=nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_5_de_1975_a_1981+nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_6_de_1982_a_1989
-         ) %>%
-  select(depcom, date,
-         nb_total_de_menages_fiscaux, 
-         nb_men_fisc_avec_revenu_brut_rens,
-         revenu_brut_total,        
-         nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_inferieur_60,
-         nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_3_de_60_a_100_inclus,
-         nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_4_de_100_a_130_inclus,        
-         nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_sup_130,
-         nb_menages_pourcent_de_revenus_plaf_hlm_non_rens_ou_sans_signification,        
-         nb_menages_imposition_foyer_fiscal_principal_2_occupant_principal_non_imposable,
-         
-         nb_total_logements,
-         nb_lgts_collectif,
-         nb_lgts_individuel,        
-         nb_lgts_mode_occupation_residences_principales,
-         nb_lgts_mode_occupation_residences_secondaires,
-         nb_lgts_mode_occupation_logements_vacants,
-         nb_lgts_logements_vacants_individuel,         
-         nb_lgts_logements_vacants_collectif,
-         nb_lgts_logements_vacants_duree_vacance_plus_3_ans,        
-         nb_lgts_logements_vacants_classement_cadastral_7_ou_8,        
-         nb_lgts_residences_principales_classement_cadastral_7_ou_8,        
-         nb_lgts_residences_principales_collectif,        
-         nb_lgts_residences_principales_individuel,
-         nb_lgts_residences_principales_non_renseigne,        
-         nb_res_principales_statut_occupation_proprietaire_occupant,        
-         nb_res_principales_statut_occupation_autres,
-         nb_res_principales_statut_occupation_locatif_collectiv_territ,
-         nb_res_principales_statut_occupation_locatif_hlm_sem,
-         nb_res_principales_statut_occupation_locatif_prive,
-         nb_res_principales_statut_occupation_sans_signification,        
-         nb_lgts_proprietaire_personne_physique,
-         nb_lgts_proprietaire_hlm_sem,        
-         nb_lgts_proprietaire_collectivite_ter_,
-         nb_lgts_proprietaire_autres_pm,
-         nb_lgts_logements_vacants_proprietaire_personne_physique,        
-         nb_lgts_logements_vacants_proprietaire_hlm_sem,        
-         nb_lgts_logements_vacants_proprietaire_collectivite_ter_,        
-         nb_lgts_logements_vacants_proprietaire_autres_pm,
-         nb_lgts_construits_avant_1949,
-         nb_lgts_construits_de_1949_a_1974,
-         nb_lgts_construits_de_1975_a_1989,        
-         nb_lgts_construits_7_de_1990_a_1999,
-         nb_lgts_construits_8_apres_2000,
-         nb_lgts_construits_9_non_renseigne,        
-         nb_lgts_residences_principales_construits_1949,
-         nb_lgts_residences_principales_construits_de_1949_a_1974,
-         nb_lgts_residences_principales_construits_de_1975_a_1989,        
-         nb_lgts_residences_principales_construits_7_de_1990_a_1999,
-         nb_lgts_residences_principales_construits_8_apres_2000,
-         nb_lgts_residences_principales_construits_9_non_renseigne,
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_avant_1949,
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_de_1949_a_1974,
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_de_1975_a_1989,        
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_7_de_1990_a_1999,
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_8_apres_2000,
-         nb_lgts_logements_vacants_construits_9_non_renseigne,        
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_avant_1948,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_de_1949_a_1974,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_de_1975_a_1989,        
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_7_de_1990_a_1999,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_8_apres_2000,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_construits_9_non_renseigne,        
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_1_avant_1948,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_de_1949_a_1974,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_5_de_1975_a_1989,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_7_de_1990_a_1999,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_8_apres_2000,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_construits_9_non_renseigne,        
-         nb_res_principales_de_1_piece,
-         nb_res_principales_de_2_pieces,
-         nb_res_principales_de_3_pieces,
-         nb_res_principales_de_4_pieces,
-         nb_res_principales_de_5_pieces,
-         nb_res_principales_de_6_pieces_ou_plus,        
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_1_piece,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_2_pieces,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_3_pieces,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_4_pieces,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_5_pieces,
-         nb_lgts_occupation_proprietaire_occupant_6_pieces_ou_plus,        
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_1_piece,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_2_pieces,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_3_pieces,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_4_pieces,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_5_pieces,
-         nb_lgts_occupation_locatif_prive_6_pieces_ou_plus, 
-         ) %>%
-  gather(variable,valeur,3:87) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  filter(date>=2008) %>% 
-  mutate(date=make_date(date,12,31)) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  complete(depcom,date,variable,fill = list(valeur =0)) %>%
-  pivot_wider(names_from = variable,values_from = valeur)
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-drv <- dbDriver("PostgreSQL")
-con_datamart <- dbConnect(drv, 
-                          dbname="datamart", 
-                          host=Sys.getenv("server"), 
-                          port=Sys.getenv("port"),
-                          user=Sys.getenv("userid"),
-                          password=Sys.getenv("pwd_does"))
-postgresqlpqExec(con_datamart, "SET client_encoding = 'windows-1252'")
-
-dbWriteTable(con_datamart, c("portrait_territoires","source_filocom"),
-             filocom, row.names=FALSE, overwrite=TRUE)
-
-dbDisconnect(con_datamart)
-
-rm(list=ls())
diff --git a/data-raw/zz_agriculture_bio.R b/data-raw/zz_agriculture_bio.R
deleted file mode 100644
index 0666a86..0000000
--- a/data-raw/zz_agriculture_bio.R
+++ /dev/null
@@ -1,185 +0,0 @@
-
-# specifique_agriculture_bio est devenu zz_agriculture_bio depuis le 24/06/2022 pour être archivé
-
-# indicateur du CRTE
-
-# le site de l'Agence Bio permet de télécharger des données à l'EPCI de 2010 jusqu'à l'année n-2,
-# en l'occurrence 2019
-
-# librairies ------
-library(readxl)
-library(tidyverse)
-library(lubridate)
-library(COGiter)
-library(datalibaba)
-library(googlesheets4)
-
-
-# chargement des données et calcul ------------
-download.file(url = "https://www.agencebio.org/wp-content/uploads/2020/07/Donnees_EPCI_AgenceBio_2019.xlsx", 
-              destfile = "extdata/Donnees_EPCI_AgenceBio_2019.xlsx")
-
-agri_bio_EPCI_2010_2019<-read_excel(path = "extdata/Donnees_EPCI_AgenceBio_2019.xlsx",sheet="PV_Evolution",
-                                    col_types = c("numeric","text","text","text",
-                                                  "numeric","numeric","numeric","numeric","numeric","numeric","numeric")
-                                    ) %>% 
-  filter(groupe_code=="ALL") %>%
-  select(-groupe_code,-groupe_libelle) %>% 
-  rename(nb_exploitation_engagee_bio = nb_exp,
-         surface_terme_conversion_bio = SurfAB,
-         surface_conversion_1e_annee_bio = SurfC1,
-         surface_conversion_2e_annee_bio = SurfC2,
-         surface_conversion_3e_annee_bio = SurfC3,
-         surface_totale_conversion_bio = SurfC123,
-         surface_totale_engagee_bio = SurfBio) %>% 
-  gather(key = "variable",value = "valeur",nb_exploitation_engagee_bio :surface_totale_engagee_bio) %>%
-  mutate(TypeZone="Epci") %>% 
-  rename(date = annee,CodeZone = zone) %>% 
-  mutate(date = dmy(paste("31-12",date,sep = "-"))) %>% 
-  left_join(epci %>% select(EPCI,NOM_EPCI) %>% rename(CodeZone=EPCI,Zone=NOM_EPCI)) %>%
-  filter(!is.na(Zone)) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-agri_bio_departement_2011_2019<-read_excel(path = "extdata/Donnees_Surfaces_Dept_depuis2011_AgenceBio.xlsx",sheet="DATA départements",
-                                           col_types = c("numeric","text","text","text","text","text","text",
-                                                         "numeric","numeric","numeric","numeric","numeric","numeric","numeric")
-                                           ) %>% 
-  filter(Code=="ALL") %>%
-  select(-Code,-Libelle,-Numero_Region,-libelle_Region) %>% 
-  rename(nb_exploitation_engagee_bio = nb_exp,
-         surface_terme_conversion_bio = SurfAB,
-         surface_conversion_1e_annee_bio = SurfC1,
-         surface_conversion_2e_annee_bio = SurfC2,
-         surface_conversion_3e_annee_bio = SurfC3,
-         surface_totale_conversion_bio = SurfC123,
-         surface_totale_engagee_bio = SurfBio) %>% 
-  gather(key = "variable",value = "valeur",nb_exploitation_engagee_bio :surface_totale_engagee_bio) %>%
-  mutate(TypeZone="Départements") %>% 
-  rename(date = Annee,CodeZone = Numero_Dept,Zone=Libelle_Dept) %>% 
-  mutate(date = dmy(paste("31-12",date,sep = "-"))) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-agri_bio_region_2011_2019<-read_excel(path = "extdata/Donnees_Surfaces_Dept_depuis2011_AgenceBio.xlsx",sheet="DATA régions",
-                                      col_types = c("numeric","text","text","text","text",
-                                                    "numeric","numeric","numeric","numeric","numeric","numeric","numeric")
-                                      ) %>% 
-  filter(Code=="ALL") %>%
-  select(-Code,-Libelle) %>% 
-  rename(nb_exploitation_engagee_bio = nb_exp,
-         surface_terme_conversion_bio = SurfAB,
-         surface_conversion_1e_annee_bio = SurfC1,
-         surface_conversion_2e_annee_bio = SurfC2,
-         surface_conversion_3e_annee_bio = SurfC3,
-         surface_totale_conversion_bio = SurfC123,
-         surface_totale_engagee_bio = SurfBio) %>% 
-  gather(key = "variable",value = "valeur",nb_exploitation_engagee_bio :surface_totale_engagee_bio) %>%
-  mutate(TypeZone="Régions") %>% 
-  rename(date = Annee,CodeZone = Numero_Region,Zone=libelle_Region) %>% 
-  mutate(date = dmy(paste("31-12",date,sep = "-"))) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-indicateur_agriculture_bio<-bind_rows(agri_bio_EPCI_2010_2019,
-                                      agri_bio_departement_2011_2019,
-                                      agri_bio_region_2011_2019) %>% 
-  select(TypeZone,CodeZone,Zone,variable,valeur,date) %>% 
-  mutate(valeur=ifelse(is.na(valeur),0,valeur)) %>% 
-  pivot_wider(names_from = variable,values_from = valeur)
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-poster_data(data = indicateur_agriculture_bio,
-            db = "datamart",
-            schema = "portrait_territoires", 
-            table = "specifique_agriculture_bio",
-            post_row_name = FALSE, 
-            overwrite = TRUE,
-            droits_schema = TRUE,
-            pk = c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"), # déclaration d'une clé primaire sur la table postée
-            user = "does")
-
-# Descriptif de la source -------------
-
-# Le descriptif de la source dans l'onglet sources du ggoglesheet du projet des indicateurs territoriaux était la suivant :
-# Ces données de surfaces sont issues des contrôles annuels disponibles depuis 2011 que les organismes certificateurs agréés,
-# réalisent dans les fermes et les entreprises de transformation, distribution engagées en bio. 
-# Comme une commune sur deux est concernée par le secret statistique des données (disposer d’au moins 3 exploitations), 
-# les données communales disponibles depuis 2019 ne sont pas prises en compte. 
-# Au niveau des EPCI, seules 2 sont couvertes par le secret statistique.
-
-# Nouveau descriptif : 
-# Ces données de surfaces sont issues des contrôles annuels disponibles depuis 2011 que les organismes certificateurs agréés,
-# réalisent dans les fermes et les entreprises de transformation, distribution engagées en bio.
-# Depuis la mise à jour du 6 décembre 2021, les données communales brutes sont disponibles. 
-# Deux sortes de table cohabitent donc sur le sgbd/datamart/portrait_territoires : 
-# - celles issue de chargment des données communales brutes à partir du millésime 2019 ;
-# - celle issue des données à l'EPCI', au département ou à la région du millésime 2011 à 2019 (specifique_agriculture_bio) pour laquelle le secret statistique était invoqué.
-
-# Descriptif définitif depuis archivage sous le nom de zz_agriculture_bio.R
-# Ces données de surfaces sont issues des contrôles annuels disponibles depuis 2011 que les organismes certificateurs agréés,
-# réalisent dans les fermes et les entreprises de transformation, distribution engagées en bio.
-# Depuis la mise à jour du 6 décembre 2021, les données communales brutes sont disponibles. 
-# Deux sortes de table cohabitent donc sur le sgbd/datamart/portrait_territoires : 
-#   - celles issue de chargment des données communales brutes à partir du millésime 2019 ;
-# - celle issue des données à l'EPCI', au département ou à la région du millésime 2011 à 2019 (zz_agriculture_bio) pour laquelle le secret statistique était invoqué au niveau communal et qui sont archivées de ce fait.
-
-
-# METADONNEES (partie uniquement valable pour specifique_agriculture_bio) ------------------------------------
-
-## On récupère la liste des variables qui sont à documenter dans le tableur google sheet à partir du jeu de données posté
-var <- setdiff(names(indicateur_agriculture_bio), c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"))
-
-## récupération du nom du présent script source pour filtrer ensuite le référentiel des indicateurs
-nom_script_sce <- rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path %>% # utilisation de rstudioapi pour récupérer le nom du présent script
-  basename() %>% # on enlève le chemin d'accès pour ne garder que le nom du fichier
-  gsub(pattern = ".R$", "", .) # on enlève l'extension '.R'
-
-## authentification google sheet grâce au .Renviron
-gs4_auth_configure(api_key = Sys.getenv("google_api_key"))
-gs4_deauth()
-
-## chargement du référentiel indicateurs google sheet
-metadata_indicateur <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                                  sheet = "indicateurs") %>%
-  # on ne garde que les variables concernées par le présent script de chargement
-  filter(source == nom_script_sce) %>%
-  # on ajoute l'unité dans le libellé de la variable
-  mutate(libelle_variable = paste0(libelle_variable, " (unit\u00e9 : ", unite, ")")) %>%
-  select(variable, libelle_variable) %>%
-  # ajout des libellés pour date
-  bind_rows(
-    tribble(
-      ~variable, ~libelle_variable,
-      "date", "Millesime"
-    )
-  )
-
-## Vérification que la documentation des indicateurs est complète
-all(var %in% metadata_indicateur$variable) # doit renvoyer TRUE
-
-## Envoi des libellés de variable dans le SGBD
-post_dico_attr(dico = metadata_indicateur,
-               table = "specifique_agriculture_bio",
-               schema = "portrait_territoires",
-               db = "datamart",
-               user = "does")
-
-## Récupération des métadonnées de la source
-nom_sce <- str_replace(nom_script_sce, "chargement_|ref_|specifique_", "") %>%
-  str_replace("indicateur_", "") %>%
-  str_replace("_cogiter|_cog$", "")
-
-metadata_source <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                              sheet = "sources") %>%
-  filter(source == nom_sce) %>%
-  mutate(com_table = paste0(source_lib, " - ", producteur, ".\n", descriptif_sources)) %>%
-  pull(com_table)  %>%
-  # ajout de complement sur la généalogie
-  paste0(".\n", "T\u00e9l\u00e9chargement depuis le site de l\'Agence Bio https://www.agencebio.org/vos-outils/les-chiffres-cles/#-Allerplusloin")
-
-## commentaires de la table
-
-commenter_table(comment = metadata_source,
-                db = "datamart",
-                schema = "portrait_territoires",
-                table = "specifique_agriculture_bio",
-                user = "does")
diff --git a/data-raw/zz_captage_prioritaire_protection_action.R b/data-raw/zz_captage_prioritaire_protection_action.R
deleted file mode 100644
index 30a7e2e..0000000
--- a/data-raw/zz_captage_prioritaire_protection_action.R
+++ /dev/null
@@ -1,500 +0,0 @@
-
-# zz_captage_prioritaire_protection_action
-
-# librairies ----------
-library(tidyverse)
-library(glue)
-library(sf)
-library(mefa4)
-library(mapview)
-library(rgdal)
-library(readxl)
-library(COGiter)
-library(lubridate)
-library(datalibaba)
-library(googlesheets4)
-
-rm(list=ls())
-
-
-# limites administratives ----------
-n_region_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                schema = "adminexpress",
-                                table = "n_region_exp_r52") %>% 
-  select(insee_reg,nom_reg) %>%
-  mutate(surf_region=st_area(the_geom))
-  
-n_departement_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                     schema = "adminexpress",
-                                     table = "n_departement_exp_r52") %>%
-  select(insee_dep,nom) %>% 
-  mutate(surf_departement=st_area(the_geom))
-
-n_commune_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                 schema = "adminexpress",
-                                 table = "n_commune_exp_r52") %>%
-  select(insee_com,nom,siren_epci) %>% 
-  mutate(surf_commune=st_area(the_geom))
-
-n_epci_zsup_r52<-importer_data(db = "consultation",
-                               schema = "donnee_generique",
-                               table = "n_epci_zsup_r52") %>%
-  select(siren_epci,dep_epci,nom_epci) %>% 
-  mutate(surf_epci=st_area(the_geom))
-
-
-# listes communes, epci, départements et région Pays de la Loire -------
-
-communes_pdl<-communes %>%
-  filter(REG== '52') %>%
-  select(DEPCOM,NOM_DEPCOM,EPCI) %>% 
-  select(DEPCOM,NOM_DEPCOM) %>% 
-  rename(CodeZone=DEPCOM,Zone=NOM_DEPCOM)
-
-epci_pdl<-epci %>%
-  unnest(REGIONS_DE_L_EPCI) %>%
-  filter(REGIONS_DE_L_EPCI == '52') %>% 
-  select(EPCI,NOM_EPCI) %>% 
-  rename(CodeZone=EPCI,Zone=NOM_EPCI)
-
-departements_pdl<-departements %>% 
-  filter(REG=='52') %>% 
-  select(DEP,NOM_DEP) %>% 
-  rename(CodeZone=DEP,Zone=NOM_DEP)
-
-region_pdl<-regions %>% 
-  filter(REG=='52') %>% 
-  select(REG,NOM_REG) %>% 
-  rename(CodeZone=REG,Zone=NOM_REG)
-
-territoire_pdl<-bind_rows(communes_pdl,
-                          departements_pdl,
-                          epci_pdl,
-                          region_pdl) %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character)
-
-
-# stations, captages eau potable, captages prioritaires ------------
-station<-importer_data(db = "si_eau",
-                       schema = "stations",
-                       table = "station")
-
-captage_eau_potable_ars<-importer_data(db = "si_eau",
-                       schema = "stations",
-                       table = "captage_eau_potable_ars")
-
-captage_eau_potable_ars<-right_join(station %>%
-                                      select(code_station),
-                                    captage_eau_potable_ars,
-                                    by=c("code_station"="ins_code_national"))
-
-station_captage_prioritaire<-importer_data(db = "si_eau",
-                                       schema = "stations",
-                                       table = "r_station_captage_prioritaire_r52")
-
-station_captage_prioritaire<-station_captage_prioritaire %>% 
-  select(code_station) %>% 
-  mutate(code_station = as.character(code_station))
-
-station_captage_prioritaire$code_station<- str_pad(station_captage_prioritaire$code_station, width = 9, pad = "0", side = "left")
-
-# verif<-semi_join(station_captage_prioritaire %>%
-#                    select(code_station) %>%
-#                    st_drop_geometry(),
-#                  captage_eau_potable_ars %>%
-#                    select(code_station) %>%
-#                    st_drop_geometry()) # 47 obs : c'est bon
-# rm(verif)
-
-
-# captages prioritaires et plan d'actions ---------
-
-# selon srnp_dema courriel du 04/02/2021, les captages prioritaires ne possédant pas de Plan d'Actions sont :
-# pour le 49 : la Rucette (049000394) ;le Longeron ;le Prieuré de la Madeleine (049000211) ;le Puits de la Fontaine Bourreau (049000479) ;
-# pour le 85 : Sainte Germaine (085000184)
-
-# le longeron est une ancienne commune, maintenant Sèvremoine
-# en fait Barrage des rivières (049000402) http://www.maine-et-loire.gouv.fr/les-captages-prioritaires-grenelle-a6180.html
-
-station_captage_prioritaire<-left_join(station_captage_prioritaire,
-                                       station %>%
-                                         st_drop_geometry() %>% 
-                                         select(code_station,libelle_station)) %>% 
-  mutate(plan_action=ifelse(code_station %notin% c("049000394","049000402","049000211","049000479","085000184"),"oui","non"))
-
-
-# intersection captages prioritaires et territoires ---------                                       
-intersection_captage_prioritaire_commune<-st_intersection(station_captage_prioritaire,st_buffer(n_commune_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_captage_prioritaire_commune,zcol=c("insee_com"),legend=F)+mapview(n_commune_exp_r52,alpha.regions=0)
-intersection_captage_prioritaire_commune_2<-intersection_captage_prioritaire_commune %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_com) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(insee_com,nbre_captages_prioritaires) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_commune_exp_r52 %>% 
-               select(insee_com) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires=ifelse(is.na(nbre_captages_prioritaires),0,nbre_captages_prioritaires)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Communes",variable="nbre_captages_prioritaires",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_com,valeur=nbre_captages_prioritaires)
-
-intersection_captage_prioritaire_epci<-st_intersection(station_captage_prioritaire,st_buffer(n_epci_zsup_r52,0))
-# mapview(intersection_captage_prioritaire_epci,zcol=c("siren_epci"),legend=F)+mapview(n_epci_zsup_r52,alpha.regions=0)
-intersection_captage_prioritaire_epci_2<-intersection_captage_prioritaire_epci %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(siren_epci) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(siren_epci,nbre_captages_prioritaires) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_epci_zsup_r52 %>% 
-               select(siren_epci) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires=ifelse(is.na(nbre_captages_prioritaires),0,nbre_captages_prioritaires)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Epci",variable="nbre_captages_prioritaires",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=siren_epci,valeur=nbre_captages_prioritaires)
-
-intersection_captage_prioritaire_departement<-st_intersection(station_captage_prioritaire,st_buffer(n_departement_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_captage_prioritaire_departement,zcol=c("insee_dep"),legend=F)+mapview(n_departement_exp_r52,alpha.regions=0)
-intersection_captage_prioritaire_departement_2<-intersection_captage_prioritaire_departement %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_dep) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(insee_dep,nbre_captages_prioritaires) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_departement_exp_r52 %>% 
-               select(insee_dep) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires=ifelse(is.na(nbre_captages_prioritaires),0,nbre_captages_prioritaires)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Départements",variable="nbre_captages_prioritaires",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_dep,valeur=nbre_captages_prioritaires)
-
-intersection_captage_prioritaire_region<-st_intersection(station_captage_prioritaire,st_buffer(n_region_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_captage_prioritaire_region,zcol=c("insee_reg"),legend=F)+mapview(n_region_exp_r52,alpha.regions=0)
-intersection_captage_prioritaire_region_2<-intersection_captage_prioritaire_region %>% 
-  st_drop_geometry() %>%
-  mutate(nbre_captages_prioritaires=n()) %>%
-  select(insee_reg,nbre_captages_prioritaires)%>% 
-  unique() %>% 
-  mutate(TypeZone="Régions",variable="nbre_captages_prioritaires",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_reg,valeur=nbre_captages_prioritaires)
-
-intersection_captage_prioritaire_territoire<-bind_rows(intersection_captage_prioritaire_commune_2,
-                                                       intersection_captage_prioritaire_epci_2,
-                                                       intersection_captage_prioritaire_departement_2,
-                                                       intersection_captage_prioritaire_region_2)
-rm(intersection_captage_prioritaire_commune_2,
-   intersection_captage_prioritaire_epci_2,
-   intersection_captage_prioritaire_departement_2,
-   intersection_captage_prioritaire_region_2)
-
-
-# intersection captages prioritaires bénéficiant d'un plan d'actions et territoires -----------
-plan_action_commune<-intersection_captage_prioritaire_commune %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  filter(plan_action=="oui") %>% 
-  group_by(insee_com) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(insee_com,nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_commune_exp_r52 %>% 
-               select(insee_com) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions=ifelse(is.na(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions),0,nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Communes",variable="nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_com,valeur=nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions)
-
-plan_action_epci<-intersection_captage_prioritaire_epci %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  filter(plan_action=="oui") %>% 
-  group_by(siren_epci) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(siren_epci,nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_epci_zsup_r52 %>% 
-               select(siren_epci) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions=ifelse(is.na(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions),0,nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Epci",variable="nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=siren_epci,valeur=nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions)
-
-plan_action_departement<-intersection_captage_prioritaire_departement %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  filter(plan_action=="oui") %>% 
-  group_by(insee_dep) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(insee_dep,nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_departement_exp_r52 %>% 
-               select(insee_dep) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions=ifelse(is.na(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions),0,nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Départements",variable="nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_dep,valeur=nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions)
-
-plan_action_region<-intersection_captage_prioritaire_region %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  filter(plan_action=="oui") %>%
-  mutate(nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions=n()) %>%
-  select(insee_reg,nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions)%>% 
-  unique() %>% 
-  mutate(TypeZone="Régions",variable="nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_reg,valeur=nbre_captages_prioritaires_avec_plan_actions)
-
-plan_action_territoire<-bind_rows(plan_action_commune,
-                                  plan_action_epci,
-                                  plan_action_departement,
-                                  plan_action_region)
-rm(plan_action_commune,
-   plan_action_epci,
-   plan_action_departement,
-   plan_action_region)
-
-
-# protection des captages --------------
-# r_ppcaptages_s_r52<-st_read(dsn_si_eau,query = "SELECT * FROM eau_potable.r_ppcaptages_s_r52") # 890 obs
-r_ppcaptages_s_r52<-importer_data(db = "si_eau",
-                                        schema = "eau_potable",
-                                        table = "r_ppcaptages_s_r52") # 878 obs
-protection_captage<-summarise(st_buffer(r_ppcaptages_s_r52,0),do_union = TRUE)
-
-
-# intersections captages et protections (ppe ou ppi_ppr) ---------
-captage_protege<-st_intersection(protection_captage,captage_eau_potable_ars)
-
-
-# intersection captages protégés et territoires ------
-intersection_captage_protege_commune<-st_intersection(captage_protege,st_buffer(n_commune_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_captage_protege_commune,zcol=c("insee_com"),legend=F)+mapview(n_commune_exp_r52,alpha.regions=0)
-intersection_captage_protege_commune_2<-intersection_captage_protege_commune %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_com) %>% 
-  mutate(nbre_captages_proteges=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(insee_com,nbre_captages_proteges) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_commune_exp_r52 %>% 
-               select(insee_com) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_proteges=ifelse(is.na(nbre_captages_proteges),0,nbre_captages_proteges)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Communes",variable="nbre_captages_proteges",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_com,valeur=nbre_captages_proteges)
-
-intersection_captage_protege_epci<-st_intersection(captage_protege,st_buffer(n_epci_zsup_r52,0))
-# mapview(intersection_captage_protege_epci,zcol=c("siren_epci"),legend=F)+mapview(n_epci_zsup_r52,alpha.regions=0)
-intersection_captage_protege_epci_2<-intersection_captage_protege_epci %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(siren_epci) %>% 
-  mutate(nbre_captages_proteges=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(siren_epci,nbre_captages_proteges) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_epci_zsup_r52 %>% 
-               select(siren_epci) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_proteges=ifelse(is.na(nbre_captages_proteges),0,nbre_captages_proteges)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Epci",variable="nbre_captages_proteges",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=siren_epci,valeur=nbre_captages_proteges)
-
-intersection_captage_protege_departement<-st_intersection(captage_protege,st_buffer(n_departement_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_captage_protege_departement,zcol=c("insee_dep"),legend=F)+mapview(n_departement_exp_r52,alpha.regions=0)
-intersection_captage_protege_departement_2<-intersection_captage_protege_departement %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_dep) %>% 
-  mutate(nbre_captages_proteges=n()) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(insee_dep,nbre_captages_proteges) %>% 
-  unique() %>% 
-  right_join(n_departement_exp_r52 %>% 
-               select(insee_dep) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  mutate(nbre_captages_proteges=ifelse(is.na(nbre_captages_proteges),0,nbre_captages_proteges)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Départements",variable="nbre_captages_proteges",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_dep,valeur=nbre_captages_proteges)
-
-intersection_captage_protege_region<-st_intersection(captage_protege,st_buffer(n_region_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_captage_protege_region,zcol=c("insee_reg"),legend=F)+mapview(n_region_exp_r52,alpha.regions=0)
-intersection_captage_protege_region_2<-intersection_captage_protege_region %>% 
-  st_drop_geometry() %>%
-  mutate(nbre_captages_proteges=n()) %>%
-  select(insee_reg,nbre_captages_proteges)%>% 
-  unique() %>% 
-  mutate(TypeZone="Régions",variable="nbre_captages_proteges",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_reg,valeur=nbre_captages_proteges)
-
-intersection_captage_protege_territoire<-bind_rows(intersection_captage_protege_commune_2,
-                                                   intersection_captage_protege_epci_2,
-                                                   intersection_captage_protege_departement_2,
-                                                   intersection_captage_protege_region_2)
-rm(intersection_captage_protege_commune_2,
-   intersection_captage_protege_epci_2,
-   intersection_captage_protege_departement_2,
-   intersection_captage_protege_region_2)
-
-
-# intersection protection et territoires ----------
-intersection_protection_captage_commune<-st_intersection(st_buffer(protection_captage,0),st_buffer(n_commune_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_protection_captage_commune,col.regions = "red")+mapview(n_commune_exp_r52,alpha.regions=0)
-# la carte intersection_protection_captage_commune n'affiche aucun polygone
-intersection_protection_captage_commune_2<-intersection_protection_captage_commune %>% 
-  mutate(surf_protection_captage=st_area(geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_com) %>% 
-  mutate(part_protection_captage=round(surf_protection_captage/surf_commune*100,digits = 2)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  right_join(n_commune_exp_r52 %>% 
-               select(insee_com) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  select(insee_com,part_protection_captage) %>% 
-  mutate(part_protection_captage=ifelse(is.na(part_protection_captage),0,part_protection_captage)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Communes",variable="part_protection_captage",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_com,valeur=part_protection_captage)
-
-intersection_protection_captage_epci<-st_intersection(st_buffer(protection_captage,0),st_buffer(n_epci_zsup_r52,0))
-# mapview(intersection_protection_captage_epci)+mapview(n_epci_zsup_r52,alpha.regions=0)
-# la carte intersection_protection_captage_epci n'affiche aucun polygone
-intersection_protection_captage_epci_2<-intersection_protection_captage_epci %>% 
-  mutate(surf_protection_captage=st_area(geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(siren_epci) %>% 
-  mutate(part_protection_captage=round(surf_protection_captage/surf_epci*100,digits = 2)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  right_join(n_epci_zsup_r52 %>% 
-               select(siren_epci,nom_epci) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  select(siren_epci,part_protection_captage) %>% 
-  mutate(part_protection_captage=ifelse(is.na(part_protection_captage),0,part_protection_captage)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Epci",variable="part_protection_captage",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=siren_epci,valeur=part_protection_captage)
-
-intersection_protection_captage_departement<-st_intersection(st_buffer(protection_captage,0),st_buffer(n_departement_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_protection_captage_departement)+mapview(n_departement_exp_r52,alpha.regions=0)
-intersection_protection_captage_departement_2<-intersection_protection_captage_departement %>% 
-  mutate(surf_protection_captage = st_area(geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_dep) %>% 
-  mutate(part_protection_captage = round(surf_protection_captage/surf_departement*100,digits = 2)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  right_join(n_departement_exp_r52 %>% 
-               select(insee_dep,nom) %>%
-               st_drop_geometry()) %>% 
-  select(insee_dep,part_protection_captage) %>% 
-  mutate(part_protection_captage=ifelse(is.na(part_protection_captage),0,part_protection_captage)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Départements",variable="part_protection_captage",date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_dep,valeur=part_protection_captage)
-
-intersection_protection_captage_region<-st_intersection(st_buffer(protection_captage,0),st_buffer(n_region_exp_r52,0))
-# mapview(intersection_protection_captage_region)+mapview(n_region_exp_r52,alpha.regions=0)
-intersection_protection_captage_region_2<-intersection_protection_captage_region %>% 
-  mutate(surf_protection_captage=st_area(geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>%  
-  mutate(part_protection_captage=round(surf_protection_captage/surf_region*100,digits = 2)) %>% 
-  select(insee_reg,part_protection_captage) %>% 
-  mutate(TypeZone="Régions",variable="part_protection_captage",date=today()) %>% 
-  mutate(part_protection_captage=as.numeric(part_protection_captage)) %>% 
-  rename(CodeZone=insee_reg,valeur=part_protection_captage)
-
-intersection_protection_captage_territoire<-bind_rows(intersection_protection_captage_commune_2,
-                                                      intersection_protection_captage_epci_2,
-                                                      intersection_protection_captage_departement_2,
-                                                      intersection_protection_captage_region_2)
-rm(intersection_protection_captage_commune_2,
-   intersection_protection_captage_epci_2,
-   intersection_protection_captage_departement_2,
-   intersection_protection_captage_region_2)
-
-
-# assemblage ------------
-specifique_captage_prioritaire_protection_action<-bind_rows(intersection_captage_protege_territoire,
-                                                            intersection_protection_captage_territoire,
-                                                            intersection_captage_prioritaire_territoire,
-                                                            plan_action_territoire) %>%
-  left_join(territoire_pdl) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  select(TypeZone,CodeZone,Zone,date,variable,valeur) %>%
-  pivot_wider(names_from = variable,values_from = valeur)
-
-
-# # carte ------------
-# mapview(n_region_exp_r52,alpha.regions=0,legend=F)+
-#   mapview(r_ppcaptages_s_r52,col.regions="red")+
-#   mapview(captage_eau_potable_ars)+
-#   mapview(station_captage_prioritaire,col.regions="green",color="black")
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-poster_data(data = specifique_captage_prioritaire_protection_action,
-            db = "datamart",
-            schema = "portrait_territoires", 
-            table = "specifique_captage_prioritaire_protection_action",
-            post_row_name = FALSE, 
-            overwrite = TRUE,
-            droits_schema = TRUE,
-            pk = c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"), # déclaration d'une clé primaire sur la table postée
-            user = "does")
-
-
-# METADONNEES------------------------------------
-
-## On récupère la liste des variables qui sont à documenter dans le tableur google sheet à partir du jeu de données posté
-var <- setdiff(names(specifique_captage_prioritaire_protection_action), c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"))
-
-## récupération du nom du présent script source pour filtrer ensuite le référentiel des indicateurs
-nom_script_sce <- rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path %>% # utilisation de rstudioapi pour récupérer le nom du présent script 
-  basename() %>% # on enlève le chemin d'accès pour ne garder que le nom du fichier
-  gsub(pattern = ".R$", "", .) # on enlève l'extension '.R'
-
-## authentification google sheet grâce au .Renviron
-gs4_auth_configure(api_key = Sys.getenv("google_api_key"))
-gs4_deauth()
-
-## chargement du référentiel indicateurs google sheet
-metadata_indicateur <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                                  sheet = "indicateurs") %>%
-  # on ne garde que les variables concernées par le présent script de chargement
-  filter(source == nom_script_sce) %>% 
-  # on ajoute l'unité dans le libellé de la variable
-  mutate(libelle_variable = paste0(libelle_variable, " (unit\u00e9 : ", unite, ")")) %>% 
-  select(variable, libelle_variable) %>% 
-  # ajout des libellés pour date
-  bind_rows(
-    tribble(
-      ~variable, ~libelle_variable,
-      "date", "Millesime"
-      )
-    )
-
-## Vérification que la documentation des indicateurs est complète
-all(var %in% metadata_indicateur$variable) # doit renvoyer TRUE
-
-## Envoi des libellés de variable dans le SGBD
-post_dico_attr(dico = metadata_indicateur, 
-               table = "specifique_captage_prioritaire_protection_action", 
-               schema = "portrait_territoires",
-               db = "datamart",
-               user = "does")
-
-## Récupération des métadonnées de la source
-nom_sce <- str_replace(nom_script_sce, "chargement_|ref_|specifique_", "") %>%
-  str_replace("indicateur_", "") %>%
-  str_replace("_cogiter|_cog$", "")
-
-metadata_source <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                              sheet = "sources") %>%
-  filter(source == nom_sce) %>% 
-  mutate(com_table = paste0(source_lib, " - ", producteur, ".\n", descriptif_sources)) %>% 
-  pull(com_table)
-
-## commentaires de la table
-commenter_table(comment = metadata_source,
-                db = "datamart",
-                schema = "portrait_territoires",
-                table = "specifique_captage_prioritaire_protection_action", 
-                user = "does")
-
diff --git a/data-raw/zz_chargement_ocsge_auran.R b/data-raw/zz_chargement_ocsge_auran.R
deleted file mode 100644
index df70771..0000000
--- a/data-raw/zz_chargement_ocsge_auran.R
+++ /dev/null
@@ -1,312 +0,0 @@
-
-# chargement_ocsge_typologie_auran
-
-# librairies ------
-library(DBI)
-library(RPostgreSQL)
-library(dplyr)
-library(tidyr)
-
-rm(list = ls())
-
-
-# chargement data -------------
-drv <- dbDriver("PostgreSQL")
-con_datamart <- dbConnect(drv, 
-                          dbname="datamart", 
-                          host=Sys.getenv("server"), 
-                          port=Sys.getenv("port"),
-                          user=Sys.getenv("userid"),
-                          password=Sys.getenv("pwd_does"))
-postgresqlpqExec(con_datamart, "SET client_encoding = 'windows-1252'") 
-
-ocsge_pdl_couverture_usage_2013<-dbReadTable(con_datamart,c("portrait_territoires","ocsge_pdl_couverture_usage_2013"))
-
-ocsge_pdl_couverture_usage_2016<-dbReadTable(con_datamart,c("portrait_territoires","ocsge_pdl_couverture_usage_2016"))
-
-ocsge_pdl<-bind_rows(ocsge_pdl_couverture_usage_2013,
-                     ocsge_pdl_couverture_usage_2016)
-
-
-# définition typologie auran --------------
-# type_0 : Croisement non existant
-# type_1 : Zones d’habitat, équipements, zones d’activités économiques et commerciales
-# type_2 : Infrastructures routières, ferroviaires, portuaires, aéroportuaires et réseaux d’utilité publique
-# type_3 : Activités d’extraction
-# type_4 : Zones en transition
-# type_5 : Bâtiments, serres et espaces artificialisés agricoles
-# type_6 : Espaces agricoles non artificialisés
-# type_7 : Bois et forêts
-# type_8 : Autres espaces naturels
-# type_9 : Surfaces en eau
-
-
-# typologie des espaces -------
-ocsge_type <- select(ocsge_pdl, couverture, usage) %>% 
-  distinct() %>% 
-mutate(type_espace = case_when(
-usage == "US1.1" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_5",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_3",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_5",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_4",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_1",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS1.1.1.1" ~ "type_0", 
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_5",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_3",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_5",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_4",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_1",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS1.1.1.2" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_5",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_3",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_5",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_4",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS1.1.2.1" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_5",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_4",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS1.1.2.2" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_4",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_8",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS1.2.1" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_9",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_3",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_5",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_9",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_9",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_2",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_9",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS1.2.2" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_6",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_7",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_3",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_0", 
-usage == "US4.3" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_2",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_0",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_7",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_7",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS2.1.1.1" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_6",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_7",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_3",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_7",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS2.1.1.2" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_6",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_7",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_7",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS2.1.1.3" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_6",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_8",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_3",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_2",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_8",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_8",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS2.1.2" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_6",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_6",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS2.1.3" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_6",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_3",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_6",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_2",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_4",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_8",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_8",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS2.2.1" ~ "type_0",
-
-usage == "US1.1" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.2" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.3" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US1.4" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_6",
-usage == "US1.5" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US235" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_1",
-usage == "US4.1.1" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.2" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_2",
-usage == "US4.1.3" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.4" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.1.5" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.2" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US4.3" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.1" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_4",
-usage == "US6.2" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-usage == "US6.3" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_8",
-usage == "US6.4" & couverture == "CS2.2.2" ~ "type_0",
-
-usage == "US235" & couverture == "CS2.1.1" ~ "type_1" 
-# cas du Bigne 44014 en 2013, CS2.1.1 décliné en CS2.1.1.1, CS2.1.1.2, CS2.1.1.3
-)
-)
-
-
-# calcul des indicateurs communaux -----------
-ocsge_auran <- ocsge_pdl %>%
-  left_join(ocsge_type) %>% 
-  select(depcom = code_insee, date, variable = type_espace, valeur = surf_intersection_m2) %>%
-  group_by(date, depcom, variable) %>%
-  summarise(valeur = sum(valeur), .groups = "drop") %>%
-  mutate_if(is.character, as.factor) %>% 
-  complete(depcom,date,variable,fill = list(valeur = 0)) %>% 
-  pivot_wider(names_from = variable,values_from = valeur) 
-
-
-ocsge_auran_type_0<-filter(ocsge_auran,type_0 != 0) # 32 obs
-save(ocsge_auran_type_0,file = "sysdata/ocsge_auran_type_0.Rdata")
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-dbWriteTable(con_datamart,
-             c("portrait_territoires","source_ocsge_auran"),
-             ocsge_auran, 
-             row.names=FALSE, 
-             overwrite=TRUE)
-
-dbDisconnect(con_datamart)
-
-rm(list=ls())
diff --git a/data-raw/zz_cogification_ocsge_auran.R b/data-raw/zz_cogification_ocsge_auran.R
deleted file mode 100644
index 70d6ffc..0000000
--- a/data-raw/zz_cogification_ocsge_auran.R
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-
-# cogification_ocsge_auran
-
-# librairies ------
-library(DBI)
-library(RPostgreSQL)
-library(dplyr)
-library(COGiter)
-
-rm(list = ls())
-
-drv <- dbDriver("PostgreSQL")
-con_datamart <- dbConnect(drv, 
-                          dbname="datamart", 
-                          host=Sys.getenv("server"), 
-                          port=Sys.getenv("port"),
-                          user=Sys.getenv("userid"),
-                          password=Sys.getenv("pwd_does"))
-postgresqlpqExec(con_datamart, "SET client_encoding = 'windows-1252'") 
-
-source_ocsge_auran<-dbReadTable(con_datamart,c("portrait_territoires","source_ocsge_auran"))
-
-cogifiee_ocsge_auran<-cogifier(source_ocsge_auran %>% rename(DEPCOM=depcom))
-
-dbWriteTable(con_datamart,
-             c("portrait_territoires","cogifiee_ocsge_auran"),
-             cogifiee_ocsge_auran,
-             row.names=FALSE, 
-             overwrite=TRUE)
-
-dbDisconnect(con_datamart)
-
-rm(list=ls())
diff --git a/data-raw/zz_couverture_sage.R b/data-raw/zz_couverture_sage.R
deleted file mode 100644
index 72f9578..0000000
--- a/data-raw/zz_couverture_sage.R
+++ /dev/null
@@ -1,466 +0,0 @@
-
-# specifique_couverture_sage
-
-# librairies --------
-library(datalibaba)
-library(tidyverse)
-library(mapview)
-library(COGiter)
-library(sf)
-library(units)
-library(googlesheets4)
-
-
-rm(list = ls())
-
-
-# chargement SAGE ------------
-n_sage_r52<-importer_data(db = "si_eau",
-                          schema = "zonages_de_gestion",
-                          table = "n_sage_r52") %>% 
-  mutate(lb_etat=case_when(lb_etat=="Mis en oeuvre"~"mis_en_oeuvre",
-                           lb_etat=="Élaboration"~"elaboration",
-                           lb_etat=="Première révision"~"premiere_revision"))
-# mapview(n_sage_r52,zol = c("nom"), color = "blue", alpha.regions = 0.5, legend = T)
-# la couche géographique est de mauvaise qualité, car des limites de SAGE intersectent entre elles !
-
-
-# limites administratives ----------
-
-n_commune_exp_r52 <- importer_data(db = "referentiels",
-                                   schema = "adminexpress",
-                                   table = "n_commune_exp_r52") %>%
-  select(insee_com, nom_com = nom) %>%
-  mutate(surf_commune = st_area(the_geom))
-
-n_epci_zsup_r52<-importer_data(db = "consultation",
-                               schema = "donnee_generique",
-                               table = "n_epci_zsup_r52") %>%
-  select(siren_epci, nom_epci) %>% 
-  mutate(surf_epci = st_area(the_geom))
-
-n_departement_exp_r52 <- importer_data(db = "referentiels",
-                                       schema = "adminexpress",
-                                       table = "n_departement_exp_r52") %>%
-  select(insee_dep,nom_dep = nom) %>%
-  mutate(surf_departement = st_area(the_geom))
-
-n_region_exp_r52 <- importer_data(db = "referentiels",
-                                  schema = "adminexpress",
-                                  table = "n_region_exp_r52") %>% 
-  select(insee_reg, nom_reg) %>%
-  mutate(surf_region = st_area(the_geom))
-
-
-# intersection communes ------------------
-etat_sage_communes<-st_intersection(st_buffer(n_sage_r52, 0), st_buffer(n_commune_exp_r52, 0))
-# mapview(etat_sage_communes)
-
-indicateur_etat_sage_communes<-etat_sage_communes %>% 
-  mutate(surf_sage_intersect = st_area(the_geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>%
-  select(nom, code, lb_etat, insee_com, surf_commune, nom_com, surf_sage_intersect) %>% 
-  group_by(nom_com, lb_etat) %>%
-  mutate(pourc = round(sum(surf_sage_intersect)/surf_commune*100, digits = 0)) %>%
-  ungroup() %>% 
-  select(insee_com, nom_com, lb_etat, pourc) %>% 
-  unique() %>% 
-  group_by(insee_com) %>%
-  mutate(difference = as_units(100) - sum(pourc)) %>%
-  mutate(pourc = ifelse(difference<as_units(0) & lb_etat=="mis_en_oeuvre", pourc+difference, pourc)) %>% # traitement lié à la mauvaise qualité de la table n_sage_r52
-  mutate(difference = ifelse(difference<as_units(0), as_units(0), difference)) %>%
-  ungroup()
-
-indicateur_etat_sage_communes <- bind_rows(indicateur_etat_sage_communes,
-                                         n_commune_exp_r52 %>% 
-                                           st_drop_geometry() %>% 
-                                           select(insee_com,nom_com) %>% 
-                                           mutate(lb_etat="hors_sage") %>% 
-                                           left_join(indicateur_etat_sage_communes %>%
-                                                       select(insee_com,difference) %>%
-                                                       unique())
-                                         ) 
-
-indicateur_etat_sage_communes<-indicateur_etat_sage_communes %>% 
-  group_by(insee_com) %>% 
-  mutate(pourc=ifelse(is.na(pourc),difference,pourc)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  select(-difference) %>%
-  filter(pourc>0) %>% 
-  mutate(TypeZone="Communes") %>%
-  rename(CodeZone = insee_com) %>%
-  select(-nom_com) %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character)
-
-
-# intersection epci ---------
-etat_sage_epci<-st_intersection(st_buffer(n_sage_r52,0),st_buffer(n_epci_zsup_r52,0))
-# mapview(etat_sage_epci)
-
-indicateur_etat_sage_epci<-etat_sage_epci %>% 
-  mutate(surf_sage_intersect=st_area(the_geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  select(nom,code,lb_etat,siren_epci,nom_epci,surf_epci,surf_sage_intersect) %>%
-  group_by(siren_epci,lb_etat) %>% 
-  mutate(pourc=round(sum(surf_sage_intersect)/surf_epci*100,digits = 0)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  select(siren_epci,nom_epci,lb_etat,pourc) %>%
-  unique() %>%
-  group_by(siren_epci) %>% 
-  mutate(difference=as_units(100)-sum(pourc)) %>% 
-  mutate(pourc=ifelse(difference<as_units(0) & lb_etat=="mis_en_oeuvre",pourc+difference,pourc)) %>%
-  mutate(difference=ifelse(difference<as_units(0),as_units(0),difference)) %>%
-  ungroup()
-
-indicateur_etat_sage_epci<-bind_rows(indicateur_etat_sage_epci,
-                                     n_epci_zsup_r52 %>% 
-                                       st_drop_geometry() %>% 
-                                       select(siren_epci,nom_epci) %>% 
-                                       mutate(lb_etat="hors_sage") %>% 
-                                       left_join(indicateur_etat_sage_epci %>%
-                                                   select(siren_epci,difference) %>% 
-                                                   unique())
-                                     ) 
-
-indicateur_etat_sage_epci<-indicateur_etat_sage_epci %>% 
-  group_by(siren_epci) %>% 
-  mutate(pourc=ifelse(is.na(pourc),difference,pourc)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  select(-difference) %>%
-  filter(pourc>0) %>%
-  mutate(TypeZone="Epci") %>% 
-  rename(CodeZone = siren_epci) %>%
-  select(-nom_epci) %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character)
-
-
-# intersection départements ------------------
-etat_sage_departements<-st_intersection(st_buffer(n_sage_r52,0),st_buffer(n_departement_exp_r52,0))
-# mapview(etat_sage_departements)
-
-indicateur_etat_sage_departements<-etat_sage_departements %>% 
-  mutate(surf_sage_intersect=st_area(the_geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>%  
-  select(nom,code,lb_etat,insee_dep,surf_departement,nom_dep,surf_sage_intersect) %>% 
-  group_by(insee_dep,lb_etat) %>%
-  mutate(pourc=round(sum(surf_sage_intersect)/surf_departement*100,digits = 0)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  select(insee_dep,nom_dep,lb_etat,pourc) %>% 
-  unique() %>% 
-  group_by(insee_dep) %>%
-  mutate(difference=as_units(100)-sum(pourc)) %>%
-  mutate(pourc=ifelse(difference<as_units(0) & lb_etat=="mis_en_oeuvre",pourc+difference,pourc)) %>% 
-  mutate(difference=ifelse(difference<as_units(0),as_units(0),difference)) %>%
-  ungroup()
-
-indicateur_etat_sage_departements<-bind_rows(indicateur_etat_sage_departements,
-                                             n_departement_exp_r52 %>% 
-                                               st_drop_geometry() %>% 
-                                               select(insee_dep,nom_dep) %>% 
-                                               mutate(lb_etat="hors_sage") %>% 
-                                               left_join(indicateur_etat_sage_departements %>%
-                                                           select(insee_dep,difference) %>%
-                                                           unique())
-                                             ) 
-
-indicateur_etat_sage_departements<-indicateur_etat_sage_departements %>% 
-  group_by(insee_dep) %>% 
-  mutate(pourc=ifelse(is.na(pourc),difference,pourc)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  select(-difference) %>%
-  filter(pourc>0) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Départements") %>% 
-  rename(CodeZone = insee_dep) %>%
-  select(-nom_dep) %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character)
-
-
-# intersection région -------------
-etat_sage_regions<-st_intersection(st_buffer(n_sage_r52,0),st_buffer(n_region_exp_r52,0))
-# mapview(etat_sage_regions)!
-
-indicateur_etat_sage_regions<-etat_sage_regions %>% 
-  mutate(surf_sage_intersect = st_area(the_geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  select(nom,code,lb_etat,insee_reg,surf_region,surf_sage_intersect) %>% 
-  group_by(lb_etat) %>% 
-  mutate(pourc = round(sum(surf_sage_intersect)/surf_region*100,digits = 0)) %>% 
-  ungroup() %>%
-  select(insee_reg,lb_etat,pourc) %>%
-  unique() %>%
-  mutate(difference = as_units(100)-sum(pourc))
-
-indicateur_etat_sage_regions<-bind_rows(indicateur_etat_sage_regions,
-                                        n_region_exp_r52 %>% 
-                                          st_drop_geometry() %>% 
-                                          select(insee_reg) %>% 
-                                          mutate(lb_etat="hors_sage") %>% 
-                                          left_join(indicateur_etat_sage_regions %>%
-                                                      select(insee_reg,difference) %>%
-                                                      unique())
-                                        ) 
-
-indicateur_etat_sage_regions<-indicateur_etat_sage_regions %>% 
-  mutate(pourc=ifelse(is.na(pourc),difference,pourc)) %>% 
-  select(-difference) %>%
-  mutate(TypeZone = "Régions") %>%
-  rename(CodeZone = insee_reg) %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character) %>% 
-  filter(!is.na(lb_etat))
-
-
-# addition des tables --------
-indicateur_couverture_sage<-bind_rows(indicateur_etat_sage_communes,
-                                      indicateur_etat_sage_epci,
-                                      indicateur_etat_sage_departements,
-                                      indicateur_etat_sage_regions) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>%
-  mutate(date=as.Date("2022-01-01")) %>%
-  rename(variable = lb_etat, valeur = pourc)
-
-indicateur_couverture_sage<-mutate(indicateur_couverture_sage,variable=case_when(variable=="mis_en_oeuvre"~ "pourcentage_territoire_couvert_par_sage_mis_en_oeuvre",
-                                                                                 variable=="elaboration"~"pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_cours_d_elaboration",
-                                                                                 variable=="premiere_revision"~"pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_premiere_revision",
-                                                                                 variable=="hors_sage"~"pourcentage_territoire_hors_sage")) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-# selon SIGLOIRE, mise à jour en continue (tâche planifiée se déclenche tous les 1er du mois), donc 2022-01-01
-# Zones d'application des Schémas d'aménagement et de gestion des eaux (SAGE) en Pays de la Loire
-# https://catalogue.sigloire.fr/geonetwork/srv/fre/catalog.search;jsessionid=4BFDBE635A3699F7CC8151B1827679CE#/metadata/98864cf0-d06b-11de-b18a-00004f6210c3
-
-
-rm(indicateur_etat_sage_communes,
-   indicateur_etat_sage_epci,
-   indicateur_etat_sage_departements,
-   indicateur_etat_sage_regions)
-
-
-# ajout du champs Zone avec COGiter ------------
-communes_pdl<-communes %>% 
-  filter(REG== '52') %>% 
-  select(DEPCOM,NOM_DEPCOM,EPCI) %>% 
-  select(DEPCOM,NOM_DEPCOM) %>% 
-  rename(CodeZone=DEPCOM,Zone=NOM_DEPCOM) # 1238 obs
-
-epci_pdl<-epci %>% 
-  unnest(REGIONS_DE_L_EPCI) %>% 
-  filter(REGIONS_DE_L_EPCI == '52') %>% 
-  select(EPCI,NOM_EPCI) %>% 
-  rename(CodeZone=EPCI,Zone=NOM_EPCI) # 71 obs
-
-departements_pdl<-departements %>% 
-  filter(REG=='52') %>% 
-  select(DEP,NOM_DEP) %>% 
-  rename(CodeZone=DEP,Zone=NOM_DEP)
-
-region_pdl<-regions %>% 
-  filter(REG=='52') %>% 
-  select(REG,NOM_REG) %>% 
-  rename(CodeZone=REG,Zone=NOM_REG)
-
-territoire_pdl<-bind_rows(communes_pdl,
-                          departements_pdl,
-                          epci_pdl,
-                          region_pdl) %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character)
-
-indicateur_couverture_sage<-left_join(indicateur_couverture_sage,territoire_pdl) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  select(TypeZone,CodeZone,Zone,date,variable,valeur) %>% 
-  filter(!is.na(variable))
-
-specifique_couverture_sage<-indicateur_couverture_sage %>%
-  pivot_wider(names_from = variable,values_from = valeur, values_fill = 0) %>% 
-  mutate(pourcentage_territoire_couvert_par_sage_mis_en_oeuvre = ifelse(is.na(pourcentage_territoire_couvert_par_sage_mis_en_oeuvre),0,pourcentage_territoire_couvert_par_sage_mis_en_oeuvre),
-         pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_cours_d_elaboration = ifelse(is.na(pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_cours_d_elaboration),0,pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_cours_d_elaboration),
-         # pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_premiere_revision = ifelse(is.na(pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_premiere_revision),0,pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_premiere_revision),
-         pourcentage_territoire_hors_sage = ifelse(is.na(pourcentage_territoire_hors_sage),0,pourcentage_territoire_hors_sage)) %>% 
-  mutate(pourcentage_territoire_couvert_par_sage_en_premiere_revision = 0)
-
-
-# table de passage territoire/SAGE ----------
-
-ref_table_passage_communes_sage<-etat_sage_communes %>%  
-  st_drop_geometry() %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Communes") %>%
-  select(TypeZone,insee_com,nom_com,code,nom,lb_etat) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_com,
-         Zone = nom_com,
-         code_sage = code,
-         nom_sage = nom,
-         etat_d_avancement_sage = lb_etat)
-
-ref_table_passage_epci_sage<-etat_sage_epci  %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Epci") %>%
-  select(TypeZone,siren_epci,nom_epci,code,nom,lb_etat) %>% 
-  rename(CodeZone = siren_epci,
-         Zone = nom_epci,
-         code_sage = code,
-         nom_sage = nom,
-         etat_d_avancement_sage = lb_etat)
-
-ref_table_passage_departements_sage<-etat_sage_departements %>%
-  st_drop_geometry() %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Départements") %>%
-  select(TypeZone,insee_dep,nom_dep,code,nom,lb_etat) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_dep,
-         Zone = nom_dep,
-         code_sage = code,
-         nom_sage = nom,
-         etat_d_avancement_sage = lb_etat)
-
-ref_table_passage_regions_sage<-etat_sage_regions %>%
-  st_drop_geometry() %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Régions") %>%
-  select(TypeZone,insee_reg,code,nom,lb_etat) %>% 
-  mutate(Zone = "Pays de la Loire") %>% 
-  rename(CodeZone = insee_reg,
-         code_sage = code,
-         nom_sage = nom,
-         etat_d_avancement_sage = lb_etat) %>%
-  select(TypeZone,CodeZone,Zone,everything())
-
-ref_table_passage_territoire_sage<-bind_rows(ref_table_passage_communes_sage,
-                                             ref_table_passage_epci_sage,
-                                             ref_table_passage_departements_sage,
-                                             ref_table_passage_regions_sage) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  mutate(date=as.Date("2022-01-01"))
-
-rm(etat_sage_epci,
-   etat_sage_communes,
-   etat_sage_departements,
-   etat_sage_regions,
-   ref_table_passage_communes_sage,
-   ref_table_passage_epci_sage,
-   ref_table_passage_departements_sage,
-   ref_table_passage_regions_sage)
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-poster_data(data = specifique_couverture_sage,
-            db = "datamart",
-            schema = "portrait_territoires", 
-            table = "specifique_couverture_sage",
-            post_row_name = FALSE, 
-            overwrite = TRUE,
-            droits_schema = TRUE,
-            pk = c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"), # déclaration d'une clé primaire sur la table postée
-            user = "does")
-
-
-# METADONNEES------------------------------------
-
-## On récupère la liste des variables qui sont à documenter dans le tableur google sheet à partir du jeu de données posté
-var <- setdiff(names(specifique_couverture_sage), c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"))
-
-## récupération du nom du présent script source pour filtrer ensuite le référentiel des indicateurs
-nom_script_sce <- rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path %>% # utilisation de rstudioapi pour récupérer le nom du présent script 
-  basename() %>% # on enlève le chemin d'accès pour ne garder que le nom du fichier
-  gsub(pattern = ".R$", "", .) # on enlève l'extension '.R'
-
-## authentification google sheet grâce au .Renviron
-gs4_auth_configure(api_key = Sys.getenv("google_api_key"))
-gs4_deauth()
-
-## chargement du référentiel indicateurs google sheet
-metadata_indicateur <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                                  sheet = "indicateurs") %>%
-  # on ne garde que les variables concernées par le présent script de chargement
-  filter(source == nom_script_sce) %>% 
-  # on ajoute l'unité dans le libellé de la variable
-  mutate(libelle_variable = paste0(libelle_variable, " (unit\u00e9 : ", unite, ")")) %>% 
-  select(variable, libelle_variable) %>% 
-  # ajout des libellés pour date
-  bind_rows(
-    tribble(
-      ~variable, ~libelle_variable,
-      "date", "Millesime"
-    )
-  )
-
-## Vérification que la documentation des indicateurs est complète
-all(var %in% metadata_indicateur$variable) # doit renvoyer TRUE
-
-## Envoi des libellés de variable dans le SGBD
-post_dico_attr(dico = metadata_indicateur, 
-               table = "specifique_couverture_sage", 
-               schema = "portrait_territoires",
-               db = "datamart",
-               user = "does")
-
-## Récupération des métadonnées de la source
-nom_sce <- str_replace(nom_script_sce, "chargement_|ref_|specifique_", "") %>%
-  str_replace("indicateur_", "") %>%
-  str_replace("_cogiter|_cog$", "")
-
-metadata_source <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                              sheet = "sources") %>%
-  filter(source == nom_sce) %>% 
-  mutate(com_table = paste0(source_lib, " - ", producteur, ".\n", descriptif_sources)) %>% 
-  pull(com_table)
-
-## commentaires de la table
-commenter_table(comment = metadata_source,
-                db = "datamart",
-                schema = "portrait_territoires",
-                table = "specifique_couverture_sage", 
-                user = "does")
-
-
-# versement de la table de passage et métadonnées ----------------
-poster_data(data = ref_table_passage_territoire_sage,
-            db = "datamart",
-            schema = "portrait_territoires", 
-            table = "specifique_table_passage_territoire_sage",
-            post_row_name = FALSE, 
-            overwrite = TRUE,
-            droits_schema = TRUE,
-            pk = c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "code_sage", "nom_sage", "date"), # déclaration d'une clé primaire sur la table postée
-            user = "does")
-
-var <- setdiff(names(ref_table_passage_territoire_sage), c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"))
-nom_script_sce <- "specifique_table_passage_territoire_sage"
-
-metadata_indicateur <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                                  sheet = "indicateurs") %>%
-  filter(source == nom_script_sce) %>% 
-  mutate(libelle_variable = paste0(libelle_variable, " (unit\u00e9 : ", unite, ")")) %>% 
-  select(variable, libelle_variable) %>% 
-  bind_rows(
-    tribble(
-      ~variable, ~libelle_variable,
-      "date", "Millesime"
-    )
-  )
-
-## Vérification que la documentation des indicateurs est complète
-all(var %in% metadata_indicateur$variable) # doit renvoyer TRUE
-
-## Envoi des libellés de variable dans le SGBD
-post_dico_attr(dico = metadata_indicateur, 
-               table = "specifique_table_passage_territoire_sage", 
-               schema = "portrait_territoires",
-               db = "datamart",
-               user = "does")
-
-## Récupération des métadonnées de la source
-nom_sce <- "table_passage_territoire_sage"
-
-metadata_source <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                              sheet = "sources") %>%
-  filter(source == nom_sce) %>% 
-  mutate(com_table = paste0(source_lib, " - ", producteur, ".\n", descriptif_sources)) %>% 
-  pull(com_table)
-
-## commentaires de la table
-commenter_table(comment = metadata_source,
-                db = "datamart",
-                schema = "portrait_territoires",
-                table = "specifique_table_passage_territoire_sage", 
-                user = "does")
diff --git a/data-raw/zz_etat_ecolo_cours_eau.R b/data-raw/zz_etat_ecolo_cours_eau.R
deleted file mode 100644
index 5dc73c9..0000000
--- a/data-raw/zz_etat_ecolo_cours_eau.R
+++ /dev/null
@@ -1,286 +0,0 @@
-
-# specifique_etat_ecologique_cours_eau
-
-# librairies --------
-library(readxl)
-library(tidyverse)
-library(datalibaba)
-library(sf)
-library(mapview)
-library(COGiter)
-library(googlesheets4)
-
-rm(list = ls())
-
-
-# chargement des données de l'Agence de l'eau Loire-Bretagne -------
-# le fichier Etat_Ecologique_cours_d_eau_2017_RESUME.xlsx a été récupéré sur le site de l'agence de l'eau Loire-Bretagne : 
-# https://donnees-documents.eau-loire-bretagne.fr/home/donnees/etat-2017-cours-deau.html
-# https://donnees-documents.eau-loire-bretagne.fr/files/live/mounts/midas/Donnees-et-documents/Etat_Ecologique_cours_d_.92166786379235
-# un 2e onglet a été créé, ne conservant que les données utiles et renommant les champs
-# état écologique des masses d’eau superficielles, hors masse d'eau de transition et plans d'eau !
-# état calculé avec les données 2015 à 2017
-
-download.file(url = "https://donnees-documents.eau-loire-bretagne.fr/files/live/mounts/midas/Donnees-et-documents/Etat_Ecologique_cours_d_.92166786379235", 
-              destfile = "extdata/Etat_Ecologique_cours_d_eau_2017_RESUME.xlsx")
-# attention, le fichier téléchargé par cette commande peut être corrompu et ne pas être lisible
-
-etat_ecolo_cours_eau_2017<-read_excel(path = "extdata/Etat_Ecologique_cours_d_eau_2017_RESUME.xlsx",
-                                      sheet="Etat Cours d'eau",
-                                      skip = 5,
-                                      col_names = TRUE)
-
-etat_ecolo_cours_eau_2017<-etat_ecolo_cours_eau_2017 %>%
-  select(code_masse_d_eau = `code de la masse d'eau`,
-         nom_masse_d_eau = `Nom de la masse d'eau`,
-         cours_d_eau = `Cours d'eau`,
-         type_masse_d_eau = `Type de la masse d'eau`,
-         type_FR_masse_d_eau = `Type_FR de la masse d'eau`,
-         commision_territoriale = `commision territoriale`,
-         SAGE,
-         region_principale = `Region principale`,
-         regions_concernees = `Région(s) concernée(s)`,
-         departement_principal = `Département principal`,
-         departements_concernes = `Département(s) concerné(s)`,
-         etat_ecologique_valide = `État Écologique validé`,
-         niveau_de_confiance_valide = `Niveau de confiance validé`,
-         etat_ecologique_calcule = `État Écologique calculé`,
-         etat_biologique = `État Biologique`,
-         etat_physico_chimie_generale = `État physico-chimie générale`,
-         etat_polluants_specifiques = `État Polluants spécifiques`,
-         code_station_retenue_biologie_physico_chimie = `Station retenue...37`,
-         libelle_station_biologie_physico_chimie = Libellé...38,
-         code_station_retenue_polluants_specifiques = `Station retenue...39`,
-         libelle_station_retenue_polluants_specifiques = Libellé...40)
-
-
-
-n_masse_eau_bassin_versant_loire_bretagne <- importer_data(db = "si_eau",
-                                                           schema = "hydrographie",
-                                                           table = "n_masse_eau_bassin_versant_loire_bretagne")
-
-etat_ecolo_cours_eau_2017_geo<-right_join(n_masse_eau_bassin_versant_loire_bretagne,
-                                          etat_ecolo_cours_eau_2017 %>%
-                                            select(code_masse_d_eau,
-                                                   nom_masse_d_eau,SAGE,
-                                                   etat_ecologique_valide),
-                                          by=c("cd_eu_masse_eau"="code_masse_d_eau"))
-
-
-# limites administratives ----------
-n_region_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                schema = "adminexpress",
-                                table = "n_region_exp_r52") %>% 
-  select(insee_reg,nom_reg) %>%
-  mutate(surf_region=st_area(the_geom))
-
-n_departement_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                     schema = "adminexpress",
-                                     table = "n_departement_exp_r52") %>%
-  select(insee_dep,nom) %>% 
-  rename(nom_dep = nom) %>% 
-  mutate(surf_departement=st_area(the_geom))
-
-n_commune_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                 schema = "adminexpress",
-                                 table = "n_commune_exp_r52") %>%
-  select(insee_com,nom,siren_epci) %>% 
-  rename(nom_com = nom) %>% 
-  mutate(surf_commune=st_area(the_geom))
-
-n_epci_zsup_r52<-importer_data(db = "consultation",
-                               schema = "donnee_generique",
-                               table = "n_epci_zsup_r52") %>%
-  select(siren_epci,dep_epci,nom_epci) %>% 
-  mutate(surf_epci=st_area(the_geom))
-
-
-# intersection des bassins versants de masse d'eau et des communes -------------
-etat_ecolo_cours_eau_2017_com<-st_intersection(st_buffer(etat_ecolo_cours_eau_2017_geo, 0),
-                                                    st_buffer(n_commune_exp_r52, 0)) %>% 
-  select(-c(superficie,shape_lenght,shape_area)) %>% 
-  mutate(surf_me = st_area(the_geom))
-
-# calcul de l'indicateur
-# 1 :très bon ; 2 : bon ; 3 : moyen ; 4 : médiocre ; 5 : mauvais
-
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau_com <- etat_ecolo_cours_eau_2017_com %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_com, nom_com) %>%
-  mutate(surface_be_me = ifelse(etat_ecologique_valide<3, surf_me, 0)) %>% 
-  summarise(surface_be_me = sum(surface_be_me), surf_commune = max(surf_commune)) %>% 
-  mutate(indicateur = round(surface_be_me/surf_commune*100, digits = 1)) %>% 
-  ungroup()
-
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau_com<-left_join(n_commune_exp_r52, indicateur_etat_ecolo_cours_eau_com) %>%
-  select(-surf_commune) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  mutate(indicateur = ifelse(is.na(indicateur), 0, indicateur)) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Communes", date = as.Date("2017-12-31"), variable = "part_cours_eau_bon_etat") %>% 
-  rename(Zone = nom_com, CodeZone = insee_com, valeur = indicateur) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  select(TypeZone, CodeZone, Zone, variable, valeur, date)
-
-
-# intersection des bassins versants de masse d'eau et des EPCI -------------
-etat_ecolo_cours_eau_2017_epci <- st_intersection(st_buffer(etat_ecolo_cours_eau_2017_geo, 0),
-                                                      st_buffer(n_epci_zsup_r52, 0)) %>% 
-  select(-c(superficie,shape_lenght,shape_area)) %>% 
-  mutate(surf_me = st_area(the_geom))
-
-# calcul de l'indicateur
-# 1 :très bon ; 2 : bon ; 3 : moyen ; 4 : médiocre ; 5 : mauvais
-
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau_epci <- etat_ecolo_cours_eau_2017_epci %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(siren_epci, nom_epci) %>%
-  mutate(surface_be_me = ifelse(etat_ecologique_valide<3, surf_me, 0)) %>% 
-  summarise(surface_be_me = sum(surface_be_me), surf_epci = max(surf_epci)) %>% 
-  mutate(indicateur = round(surface_be_me/surf_epci*100, digits = 1)) %>% 
-  ungroup()
-
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau_epci<-left_join(n_epci_zsup_r52,indicateur_etat_ecolo_cours_eau_epci) %>%
-  select(-surf_epci) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  mutate(indicateur = ifelse(is.na(indicateur),0,indicateur)) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Epci",date = as.Date("2017-12-31"), variable = "part_cours_eau_bon_etat") %>% 
-  rename(Zone = nom_epci,CodeZone = siren_epci, valeur = indicateur) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  select(TypeZone,CodeZone,Zone,variable,valeur,date)
-
-
-# intersection des bassins versants de masse d'eau et des départements ------------------
-etat_ecolo_cours_eau_2017_dept <- st_intersection(st_buffer(etat_ecolo_cours_eau_2017_geo, 0),
-                                                  st_buffer(n_departement_exp_r52, 0)) %>% 
-  select(-c(superficie,shape_lenght,shape_area)) %>% 
-  mutate(surf_me = st_area(the_geom))
-
-# calcul de l'indicateur
-# 1 :très bon ; 2 : bon ; 3 : moyen ; 4 : médiocre ; 5 : mauvais
-
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau_dept <- etat_ecolo_cours_eau_2017_dept %>% 
-  st_drop_geometry() %>%
-  group_by(insee_dep,nom_dep) %>% 
-  mutate(surface_be_me = ifelse(etat_ecologique_valide<3, surf_me, 0)) %>% 
-  summarise(surface_be_me = sum(surface_be_me), surf_departement = max(surf_departement)) %>% 
-  mutate(indicateur = round(surface_be_me/surf_departement*100, digits = 1)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  select(insee_dep, nom_dep, indicateur) %>% 
-  unique()
-
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau_dept<-left_join(n_departement_exp_r52, indicateur_etat_ecolo_cours_eau_dept) %>%
-  select(-surf_departement) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  mutate(indicateur = ifelse(is.na(indicateur), 0, indicateur)) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Départements", date = as.Date("2017-12-31"), variable = "part_cours_eau_bon_etat") %>% 
-  rename(Zone = nom_dep, CodeZone = insee_dep, valeur = indicateur) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  select(TypeZone, CodeZone, Zone, variable, valeur, date)
-
-
-# intersection des bassins versants de masse d'eau et de la région
-etat_ecolo_cours_eau_2017_region <- st_intersection(st_buffer(etat_ecolo_cours_eau_2017_geo, 0),
-                                                    st_buffer(n_region_exp_r52, 0)) %>% 
-  select(-c(superficie,shape_lenght, shape_area)) %>% 
-  mutate(surf_me = st_area(the_geom))
-
-# calcul de l'indicateur
-# 1 :très bon ; 2 : bon ; 3 : moyen ; 4 : médiocre ; 5 : mauvais
-
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau_region <- etat_ecolo_cours_eau_2017_region %>% 
-  st_drop_geometry() %>%
-  filter(etat_ecologique_valide<3) %>% 
-  mutate(indicateur = round(sum(surf_me)/surf_region*100, digits = 1)) %>%
-  select(insee_reg, nom_reg, indicateur) %>% 
-  unique()
-
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau_region <- left_join(n_region_exp_r52, indicateur_etat_ecolo_cours_eau_region) %>%
-  select(-surf_region) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  mutate(indicateur = ifelse(is.na(indicateur), 0, indicateur)) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Régions", date = as.Date("2017-12-31"), variable = "part_cours_eau_bon_etat") %>% 
-  rename(Zone = nom_reg, CodeZone = insee_reg, valeur = indicateur) %>% 
-  mutate_if(is.character, as.factor) %>% 
-  select(TypeZone, CodeZone, Zone, variable, valeur, date)
-
-
-# compilation communes, EPCI, départements, région ---------
-indicateur_etat_ecolo_cours_eau<-bind_rows(indicateur_etat_ecolo_cours_eau_com,
-                                           indicateur_etat_ecolo_cours_eau_epci,
-                                           indicateur_etat_ecolo_cours_eau_dept,
-                                           indicateur_etat_ecolo_cours_eau_region)
-
-specifique_etat_ecolo_cours_eau<-pivot_wider(indicateur_etat_ecolo_cours_eau,
-                                             names_from = variable,
-                                             values_from = valeur)
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-poster_data(data = specifique_etat_ecolo_cours_eau,
-            db = "datamart",
-            schema = "portrait_territoires", 
-            table = "specifique_etat_ecolo_cours_eau",
-            post_row_name = FALSE, 
-            overwrite = TRUE,
-            droits_schema = TRUE,
-            pk = c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"), # déclaration d'une clé primaire sur la table postée
-            user = "does")
-
-
-# METADONNEES------------------------------------
-
-## On récupère la liste des variables qui sont à documenter dans le tableur google sheet à partir du jeu de données posté
-var <- setdiff(names(specifique_etat_ecolo_cours_eau), c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"))
-
-## récupération du nom du présent script source pour filtrer ensuite le référentiel des indicateurs
-nom_script_sce <- rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path %>% # utilisation de rstudioapi pour récupérer le nom du présent script 
-  basename() %>% # on enlève le chemin d'accès pour ne garder que le nom du fichier
-  gsub(pattern = ".R$", "", .) # on enlève l'extension '.R'
-
-## authentification google sheet grâce au .Renviron
-gs4_auth_configure(api_key = Sys.getenv("google_api_key"))
-gs4_deauth()
-
-## chargement du référentiel indicateurs google sheet
-metadata_indicateur <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                                  sheet = "indicateurs") %>%
-  # on ne garde que les variables concernées par le présent script de chargement
-  filter(source == nom_script_sce) %>% 
-  # on ajoute l'unité dans le libellé de la variable
-  mutate(libelle_variable = paste0(libelle_variable, " (unit\u00e9 : ", unite, ")")) %>% 
-  select(variable, libelle_variable) %>% 
-  # ajout des libellés pour date
-  bind_rows(
-    tribble(
-      ~variable, ~libelle_variable,
-      "date", "Millesime"
-    )
-  )
-
-## Vérification que la documentation des indicateurs est complète
-all(var %in% metadata_indicateur$variable) # doit renvoyer TRUE
-
-## Envoi des libellés de variable dans le SGBD
-post_dico_attr(dico = metadata_indicateur, 
-               table = "specifique_etat_ecolo_cours_eau", 
-               schema = "portrait_territoires",
-               db = "datamart",
-               user = "does")
-
-## Récupération des métadonnées de la source
-nom_sce <- str_replace(nom_script_sce, "chargement_|ref_|specifique_", "") %>%
-  str_replace("indicateur_", "") %>%
-  str_replace("_cogiter|_cog$", "")
-
-metadata_source <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                              sheet = "sources") %>%
-  filter(source == nom_sce) %>% 
-  mutate(com_table = paste0(source_lib, " - ", producteur, ".\n", descriptif_sources)) %>% 
-  pull(com_table)
-
-## commentaires de la table
-commenter_table(comment = metadata_source,
-                db = "datamart",
-                schema = "portrait_territoires",
-                table = "specifique_etat_ecolo_cours_eau", 
-                user = "does")
diff --git a/data-raw/zz_gestion_durable_foret.R b/data-raw/zz_gestion_durable_foret.R
deleted file mode 100644
index 952a3f2..0000000
--- a/data-raw/zz_gestion_durable_foret.R
+++ /dev/null
@@ -1,186 +0,0 @@
-# specifique_gestion_durable_foret
-
-# librairies -------
-library(readxl)
-library(tidyverse)
-library(lubridate)
-library(mefa4)
-library(COGiter)
-library(datalibaba)
-
-rm(list = ls())
-
-
-# chargement des données du CRPF ----------------
-# données élaborées par le Centre Régional de la Propriété Forestière (CRPF) à partir d'une requête spatiale EPCI
-
-# Au titre du Code Forestier 5 documents sont considérés comme des Documents de Gestion Durable. 
-# En l'occurrence, pour l'exercice demandé, il est donc légitime de les additionner.
-
-# PSG = plan simple de gestion (pour les forêts > 25 ha) --> garantie de gestion durable
-# PSG volontaire = idem pour forêts de 10 à 25 ha --> garantie de gestion durable
-# RTG = règlement type de gestion, càd pour des surfaces < 25 ha 
-# adhésion à un règlement type établi par un gestionnaire habilité pour cela,
-# la plupart du temps une coopérative --> garantie de gestion durable
-# CBPS = code de bonnes pratiques sylvicoles (forêts < 25 ha) : adhésion à des principes de gestion durable
-# devant être respectés --> présomption de garantie de gestion durable
-# CBPS+ = idem assorti d'un programme de coupes et travaux spécifique à la forêt concernée --> présomption de garantie de gestion durable
-
-# Les chiffres ne concernent donc que la forêt privée. Celle-ci représente 90% de la forêt des Pays de la Loire.
-# Les forêts publiques sont, sauf exception, gérées par l'ONF sur la base d'un aménagement forestier,
-# constituant, lui aussi, une garantie de gestion durable. 
-
-# Le pourcentage de gestion durable en forêt publique est 
-# donc proche de 100% (aux forêts en cours de renouvellement d'aménagement si latence, 
-# ou aux forêts nouvellement acquises par des collectivités près).
-
-# La surface forestière de référence retenue, nécessaire pour obtenir un pourcentage, 
-# est celle de la BD Forêt de l'IGN du moment, même si l'on sait qu'elle est fluctuante.
-
-# Corrections à la main de la ligne 271 du fichier .xlsx : 
-# de la ligne 271 : CBPS+ au lieu de CBPS déjà renseigné pour CC du Val de Sarthe
-# et de la ligne 91 : Obligatoire (plus de 25 ha) au lieu de PSG - nouveau seuil 2011 pour CC Châteaubriant-Derval
-
-crpf_dgd_epci<-read_excel(path = "extdata/DGDpar EPCI_Copie de stat_pdl_epci.xlsx")
-
-
-# traitement des données ----------
-crpf_dgd_epci_total<-crpf_dgd_epci %>% 
-  filter(!is.na(`Proportion de forêt sous DGD (%)`)) %>% 
-  rename(NOM_EPCI=EPCI,
-         surface_gestion_durable = `Surface DGD (ha)`,
-         surface_totale_foret = `Surface forêt (BD Forêt v2) (ha)`,
-         pourcentage_foret_geree_durablement = `Proportion de forêt sous DGD (%)`)
-
-liste_EPCI<-crpf_dgd_epci_total %>% 
-  select(NOM_EPCI)
-
-crpf_dgd_epci_detail<-crpf_dgd_epci %>% 
-  select(-c(`Surface forêt (BD Forêt v2) (ha)`,`Proportion de forêt sous DGD (%)`)) %>%
-  mutate(EPCI=case_when(EPCI=="Volontaire (moins de 25 ha)"~"PSG_volontaire",
-                        EPCI=="Obligatoire (plus de 25 ha)"~"PSG_obligatoire",
-                        T~EPCI)) %>% 
-  filter(EPCI!="PSG") %>% 
-  rename(surface_ha=`Surface DGD (ha)`) %>% 
-  mutate(NOM_EPCI=ifelse(EPCI %in% unique(liste_EPCI$NOM_EPCI),EPCI,NA)) %>% 
-  mutate(NOM_EPCI=ifelse(is.na(NOM_EPCI),lag(NOM_EPCI),NOM_EPCI)) %>% # pas très élégant
-  mutate(NOM_EPCI=ifelse(is.na(NOM_EPCI),lag(NOM_EPCI),NOM_EPCI)) %>% 
-  mutate(NOM_EPCI=ifelse(is.na(NOM_EPCI),lag(NOM_EPCI),NOM_EPCI)) %>% 
-  mutate(NOM_EPCI=ifelse(is.na(NOM_EPCI),lag(NOM_EPCI),NOM_EPCI)) %>% 
-  mutate(NOM_EPCI=ifelse(is.na(NOM_EPCI),lag(NOM_EPCI),NOM_EPCI)) %>% 
-  filter(EPCI %notin% unique(liste_EPCI$NOM_EPCI)) %>% 
-  rename(document_gestion_durable=EPCI) %>%
-  complete(document_gestion_durable,NOM_EPCI,fill = list(surface_ha =0)) %>%
-  pivot_wider(names_from = document_gestion_durable,values_from = surface_ha)
-
-crpf_dgd_epci<-left_join(crpf_dgd_epci_detail,crpf_dgd_epci_total)
-
-
-# renommage des EPCI en référence aux EPCI du package COGiter ----------
-epci_pdl<-epci %>% filter(grepl(52,REGIONS_DE_L_EPCI))
-x<-inner_join(liste_EPCI,epci) # 60 obs
-y<-anti_join(liste_EPCI,epci) # 10 obs
-
-crpf_dgd_epci<-crpf_dgd_epci %>% 
-  mutate(NOM_EPCI=case_when(NOM_EPCI=="CA Agglomération du Choletais"~ "CA du Choletais",
-                            NOM_EPCI=="CA de la Presqu'île de Guérande Atlantique (CAP ATLANTIQUE)"~"CA de la Presqu'île de Guérande Atlantique (Cap Atlantique)",
-                            NOM_EPCI=="CA La Roche sur Yon - Agglomération"~"CA La Roche-sur-Yon Agglomération",
-                            NOM_EPCI=="CA Laval Agglomération"~"CA de Laval Agglomération",
-                            NOM_EPCI=="CC du Pays de Fontenay-Vendée"~"CC Pays de Fontenay-Vendée",
-                            NOM_EPCI=="CC du Pays de Pontchâteau St-Gildas-des-Bois"~"CC du Pays de Pontchâteau Saint-Gildas-des-Bois",
-                            NOM_EPCI=="CC du Pays de St Gilles-Croix-de-Vie"~"CC du Pays de Saint-Gilles-Croix-de-Vie",
-                            NOM_EPCI=="CC du Sud Estuaire"~"CC du Sud-Estuaire",
-                            NOM_EPCI=="CC Maine Coeur de Sarthe"~"CC Maine Cœur de Sarthe",
-                            NOM_EPCI=="CC Terres de Montaigu, CC Montaigu-Rocheservière"~"CC Terres-de-Montaigu, communauté de communes Montaigu-Rocheservière",
-                            T~NOM_EPCI))
-
-x<-semi_join(crpf_dgd_epci,epci_pdl) # 70 obs
-y<-anti_join(epci_pdl,crpf_dgd_epci) # CC de l'Île de Noirmoutier
-
-
-# ajout de l'EPCI CC de l'Île de Noirmoutier -------- 
-# consultation du sgdb avec QGIS : consultation/foret/n_foret_prive_dgd_s_r52 et n_foret_publique_2009_s_r52
-# aucune forêt privée (avec un document de gestion forestière durable) ou publique pour CC de l'Île de Noirmoutier
-
-specifique_gestion_durable_foret<-left_join(epci_pdl %>% select(EPCI,NOM_EPCI),crpf_dgd_epci)
-
-
-# finalisation de la table en format large ----------
-specifique_gestion_durable_foret<-crpf_dgd_epci %>%
-  left_join(epci_pdl) %>% 
-  gather(key = "variable",value = "valeur",CBPS:pourcentage_foret_geree_durablement) %>%
-  mutate(valeur=ifelse(is.na(valeur),0,valeur)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Epci") %>% 
-  rename(CodeZone = EPCI,Zone=NOM_EPCI) %>% 
-  mutate(date = dmy("01-01-2021")) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  select(TypeZone,Zone,CodeZone,date,variable,valeur) %>% 
-  pivot_wider(names_from = variable,values_from = valeur)
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-poster_data(data = specifique_gestion_durable_foret, 
-            table = "specifique_gestion_durable_foret",
-            schema = "portrait_territoires",
-            db = "datamart",
-            user = "does", 
-            overwrite = TRUE)
-
-
-# METADONNEES------------------------------------
-
-## On récupère la liste des variables qui sont à documenter dans le tableur google sheet à partir du jeu de données posté
-var <- setdiff(names(specifique_gestion_durable_foret), c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"))
-
-## récupération du nom du présent script source pour filtrer ensuite le référentiel des indicateurs
-nom_script_sce <- rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path %>% # utilisation de rstudioapi pour récupérer le nom du présent script 
-  basename() %>% # on enlève le chemin d'accès pour ne garder que le nom du fichier
-  gsub(pattern = ".R$", "", .) # on enlève l'extension '.R'
-
-## authentification google sheet grâce au .Renviron
-gs4_auth_configure(api_key = Sys.getenv("google_api_key"))
-gs4_deauth()
-
-## chargement du référentiel indicateurs google sheet
-metadata_indicateur <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                                  sheet = "indicateurs") %>%
-  # on ne garde que les variables concernées par le présent script de chargement
-  filter(source == nom_script_sce) %>% 
-  # on ajoute l'unité dans le libellé de la variable
-  mutate(libelle_variable = paste0(libelle_variable, " (unit\u00e9 : ", unite, ")")) %>% 
-  select(variable, libelle_variable) %>% 
-  # ajout des libellés pour date
-  bind_rows(
-    tribble(
-      ~variable, ~libelle_variable,
-      "date", "Millesime"
-    )
-  )
-
-## Vérification que la documentation des indicateurs est complète
-all(var %in% metadata_indicateur$variable) # doit renvoyer TRUE
-
-## Envoi des libellés de variable dans le SGBD
-post_dico_attr(dico = metadata_indicateur, 
-               table = "specifique_gestion_durable_foret", 
-               schema = "portrait_territoires",
-               db = "datamart",
-               user = "does")
-
-## Récupération des métadonnées de la source
-nom_sce <- str_replace(nom_script_sce, "chargement_|ref_|specifique_", "") %>%
-  str_replace("indicateur_", "") %>%
-  str_replace("_cogiter|_cog$", "")
-
-metadata_source <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                              sheet = "sources") %>%
-  filter(source == nom_sce) %>% 
-  mutate(com_table = paste0(source_lib, " - ", producteur, ".\n", descriptif_sources)) %>% 
-  pull(com_table)
-
-## commentaires de la table
-commenter_table(comment = metadata_source,
-                db = "datamart",
-                schema = "portrait_territoires",
-                table = "specifique_gestion_durable_foret", 
-                user = "does")
diff --git a/data-raw/zz_indicateur_captage_prioritaire_protection_action.R b/data-raw/zz_indicateur_captage_prioritaire_protection_action.R
deleted file mode 100644
index 20571ec..0000000
--- a/data-raw/zz_indicateur_captage_prioritaire_protection_action.R
+++ /dev/null
@@ -1,178 +0,0 @@
-
-# indicateur_captage_prioritaire_protection_action
-
-# librairies ----------
-library(datalibaba)
-library(tidyverse)
-library(sf)
-library(lubridate)
-library(googlesheets4)
-
-rm(list=ls())
-
-
-# limites administratives ----------
-
-n_commune_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                 schema = "adminexpress",
-                                 table = "n_commune_exp_r52") %>%
-  select(insee_com, nom_com = nom) %>%
-  mutate(surf_commune = st_area(the_geom))
-
-n_epci_zsup_r52<-importer_data(db = "consultation",
-                               schema = "donnee_generique",
-                               table = "n_epci_zsup_r52") %>%
-  select(siren_epci, nom_epci) %>% 
-  mutate(surf_epci = st_area(the_geom))
-
-n_departement_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                     schema = "adminexpress",
-                                     table = "n_departement_exp_r52") %>%
-  select(insee_dep, nom_dep = nom) %>% 
-  mutate(surf_departement = st_area(the_geom))
-
-n_region_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                schema = "adminexpress",
-                                table = "n_region_exp_r52") %>% 
-  select(insee_reg, nom_reg) %>%
-  mutate(surf_region = st_area(the_geom))
-
-
-# protection des captages --------------
-r_ppcaptages_s_r52 <- importer_data(db = "si_eau",
-                                    schema = "eau_potable",
-                                    table = "r_ppcaptages_s_r52") # 878 obs
-protection_captage <- summarise(st_buffer(r_ppcaptages_s_r52, 0), do_union = TRUE)
-
-
-# intersection protection et territoires ----------
-
-intersection_protection_captage_commune <- st_intersection(st_buffer(protection_captage, 0), st_buffer(n_commune_exp_r52, 0))
-
-intersection_protection_captage_commune_2 <- intersection_protection_captage_commune %>% 
-  mutate(surf_protection_captage = st_area(geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_com, nom_com) %>% 
-  mutate(part_protection_captage = round(surf_protection_captage/surf_commune*100, digits = 2)) %>% 
-  ungroup() %>%
-  right_join(n_commune_exp_r52 %>% st_drop_geometry()) %>% 
-  select(insee_com, nom_com, part_protection_captage) %>% 
-  mutate(part_protection_captage = ifelse(is.na(part_protection_captage), 0, part_protection_captage)) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Communes", date = today()) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_com, Zone = nom_com)
-
-intersection_protection_captage_epci <- st_intersection(st_buffer(protection_captage, 0), st_buffer(n_epci_zsup_r52, 0))
-
-intersection_protection_captage_epci_2 <- intersection_protection_captage_epci %>% 
-  mutate(surf_protection_captage = st_area(geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(siren_epci, nom_epci) %>% 
-  mutate(part_protection_captage = round(surf_protection_captage/surf_epci*100, digits = 2)) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  right_join(n_epci_zsup_r52 %>% st_drop_geometry()) %>% 
-  select(siren_epci, nom_epci, part_protection_captage) %>% 
-  mutate(part_protection_captage = ifelse(is.na(part_protection_captage), 0, part_protection_captage)) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Epci", date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone = siren_epci, Zone = nom_epci)
-
-intersection_protection_captage_departement <- st_intersection(st_buffer(protection_captage, 0), st_buffer(n_departement_exp_r52, 0))
-
-intersection_protection_captage_departement_2 <- intersection_protection_captage_departement %>% 
-  mutate(surf_protection_captage = st_area(geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  group_by(insee_dep, nom_dep) %>% 
-  mutate(part_protection_captage = round(surf_protection_captage/surf_departement*100, digits = 2)) %>% 
-  ungroup() %>%
-  right_join(n_departement_exp_r52 %>% st_drop_geometry()) %>% 
-  select(insee_dep, nom_dep, part_protection_captage) %>% 
-  mutate(part_protection_captage = ifelse(is.na(part_protection_captage), 0, part_protection_captage)) %>% 
-  mutate(TypeZone="Départements", date=today()) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_dep, Zone = nom_dep)
-
-intersection_protection_captage_region <- st_intersection(st_buffer(protection_captage, 0), st_buffer(n_region_exp_r52, 0))
-
-intersection_protection_captage_region_2 <- intersection_protection_captage_region %>% 
-  mutate(surf_protection_captage = st_area(geom)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>%  
-  mutate(part_protection_captage = round(surf_protection_captage/surf_region*100, digits = 2)) %>% 
-  select(insee_reg, nom_reg, part_protection_captage) %>% 
-  mutate(TypeZone="Régions", date=today()) %>% 
-  mutate(part_protection_captage = as.numeric(part_protection_captage)) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_reg, Zone = nom_reg)
-
-intersection_protection_captage_territoire<-bind_rows(intersection_protection_captage_commune_2,
-                                                      intersection_protection_captage_epci_2,
-                                                      intersection_protection_captage_departement_2,
-                                                      intersection_protection_captage_region_2) %>% 
-  select(TypeZone, CodeZone, Zone, date, part_protection_captage)
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-poster_data(data = intersection_protection_captage_territoire,
-            db = "datamart",
-            schema = "portrait_territoires", 
-            table = "indicateur_captage_prioritaire_protection_action",
-            post_row_name = FALSE, 
-            overwrite = TRUE,
-            droits_schema = TRUE,
-            pk = c("TypeZone", "Zone", "CodeZone", "date"), # déclaration d'une clé primaire sur la table postée
-            user = "does")
-
-
-# METADONNEES------------------------------------
-
-## On récupère la liste des variables qui sont à documenter dans le tableur google sheet à partir du jeu de données posté
-var <- setdiff(names(intersection_protection_captage_territoire), c("TypeZone", "Zone", "CodeZone", "date"))
-
-## récupération du nom du présent script source pour filtrer ensuite le référentiel des indicateurs
-nom_script_sce <- rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path %>% # utilisation de rstudioapi pour récupérer le nom du présent script 
-  basename() %>% # on enlève le chemin d'accès pour ne garder que le nom du fichier
-  gsub(pattern = ".R$", "", .) # on enlève l'extension '.R'
-
-## authentification google sheet grâce au .Renviron
-gs4_auth_configure(api_key = Sys.getenv("google_api_key"))
-gs4_deauth()
-
-## chargement du référentiel indicateurs google sheet
-metadata_indicateur <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                                  sheet = "indicateurs") %>%
-  # on ne garde que les variables concernées par le présent script de chargement
-  filter(source == nom_script_sce) %>% 
-  # on ajoute l'unité dans le libellé de la variable
-  mutate(libelle_variable = paste0(libelle_variable, " (unit\u00e9 : ", unite, ")")) %>% 
-  select(variable, libelle_variable) %>% 
-  # ajout des libellés pour depcom et date
-  bind_rows(
-    tribble(
-      ~variable, ~libelle_variable,
-      "date", "Millesime"
-    )
-  )
-
-## Vérification que la documentation des indicateurs est complète
-all(var %in% metadata_indicateur$variable) # doit renvoyer TRUE
-
-## envoi des libellés de variable dans le SGBD
-post_dico_attr(dico = metadata_indicateur, 
-               table = "indicateur_captage_prioritaire_protection_action", 
-               schema = "portrait_territoires",
-               db = "datamart", 
-               user = "does")
-
-## récupération des métadonnées de la source
-nom_sce <- str_replace(nom_script_sce, "chargement_|ref_|specifique_", "") %>%
-  str_replace("indicateur_", "") %>%
-  str_replace("_cogiter|_cog$", "")
-
-metadata_source <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                              sheet = "sources") %>%
-  filter(source == nom_sce) %>% 
-  mutate(com_table = paste0(source_lib, " - ", producteur, ".\n", descriptif_sources)) %>% 
-  pull(com_table)
-
-## commentaires de la table
-commenter_table(comment = metadata_source,
-                db = "datamart",
-                schema = "portrait_territoires",
-                table = "indicateur_captage_prioritaire_protection_action", 
-                user = "does")
diff --git a/data-raw/zz_ocsge_comparaison_auran_ddtm85.R b/data-raw/zz_ocsge_comparaison_auran_ddtm85.R
deleted file mode 100644
index 2e55d84..0000000
--- a/data-raw/zz_ocsge_comparaison_auran_ddtm85.R
+++ /dev/null
@@ -1,212 +0,0 @@
-
-# ocsge_comparaison_auran_ddtm85
-
-# comparaison entre nomenclatures ddtm 85 et auran
-
-# librairies ------
-library(DBI)
-library(RPostgreSQL)
-library(dplyr)
-library(COGiter)
-library(tidyr)
-
-rm(list = ls())
-
-# chargement data ----------
-drv <- dbDriver("PostgreSQL")
-con_datamart <- dbConnect(drv, 
-                          dbname="datamart", 
-                          host=Sys.getenv("server"), 
-                          port=Sys.getenv("port"),
-                          user=Sys.getenv("userid"),
-                          password=Sys.getenv("pwd_does"))
-postgresqlpqExec(con_datamart, "SET client_encoding = 'windows-1252'") 
-
-cogifiee_ocsge_ddtm85<-dbReadTable(con_datamart,c("portrait_territoires","cogifiee_ocsge"))
-
-cogifiee_ocsge_auran<-dbReadTable(con_datamart,c("portrait_territoires","cogifiee_ocsge_auran"))
-
-
-# comparaison espaces artificialisés ---------
-espace_artificialise_ddtm85<-select(cogifiee_ocsge_ddtm85,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                                    espace_artificialise_ddtm85=espace_artificialise)
-
-espace_artificialise_auran<-cogifiee_ocsge_auran %>%
-  group_by(TypeZone,Zone,CodeZone,date) %>% 
-  mutate(espace_artificialise=type_1+type_2+type_3+type_4+type_5) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  select(TypeZone,Zone,CodeZone,date,espace_artificialise_auran=espace_artificialise)
-
-comparaison_espace_espace_artificialise_auran_ddtm85<-inner_join(espace_artificialise_auran,
-                                                                 espace_artificialise_ddtm85) %>% 
-  mutate(espace_artificialise_auran_ha=round(espace_artificialise_auran/10000,digits = 2), # conversion en ha
-         espace_artificialise_ddtm85_ha=round(espace_artificialise_ddtm85/10000,digits = 2)) %>% 
-  mutate(difference_ha = espace_artificialise_auran_ha - espace_artificialise_ddtm85_ha) %>%
-  select(-espace_artificialise_auran,-espace_artificialise_ddtm85) %>% 
-  filter(TypeZone != "France") %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-
-# comparaison espaces agricoles ----------
-espace_agricole_ddtm85<-select(cogifiee_ocsge_ddtm85,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                                    espace_agricole_ddtm85=espace_agricole)
-
-espace_agricole_auran<-select(cogifiee_ocsge_auran,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                               espace_agricole_auran=type_6)
-
-comparaison_espace_agricole_auran_ddtm85<-inner_join(espace_agricole_auran,
-                                                     espace_agricole_ddtm85) %>% 
-  mutate(espace_agricole_auran_ha=round(espace_agricole_auran/10000,digits = 2), # conversion en ha
-         espace_agricole_ddtm85_ha=round(espace_agricole_ddtm85/10000,digits = 2)) %>% 
-  mutate(difference_ha = espace_agricole_auran_ha - espace_agricole_ddtm85_ha) %>%
-  select(-espace_agricole_auran,-espace_agricole_ddtm85) %>% 
-  filter(TypeZone != "France") %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-
-# comparaison espaces naturels boisés --------------
-espace_naturel_boise_ddtm85<-select(cogifiee_ocsge_ddtm85,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                               espace_naturel_boise_ddtm85=surface_naturelle_boisee)
-
-espace_naturel_boise_auran<-select(cogifiee_ocsge_auran,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                                   espace_naturel_boise_auran=type_7)
-
-comparaison_espace_naturel_boise_auran_ddtm85<-inner_join(espace_naturel_boise_auran,
-                                                          espace_naturel_boise_ddtm85) %>% 
-  mutate(espace_naturel_boise_auran_ha=round(espace_naturel_boise_auran/10000,digits = 2), # conversion en ha
-         espace_naturel_boise_ddtm85_ha=round(espace_naturel_boise_ddtm85/10000,digits = 2)) %>% 
-  mutate(difference_ha = espace_naturel_boise_auran_ha - espace_naturel_boise_ddtm85_ha) %>%
-  select(-espace_naturel_boise_auran,-espace_naturel_boise_ddtm85) %>% 
-  filter(TypeZone != "France") %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-
-# comparaison autres espaces naturels -------------
-autre_espace_naturel_ddtm85<-select(cogifiee_ocsge_ddtm85,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                                    autre_espace_naturel_ddtm85=autre_surface_naturelle)
-
-autre_espace_naturel_auran<-select(cogifiee_ocsge_auran,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                                   autre_espace_naturel_auran=type_8)
-
-comparaison_autre_espace_naturel_auran_ddtm85<-inner_join(autre_espace_naturel_auran,
-                                                          autre_espace_naturel_ddtm85) %>% 
-  mutate(autre_espace_naturel_auran_ha=round(autre_espace_naturel_auran/10000,digits = 2), # conversion en ha
-         autre_espace_naturel_ddtm85_ha=round(autre_espace_naturel_ddtm85/10000,digits = 2)) %>% 
-  mutate(difference_ha = autre_espace_naturel_auran_ha - autre_espace_naturel_ddtm85_ha) %>%
-  select(-autre_espace_naturel_auran,-autre_espace_naturel_ddtm85) %>% 
-  filter(TypeZone != "France") %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-
-# comparaison surfaces en eau -----------
-surface_en_eau_ddtm85<-select(cogifiee_ocsge_ddtm85,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                              surface_en_eau_ddtm85=surface_en_eau)
-
-surface_en_eau_auran<-select(cogifiee_ocsge_auran,TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-                             surface_en_eau_auran=type_9)
-
-comparaison_surface_en_eau_auran_ddtm85<-inner_join(surface_en_eau_auran,
-                                                    surface_en_eau_ddtm85) %>% 
-  mutate(surface_en_eau_auran_ha=round(surface_en_eau_auran/10000,digits = 2), # conversion en ha
-         surface_en_eau_ddtm85_ha=round(surface_en_eau_ddtm85/10000,digits = 2)) %>% 
-  mutate(difference_ha = surface_en_eau_auran_ha - surface_en_eau_ddtm85_ha) %>%
-  select(-surface_en_eau_auran,-surface_en_eau_ddtm85) %>% 
-  filter(TypeZone != "France") %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-
-# sauvegarde ----------
-save(comparaison_espace_espace_artificialise_auran_ddtm85,
-     comparaison_espace_agricole_auran_ddtm85,
-     comparaison_espace_naturel_boise_auran_ddtm85,
-     comparaison_autre_espace_naturel_auran_ddtm85,
-     comparaison_surface_en_eau_auran_ddtm85,
-     file = "sysdata/ocsge_comparaison_auran_ddtm85.RData")
-
-
-# graphiques niveau régional ------------
-ocsge_ddtm85<-pivot_longer(cogifiee_ocsge_ddtm85,
-                          cols = a_definir:surface_naturelle_boisee,
-                          names_to = "variable",
-                          values_to = "valeur") %>%
-  filter(variable != "a_definir")
-
-ocsge_auran<-cogifiee_ocsge_auran %>% 
-  group_by(TypeZone,Zone,CodeZone,date) %>% 
-  mutate(espace_artificialise=type_1+type_2+type_3+type_4+type_5) %>% 
-  ungroup() %>% 
-  select(-c(type_1,type_2,type_3,type_4,type_5)) %>% 
-  rename(espace_agricole=type_6,
-         surface_naturelle_boisee=type_7,
-         autre_surface_naturelle=type_8,
-         surface_en_eau=type_9) %>% 
-  select(-type_0) %>%
-  select(TypeZone,Zone,CodeZone,date,
-         autre_surface_naturelle,
-         espace_agricole,
-         espace_artificialise,
-         surface_en_eau,
-         surface_naturelle_boisee) %>% 
-  gather(key = "variable",value = "valeur",autre_surface_naturelle:surface_naturelle_boisee)
-
-#  donut de la typologie de l'ocsge
-library(leaflet)
-library(highcharter)
-library(htmlwidgets)
-
-typologie_ocsge<- ocsge_ddtm85 %>% 
-  select(variable) %>%
-  unique()
-
-factpal_ocsge_typologie <- colorFactor(palette = c("green", "#FFFF00", "#FF9900", "blue","#006600"),
-                                       levels = typologie_ocsge$variable,
-                                       reverse = FALSE)
-# Levels: 
-# autre surface naturelle,
-# espace agricole, 
-# espace artificialisé, 
-# surface en eau, 
-# surface naturelle boisée
-
-couleur_ocsge_typologie<-factpal_ocsge_typologie(typologie_ocsge$variable)
-
-mil<-2013
-modele<-"auran"
-
-if(modele=="ddtm85"){
-  ocsge_modele<-ocsge_ddtm85
-}
-if(modele=="auran"){
-  ocsge_modele<-ocsge_auran
-}
-
-data_donut_oscge<-ocsge_modele %>%
-  group_by(TypeZone,Zone,CodeZone,date) %>%
-  mutate(somme_superficie_typologie = sum(valeur)) %>%
-  ungroup() %>%
-  mutate(pourcentage_superficie_typologie = round(valeur/somme_superficie_typologie*100,digits = 1)) %>%
-  filter(date ==paste0(mil,"-06-30")) %>%
-  select(-c(valeur,somme_superficie_typologie)) %>%
-  rename(valeur = pourcentage_superficie_typologie) %>%
-  filter(TypeZone == "Régions") %>%
-  filter(CodeZone == "52")
-
-hc<-hchart(data_donut_oscge,
-         type = "pie",
-         hcaes(x = variable,y = valeur)) %>%
-    hc_title(text = paste0("Typologie de l'occupation des sols selon modèle ",modele),align = "left") %>%
-    hc_subtitle(text = paste0("au 30 juin ",mil),align = "left") %>%
-    hc_tooltip(headerFormat = '',
-               pointFormat = '<b>{point.variable}<b><br/>{point.y} %') %>%
-    hc_plotOptions(pie = list(innerSize = '50%')) %>%
-    hc_colors(colors = couleur_ocsge_typologie) %>%
-    hc_exporting(enabled = TRUE,
-                 buttons = list(contextButton = list(menuItems = c("downloadPNG", "downloadJPEG","downloadPDF", "downloadCSV" )))
-                 )
-hc
-
-saveWidget(hc, file=paste0("extdata/donut_ocsge_",modele,"_",mil,".html"), selfcontained=FALSE)
-  
-  
-  
-  
diff --git a/data-raw/zz_protection_naturelle.R b/data-raw/zz_protection_naturelle.R
deleted file mode 100644
index cd171ff..0000000
--- a/data-raw/zz_protection_naturelle.R
+++ /dev/null
@@ -1,349 +0,0 @@
-
-# specifique_protection_naturelle
-
-# librairies ----------
-library(datalibaba)
-library(tidyverse)
-library(sf)
-# library(mapview)
-library(COGiter)
-library(googlesheets4)
-
-rm(list=ls())
-
-
-# chargement des données du SGBD ------
-n_enp_rnn_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                               schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                               table = "n_enp_rnn_s_r52")
-n_enp_rnr_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                               schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                               table = "n_enp_rnr_s_r52")
-n_enp_rb_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                              schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                              table = "n_enp_rb_s_r52")
-n_enp_apb_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                              schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                              table = "n_enp_apb_s_r52")
-n_enp_apg_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                               schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                               table = "n_enp_apg_s_r52")
-n_enp_rcfs_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                                 schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                                 table = "n_enp_rcfs_s_r52")
-n_enp_scl_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                                  schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                                  table = "n_enp_scl_s_r52")
-n_enp_pnr_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                                 schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                                 table = "n_enp_pnr_s_r52")
-n_enp_pnr_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                                 schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                                 table = "r_site_natura_2000_table_r52")
-n_enp_ramsar_s_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                                 schema = "nature_paysage_biodiversite",
-                                 table = "n_enp_ramsar_s_r52")
-
-r_patrimoine_mondial_r52 <- importer_data(db = "consultation",
-                                    schema = "site_paysage",
-                                    table = "r_patrimoine_mondial_r52")
-
-# limites administratives
-n_region_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                schema = "adminexpress",
-                                table = "n_region_exp_r52") %>% 
-  select(insee_reg,nom_reg) %>%
-  mutate(surf_region=st_area(the_geom))
-
-n_departement_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                     schema = "adminexpress",
-                                     table = "n_departement_exp_r52") %>%
-  select(insee_dep,nom) %>% 
-  rename(nom_dep = nom) %>% 
-  mutate(surf_departement=st_area(the_geom))
-
-n_commune_exp_r52<-importer_data(db = "referentiels",
-                                 schema = "adminexpress",
-                                 table = "n_commune_exp_r52") %>%
-  select(insee_com,nom,siren_epci) %>% 
-  rename(nom_com = nom) %>% 
-  mutate(surf_commune=st_area(the_geom))
-
-n_epci_zsup_r52<-importer_data(db = "consultation",
-                               schema = "donnee_generique",
-                               table = "n_epci_zsup_r52") %>%
-  select(siren_epci,dep_epci,nom_epci) %>% 
-  mutate(surf_epci=st_area(the_geom))
-
-
-# import de shp pour sites CEN -------------
-# courriel de Thomas OBE du 2021-01-28 :les sites acquis et gérés des CEN ne remontent pas obligatoirement par la base DREAL,
-# ils vont directement sur la base INPN du Museum. On les trouve sur leur site avec les surfaces correspondantes. 
-# On peut faire une demande pour obtenir les couches SIG. 
-# Ou alors directement au CEN, le directeur est Franck Boitard : f.boitard@cenpaysdelaloire.fr
-# Envoie de la couche nationale (shp) disponible fin 2020 sur le site INPN, mais peut-être pas tout à fait complète
-# (quelques sites peuvent avoir été ajoutés en 2020 et non encore saisis dans la base, à la marge).
-
-download.file(url = "https://inpn.mnhn.fr/docs/Shape/cen.zip", destfile = "extdata/cen.zip")
-unzip(zipfile = 'extdata/cen.zip',exdir = "extdata")
-n_epn_scen_s_000 <- st_read(dsn="extdata/scen2018_12",layer='N_ENP_SCEN_S_000')
-
-
-# protections fortes ---------
-x<-st_union(n_enp_rnn_s_r52 %>% select(id_local),n_enp_rnr_s_r52 %>% select(id_local))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE)
-x<-st_union(x,n_enp_rb_s_r52 %>% select(id_local))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE)
-x<-st_union(x,n_enp_apb_s_r52%>% select(id_local))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE)
-protection_forte<-st_union(x,n_enp_apg_s_r52 %>% select(id_local))
-protection_forte <- summarise(protection_forte, do_union = TRUE)
-rm(x)
-
-
-# protections 'élargies' ---------
-x<-st_union(protection_forte,n_enp_rcfs_s_r52 %>% select(id_local))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE)
-x<-st_union(x,st_buffer(n_enp_scl_s_r52%>% select(id_local),0))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE)
-x<-st_union(x,st_buffer(n_epn_scen_s_000 %>% select(ID_LOCAL),0))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE)
-x<-st_union(x,n_enp_pnr_s_r52 %>% select(id_local))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE)
-x<-st_union(x,r_site_natura_2000_table_r52 %>% select(id_mnhn))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE) # très très long
-x<-st_union(x,n_enp_ramsar_s_r52 %>% select(id_local))
-x <- summarise(x,do_union = TRUE)
-protection_elargie<-st_union(x,r_patrimoine_mondial_r52 %>% select(id_bien))
-protection_elargie <- summarise(protection_elargie,do_union = TRUE)
-rm(x)
-
-
-# intersection des protections fortes et des territoires ---------
-indicateur_protection_forte_commune <- st_intersection(st_buffer(protection_forte, 0),
-                                                       st_buffer(n_commune_exp_r52, 0)) %>% 
-  mutate(surf_protection_forte = st_area(the_geom)) %>% 
-  mutate(part_protection_forte = round(surf_protection_forte/surf_commune*100, digits = 2)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  right_join(n_commune_exp_r52 %>% 
-               st_drop_geometry() %>% 
-               select(insee_com, nom_com, surf_commune)) %>% 
-  select(insee_com, nom_com, part_protection_forte) %>% 
-  mutate(part_protection_forte = ifelse(is.na(part_protection_forte), 0, part_protection_forte)) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_com, Zone = nom_com, valeur = part_protection_forte) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Communes", date = as.Date("2022-01-01"), variable="part_protection_forte")
-
-indicateur_protection_forte_epci <- st_intersection(st_buffer(protection_forte,0),
-                                                    st_buffer(n_epci_zsup_r52,0)) %>% 
-  mutate(surf_protection_forte = st_area(the_geom)) %>% 
-  mutate(part_protection_forte = round(surf_protection_forte/surf_epci*100, digits = 2)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  right_join(n_epci_zsup_r52 %>% 
-               st_drop_geometry() %>% 
-               select(siren_epci, nom_epci, surf_epci)) %>% 
-  select(siren_epci, nom_epci, part_protection_forte) %>% 
-  mutate(part_protection_forte = ifelse(is.na(part_protection_forte), 0, part_protection_forte)) %>% 
-  rename(CodeZone = siren_epci, Zone = nom_epci, valeur = part_protection_forte) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Epci", date=as.Date("2022-01-01"), variable = "part_protection_forte")
-
-indicateur_protection_forte_departement <- st_intersection(st_buffer(protection_forte, 0),
-                                                         st_buffer(n_departement_exp_r52, 0)) %>% 
-  mutate(surf_protection_forte = st_area(the_geom)) %>% 
-  mutate(part_protection_forte = round(surf_protection_forte/surf_departement*100, digits = 2)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  right_join(n_departement_exp_r52 %>% 
-               st_drop_geometry() %>% 
-               select(insee_dep, nom_dep, surf_departement)) %>% 
-  select(insee_dep, nom_dep, part_protection_forte) %>% 
-  mutate(part_protection_forte = ifelse(is.na(part_protection_forte), 0, part_protection_forte)) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_dep, Zone = nom_dep, valeur = part_protection_forte) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Départements", date = as.Date("2022-01-01"), variable = "part_protection_forte")
-
-indicateur_protection_forte_region <- st_intersection(st_buffer(protection_forte, 0),
-                                                      st_buffer(n_region_exp_r52, 0)) %>% 
-  mutate(surf_protection_forte = st_area(the_geom)) %>% 
-  mutate(part_protection_forte = round(surf_protection_forte/surf_region*100, digits = 2)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  right_join(n_region_exp_r52 %>% 
-               st_drop_geometry() %>% 
-               select(insee_reg, nom_reg, surf_region)) %>% 
-  select(insee_reg, nom_reg, part_protection_forte) %>% 
-  mutate(part_protection_forte = ifelse(is.na(part_protection_forte), 0, part_protection_forte)) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_reg, Zone = nom_reg, valeur = part_protection_forte) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Régions", date = as.Date("2022-01-01"), variable = "part_protection_forte")
-
-
-# intersection des protections élargies et des territoires ---------
-indicateur_protection_elargie_commune <- st_intersection(st_buffer(protection_elargie, 0), 
-                                                         st_buffer(n_commune_exp_r52, 0)) %>% 
-  mutate(surf_protection_elargie = st_area(the_geom)) %>% 
-  mutate(part_protection_elargie = round(surf_protection_elargie/surf_commune*100, digits = 2)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  right_join(n_commune_exp_r52 %>% 
-               st_drop_geometry() %>% 
-               select(insee_com, nom_com, surf_commune)) %>% 
-  select(insee_com, nom_com, part_protection_elargie) %>% 
-  mutate(part_protection_elargie = ifelse(is.na(part_protection_elargie), 0, part_protection_elargie)) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_com, Zone = nom_com, valeur = part_protection_elargie) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Communes", date = as.Date("2022-01-01"), variable = "part_protection_elargie")
-
-indicateur_protection_elargie_epci <- st_intersection(st_buffer(protection_elargie, 0),
-                                                      st_buffer(n_epci_zsup_r52, 0)) %>% 
-  mutate(surf_protection_elargie = st_area(the_geom)) %>% 
-  mutate(part_protection_elargie = round(surf_protection_elargie/surf_epci*100, digits = 2)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  right_join(n_epci_zsup_r52 %>% 
-               st_drop_geometry() %>% 
-               select(siren_epci, nom_epci, surf_epci)) %>% 
-  select(siren_epci, nom_epci, part_protection_elargie) %>% 
-  mutate(part_protection_elargie = ifelse(is.na(part_protection_elargie), 0, part_protection_elargie)) %>% 
-  rename(CodeZone = siren_epci, Zone = nom_epci, valeur = part_protection_elargie) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Epci", date = as.Date("2022-01-01"), variable = "part_protection_elargie")
-
-indicateur_protection_elargie_departement <- st_intersection(st_buffer(protection_elargie, 0),
-                                                             st_buffer(n_departement_exp_r52, 0)) %>%
-  mutate(surf_protection_elargie = st_area(the_geom)) %>%
-  mutate(part_protection_elargie = round(surf_protection_elargie/surf_departement*100, digits = 2)) %>%
-  st_drop_geometry() %>%
-  right_join(n_departement_exp_r52 %>%
-               st_drop_geometry() %>%
-               select(insee_dep, nom_dep, surf_departement)) %>%
-  select(insee_dep, nom_dep, part_protection_elargie) %>%
-  mutate(part_protection_elargie = ifelse(is.na(part_protection_elargie), 0, part_protection_elargie)) %>%
-  rename(CodeZone = insee_dep, Zone = nom_dep, valeur = part_protection_elargie) %>%
-  mutate(TypeZone = "Départements", date = as.Date("2022-01-01"), variable = "part_protection_elargie")
-
-indicateur_protection_elargie_region <- st_intersection(st_buffer(protection_elargie, 0),
-                                                        st_buffer(n_region_exp_r52, 0)) %>% 
-  mutate(surf_protection_elargie = st_area(the_geom)) %>% 
-  mutate(part_protection_elargie = round(surf_protection_elargie/surf_region*100, digits = 2)) %>% 
-  st_drop_geometry() %>% 
-  right_join(n_region_exp_r52 %>% 
-               st_drop_geometry() %>% 
-               select(insee_reg, nom_reg, surf_region)) %>% 
-  select(insee_reg, nom_reg, part_protection_elargie) %>% 
-  mutate(part_protection_elargie = ifelse(is.na(part_protection_elargie), 0, part_protection_elargie)) %>% 
-  rename(CodeZone = insee_reg, Zone = nom_reg, valeur=part_protection_elargie) %>% 
-  mutate(TypeZone = "Régions", date = as.Date("2022-01-01"), variable="part_protection_elargie")
-
-
-# compilation -------
-indicateur_protection_naturelle<-bind_rows(indicateur_protection_forte_commune,
-                                           indicateur_protection_forte_epci,
-                                           indicateur_protection_forte_departement,
-                                           indicateur_protection_forte_region,
-                                           indicateur_protection_elargie_commune,
-                                           indicateur_protection_elargie_epci,
-                                           indicateur_protection_elargie_departement,
-                                           indicateur_protection_elargie_region) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor)
-
-
-# correction/vérification du champs Zone avec COGiter ------------
-communes_pdl <- communes %>% 
-  filter(REG == '52') %>% 
-  select(DEPCOM, NOM_DEPCOM) %>% 
-  rename(CodeZone = DEPCOM, Zone = NOM_DEPCOM) # 1235 obs
-
-epci_pdl <- epci %>% 
-  unnest(REGIONS_DE_L_EPCI) %>% 
-  filter(REGIONS_DE_L_EPCI == '52') %>% 
-  select(EPCI, NOM_EPCI) %>% 
-  rename(CodeZone = EPCI, Zone = NOM_EPCI) # 71 obs
-
-departements_pdl <- departements %>% 
-  filter(REG == '52') %>% 
-  select(DEP, NOM_DEP) %>% 
-  rename(CodeZone = DEP, Zone = NOM_DEP)
-
-region_pdl <- regions %>% 
-  filter(REG == '52') %>% 
-  select(REG, NOM_REG) %>% 
-  rename(CodeZone = REG, Zone = NOM_REG)
-
-territoire_pdl <- bind_rows(communes_pdl,
-                            departements_pdl,
-                            epci_pdl,
-                            region_pdl) %>% 
-  mutate_if(is.factor,as.character)
-
-specifique_protection_naturelle<-indicateur_protection_naturelle %>% 
-  select(-Zone) %>% 
-  left_join(territoire_pdl) %>% 
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  select(TypeZone, CodeZone, Zone, variable, valeur, date)
-
-specifique_protection_naturelle <- pivot_wider(specifique_protection_naturelle,
-                                               names_from = variable,
-                                               values_from = valeur)
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-poster_data(data = specifique_protection_naturelle,
-            db = "datamart",
-            schema = "portrait_territoires", 
-            table = "specifique_protection_naturelle",
-            post_row_name = FALSE, 
-            overwrite = TRUE,
-            droits_schema = TRUE,
-            pk = c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"), # déclaration d'une clé primaire sur la table postée
-            user = "does")
-
-
-# METADONNEES------------------------------------
-
-## On récupère la liste des variables qui sont à documenter dans le tableur google sheet à partir du jeu de données posté
-var <- setdiff(names(specifique_protection_naturelle), c("TypeZone", "CodeZone", "Zone", "date"))
-
-## récupération du nom du présent script source pour filtrer ensuite le référentiel des indicateurs
-nom_script_sce <- rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path %>% # utilisation de rstudioapi pour récupérer le nom du présent script 
-  basename() %>% # on enlève le chemin d'accès pour ne garder que le nom du fichier
-  gsub(pattern = ".R$", "", .) # on enlève l'extension '.R'
-
-## authentification google sheet grâce au .Renviron
-gs4_auth_configure(api_key = Sys.getenv("google_api_key"))
-gs4_deauth()
-
-## chargement du référentiel indicateurs google sheet
-metadata_indicateur <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                                  sheet = "indicateurs") %>%
-  # on ne garde que les variables concernées par le présent script de chargement
-  filter(source == nom_script_sce) %>% 
-  # on ajoute l'unité dans le libellé de la variable
-  mutate(libelle_variable = paste0(libelle_variable, " (unit\u00e9 : ", unite, ")")) %>% 
-  select(variable, libelle_variable) %>% 
-  # ajout des libellés pour date
-  bind_rows(
-    tribble(
-      ~variable, ~libelle_variable,
-      "date", "Millesime"
-    )
-  )
-
-## Vérification que la documentation des indicateurs est complète
-all(var %in% metadata_indicateur$variable) # doit renvoyer TRUE
-
-## Envoi des libellés de variable dans le SGBD
-post_dico_attr(dico = metadata_indicateur, 
-               table = "specifique_protection_naturelle", 
-               schema = "portrait_territoires",
-               db = "datamart",
-               user = "does")
-
-## Récupération des métadonnées de la source
-nom_sce <- str_replace(nom_script_sce, "chargement_|ref_|specifique_", "") %>%
-  str_replace("indicateur_", "") %>%
-  str_replace("_cogiter|_cog$", "")
-
-metadata_source <- read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1n-dhtrJM3JwFVz5WSEGOQzQ8A0G7VT_VcxDe5gh6zSo/edit#gid=60292277",
-                              sheet = "sources") %>%
-  filter(source == nom_sce) %>% 
-  mutate(com_table = paste0(source_lib, " - ", producteur, ".\n", descriptif_sources)) %>% 
-  pull(com_table)
-
-## commentaires de la table
-commenter_table(comment = metadata_source,
-                db = "datamart",
-                schema = "portrait_territoires",
-                table = "specifique_protection_naturelle", 
-                user = "does")
diff --git a/data-raw/zz_secret_filocom.R b/data-raw/zz_secret_filocom.R
deleted file mode 100644
index 81bd9f8..0000000
--- a/data-raw/zz_secret_filocom.R
+++ /dev/null
@@ -1,203 +0,0 @@
-
-# secret_filocom
-
-# librairies ---------
-library(dplyr)
-library(tidyr)
-library(lubridate)
-library(COGiter)
-library(DBI)
-library(RPostgreSQL)
-
-rm(list=ls())
-
-
-# chargement data -------------
-drv <- dbDriver("PostgreSQL")
-con_datamart <- dbConnect(drv, 
-                          dbname="datamart", 
-                          host=Sys.getenv("server"), 
-                          port=Sys.getenv("port"),
-                          user=Sys.getenv("userid"),
-                          password=Sys.getenv("pwd_does"))
-postgresqlpqExec(con_datamart, "SET client_encoding = 'windows-1252'") 
-
-cogifiee_filocom<-dbReadTable(con_datamart,c("portrait_territoires","cogifiee_filocom"))
-
-data_cogifiee<-pivot_longer(cogifiee_filocom,
-                            cols = nb_lgts_collectif : revenu_brut_total,
-                            names_to = "variable",
-                            values_to = "valeur")
-
-tranches <- read.csv2('metadata/table_liens_indicateurs.csv', as.is = TRUE, encoding = "UTF-8" ) %>% 
-  filter(source=="chargement_filocom") %>%
-  select(famille,sous_indicateur,prise_en_compte_famille_pour_secret) %>%
-  rename(variable=sous_indicateur) %>%
-  mutate(lign=as.character(row_number()))
-tranches$famille<-case_when(
-  tranches$prise_en_compte_famille_pour_secret == 0 ~ tranches$lign ,  #numérote les cellules qui ne sont pas dans des familles pour qu'elles soient toutes différentes les unes des autres
-  TRUE ~ tranches$famille)
-
-
-# enlèvement des zonages inutiles ----------
-data_filocom <- data_cogifiee %>%
-  # mutate(date=as.character(year(date))) %>%
-  filter(Zone!="Ille-et-Vilaine") %>% 
-  filter(Zone!="Orne") %>% 
-  filter(Zone!="Morbihan") %>% 
-  filter(Zone!="Bretagne") %>% 
-  filter(Zone!="Normandie") %>%
-  #enleve les EPCI hors région
-  left_join(epci%>% rename("CodeZone"="EPCI")) %>% 
-  select(-NATURE_EPCI,-NOM_EPCI) %>% 
-  filter(REGIONS_DE_L_EPCI!="28") %>% 
-  filter(REGIONS_DE_L_EPCI!="53") %>% 
-  select(-REGIONS_DE_L_EPCI,-DEPARTEMENTS_DE_L_EPCI) %>%
-  #enlève les communes hors EPCI région
-  left_join(communes %>% rename("CodeZone"="DEPCOM")) %>% 
-  select(TypeZone,Zone,CodeZone,date,variable,valeur,EPCI,NOM_EPCI,REGIONS_DE_L_EPCI) %>% 
-  filter(REGIONS_DE_L_EPCI!="28") %>% 
-  filter(REGIONS_DE_L_EPCI!="53") %>% 
-  select(-REGIONS_DE_L_EPCI) %>%
-  mutate(TypeZone=as.character(TypeZone),
-         Zone=as.character(Zone),
-         NOM_EPCI=as.character(NOM_EPCI),
-         CodeZone=as.character(CodeZone),
-         EPCI=as.character(EPCI)) %>%
-  left_join(tranches)
-
-# ajout du nom et du code EPCI pour les EPCI ----------
-data_filocom$NOM_EPCI<-case_when(
-  data_filocom$TypeZone=="Régions" ~ "",
-  data_filocom$TypeZone=="Départements" ~ "",
-  data_filocom$TypeZone=="Epci" ~ data_filocom$Zone,
-  TRUE ~ data_filocom$NOM_EPCI)
-data_filocom$EPCI<-case_when(
-  data_filocom$TypeZone=="Régions" ~ "",
-  data_filocom$TypeZone=="Départements" ~ "",
-  data_filocom$TypeZone=="Epci" ~ data_filocom$CodeZone,
-  TRUE ~ data_filocom$EPCI)
-
-
-# secretisation des communes -----------
-secret_communes<-data_filocom %>% 
-  filter(TypeZone=="Communes")
-
-#secret induit, pour une meme variable et un meme epci, pour ne pas retrouver la valeur d'une commune
-#en faisant la somme des communes
-
-secret_communes<-secret_communes %>% 
-  group_by(variable,EPCI,date) %>%
-  mutate(A_nb_inf11=length(which(valeur<11))) %>% #compte combien inférieur à 11
-  mutate(A_rang=rank(valeur, ties.method = "first")) #classe pour repérer les 2 plus petites valeurs
-secret_communes$A_sec<-case_when(
-  secret_communes$valeur<11 ~ 1,      #secret pour toutes les valeurs inférieures à 11
-  secret_communes$A_nb_inf11== 0 ~ 0,   #enlève le secret si aucune des communes rang 1 et 2 inférieur à 11
-  secret_communes$A_rang<3 ~ 1,         #secret sur les 2 communes avec valeurs les plus basses
-  TRUE ~ 0)
-
-#secret induit, pour une meme famille et une meme commune, pour ne pas retrouver la valeur d'une variable
-#en faisant la somme des variables de la commune
-
-secret_communes<-secret_communes %>%
-  group_by(famille,Zone,date) %>%
-  mutate(B_nb_inf11=length(which(valeur<11))) %>% #compte combien inférieur à 11
-  mutate(B_rang=rank(valeur, ties.method = "first")) #classe pour repérer les 2 plus petites valeurs
-secret_communes$B_sec<-case_when(
-  secret_communes$B_nb_inf11== 0 ~ 0,   #enlève le secret si aucune des communes rang 1 et 2 inférieur à 11
-  secret_communes$B_rang<3 ~ 1,         #secret sur les 2 communes avec valeurs les plus basses
-  TRUE ~ 0)  
-
-# regroupement des secrets, masquage des valeurs
-secret_communes<-secret_communes %>%
-  mutate(valeur=as.character(valeur))
-secret_communes$valeur<-case_when(
-  secret_communes$B_sec== 1 ~ "nc",         #remplace valeur par "nc" si secret stat
-  secret_communes$A_sec== 1 ~ "nc",         #remplace valeur par "nc" si secret stat
-  TRUE ~ secret_communes$valeur)
-secret_communes<-secret_communes %>%
-  ungroup() %>%
-  select(TypeZone,Zone,CodeZone,date,variable,valeur,EPCI,NOM_EPCI)
-
-
-# secretisation des EPCI ---------
-secret_epci<- data_filocom %>%
-  filter(TypeZone =="Epci")
-
-#secret induit, pour une meme famille et un meme epci, pour ne pas retrouver la valeur d'une variable
-#en faisant la somme des variables de l'Epci
-
-secret_epci<-secret_epci %>%
-  group_by(famille,Zone,date) %>%
-  mutate(B_nb_inf11=length(which(valeur<11))) %>% #compte combien inférieur à 11
-  mutate(B_rang=rank(valeur, ties.method = "first")) #classe pour repérer les 2 plus petites valeurs
-secret_epci$B_sec<-case_when(
-  secret_epci$valeur<11 ~ 1,      #secret pour toutes les valeurs inférieures à 11  
-  secret_epci$B_nb_inf11== 0 ~ 0,   #enlève le secret si aucune des communes rang 1 et 2 inférieur à 11
-  secret_epci$B_rang<3 ~ 1,         #secret sur les 2 communes avec valeurs les plus basses
-  TRUE ~ 0)  
-
-# regroupement des secrets, masquage des valeurs
-secret_epci<-secret_epci %>%
-  mutate(valeur=as.character(valeur))
-secret_epci$valeur<-case_when(
-  secret_epci$B_sec== 1 ~ "nc",         #remplace valeur par "nc" si secret stat
-  TRUE ~ secret_epci$valeur)
-secret_epci<-secret_epci %>%
-  ungroup() %>%
-  select(TypeZone,Zone,CodeZone,date,variable,valeur,EPCI,NOM_EPCI)
-
-
-# secretisation des départements et régions ----------
-secret_region_departements<- data_filocom %>%
-  filter(TypeZone %in% c("Régions","Départements"))
-secret_region_departements$A_sec<-case_when(
-  secret_region_departements$valeur < 11 ~ 1,      #secret pour toutes les valeurs inférieures à 11 
-  TRUE ~ 0)
-secret_region_departements<-secret_region_departements %>%
-  mutate(valeur=as.character(valeur))
-secret_region_departements$valeur<-case_when(
-  secret_region_departements$A_sec== 1 ~ "nc",         #remplace valeur par "nc" si secret stat
-  TRUE ~ secret_region_departements$valeur)
-secret_region_departements<-secret_region_departements %>%
-  ungroup() %>%
-  select(TypeZone,Zone,CodeZone,date,variable,valeur,EPCI,NOM_EPCI)
-
-
-# regroupement des zonages --------------
-filocom_secretise<-bind_rows(secret_region_departements,secret_epci,secret_communes) %>%
-  mutate(code_date=paste(CodeZone,date))  #création d'une colonne pour identifier zone et année
-
-
-# selection des zones avec revenu renseigné, de moins de 11 ménages ou secrétisé ------------
-# par secret induit, pour secretisation du montant
-revenu_secret<-filocom_secretise %>%
-  filter(variable=="nb_men_fisc_avec_revenu_brut_rens",valeur=="nc") %>%
-  pull(code_date)
-
-
-# secretisation du montant des revenus quand moins de 11 ménages ----------
-filocom_secretise$valeur<-case_when(
-  filocom_secretise$code_date %in% revenu_secret ~ "nc", #remplace valeur par "nc" si secret stat
-  TRUE ~ filocom_secretise$valeur)
-
-
-# remplace "nc" par NA    
-filocom_secretise$valeur<-na_if(filocom_secretise$valeur,"nc")
-
-data_cogifiee <- filocom_secretise %>%
-  mutate(valeur=as.numeric(valeur)) %>%
-  mutate_if(is.character,as.factor) %>% 
-  select(-EPCI,-NOM_EPCI,-code_date)  #enleve les colonnes inutiles
-
-
-# versement dans le sgbd/datamart.portrait_territoires -------------
-secretise_filocom<-data_cogifiee %>% 
-  pivot_wider(names_from = variable,values_from = valeur)
-
-dbWriteTable(con_datamart, c("portrait_territoires","secretise_filocom"),
-             secretise_filocom, row.names=FALSE, overwrite=TRUE)
-
-dbDisconnect(con_datamart)
-
-rm(list=ls())
-- 
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