In UTokyo-mip/mipplot: An Open-Source Tool for Visualization of Climate Mitigation Scenarios

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

概要

mipplot パッケージは IAMC template format のデータを可視化するための R パッケージです。

この vignette では mipplot パッケージの基本機能を紹介します。

利用するデータ

この vignette では SR1.5 データのサブセットを使用します。このデータは mipplot パッケージに含まれており、別途ダウンロードする必要はありません。

load library

mipplot パッケージと tidyverseパッケージを読み込みます。

library(mipplot)
library(tidyverse)

load sample data

mipplot パッケージに付属の SR1.5 のサブセットデータは mipplot::sr15_sample_data という名前でアクセスできます。中身を見てみましょう。

sr15_sample_data

中身は tibble 形式のデータです。ここには model, scenario, region, variable, unit, period, value というデータが保存されています。

なお、ファイルから別のデータを読み込むには、以下のようにします。

iamc_data <- mipplot_read_iamc("path_to_data.csv")

データに含まれるモデルの一覧を確認しましょう。

sr15_sample_data$model %>% levels

シナリオの一覧を確認しましょう。

sr15_sample_data$scenario %>% levels

地域の一覧を確認しましょう。

sr15_sample_data$region %>% levels

変数の一覧を確認しましょう。

sr15_sample_data %>% select(variable, unit) %>% distinct

データのフィルタリング

SSP2 のシナリオを含むモデルのみ抽出を例に、データのフィルタリングの方法を説明します。

sr15_sample_data %>% 
  filter(str_detect(scenario, "^SSP2")) %>%
  select(model, scenario) %>% distinct

str_detect 関数に与えられている "^SSP2" は正規表現と呼ばれています。 "^" は文頭を表し、"^SSP2" という正規表現は、 "SSP2" から始まる文字列であるかをチェックするという意味になります。

distinct は、データの重複を除く関数です。

次に、 Secondary Energy|Electricity| 以下の変数の一覧を抽出してみましょう。

"|" は正規表現の中で特別な意味を持つので、これを検索するには"\|" のようにしなければなりません。これをエスケープするといいます。

sr15_sample_data %>% 
  filter(str_detect(variable, "^Secondary Energy\\|Electricity\\|")) %>% 
  select(variable) %>%
  distinct

Visualization with interactive tool

mipplot の対話的インターフェースを使って、データのフィルタリングと可視化を行ってみましょう。

line plot

まず line plot を行います。line plot を行うには以下のようにします。

mipplot_interactive_line(sr15_sample_data)

すると、以下のような画面が表示されます。

knitr::include_graphics("./images/screenshot_mipplot_interactive_line.png")

各種の条件を選択して、グラフをプロットしてください。

なお、画面にはグラフを再現するための R のコードが表示されます。これをコピー＆ペーストすると、以下のようにプロットを編集できます。

data_subset <- sr15_sample_data %>%
  filter( model %in% c("AIM/CGE 2.0", "GCAM 4.2", "IMAGE 3.0.1") ) %>%
  filter(2000 <= period) %>%
  filter(period <= 2100)

mipplot_line(
  data_subset,
  variable = c("Emissions|CO2"),
  scenario = c("SSP3-34", "SSP3-45", "SSP3-60", "SSP3-Baseline"),
  region = c("World"),
  legend = TRUE,
  language = 'en')[[1]]

bar plot

次に、bar plot を行います。bar plot には、ルール表が必要なため、 AR5 用のルール ar5_db_sample_rule_table を流用します。

mipplot_interactive_bar(sr15_sample_data, ar5_db_sample_rule_table)

knitr::include_graphics("./images/screenshot_mipplot_interactive_bar.png")

画面にはプロットを再現するための R のコードが表示されます。これをコピー＆ペーストすると、以下のようにプロットを編集できます。

data_subset <- sr15_sample_data %>%
  filter(variable %in% c("Primary Energy", "Primary Energy|Coal", "Primary Energy|Gas", "Primary Energy|Oil", "Primary Energy|Nuclear", "Primary Energy|Hydro", "Primary Energy|Biomass", "Primary Energy|Solar", "Primary Energy|Wind", "Primary Energy|Geothermal", "Primary Energy|Ocean")) %>%
  filter(model %in% c("AIM/CGE 2.0", "GCAM 4.2", "IMAGE 3.0.1")) %>%
  filter(scenario %in% c("SSP3-34", "SSP3-45", "SSP3-60", "SSP3-Baseline"))

mipplot_bar(data_subset, ar5_db_sample_rule_table,
  region = c("World"),
  target_year = 2050,
  one_hundred_percent_stacked = FALSE,
  language = 'en')[[1]]

area plot

area plot を行います。area plot にもルールが必要なため、 AR5 用のルール ar5_db_sample_rule_table を流用します。

mipplot_interactive_area(sr15_sample_data, ar5_db_sample_rule_table)

knitr::include_graphics("./images/screenshot_mipplot_interactive_area.png")

画面にはプロットを再現するための R のコードが表示されます。これをコピー＆ペーストすると、以下のようにプロットを編集できます。

data_subset <- sr15_sample_data %>%
  filter(variable %in% c("Secondary Energy|Electricity", "Secondary Energy|Electricity|Coal", "Secondary Energy|Electricity|Gas", "Secondary Energy|Electricity|Oil", "Secondary Energy|Electricity|Nuclear", "Secondary Energy|Electricity|Hydro", "Secondary Energy|Electricity|Biomass", "Secondary Energy|Electricity|Solar", "Secondary Energy|Electricity|Wind", "Secondary Energy|Electricity|Geothermal", "Secondary Energy|Electricity|Ocean")) %>%
  filter(model %in% c("AIM/CGE 2.0", "GCAM 4.2", "IMAGE 3.0.1")) %>%
  filter(2000 <= period) %>%
  filter(period <= 2100)

mipplot_area(data_subset, ar5_db_sample_rule_table,
  region = c("World"),
  scenario = c("SSP3-Baseline"),
  one_hundred_percent_stacked = FALSE,
  language = 'en')[[1]]

別の言語での出力

これまで、英語でのプロットを行ってきましたが、これ以外にも中国語（簡体字）、中国語（繁体字）、日本語、スペイン語でのプロットが可能です。

これまでのプロットでは、すべて language = "en" (English) と指定していたので、これを例えば以下のように置き換えます。

data_subset <- sr15_sample_data %>%
  filter(variable %in% c("Secondary Energy|Electricity", "Secondary Energy|Electricity|Coal", "Secondary Energy|Electricity|Gas", "Secondary Energy|Electricity|Oil", "Secondary Energy|Electricity|Nuclear", "Secondary Energy|Electricity|Hydro", "Secondary Energy|Electricity|Biomass", "Secondary Energy|Electricity|Solar", "Secondary Energy|Electricity|Wind", "Secondary Energy|Electricity|Geothermal", "Secondary Energy|Electricity|Ocean")) %>%
  filter(model %in% c("AIM/CGE 2.0", "GCAM 4.2", "IMAGE 3.0.1")) %>%
  filter(2000 <= period) %>%
  filter(period <= 2100)

mipplot_area(data_subset, ar5_db_sample_rule_table,
  region = c("World"),
  scenario = c("SSP3-Baseline"),
  one_hundred_percent_stacked = FALSE,
  language = 'jp')[[1]]  # <--------------- ここを置き換えました

設定可能な言語と言語コードの対応表は以下の通りです。

| 言語 | 言語コード | | ---- | ---- | | 英語 | en | | 中国語(簡体字) | zh-cn | | 中国語(繁体字) | zh-tw | | 日本語 | jp | | スペイン語 | es |

PDF ファイルへの出力

画像を PDF ファイルに出力するには、以下のようにします。

data_subset <- sr15_sample_data %>%
  filter(variable %in% c("Secondary Energy|Electricity", "Secondary Energy|Electricity|Coal", "Secondary Energy|Electricity|Gas", "Secondary Energy|Electricity|Oil", "Secondary Energy|Electricity|Nuclear", "Secondary Energy|Electricity|Hydro", "Secondary Energy|Electricity|Biomass", "Secondary Energy|Electricity|Solar", "Secondary Energy|Electricity|Wind", "Secondary Energy|Electricity|Geothermal", "Secondary Energy|Electricity|Ocean")) %>%
  filter(model %in% c("AIM/CGE 2.0", "GCAM 4.2", "IMAGE 3.0.1")) %>%
  filter(2000 <= period) %>%
  filter(period <= 2100)

# グラフを変数に保存します。
graph <- mipplot_area(data_subset, ar5_db_sample_rule_table,
  region = c("World"),
  scenario = c("SSP3-Baseline"),
  one_hundred_percent_stacked = FALSE,
  language = 'zh-cn')[[1]]

# グラフを保存した変数を mipplot_print_pdf 関数に与えます。
mipplot_print_pdf(graph)