In rjakub999/eeval: Pakiet oceny emisji (emission evaluation)

knitr::opts_chunk$set(
  comment = "#>", 
  echo = T, 
  message = F, 
  warning = F
)

library(eeval)

---

Jakub Rudek
AGH, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska
Geoinformacja III rok

e-mail: [e-mail]

---

Wstęp

---

Pakiet utworzony w ramach przedmiotu Metody inwentaryzacji i Szacowanie Emisji.
Służy do obliczania emisji zanieczyszczeń generowanych przez pojazdy z silnikami spalinowymi i wyświetlania wyników na wykresach. Funkcje pakietu korzystają z danych dołączonych do pakietu.
Plik źródłowy z surowymi danymi: 1.A.3.b.i-iv Road Transport Appendix 4 Emission Factors 2019.xlsx nie znajduje się w pakiecie. Został on wstępnie przetworzony i zapisany jako ramka danych wskazniki. Ten obiekt jest dołączony do pakietu i stanowi podstawowe dane do dalszych analiz. Do prawiłdowego działania funkcji pakietu nie można zmieniać formatu danych zawartych w obiekcie wskazniki. Dodatkowo do działania pakietu używany jest obiekt input.

Winieta opisuje następujące zagadnienia:
1. Format danych wejściowych przetwarzanych przez funkcje pakietu.
2. Opis funkcji pakietu i możliwości ich wykorzystania.
3. Przygotowanie własnych danych surowych.

---

Instalacja pakietu

---

Repozytorium pakietu znajduje się na portalu github. Do jego pobrania i instalacji potrzebny jest pakiet devtools.

if(!require(devtools)) {install.packages("devtools"); require(devtools)}
# instalcja pakietu eeval
devtools::install_github("rjakub999/eeval")
library(eeval)

Poniżej sposób wywołania ogólnych informacji o pakiecie.

help(package = "eeval")

Do pełnego wykorzystania możliwości pakietu zalecane jest załadowanie dodatkowych pakietów.

library(dplyr)
library(magrittr)
library(qpdf)
library(utils)
library(rlang)
library(stats)
library(ggplot2)

---

1. Dane wejściowe

---

Ramka danych wskazniki to dane wejściowe do których odwołuje się funkcja eeval_calc(). Dane te są częścią pakietu, ale można też utworzyć własne wskazniki, co zostało opisane w punkcie 3. W obiekcie wskazniki mamy zapisane dane do algorytmu szacowania emisji z podziałem na różne kategorie pojazdów, rodzaj paliwa, technologię silnika, tryb jazdy, normę dopuszczalnej emisji spalin.

Obiekt input to dane wejściowe, które są argumentem funkcji eeval_calc(). Przykładowy input jest dołaczony do pakietu. W punkcie 2 jest opisane, jak utworzyć go samodzielnie. Zawiera następujące dane:
Natężenie ruchu to wygenerowany losowo wektor o zadanej długosci.
Pozostale dane są wybrane z obiektu wskazniki.

Dane zawarte w pakiecie posiadają dokumentację dostępną w systemie pomocy programu RStudio.
Przykłady wywołania dokumentacji do danych pakietu:

?input
?wskazniki
?eeval_wynik

---

2. Funkcje pakietu

---

Funkcje pakietu posiadają dokumentację dostępną w systemie pomocy programu RStudio. Maj one też "samokomentujące" się nazwy. W celu zapoznania się ze szczegółami zachęcam do jej przeglądnięcia po zainstalowaniu pakietu. Przykłady wywołania dokumentacji do funkcji pakietu:

?eeval_input
?eeval_calc
?eeval_draw

Uruchomienie funkcji z parametrami domyślnymi pozwala na szybki start.

## ZESTAW PARAMETROW DOMYSLNYCH -----------------------------------
eeval_wynik <- eeval_calc()
glimpse(eeval_wynik)

Funkcja eeval_draw() automatycznie określa rodzaj generowanych wykresów w zależności od typu zmiennej dla osi x:
dla zmiennej typu numeric rysowane są wykresy punktowe z wygładzonymi liniami
dla zmiennej typu character rysowane są wykresy pudełkowe

eeval_draw()

W celu sprawnego zapoznania się z modyfikacją parametrów funkcji pakietu przygotowałem dwa zestawy parametrów, które pokazują cały "workflow" działania z pakietem.

Uwaga: Każde kolejne uruchomiene funkcji eeval_input() powoduje wygenerowanie innego zestawu danych.

``` {r zestaw2, eval = FALSE}

ZESTAW PARAMETROW nr 2 ------------------------------------------

losowanie danych

input2 <- eeval_input(segm = c("Mini","Small","Medium","Large-SUV-Executive"), n_spl = 300)

obliczenia emisji

eeval_wynik2 <- eeval_calc(dane = input2, kategoria = "Passenger Cars", euro = c("Euro 3", "Euro 4", "Euro 5", "Euro 6 up to 2016"), substancja = c("EC", "CO", "NOx"), mode = "")

rysowanie wykresu

eeval_draw(dane = eeval_wynik2, x = .data$Nat, y = .data$Emisja, z = .data$Pollutant, u = .data$Euro.Standard, nrow = 2, max_y = 2000)

Jak widać dla funkcji `eeval_calc()` parametry euro i substancja możemy podawać jako wektory zawierające kilka wybranych z dostępnych wartości. 

W celu samodzielnego wygenerowania ramki danych `input` musimy wykonać sprawdzenie dostpęnych wartości.
Sprawdzenie jakie są dostępne segmenty pojazdów (Segment) w danej kategorii (Category) możemy wykonać posługując się przykładowym kodem:  

```r
wskazniki %>% 
  filter(Category == "Buses") %>% 
  select(Segment) %>% 
  unique()

Jezeli input3 będzie wygenerowany z wektorem segmentu, ktory nie nalezy do danej kategorii pojazdow to zgłosi nam bład. Odpowiada za to przedostatnia linijka kodu w funkcji eeval_calc()

``` {r zestaw3, eval = FALSE}

ZESTAW PARAMETROW nr 3 ----------------------------------------------

losowanie danych

input3 <- eeval_input(segm = c("Urban Buses Midi <=15 t", "Urban Buses Standard 15 - 18 t", "Urban Buses Articulated >18 t", "Coaches Standard <=18 t"), n_spl = 200)

obliczenia emisji

eeval_wynik3 <- eeval_calc(dane = input3, kategoria = "Buses", euro = c("Euro II", "Euro III", "Euro IV", "Euro V"), substancja = c("EC", "CO", "NOx", "NH3"), mode = "")

rysowanie wykresow

eeval_draw(dane = eeval_wynik3, x = .data$Segment, y = .data$Emisja, z = .data$Pollutant, nrow = 2, max_y = 1000)

***
## 3. Własne dane "surowe".
***
Po zaznajomieniu się z działaniem funkcji pakietu, możemy zacząć zabawę z innymi danymi "surowymi".  

Aktualną wersję pliku surowych danych można pobrać ze strony:
[eea dane](https://www.eea.europa.eu/publications/emep-eea-guidebook-2019/part-b-sectoral-guidance-chapters/1-energy/1-a-combustion/road-transport-appendix-4-emission/view)  

Dokumemntacja do tych danych jest zamieszczona na stronie:
[eea opis](https://www.eea.europa.eu/publications/emep-eea-guidebook-2019/part-b-sectoral-guidance-chapters/1-energy/1-a-combustion/1-a-3-b-i/view)  

**Uwaga:** Jeżeli po kliknięciu na link strona nie otwiera się, to trzeba kliknąć prawym klawiszem na linku i otworzyć go w nowym oknie.  

Następnie można samodzielnie utworzyć obiekt `wskazniki`. W tym celu należy użyć następującego kodu:  

``` {r utworz_wskazn, eval = FALSE}
library("openxlsx")
katalog = "c:/sciezka_do_pliku/"
setwd(katalog)
# przykładowa nazwa pliku - należy ustawić własną
plik_xlsx = "1.A.3.b.i-iv Road Transport Appendix 4 Emission Factors 2019.xlsx"
wskazniki <- openxlsx::read.xlsx(xlsxFile = plik_xlsx, sheet = 2)

wskazniki$Mode[is.na(wskazniki$Mode)] <- ""

wskazniki <-wskazniki %>% 
  select(-`EF.[g/km].or.ECF.[MJ/km]`,
         -`Min.Speed.[km/h]`,
         -`Max.Speed.[km/h]`,
         -`Road.Slope`,
         -`Load`)

colnames(wskazniki)[15:17] <- c("Reduction", "Bio", "Procent")

Teraz wystarczy wygenerować własny input funkcją eeval_input() z odpowiednimi parametrami. W dalszej kolejności możemy obliczać emisje i rysować wykresy.

---

Pożytecznych działań z pakietem!

---

rjakub999/eeval documentation built on Dec. 31, 2020, 3:06 a.m.