Skip to content

✔️ Analisis dels tipus d'emisions

Panel 1: Introduccio

Shiny Emissions v3

Dashboard en RStudio (Shiny + shinydashboard) per analitzar l'impacte ambiental de dietes, comparar dues solucions (A i B), desglossar emissions per ingredient i origen, i incorporar l'efecte del transport.

Objectiu del projecte

L'aplicacio permet:

  1. Carregar dades ambientals, de formulacio de dietes i de transport.
  2. Comparar dos escenaris (Solucio A i Solucio B) per etapa productiva.
  3. Analitzar impactes ambientals per dieta, per origen geografic i per ingredient.
  4. Reassignar origens d'ingredients per a simulacio d'escenaris.
  5. Exportar resums per al seu us extern.

Estructura del dashboard

El dashboard s'organitza en:

  1. Bloc superior de configuracio
  2. Bloc avancat col-lapsable
  3. Tabset principal amb les analisis

Bloc superior de configuracio

Inclou tres passos:

  1. Importar arxius (.xlsx): Ambiental, Dietes, Transport.
  2. Seleccio d'etapa per comparar: stepA (Solucio A) i stepB (Solucio B).
  3. Seleccio d'impactes a visualitzar:
  4. climate_change
  5. land_use
  6. water_use
  7. eutrophication_marine
  8. acidification
  9. particulate_matter

Bloc avancat (col-lapsable)

Inclou:

  1. Reassignacio d'origens per ingredient (nomes ingredients amb mes d'un origen disponible).
  2. Aplicar canvi i restablir overrides.
  3. Descarrega de resum en CSV (resum_impactes_solucions_<data>.csv).

Dades d'entrada

El projecte fa servir 3 fitxers Excel:

  1. Ambiental
  2. Dietes
  3. Transport

Format esperat (minim)

  1. Ambiental
  2. Columnes obligatories: ingredient, group, origen, default_origen.
  3. Columnes d'impacte reconegudes (si existeixen): climate_change, land_use, water_use, eutrophication_marine, acidification, particulate_matter.
  4. Dietes
  5. Columnes obligatories: step, ingredient, diet, prop.
  6. Transport
  7. Columna obligatoria: origen.
  8. Pot incloure columnes d'impacte per integrar l'efecte del transport per origen.

Unitats d'impacte

Les unitats definides a l'app son:

  • climate_change: kg CO2 eq
  • land_use: dimensionless (pt)
  • water_use: m3 world eq
  • eutrophication_marine: kg N eq
  • acidification: mol H+ eq
  • particulate_matter: disease incidence

Panel 2: TabPanels

Visio general

  • Que mostra: KPIs de recompte (ingredients, origins, diets, steps) i llistat de dietes per a Solucio A i Solucio B.
  • Per a que serveix: validar rapidament la carrega de dades i tenir una foto inicial de la dimensio de l'analisi.

Composicio per dieta

  • Que mostra: grafic interactiu de composicio per a Solucio A i Solucio B.
  • Per a que serveix: entendre proporcions d'ingredients per dieta i detectar canvis de formulacio entre escenaris.

Impactes per dieta

  • Que mostra: barres comparatives A vs B per dieta i un grafic per cada impacte seleccionat.
  • Per a que serveix: comparar rendiment ambiental de les dues solucions i detectar en quines dietes apareix la diferencia mes gran.

Contribucio per origen

  • Que mostra: barres apilades per origen per a Solucio A i Solucio B, amb una analisi per cada impacte seleccionat.
  • Per a que serveix: identificar paisos/origens mes contributors i avaluar la sensibilitat geografica de l'impacte.

Top ingredients

  • Que mostra: top 5 ingredients per dieta i impacte seleccionat, amb comparacio en paral-lel de Solucio A i Solucio B.
  • Per a que serveix: prioritzar ingredients objectiu per a reduccio d'emissions i trobar palanques de millora d'alt impacte.

Mapa d'origens

  • Que mostra: mapa mundial d'origens d'ingredients per a Solucio A i Solucio B.
  • Per a que serveix: visualitzar la distribucio geografica de la cadena de subministrament i detectar concentracions d'origen.

Distribucio

  • Que mostra: boxplots A vs B per impacte seleccionat i dispersio de valors entre dietes.
  • Per a que serveix: analitzar variabilitat (no nomes mitjanes) i detectar outliers.

Diferencia A - B

  • Que mostra: diferencia directa d'impacte per dieta (A - B) per a cada impacte seleccionat, i missatge de control quan stepA == stepB.
  • Per a que serveix: veure rapidament qui "guanya" per impacte i quantificar la magnitud/signe de la diferencia.

Desglossament Impacte

  • Que mostra: descomposicio de l'impacte en contribucio d'ingredients i de transport, amb vista comparativa A vs B.
  • Per a que serveix: entendre d'on venen les emissions i decidir si convé actuar en formulacio, origen o logistica.

Verificacio d'Ingredients

  • Que mostra: ingredients presents en dietes pero absents a la base ambiental, o missatge correcte quan no hi ha faltants.
  • Per a que serveix: control de qualitat de dades abans d'interpretar resultats i evitar conclusions esbiaixades.

Contribucio Total

  • Que mostra: taula editable de kg_consum per dieta/etapa i comparacio d'impacte total acumulat A vs B.
  • Per a que serveix: escalar l'impacte a una realitat de consum i simular escenaris productius amb diferents kg consumits.

Petjada Ambiental

  • Estat actual: pestanya creada a UI, sense visualitzacions implementades a server.R.
  • Us previst: espai reservat per a un resum addicional de petjada ambiental.

Panel 3: Recomanacions d'us

Flux recomanat

  1. Carregar els tres fitxers (Ambiental, Dietes, Transport).
  2. Revisar Visio general i Verificacio d'Ingredients.
  3. Seleccionar stepA i stepB.
  4. Triar impactes rellevants.
  5. Analitzar Impactes per dieta, Contribucio per origen, Top ingredients i Desglossament Impacte.
  6. Si cal, aplicar overrides d'origen i repetir la comparacio.
  7. Ajustar kg_consum a Contribucio Total per a analisi acumulada.
  8. Exportar el resum final.

Estructura del projecte

  • global.R: llibreries, constants globals, funcions de carrega/calc/plot.
  • ui.R: estructura visual completa del dashboard.
  • server.R: logica reactiva, validacions, calculs i renderitzat.
  • www/style.css: estils personalitzats.
  • Dades/: dades auxiliars (incloent coordenades i taules de paisos).

Execucio

Des de RStudio, obrir el projecte shiny_emissions_v3.Rproj i executar l'app amb Run App.