【R】footprint

1. はじめに

footprintは、航空機での旅行のcarbon footprintを計算してくれます。IATA のairport codeか緯度経度を使えます。計算の根拠は、the Department for Environment, Food & Rural Affairs (UK) 2019 Greenhouse Gas Conversion Factors for Business Travel (air)によるらしいです。

2. インストール

Githubからインストールします。

remotes::install_github("acircleda/footprint")

3. 使ってみる

2つの空港を指定することで、計算してくれます。

library(footprint)

airport_footprint("NRT", "FRA", "Economy", "co2e")

> airport_footprint("NRT", "FRA", "Economy", "co2e")
[1] 1403.654

tibbleも使えます。

library(tibble)
travel_data <- tibble(
  name = c("Taro", "Jiro", "Sab"),
  from = c("FRM", "QFB", "TYS"),
  to = c("NRT", "LHR", "TPA")
)

airport_footprint(travel_data$from, travel_data$to)

> airport_footprint(travel_data$from, travel_data$to)
[1] 1039.463 2118.717  139.695

緯度経度を直接してもOKです。

library(tidyverse)
travel_data2 <- tribble(~name, ~departure_lat, ~departure_long, ~arrival_lat, ~arrival_long,
                        # New York -> Busan
                        "Taro", 40.712776, -74.005974, 35.179554, 129.075638,
                        # Los Angeles -> London
                        "Jiro", 34.052235, -118.243683, 51.52, -0.10)

travel_data2 %>%
  rowwise() %>%
  mutate(emissions = latlong_footprint(departure_lat,
                                       departure_long,
                                       arrival_lat,
                                       arrival_long))

# A tibble: 2 x 6
# Rowwise: 
  name  departure_lat departure_long arrival_lat arrival_long emissions
  <chr>         <dbl>          <dbl>       <dbl>        <dbl>     <dbl>
1 Taro           40.7          -74.0        35.2        129.      2202.
2 Jiro           34.1         -118.         51.5         -0.1     1713.

4. さいごに

最近、めっきり旅行の機会が減ってしまいましたが、今後旅行するときは環境のことも考慮したいです。