[R] 하와이 마우나로아 (Manuna Loa)에서 이산화탄소 (CO2) 농도 자료를 이용한 통계 처리 및 시계열 가시화

 정보

• 업무명     : 하와리 마우나로아 (Manuna Loa)에서 이산화탄소 (CO2) 농도를 이용한 통계 처리 및 시계열 가시화

• 작성자     : 이상호

• 작성일     : 2020-03-01

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 내용

[개요]

• 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다.

• 최근 기록적인 폭염 및 산불과 같은 위험 기상은 전세계에 찾아오고 있다. 이는 세계기상기구 (WMO)에 의하면 기후 변화의 결과로 초래되었다고 합니다

• 이러한 기후 변화의 주범인 이산화탄소는 온실 가스로서 산업 혁명으로 인한 화석 연료 사용함에 따라 지속적으로 증가하고 있습니다. 그 결과 지구 온난화는 가속화될 뿐만 아니라 해수면 상승, 이상 기온 현상 등 기상 이슈가 발생합니다.

• 따라서 하와이 마우나로아 (Manuna Loa)에서 이산화탄소 농도 자료를 이용한 통계 처리 및 시계열 가시화를 소개해 드리고자 합니다.

 

 

[특징]

• 이산화탄소 농도 자료를 이해하기 위해서 통계 처리 및 가시화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어

 

[기능]

• 이산화탄소 농도 자료를 이용한 통계 처리 및 시계열 가시화

 

[활용 자료]

• 자료명 : co2_mm_mlo.txt

• 자료 종류 : 이산화탄소 월별 평균 데이터

• 확장자 : txt

• 기간 : 1958년 3월 - 2020년 1월

• 시간 해상도 : 월 주기

• 제공처 : NOAA Earth System Research Laboratory Global Monitoring Division

ESRL Global Monitoring Division - Global Greenhouse Gas Reference Network

 

 

co2_mm_mlo.txt

0.05MB

 

[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]

• 없음

 

[사용법]

• 입력 자료를 동일 디렉터리 위치

• 소스 코드를 실행
  (Rscript Time_Series_Visualization_Using_CO2_Concentration_Data_in_Manuna_Loa.R)
  

• 가시화 결과를 확인

 

[사용 OS]

• Windows 10

 

[사용 언어]

• R v3.6.2

• R Studio v1.2.5033

 

 소스 코드

[명세]

• 전역 설정

  • 최대 10 자리 설정

  • 메모리 해제

# Set Option
options(digits = 10)
memory.limit(size = 9999999999999)

 

• 라이브러리 읽기

# Library Load
library(tidyverse)
library(data.table)
library(extrafont)
library(ggpubr)
library(ggpmisc)
library(hash)

 

• 함수 정의

  • Map 형태인 전역 변수를 설정 (fnSetMap) 및 가져오기 (fnGetMap)를 위한 유용한 함수

# Function Load
fnSetMap = function(maData, sKey, sValue) {
   
   for (iCount in 1:length(sKey)) {
      # check whether the key exists
      isKey = has.key(sKey[iCount], maData)
      
      if (isKey == TRUE) { 
         cat(sKey[iCount], "is Duplicated", "\n")
      }
      
      maData[sKey[iCount]] = sValue[iCount]
   }
}

fnGetMap =  function(maData, sKey) {
   
   # check whether the key exists
   isKey = has.key(sKey, maData)
   
   if (isKey == FALSE) {
      cat("Key is not exist")
   }
   
   return (maData[[sKey]])
}

 

• 전역 변수 초기화

# Global Variable Init
maData = hash()

 

• 파일 읽기

# File Read
dfData = data.table::fread("INPUT/co2_mm_mlo.txt", header = FALSE, sep = " ", skip = 72)

colnames(dfData) = c("nYear", "nMonth", "nXran", "nMeanVal", "nInterVal", "nTrand", "nFlag")

dplyr::tbl_df(dfData)

 

 

• 통계 결과 계산

  • 자료 개수 (nNumber)

  • 상관계수 (nCorr)

  • 선형 회귀 (oLmFit), 증가율 (oLmIncreRate)

  • 비선형 회귀 (oNlsFit), 증가율 (oNlsIncreRate)

# Get Statistical Value 
# Number, Correlation, Linear slope / intercept

xAxis = dfData$nXran
yAxis = dfData$nInterVal

nNumber = length(xAxis)
nCorr = round(cor(xAxis, yAxis), 3) 

oLmFit = lm(yAxis ~ xAxis)
nLmSlope = round(coef(oLmFit)[[2]], 2)
nLmInter = round(coef(oLmFit)[[1]], 2) 

oNlsFit = lm(yAxis ~ I(xAxis^2) + I(xAxis))
nNlsSlope = round(coef(oNlsFit)[[2]], 3)
nNlsSlope2 = round(coef(oNlsFit)[[3]], 3)
nNlsInter = round(coef(oNlsFit)[[1]], 3)

nLmIncreRate = (fitted(oLmFit)[nNumber] - fitted(oLmFit)[1]) / (xAxis[nNumber] - xAxis[1])

nNlsIncreRate = (fitted(oNlsFit)[nNumber] - fitted(oNlsFit)[1]) / (xAxis[nNumber] - xAxis[1])

 

• ggplot2에서 텍스트 삽입을 위한 전처리

  • 앞서 설명한 통계 수치는 소수점 둘째 자리까지 기입

  • 최근 stat_poly_eq 함수를 통해 ggplot2에서 회귀식을 삽입할 수 있으나 첨자, 굵게 표시 등이 불편

  • 따라서 번거로우나 템플릿을 생성하여 값을 넣어주는 방식을 사용

  • 그리고 maData 전역 변수를 통해 Key와 Value 형태로 설정 및 가져오기 사용

  • 이는 속도 개선뿐만 아니라 전역 변수를 별도로 관리하기 위함

# Set Equation For Label
sLmEqu = sprintf(
   paste0("(PPM) = %.02f x (Year) %.02f")
   , nLmSlope, nLmInter
)

sNlsEqu = sprintf(
   paste0("bold( \"(PPM)\" ~ \"=\" ~ \"%.02f\" ~ x ~ (Year)^\"2\" ~ \"%.02f\" ~ x ~ (Year) ~  \"+\" ~ \"%.02f\" )")
   , nNlsSlope, nNlsSlope2, nNlsInter
)

sCorrEqu = sprintf(
   paste0("R = %.02f")
   , nCorr
)

sNumber = sprintf(
   paste0("N = %d")
   , nNumber
)

sLmIncreRateEqu = sprintf(
   paste0("Increase Rate = %.02f [PPM / Year]")
   , nLmIncreRate
)

sNlsIncreRateEqu = sprintf(
   paste0("Increase Rate = %.02f [PPM / Year]")
   , nNlsIncreRate
)

# set Key, Value
sKey = c("LM_EQU", "NLS_EQU", "CORR_EQU", "CORR_NUMBER", "LM_INCRE_RATE_EQU", "NLS_INCRE_RATE_EQU")
sValue = c(sLmEqu, sNlsEqu, sCorrEqu, sNumber, sLmIncreRateEqu, sNlsIncreRateEqu)

# set Map Data
fnSetMap(maData, sKey, sValue)

 

 

• 시계열을 위한 초기 설정

# Set Value for Visualization 
xAxis = dfData$nXran 
yAxis = dfData$nInterVal

xcord = 1956
ycord = seq(415, 0, -10)
font = "Palatino Linotype"

 

• ggplot2를 이용한 시계열

ggplot(dfData, aes(x = xAxis, y = yAxis)) +
   geom_line(size = 1.2) +
   stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, color="red", se = FALSE) +
   stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ I(x^2) + I(x), color = "blue", se = FALSE) + 
   annotate("text", x = xcord, y = ycord[1], label = fnGetMap(maData, "LM_EQU"), size = 5, hjust = 0, color = "red", fontface = "bold", family = font) +
   annotate("text", x = xcord, y = ycord[2], label = fnGetMap(maData, "NLS_EQU"), parse = TRUE, size = 5, hjust = 0, color = "blue",family = font) +
   annotate("text", x = xcord, y = ycord[3], label=fnGetMap(maData, "CORR_EQU"), size = 5, hjust = 0, color = "black", fontface = "bold", family = font) +
   annotate("text", x = xcord, y = ycord[4], label = fnGetMap(maData, "CORR_NUMBER"), size = 5, hjust = 0, color="black", fontface = "bold", family = font) +
   annotate("text", x = 2005, y = 315, label = fnGetMap(maData, "LM_INCRE_RATE_EQU"), size = 5, hjust = 0, color = "red", fontface = "bold", family = font) +
   annotate("text", x = 2005, y = 305, label = fnGetMap(maData, "NLS_INCRE_RATE_EQU"), size = 5, hjust = 0, color = "blue", fontface = "bold", family = font) +
   scale_x_continuous(breaks = seq(1955, 2025, by = 10), expand = c(0,0), limits = c(1955, 2025)) +
   scale_y_continuous(breaks = seq(300, 420, by = 20),  expand = c(0,0), limits = c(300, 420)) +
   labs(
      x = expression(paste(bold("Date  [Year]")))
      , y = expression(paste(bold("CO"[bold("2")]~" [PPM]")))
      , fill = ""
      , colour = ""
      , title = expression(paste(bold("Mauna Loa CO"[bold("2")]~": Time series")))
   ) +
   theme(
      plot.title = element_text(face = "bold", size = 18, color = "black")
      , axis.title.x = element_text(face = "bold", size = 18, colour = "black")
      , axis.title.y = element_text(face = "bold", size=18, colour = "black", angle = 90)
      , axis.text.x = element_text(face = "bold", size=18, colour = "black")
      , axis.text.y = element_text(face = "bold", size=18, colour = "black")
      , legend.position = c(1, 1.03)
      , legend.justification = c(1, 1)
      , legend.key = element_blank()
      , legend.text = element_text(size = 14, face = "bold")
      , legend.title = element_text(face = "bold", size = 14, colour = "black")
      , legend.background=element_blank()
      , text=element_text(family = font)
      , plot.margin = unit(c(0, 8, 0, 0), "mm")
   ) +
   ggsave(filename = paste0("FIG/Mauna_Loa_CO2.png"), width = 12, height = 8, dpi = 600)

 

• 이 그림에서와 같이 자연적/인위적 요인에 따른 계절 변화 원인은 다음과 같습니다.

  • 자연적 요인

    • 북반구가 봄과 여름이 되면 초목의 잎이 이산화탄소를 흡수하여 전 세계적으로 농도가 감소합니다.  

    • 반면에 북반구가 가을과 겨울이 되면 잎이 져서 대기 중 이산화탄소 농도가 다시 증가하는 것은 지구 전체가 1년에 한 번씩 크게 숨을 들이마셨다가 뱉는 격이라고 생각한다. 이때 50-55 %가 광합성 및 해양에 흡수됩니다.

  • 인위적 요인

    • 산업혁명 이후 인간활동 변화 (석탄 및 석유와 같은 화석연료 소비 증가, 산림파괴)는 이산화탄소 농도를 증가시켰습니다.

    • 즉 겨울철의 경우 석탄 소비 증가로 인한 이산화탄소 농도가 증가되고 반면에 여름철에서는 농도 감소를 초래하였습니다.

 

그림. 하와이 마우나로아 (Manuna Loa)에서 이산화탄소 (CO2) 농도 자료를 이용한 시계열 가시화.

 

[전체]

 

 

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com