Slik endrer bilbruken seg i Europa

Klikk for å se større.

Kartene over her viser hvordan bruken av bil har endret seg i Europa i løpet av tiårsperioden fra 2007 til 2017. I en god del land i Nordvest-Europa har bilbruken faktisk gått ned, relativt sett, mens bilbruken skal ha økt i Norge. Bilbruken ser ut til å ha økt i både Sør-Europa og Øst-Europa, men at Tyrkia skiller seg kraftig ut.

Kartene er basert på hvor stor andel av alle de kilometrene som passasjerer reiser i løpet av et år som er med bil. Dette kan illustreres med disse (hypotetiske) regnestykkene:

I 2007 var det ti personer som til sammen reiste 72 000 km (såpass blir det hvis alle ti pendler 15 km hver vei fem ganger i uka 48 uker i året). 59 000 av de kilometrene var med bil. Altså er bilandelen av passasjerkilometrene 82 prosent (59 000 / 72 000).

På kartene under her kan du se de prosenttallene for 2007 og 2017.

Klikk for å se større

Datakilde er Eurostat, via R-pakken deres som bare heter Eurostat. Jeg har ikke satt meg nok inn i datamaterialet til å kunne si i hvor stor grad disse kartene viser reelle endringer i bilbruken, eller om det har vært endringer i datainnsamlingen fra 2007 til 2017. Kanskje jeg får lage en tidsseriegraf for å se om det er noen merkelige hopp i datasettet.

Kartene er laget i R, og her er syntaksen. Fine i denne anledning er at du trenger ikke noen lokale filer for å lage disse kartene. Du laster ned både statistikk og geodata i selve skriptet!

	library(tidyverse)
	library(eurostat)
	library(tmap)
	library(sf)
	# Import spatial units from Eurostat
	map <- eurostat_geodata_60_2016
	# Get a tidy selection of subnational units, that does not
	# include far off islands in the Atlantic ocean etc, then dissolve it
	map_1 <- map %>%
	filter(LEVL_CODE == 1) %>%
	filter(geo != "PT2" & geo != "PT3" & geo != "ES7" & geo != "FRY") %>%
	st_union()
	# Select on the country-level spatial units
	map_country1 <- map %>%
	filter(LEVL_CODE == 0) %>%
	select(-id, -FID, -NUTS_ID) # Remove redundant columns
	# Remove the far-off Atlantic ocean areas from the final country-level map
	map_country <- st_intersection(map_country1, map_1)
	# Double-check that everything looks in order.
	tm_shape(map_country) +
	tm_polygons()
	# Get som transport data. Following this tutorial: https://ropengov.github.io/eurostat/articles/eurostat_tutorial.html
	id <- search_eurostat("Modal split of passenger transport",
	type = "table")$code[1]
	dat <- get_eurostat(id, time_format = "num")
	data01 <- dat %>%
	filter(time == 2017 | time == 2007) %>%
	filter(vehicle == "CAR") %>%
	select(geo, time, values)
	# Back to following my own accumulated amount of R knowledge from now on.
	data_wide <- spread(data01, time, values)
	# Rename a couple of columns and estimate a couple of new variables
	data <- data_wide %>%
	rename(car_07 = '2007',
	car_17 = '2017') %>%
	mutate(cardif_07_17 = car_17 - car_07, # Get the change from 2007 to 2017 in percentage points.
	cardif_07_17_perc = cardif_07_17 / car_07 * 100) # Get the percentage change
	# Join statistics and the spatial units
	mapstat <- left_join(map_country, data, by = "geo")
	# Make some maps
	car_07 <- tm_shape(mapstat) +
	tm_polygons(col = "car_07")
	car_17 <- tm_shape(mapstat) +
	tm_polygons(col = "car_17")
	car_abs <- tm_shape(mapstat) +
	tm_polygons(col = "cardif_07_17")
	car_rel <- tm_shape(mapstat) +
	tm_polygons(col = "cardif_07_17_perc")
	# Pretty much a copy + paste from Roger Bivand's spatial data visualisation lecture in the PhD course Spatial Data Analysis
	# (https://rsbivand.github.io/ECS530_h19/ECS530_IV.html)
	maps <- tm_shape(mapstat) +
	tm_facets(free.scales = FALSE) +
	tm_borders(lwd =0.5, alpha = 0.4) +
	tm_layout(panel.labels = c("Car share of km per passenger 2007", "Car share of km per passenger 2017",
	"Percentage point change in car share 07-17", "Percentage change in car share 07-17"))
	maps_change01 <- tm_shape(mapstat) +
	tm_facets(free.scales = FALSE) +
	tm_borders(lwd =0.5, alpha = 0.4) +
	tm_layout(panel.labels = c("Percentage point change in car share 07-17", "Percentage change in car share 07-17"))
	maps_status <- maps + tm_fill(c("car_07", "car_17"), n=6, style="pretty", title="Car share of all kilometres \n travelled per passenger")
	maps_change <- maps_change01 + tm_fill(c("cardif_07_17", "cardif_07_17_perc"), n=6, style="pretty", title = "Change in car share of total \n kilometres travelled per passenger")
	# To see the final product.
	maps_change

view raw gistfile1.txt hosted with ❤ by GitHub