Add karlsruhe (#50)

* Add Karlsruhe to Front page list * Karlsruhe you draw it data * add some 1990 data * remove not useful 1990 data for karlsruhe * allow a different start year * Text für Karlsruhe überarbeitet (#60) * minor fixes karlsruhe * Explain how Paris data was calculated for Karlsruhe (#66) * Explain how Paris data was calculated for Karlsruhe Fix Co2 emision value of 2005. * Daten aus CO2-Bilanzen von 1990-2005 hinzugefürgt Im Text genaue Erklärungen zu den unterschiedlichen Bilanzierungsarten ergänzt. Neue Verweise auf externe Quellen für den Kontext in Baden-Württemberg ergänzt. * fix typos * delete automatically created (but outdated) file Co-authored-by: kartoffelsalat <[email protected]> * update script for different start years; update karlsruhe * you-draw-it: kt and better y-axis-max Co-authored-by: kartoffelsalat <[email protected]> Co-authored-by: Johannes Eickhold <[email protected]>
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diff --git a/data/karlsruhe.csv b/data/karlsruhe.csv
@@ -1,4 +1,8 @@
 year,category,type,value,note
+1990,Private Haushalte,real,767,
+1995,Private Haushalte,real,815,
+2000,Private Haushalte,real,622,
+2005,Private Haushalte,real,702,
 2007,Private Haushalte,real,669.204,
 2008,Private Haushalte,real,668.945,
 2009,Private Haushalte,real,647.001,
@@ -17,6 +21,10 @@ year,category,type,value,note
 2013,Gewerbe+Sonstiges,real,719.530,
 2014,Gewerbe+Sonstiges,real,693.903,
 2015,Gewerbe+Sonstiges,real,695.309,vorläufige Schätzung
+1990,Industrie,real,6739,
+1995,Industrie,real,6206,
+2000,Industrie,real,5401,
+2005,Industrie,real,4689,
 2007,Industrie,real,1243.614,
 2008,Industrie,real,1140.872,
 2009,Industrie,real,597.558,
@@ -35,6 +43,10 @@ year,category,type,value,note
 2013,Stadt,real,58.899,
 2014,Stadt,real,55.117,
 2015,Stadt,real,54.692,vorläufige Schätzung
+1990,Verkehr,real,615,
+1995,Verkehr,real,644,
+2000,Verkehr,real,657,
+2005,Verkehr,real,557,
 2007,Verkehr,real,616.291,
 2008,Verkehr,real,611.081,
 2009,Verkehr,real,597.625,
@@ -44,6 +56,10 @@ year,category,type,value,note
 2013,Verkehr,real,635.197,
 2014,Verkehr,real,640.197,
 2015,Verkehr,real,640.757,vorläufige Schätzung
+1990,Gesamt,real,8121,Summe der Sektoren
+1995,Gesamt,real,7666,Summe der Sektoren
+2000,Gesamt,real,6680,Summe der Sektoren
+2005,Gesamt,real,5948,Summe der Sektoren
 2007,Gesamt,real,3134.42,Summe der Sektoren
 2008,Gesamt,real,3018.888,Summe der Sektoren
 2009,Gesamt,real,2591.406,Summe der Sektoren
@@ -52,18 +68,8 @@ year,category,type,value,note
 2012,Gesamt,real,2714.637,Summe der Sektoren
 2013,Gesamt,real,2658.536,Summe der Sektoren
 2014,Gesamt,real,2596.305,Summe der Sektoren
-2015,Gesamt,real,2558.452,Summe der Sektoren (vorläufige Schätzung)
+2015,Gesamt,real,2558.452,last_emissions
 2020,Gesamt,geplant,2288.1266,Klimaschutzkonzept 2020 (-27% gegenüber 2007)
 2030,Gesamt,geplant,1104.2661,Klimaschutzkonzept 2030 (-58% gegenüber 2010)
 2050,Gesamt,geplant,0,Klimaschutzkonzept 2030 (CO2-Neutralität in 2050)
-2007,Einwohner,Einwohner,278047,
-2008,Einwohner,Einwohner,279312,
-2009,Einwohner,Einwohner,280327,
-2010,Einwohner,Einwohner,283048,
-2011,Einwohner,Einwohner,285688,
-2012,Einwohner,Einwohner,289655,
-2013,Einwohner,Einwohner,293142,
-2014,Einwohner,Einwohner,299482,
-2015,Einwohner,Einwohner,307263,
-2016,Einwohner,Einwohner,304619,
-2017,Einwohner,Einwohner,305220,
+2017,Einwohner,Einwohner,305220,
diff --git a/generate_plots.py b/generate_plots.py
@@ -1,3 +1,4 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
 # plots
 import plotly.graph_objects as go
 # make it easier with numeric values
@@ -31,18 +32,25 @@
 # create plot
 fig = go.Figure()
 
-emission_1990 = {}
-
-# compute category-wise percentage (compared to 1990)
+start_year = {}
+# look for category-wise start_year
 for cat in set(df.category):
   if(cat != "Einwohner"):
-    emission_1990[str(cat)] = float(df[(df.year == 1990) & (df.category == cat) & (df.type == "real")].value)
+    start_year[str(cat)] = df.loc[(df.category == cat) & (df.type == 'real'), 'year'].min()
 
-    df.loc[df.category == cat, 'percentage'] = df[df.category == cat].value.astype(float) / emission_1990[str(cat)]
+emission_start = {}
+# compute category-wise percentage (compared to start)
+for cat in set(df.category):
+  if(cat != "Einwohner"):
+    emission_start[str(cat)] = df[(df.category == cat) & (df.year == start_year[cat]) & (df.type == 'real')].value.values[0]
+    df.loc[df.category == cat, 'percentage'] = df[df.category == cat].value.astype(float) / emission_start[str(cat)]
 
 # set() only lists unique values
 # this loop plots all categories present in the csv, if type is either "real" or "geplant"
 for cat in set(df.category):
+  if cat == "Einwohner":
+    continue
+
   subdf = df[(df.category == cat) & (df.type != "Einwohner")]
 
   subdf_real = subdf[subdf.type == "real"]
@@ -55,7 +63,7 @@
                             "<b>tatsächliche</b> Emissionen, Kategorie: " + cat +
                             "<br>Jahr: %{x}<br>" +
                             "CO<sub>2</sub>-Emissionen (tausend Tonnen): %{y:.1f}<br>" +
-                            "Prozent von Emissionen 1990: " + "%{text:.0%}" +
+                            "Prozent von Emissionen " + str(start_year[cat]) + ": %{text:.0%}" +
                             "<extra></extra>") # no additional legend text in tooltip
                 )
 
@@ -68,43 +76,58 @@
                             "<b>geplante</b> Emissionen, Kategorie: " + cat +
                             "<br>Jahr: %{x}<br>" +
                             "CO<sub>2</sub>-Emissionen (tausend Tonnen): %{y:.1f}<br>" +
-                            "Prozent von Emissionen 1990: " + "%{text:.0%}" +
+                            "Prozent von Emissionen " + str(start_year[cat]) + ": %{text:.0%}" +
                             "<extra></extra>") # no additional legend text in tooltip
                 )
 
 # compute trend based on current data
 subdf = df[df.category == "Gesamt"]
 subdf_real = subdf[subdf.type == "real"]
 
-# variables to write to JSON later on
+# variables to write to you-draw-it JSON later on
 years_past_total_real = list(subdf_real.year)
 values_past_total_real = list(subdf_real.value)
 
+trend_plot_name = "Trend"
+
+if len(sys.argv) == 3:
+  print("Computing trend from", sys.argv[2] , "onwards")
+  subdf_real = subdf_real[subdf_real.year > int(sys.argv[2])]
+  trend_plot_name = "Trend (ab " + sys.argv[2] + ")"
+
 slope, intercept, r, p, stderr = linregress(subdf_real.year, subdf_real.value)
 # print info about trend
 print("linearer Trend: Steigung: ", slope, "Y-Achsenabschnitt: ",  intercept, "R^2: ", r)
 
 # plot trend
-fig.add_trace(go.Scatter(x = subdf.year, y = slope * subdf.year + intercept, name = "Trend",
+fig.add_trace(go.Scatter(x = subdf.year, y = slope * subdf.year + intercept, name = trend_plot_name,
                           mode = "lines", line = dict(dash = "dot"),
                           legendgroup = "future",
-                          text = (slope * subdf.year + intercept) / emission_1990["Gesamt"],
+                          text = (slope * subdf.year + intercept) / emission_start["Gesamt"],
                           hovertemplate =
-                            "<b>bisheriger Trend</b>" +
+                            "<b>bisheriger " + trend_plot_name + "</b>" +
                             "<br>Jahr: %{x}<br>" +
                             "CO<sub>2</sub>-Emissionen (tausend Tonnen): %{y:.1f}<br>" +
-                            "Prozent von Emissionen 1990: " + "%{text:.0%}" +
+                            "Prozent von Emissionen " + str(start_year["Gesamt"]) + ": %{text:.0%}" +
                             "<extra></extra>") # no additional legend text in tooltip
              )
 
 
 # compute remaining paris budget
-last_emissions = np.array(df[df.note == "last_emissions"].value)
+last_emissions = df[df.note == "last_emissions"].value.values
+
+
+if len(last_emissions) == 0:
+  print("No 'last_emissions' keyword found. You need to mark the last measured total emission with this keyword in the note column. Exiting.")
+  exit()
+else:
+  last_emissions = last_emissions[0]
+
 # see https://scilogs.spektrum.de/klimalounge/wie-viel-co2-kann-deutschland-noch-ausstossen/
 paris_budget_germany_2019 = 7300000
 inhabitants_germany = 83019213
 paris_budget_per_capita_2019 = paris_budget_germany_2019 / inhabitants_germany
-paris_budget_full_city_2019 = paris_budget_per_capita_2019 * np.array(df[df.type == "Einwohner"].value)
+paris_budget_full_city_2019 = paris_budget_per_capita_2019 * df[df.type == "Einwohner"].value.values[0]
 # substract individual CO2 use; roughly 40%, see https://uba.co2-rechner.de/
 paris_budget_wo_individual_city_2019 = paris_budget_full_city_2019 * 0.6
 # substract already emitted CO2 from 2019 onwards; assume last measured budget is 2019 emission
@@ -118,27 +141,29 @@
 # plot paris line
 future = list(range(0, full_years_to_climate_neutral, 1)) # from 2020 to 2050
 future.append(float(years_to_climate_neutral))
+future = pandas.DataFrame(np.array(future), columns = ['year'])
 
 # TODO: make df instead of (double) calculation inline?
-fig.add_trace(go.Scatter(x = np.array(future) + 2020, y = paris_slope * np.array(future) + last_emissions,
+fig.add_trace(go.Scatter(x = future.year + 2020, y = paris_slope * future.year + last_emissions,
                           name = "Paris berechnet",
                           mode = "lines+markers", line = dict(dash = "dash"),
                           legendgroup = "future",
-                          text = (paris_slope * np.array(future) + last_emissions) / emission_1990["Gesamt"],
+                          text = (paris_slope * future.year + last_emissions) / emission_start["Gesamt"],
                           hovertemplate =
                             "<b>Paris-Budget</b>" +
                             "<br>Jahr: %{x:.0f}<br>" +
                             "CO<sub>2</sub>-Emissionen (tausend Tonnen): %{y:.1f}<br>" +
-                            "Prozent von Gesamt-Emissionen 1990: " + "%{text:.0%}" +
+                            "Prozent von Gesamt-Emissionen " + str(start_year["Gesamt"])  + ": %{text:.0%}" +
                             "<extra></extra>") # no additional legend text in tooltip
              )
 
 fig.add_trace(go.Scatter(
   x = [2020],
-  y = [emission_1990["Gesamt"] + (emission_1990["Gesamt"] / 30)],
+  y = [emission_start["Gesamt"] + (emission_start["Gesamt"] / 30)],
   mode = "text",
   text = "heute",
-  hoverinfo="none",
+  hoverinfo = "none",
+  legendgroup = "future",
   showlegend = False)
 )
 
@@ -165,7 +190,7 @@
       x0 = 2020,
       y0 = 0,
       x1 = 2020,
-      y1 = emission_1990["Gesamt"],
+      y1 = emission_start["Gesamt"]
     )]
   )
 
@@ -179,15 +204,23 @@
 
 paris_data['chart_id'] = 'you-draw-it'
 
+max_past_emission = df.loc[(df.type == 'real'), 'value'].max()
+
 paris_data['chart'] = {
       'heading': 'Wie sollte sich der CO2-Ausstoß entwickeln?',
       'lastPointShownAt': 2020,
-      'y_unit': 't. T.',
+      'y_unit': 'kt',
+      'yAxisMax': max_past_emission + 0.1 * max_past_emission,
       'data': [] }
 
 # past data
 
-past = range(1990, 2020, 5)
+if start_year["Gesamt"] > 1990:
+  while start_year["Gesamt"] % 5 != 0:
+    # go back in time (at most 4 years) to have a larger x-axis
+    start_year["Gesamt"]  = start_year["Gesamt"]  - 1
+
+past = range(start_year["Gesamt"] , 2020, 5)
 
 for y in past:
   try:
@@ -202,8 +235,8 @@
     })
 
 # years with remaining budget
-paris_years = list(np.array(future[:-1]) + 2020)
-budget_per_year = list(paris_slope * np.array(future[:-1]) + last_emissions)
+paris_years = future[:-1].year + 2020
+budget_per_year = paris_slope * future[:-1].year + last_emissions
 
 for y in range(len(paris_years)):
   if y % 5 == 0: # print only every 5th year
@@ -231,7 +264,7 @@
   modules_df = pandas.read_csv("data/" + city + "_sachstand.csv")
 except:
   print("Sachstand file for " + city + " (data/" + city + "_sachstand.csv) not found. Not creating module plot.")
-  exit();
+  exit()
 
 # find unique overarching categories (here: first character of ID)
 categories = set()

diff --git a/hugo/config.toml b/hugo/config.toml
@@ -25,6 +25,9 @@ unsafe= true
         name = "Hamburg"
         slug = "hamburg"
     [[params.klimawatch.kommunen]]
+        name = "Karlsruhe"
+        slug = "karlsruhe"
+[[params.klimawatch.kommunen]]
         name = "Landau"
         slug = "landau"
 

diff --git a/hugo/content/kommunen/karlsruhe.md b/hugo/content/kommunen/karlsruhe.md
@@ -0,0 +1,74 @@
+---
+title: "Klimaschutz in Karlsruhe"
+description: "Ist Karlsruhe schon klimaneutral? Mit dieser Seite bieten wir interessierten KarlsruherInnen die Möglichkeit, sich schnell und einfach über Klimaschutz in Karlsruhe zu informieren."
+draft: false
+layout: "kommune"
+---
+
+Zu Beginn bitten wir Dich, selber einzuschätzen, wie schnell Karlsruhe seine
+CO<sub>2</sub>-Emissionen senken müsste, wenn wir das [Pariser Abkommen](../../paris-limits) zu Grunde legen.
+
+In der folgenden Grafik sind links die bisherigen Emissionen seit 2005 eingezeichnet.
+
+Was meinst Du: Bis wann müsste Karlsruhe klimaneutral sein? Benutze Deine Maus oder Deinen Finger und zeichne einfach in die Grafik!
+
+{{< youdrawit "you_draw_it_karlsruhe" >}}
+
+Wenn Du eine Linie oben eingezeichnet hast, konntest Du auch sehen, wie schnell wir unsere CO<sub>2</sub>-Emissionen laut dem [Pariser Abkommen](../../paris-limits) senken müssten. Lagst Du richtig? Oder bist Du überrascht?
+
+Die folgende Grafik zeigt die Entwicklung der CO<sub>2</sub>-Emissionen in Karlsruhe sowie die Emissionsziele, die Karlsruhe im Vorfeld der Bürgerbeteiligung zum "Klimaschutzkonzept Karlsruhe 2030" kommunizierte.
+
+Außerdem ist eingezeichnet, wie sich die Emissionen in den nächsten Jahren entwickeln müssten, um innerhalb des Paris-Limits zu bleiben.
+
+{{< paris_karlsruhe >}}
+
+Tipp: Ein Doppelklick auf einzelne Elemente der Legende blendet alle anderen in der Grafik aus.
+
+### CO<sub>2</sub>-Bilanzierung
+
+Vor 2007 (also für die Jahre 1990, 1995, 2000 und 2005) stammen die Daten vom Statistischen Landesamt Baden-Württemberg. Es handelt sich um eine *Bilanz nach dem Quellenprinzip*.
+Hierbei fliessen alle CO<sub>2</sub>-Emissionen, die auf dem Stadtgebiet entstehen, in die Bilanz ein (z.B. auch die des [Rheinhafen-Dampfkraftwerkes](https://de.wikipedia.org/wiki/Rheinhafen-Dampfkraftwerk_Karlsruhe) der EnBW, dessen Emissionen über die Seite [thru.de](https://www.thru.de/index.php?id=596&currentPag=0&src__resultlist=suche-betriebe&rbObereinheit=1&berichtsjahr=2017&betriebseinrichtung=&vertraulichkeit=2&plz=&ort=karlsruhe&haupttaetigkeit_schluessel=1&flusseinzugsgebiet_schluessel[0]=alle&flusseinzugsgebiet_schluessel[1]=100&flusseinzugsgebiet_schluessel[2]=950&flusseinzugsgebiet_schluessel[3]=500&flusseinzugsgebiet_schluessel[4]=300&flusseinzugsgebiet_schluessel[5]=700&flusseinzugsgebiet_schluessel[6]=600&flusseinzugsgebiet_schluessel[7]=200&flusseinzugsgebiet_schluessel[8]=961&flusseinzugsgebiet_schluessel[9]=965&flusseinzugsgebiet_schluessel[10]=400&eigentuemer_betreiber=&muttergesellschaft=&bs_00=00&bs_01=01&bs_02=02&bs_03=03&bs_04=04&bs_05=05&bs_06=06&bs_07=07&bs_08=08&bs_09=09&bs_10=10&bs_11=11&bs_12=12&bs_13=13&bs_14=14&bs_15=15&bs_16=16&branchengruppe=&taetigkeit=&nace-name=&nace-schluessel=&schadstoffgruppen=&schadstoff=&ks_0=alle&ks_1=1&ks_2=2&ks_3=3&ks_4=&bms_0=alle&bms_1=1&bms_2=2&bms_3=3&rbFrachtBerechnung=1&at_1=&at_2=&staat=&form__searchForm-page-id=429&betriebe__liste-id=603&betriebe__details-jahr=2017&betriebe__details-id=56912&cHash=12c90ef0af636f291ac77b5ec12f658f) verfügbar sind).
+Warum es *etwas länger als ein Jahr* dauert, bis industrielle Emmissionen auf thru.de veröffentlicht werden, ist dort in einer [Liste häufig gestellter Fragen erklärt](https://www.thru.de/index.php?id=418#c1148).
+Ausserdem verwendete die Bilanzierung bis 2005 andere Kategorien als in den Jahren ab 2007.
+
+Ab 2007 erstellt Karlsruhe im Rahmen des Klimaschutzkonzeptes eine CO<sub>2</sub>-Bilanz nach dem *verbrauchsorientierten Territorialprinzip* - eine sogen. *Verursacherbilanz*.
+Diese fokusiert sich auf den Endenergieverbrauch innerhalb des Stadtgebietes.
+Einige grosse Emmittenten werden dabei nur mit dem Anteil ihrer Emissionen berücksichtigt, der auf dem Stadtgebiet verbraucht wird.
+Dies betrifft z.B. das Rheinhafen-Dampfkraftwerk Karlsruhe als Erzeuger von Strom und Fernwärme und die MIRO Rafinerie als Erzeugerin von Fahrzeugkraftstoff und Fernwärme.
+Die Motivation hinter dieser Art der Bilanzierung ist eine bessere Vergleichbarkeit zwischen den Kommunen.
+
+Nähere Informationen zur CO<sub>2</sub>-Bilanzierung finden sich in ["Klimaschutzkonzept Karlsruhe 2009"](https://www.karlsruhe.de/b3/natur_und_umwelt/klimaschutz/klimakonzept/pdf_dateien/HF_sections/content/ZZmYk9MKZfe2na/Klimaschutzkonzept_Karlsruhe_2009.pdf) Seite 127ff.
+
+Das Statistische Landesamt Baden-Württemberg bietet eine [Übersichtskarte mit den CO<sub>2</sub>-Emissionen aller Gemeinden](https://www.statistik-bw.de/Intermaptiv/?re=gemeinde&ags=08212000&i=18204&r=0&g=0001&afk=5&fkt=besetzung&fko=mittel) in Baden-Württemberg nach beiden Bilanzierungsarten.
+Zur Einschätzung der Entwicklung der Emissionen im Land Baden-Württemberg ist ein Blick in die [Stellungnahme des Ministeriums für Umwelt, Klima und Energiewirtschaft](https://www.landtag-bw.de/files/live/sites/LTBW/files/dokumente/WP16/Drucksachen/6000/16_6083_D.pdf) auf eine Anfrage im Landtag vom 10.4.2019 hilfreich.
+
+### Berechnung der Paris-Limits
+
+Zur [Berechnung der Paris-Limits](../../paris-limits) in der Grafik "Realität und Ziele" wurden folgende Daten verwendet:
+
+1. Bevölkerungsstand Karlsruhe 2017: 305220
+2. CO<sub>2</sub>-Emissionen in Karlsruhe von 2015 (vorläufig): 2558.452t CO<sub>2</sub>
+
+Dabei handelt es sich um die aktuellsten veröffentlichten Werte.
+
+## Was kann ich tun?
+
+Schön, dass Du fragst!
+
+Klimaschutz fängt beim Einzelnen an: [Mit dem CO<sub>2</sub>-Rechner des Umweltbundesamtes](https://uba.co2-rechner.de/de_DE/) kannst Du Deinen persönlichen CO<sub>2</sub>-Rucksack berechnen und bekommst Tipps, diesen zu reduzieren.
+
+Doch gerade die lokale Politik vor Ort wird entscheidend sein, wenn es uns gelingen soll, den Klimawandel aufzuhalten. Dazu führte Karlsruhe vom 29.11.2019 bis zum 24.03.2020 eine Bürgerbeteiligung ["Klimaschutzkonzept Karlsruhe 2030"](https://beteiligung.karlsruhe.de/content/bbv/details/90/) durch. In diesem Rahmen reichten BürgerInnen über 1000 Vorschläge ein ([BNN Artikel](https://bnn.de/lokales/karlsruhe/buerger-reichen-ueber-1-000-vorschlaege-ein-fuer-das-karlsruher-klimaschutzkonzept-2030)). Die Bürgerbeteiligung wurde durch das [Klimabündnis Karlsruhe](https://www.klimabuendnis-karlsruhe.de/) begleitet, das sowohl Workshops zur Information der BürgerInnen durchführte, als auch [neue Vorschläge erarbeitete und veröffentlichte](https://www.klimabuendnis-karlsruhe.de/klimaschutzkonzept-erarbeitete-antraege/). Die vorgeschlagenen Maßnahmen beinhalten viele Anregungen. Ein genauerer Blick lohnt sich.
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+Die Stadt Karlsruhe bietet darüber hinaus auf ihrer Webseite unter der Kategorie [Klimaschutzprojekte](https://www.karlsruhe.de/b3/natur_und_umwelt/klimaschutz/klimaprojekte.de) weitere Informationen für zahlreiche Zielgruppen.
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+## Datenquellen
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+1. CO<sub>2</sub>-Emissionen vor 2007 aus ["Klimaschutzkonzept Karlsruhe 2009" Seite 130](https://www.karlsruhe.de/b3/natur_und_umwelt/klimaschutz/klimakonzept/pdf_dateien/HF_sections/content/ZZmYk9MKZfe2na/Klimaschutzkonzept_Karlsruhe_2009.pdf)
+2. CO<sub>2</sub>-Emissionen ab 2007 aus ["Klimaschutz in Karlsruhe - Vierter Fortschrittsbericht" (2017) Seite 11](https://www.karlsruhe.de/b3/natur_und_umwelt/klimaschutz/klimakonzept/pdf_dateien/HF_workingCopies/content/ZZmZibPOgg7v12/Vierter_Fortschrittsbericht_2017.pdf)
+3. Bevölkerungsstatistik aus dem [Statistikatlas Karlsruhe](https://web3.karlsruhe.de/Stadtentwicklung/statistik/gizeh/index.html)
+4. Ziele bis 2030 bzw. 2050 [Bürgerbeteiligung zum "Klimaschutzkonzept Karlsruhe 2030"](https://beteiligung.karlsruhe.de/content/bbv/details/90/)
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+## Wichtig
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+Generell gilt immer: **Alle Angaben ohne Gewähr!** Über Hinweise auf
+Fehler oder sonstige Anmerkungen freuen wir uns aber natürlich (Kontakt ganz unten)!