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Remainder goes to water heating. + airport_sizing_factor: 3 + + + conventional_generation: # generator : carrier OCGT: gas #Gen_Test: oil # Just for testing purposes diff --git a/data/airports.csv b/data/airports.csv deleted file mode 100644 index e5611ca7..00000000 --- a/data/airports.csv +++ /dev/null @@ -1,174 +0,0 @@ -name,country,fraction,y,x,source,disaggregation metric -Casablanca-Mohammed V,MA,0.428393181,33.373831,-7.579726,, -Marrakesh,MA,0.265873634,31.60416425,-8.035166526,, -Agadir,MA,0.083484208,30.325,-9.413056,, -Fez,MA,0.05893589,33.927222,-4.978056,, -Tangiers,MA,0.056274782,35.179557,-3.839891,, -Rabat,MA,0.045757958,34.051389,-6.751389,, -Nador,MA,0.032104508,34.988889,-3.028333,, -Oujda,MA,0.029175839,34.787222,-1.923889,, -Dummy Airport1,NG,0.7,11.423,6.032,, -Dummy Airport2,NG,0.3,8.34321,9.143,, -Dummy Airport1,BJ,0.7,10.23,2.32,, -Dummy Airport2,BJ,0.3,7.3,2.24,, -Hosea Kutako International 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-Cacoal,BR,0.00024033074887861006,-11.4964046,-61.44992918812463,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 1028760.0 in 2019 -Arapongas,BR,1.6665884778762821e-06,-23.35378915,-51.491387491949524,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 7134.0 in 2019 -Aripuanã,BR,1.684342994881973e-07,-10.1872182,-59.4575804731363,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 721.0 in 2019 -Paranaguá,BR,1.1257765454003089e-06,-25.53969285,-48.53062440956646,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 4819.0 in 2019 -Paranavaí,BR,1.8941266300281603e-06,-23.08972335,-52.490171446822714,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 8108.0 in 2019 -São Borja,BR,1.6654204175469605e-06,-28.65273785,-56.031004260587636,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 7129.0 in 2019 -União da Vitória,BR,2.01490406808003e-06,-26.23353875,-51.06653433238267,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 8625.0 in 2019 -Santa Rosa,BR,3.2002516902757486e-06,-27.90718635,-54.52187693431458,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 13699.0 in 2019 -Barcelos,BR,9.42975103861454e-06,-0.9797751,-62.92253406685408,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 40365.0 in 2019 -Carauari,BR,5.146613978231178e-05,-4.87146245,-66.89752105783637,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 220306.0 in 2019 -Eirunepé,BR,2.9121379294452442e-05,-6.63934205,-69.881439864414,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 124657.0 in 2019 -São Félix do Araguaia,BR,4.643273421119847e-06,-11.632334199999999,-50.68919754280353,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 19876.0 in 2019 -Araguaína,BR,0.00010890994510596057,-7.2280456,-48.24099228052751,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 466200.0 in 2019 -Água Boa,BR,1.2963367146878718e-05,-14.01962765,-52.15026599220484,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 55491.0 in 2019 -Juína,BR,5.870904827237012e-06,-11.41979945,-58.70898540544404,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 25131.0 in 2019 -Coari,BR,1.4165301225750805e-05,-4.1331087,-63.13174905775732,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 60636.0 in 2019 -Lábrea,BR,1.3118018334480918e-05,-7.2795064499999995,-64.76944159805764,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 56153.0 in 2019 -Rio Verde,BR,9.896087444492958e-05,-17.834426,-50.9559705443272,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 423612.0 in 2019 -Maués,BR,4.016492248405792e-06,-3.3699246499999997,-57.724955102848156,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 17193.0 in 2019 -Rondonópolis,BR,1.1276454419272237e-06,-16.5834324,-54.72481645658263,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 4827.0 in 2019 -Tangará da Serra,BR,9.250804196162447e-06,-14.66279795,-57.44358442390656,"['https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/arquivos/', 'https://www.anac.gov.br/acesso-a-informacao/dados-abertos/areas-de-atuacao/todos-os-dados-abertos']",Disaggregated from fuel consumption of 39599.0 in 2019 -Dummy Airport3,AE,1,24.4539,54.3773,, diff --git a/scripts/prepare_airports.py b/scripts/prepare_airports.py new file mode 100644 index 00000000..d8ff462c --- /dev/null +++ b/scripts/prepare_airports.py @@ -0,0 +1,121 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +import logging +import os +from pathlib import Path + +import country_converter as coco +import helpers +import numpy as np +import pandas as pd + +# from helpers import configure_logging + + +# logger = logging.getLogger(__name__) + + +def download_airports(): + """ + Downloads the world airports as .csv File in addition to runnways information. + The following csv file was downloaded from the webpage https://ourairports.com/data/ as a .csv file. The dataset contains 74844 airports. + """ + fn = "https://davidmegginson.github.io/ourairports-data/airports.csv" + storage_options = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} + airports_csv = pd.read_csv( + fn, index_col=0, storage_options=storage_options, encoding="utf8" + ) + + fn = "https://davidmegginson.github.io/ourairports-data/runways.csv" + storage_options = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} + runways_csv = pd.read_csv( + fn, index_col=0, storage_options=storage_options, encoding="utf8" + ) + + return (airports_csv, runways_csv) + + +if __name__ == "__main__": + if "snakemake" not in globals(): + from helpers import mock_snakemake, sets_path_to_root + + os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) + snakemake = mock_snakemake("prepare_airports") + sets_path_to_root("pypsa-earth-sec") + # configure_logging(snakemake) + + # run = snakemake.config.get("run", {}) + # RDIR = run["name"] + "/" if run.get("name") else "" + # store_path_data = Path.joinpath(Path().cwd(), "data") + # country_list = country_list_to_geofk(snakemake.config["countries"])' + + # Prepare downloaded data + airports_csv = download_airports()[0].copy() + airports_csv = airports_csv[ + [ + "ident", + "type", + "name", + "latitude_deg", + "longitude_deg", + "elevation_ft", + "continent", + "iso_country", + "iso_region", + "municipality", + "scheduled_service", + "iata_code", + ] + ] + airports_csv.loc[airports_csv["iso_country"].isnull(), "iso_country"] = "NA" + airports_csv = airports_csv.rename(columns={"latitude_deg": "y"}) + airports_csv = airports_csv.rename(columns={"longitude_deg": "x"}) + + runways_csv = download_airports()[1].copy() + runways_csv = runways_csv[ + ["airport_ident", "length_ft", "width_ft", "surface", "lighted", "closed"] + ] + runways_csv = runways_csv.drop_duplicates(subset=["airport_ident"]) + + airports_original = pd.merge( + airports_csv, runways_csv, how="left", left_on="ident", right_on="airport_ident" + ) + airports_original = airports_original.drop("airport_ident", axis=1) + + df = airports_original.copy() + + # Keep only airports that are of type medium and large + df = df.loc[df["type"].isin(["large_airport", "medium_airport"])] + + # Filtering out the military airbases and keeping only commercial airports + df = df[~df.iata_code.isnull()] + + # Keep only airports that have schedules + df = df.loc[df["scheduled_service"].isin(["yes"])] + + df.insert(2, "airport_size_nr", 1) + df.loc[df["type"].isin(["medium_airport"]), "airport_size_nr"] = 1 + df.loc[df["type"].isin(["large_airport"]), "airport_size_nr"] = snakemake.config[ + "sector" + ]["airport_sizing_factor"] + + # Calculate the number of total airports size + df1 = df.copy() + df1 = df1.groupby(["iso_country"]).sum("airport_size_nr") + df1 = df1[["airport_size_nr"]] + df1 = df1.rename(columns={"airport_size_nr": "Total_airport_size_nr"}).reset_index() + + # Merge dataframes to get additional info on runnway for most ports + airports = pd.merge( + df, df1, how="left", left_on="iso_country", right_on="iso_country" + ) + + # Calculate fraction based on size + airports["fraction"] = ( + airports["airport_size_nr"] / airports["Total_airport_size_nr"] + ) + + # Rename columns + airports = airports.rename(columns={"iso_country": "country"}) + + # Save + airports.to_csv(snakemake.output[0], sep=",", encoding="utf-8", header="true") diff --git a/test/config.test1.yaml b/test/config.test1.yaml index 9d418201..3d643b73 100644 --- a/test/config.test1.yaml +++ b/test/config.test1.yaml @@ -275,6 +275,9 @@ sector: cc_fraction: 0.9 cc: true space_heat_share: 0.6 # the share of space heating from all heating. Remainder goes to water heating. + airport_sizing_factor: 3 + + conventional_generation: # generator : carrier OCGT: gas