Bu çalışma, küresel enerji piyasasının ana aktörleri ile Türkiye’nin 2000-2023 yılları arasındaki enerji dönüşüm performansını ampirik veriler ışığında karşılaştırmaktadır. Analiz süreci, kaynak çeşitliliği (energy mix), dekarbonizasyon hızı ve enerji verimliliği parametreleri üzerinden kurgulanmıştır.
# Analitik kütüphanelerin entegrasyonu ve ham veri setinin içe aktarılması
library(tidyverse)
# Veri kaynağı: Our World in Data (OWID) Energy Database
energy_data <- read.csv("owid-energy-data.csv", sep = ";")
# Stratejik örneklem grubu: Gelişmiş ve gelişmekte olan kilit ekonomiler
ulkeler <- c("China", "United States", "Germany", "India", "Brazil", "Turkey")
# Veri temizleme ve değişkenlerin teknik terminolojiye göre yeniden adlandırılması
analiz_verisi <- energy_data %>%
filter(country %in% ulkeler & year >= 2000) %>%
dplyr::select(
year, country,
solar_share_elec, wind_share_elec, hydro_share_elec,
coal_share_elec, gas_share_elec, nuclear_share_elec,
energy_per_capita, carbon_intensity_elec
) %>%
rename(
Gunes = solar_share_elec,
Ruzgar = wind_share_elec,
Hidro = hydro_share_elec,
Komur = coal_share_elec,
Dogalgaz = gas_share_elec,
Nukleer = nuclear_share_elec,
Kisi_Basi_Tuketim = energy_per_capita,
Karbon_Yogunlugu = carbon_intensity_elec
) %>%
mutate(
Yenilenebilir_Toplam = Gunes + Ruzgar + Hidro,
Fosil_Toplam = Komur + Dogalgaz
)Ülkelerin enerji sepetlerindeki yapısal değişim, fosil yakıtlardan (Yenilenemez) sürdürülebilir kaynaklara (Yenilenebilir) geçişin hızını belirlemektedir.
# Ülke bazlı kümülatif enerji dönüşüm performansının görselleştirilmesi
ggplot(analiz_verisi, aes(x = year)) +
geom_area(aes(y = Yenilenebilir_Toplam, fill = "Yenilenebilir"), alpha = 0.5) +
geom_line(aes(y = Fosil_Toplam, color = "Fosil Yakıtlar"), size = 1.2) +
facet_wrap(~country) +
scale_fill_manual(values = "#27ae60") +
scale_color_manual(values = "#c0392b") +
labs(title = "Kaynak Dönüşümü: Yenilenebilir Kapasite ve Fosil Yakıt Bağımlılığı",
subtitle = "Üretim Paylarının Yıllara Göre Korelasyonu",
x = "Yıl", y = "Toplam Üretim Payı (%)", fill = "Kaynak Grubu", color = "Trend Hattı") +
theme_minimal()## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once per session.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
Enerji dönüşümünün nihai hedefi olan “Net Sıfır” emisyon stratejisi, üretilen enerji birimi başına düşen karbon yoğunluğu ile ölçülmektedir.
Bu metrik, enerji üretim altyapısının teknolojik modernizasyonunu ve temiz enerji entegrasyonunun derinliğini yansıtır.
# Karbon yoğunluğu verilerinin boylamsal karşılaştırmalı analizi
ggplot(analiz_verisi, aes(x = year, y = Karbon_Yogunlugu, color = country)) +
geom_line(size = 1.3, linetype = "solid") +
labs(title = "Elektrik Üretiminde Karbon Yoğunluğu Endeksi",
subtitle = "Birim Üretim Başına CO2 Emisyonu (gCO2/kWh)",
x = "Yıl", y = "Karbon Yoğunluğu", color = "Ekonomi") +
theme_minimal()Elektrik üretim portföyünün detaylı kırılımı, ülkelerin enerji güvenliği stratejilerini ve “baz yük” (base load) kapasitelerini yönetme biçimlerini ortaya koymaktadır.
# Enerji sepetinin kaynak bazlı dikey ayrıştırması
segment_verisi <- analiz_verisi %>%
dplyr::select(year, country, Yenilenebilir_Toplam, Komur, Dogalgaz, Nukleer) %>%
pivot_longer(cols = -c(year, country), names_to = "Kaynak", values_to = "Pay")
ggplot(segment_verisi, aes(x = year, y = Pay, fill = Kaynak)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "stack") +
facet_wrap(~country) +
scale_fill_brewer(palette = "Paired") +
labs(title = "Detaylı Kaynak Kompozisyonu Analizi",
x = "Yıl", y = "Pay (%)", fill = "Enerji Kaynağı") +
theme_minimal()Yapılan analitik incelemeler sonucunda elde edilen temel bulgular: