BWI2022_PK20241014.qmd

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title: "Ergebnisse der Bundeswaldinventur in Brandenburg"
#subtitle: "Informationen als Infografik zu den Brendenburger Ergebnisdaten der BWI 2022 für die Hosentasche und Webseite"
institution: "Landeskompetenzzentrum Forst Eberswalde"
author: "Torsten Wiebke und Dr. Ulrike Hagemann"
date: last-modified
date-format: "[Stand]  D. M. YYYY"

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# Die Bundeswaldinventur (BWI)

-   Bundesweite Stichprobeninventur alle 10 Jahre im Wald nach § 41 a
    BWaldG
-   seit 1987, Deutschlandweit seit 2002 - 4. Turnus
-   Ergebnisse sind das Fundament für forst-, wirschafts- und
    umweltpolitische Entscheidungen sowie Grundlage für eine nachhaltige
    Waldbewirtschaftung
    -   Modellierung zukünftiger Waldentwicklung und Holzaufkommen
        (WEHAM)
    -   Aussagen zu den Klimaschutzleistungen des Waldes
    -   Planungs- und Investitionsentscheidungen im Cluster Forst und
        Holz
    -   Datenbasis für die forstliche Forschung

## Datenerhebung

-   Aufnahmen in Brandenburg von April 2021 bis Ende 2022
-   Stichprobennetz von 2 km x 2  km
-   insgesamt wurden ca. `r format(trackt_eckenanzahl %>% select(begutachtungsecken) %>% pull() %>% as.numeric(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` Punkte begutachtet
-  `r format(trackt_eckenanzahl %>% select(ausschreibungstrakte) %>% pull() %>% as.numeric(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` Trakte mit `r format(trackt_eckenanzahl %>% select(waldecke) %>% pull() %>% as.numeric(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` Ecken wurden zur Begutachtung ausgeschrieben und `r format(trackt_eckenanzahl %>% select(lfebearbeitungsecke) %>% pull() %>% as.numeric(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` Ecken von eigenen Trupps begutachtet
-   `r format(waldecke_begeh22 %>%  filter(Begehbarkeit == "begehbar + nicht begehbar" & Waldspezifikation == "Wald") %>% select(Ecken) %>% pull() %>% as.numeric(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` Ecken
    lagen im Wald nach LWaldG und [Walddefinition der
    BWI](#imp-bwi_walddef) 
- von diesen waren   `r format(round((waldecke_begeh22 %>%  filter(Begehbarkeit == "begehbar" & Waldspezifikation == "Wald") %>% select(Ecken) %>% pull()),2), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` begehbar und es konnten Daten aufgenommen werden.

### Waldfläche

Brandenburg verfügt über eine Waldfläche von
**`r format(waldfl_spez_long %>% filter(Land=='Brandenburg' & Kategorie == 'Wald') %>% select(Fläche) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` ha**.

Forstwirtschaftlich unterteilt besteht diese aus:

-   »bestockter Holzboden«:
    `r format(waldfl_spez_long %>% filter(Land=='Brandenburg' & Kategorie == 'bestockter Holzboden') %>% select(Fläche) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` ha,
    das sind
    `r format(waldfl_spez_long %>% filter(Land=='Brandenburg' & Kategorie == 'bestockter Holzboden') %>% select(Prozent) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` %.
-   »Nichtholzboden«:
    `r format(waldfl_spez_long %>% filter(Land=='Brandenburg' & Kategorie == 'Nichtholzboden') %>% select(Fläche) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` ha,
    das sind
    `r format(waldfl_spez_long %>% filter(Land=='Brandenburg' & Kategorie == 'Nichtholzboden') %>% select(Prozent) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` %.
-   »Blößen«:
    `r format(waldfl_spez_long %>% filter(Land=='Brandenburg' & Kategorie == 'Blöße') %>% select(Fläche) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` ha,
    das sind
    `r format(waldfl_spez_long %>% filter(Land=='Brandenburg' & Kategorie == 'Blöße') %>% select(Prozent) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` %.
    
```{r TreemapWaldspez, echo=FALSE}
ggplot((waldfl_spez_long %>% 
          filter(Land == 'Brandenburg' & Kategorie != 'Wald' & Kategorie != 'Holzboden') 
        ), aes(area = Fläche, fill = Kategorie, label = paste(Kategorie,"\n", paste0(format(round(Fläche), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)), "ha","\n", round(Prozent), "%"))) +
  geom_treemap() +
  geom_treemap_text(colour = "white", place = "centre", #grow = TRUE, 
                    ) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set3") +
  theme(legend.position = "right") +
  labs(title = "Waldflächen nach Spezifikation\n in Brandenburg in der BWI 2022")
ggsave("images/TreemapWaldspezifikationen.png", width = 10, height = 10, units = "cm")
```

Damit nimmt Brandenburg nach absoluter Waldfläche bundesweit den
**vierten** Platz - nach Bayern, Baden-Württemberg und Niedersachsen -
und nach relativer Waldfläche, mit
**`r format(waldflant %>%   filter(Kategorie == "Wald" & Land == "Brandenburg") %>%   select(Anteil) %>% pull() %>%  round(2), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` %**
den **fünften** Platz - nach Rheinland-Pfalz, Hessen, Baden-Württemberg
und dem Saarland - ein.

### Waldeigentum

-   Leichter Übergang Staatswald zu Privatwald
-   Botschaft: Eigentumsvereteilung bleibt weitgehend stabil - Betreuung
    Privatwald weiterhin relevant
-   Vergleich zum Waldflächennachweis**?**

Die Brandenburger Waldfläche in Höhe von
`r format(waldfl_eig$waldfl22_eig %>%  filter(Land == "Brandenburg") %>%   select('alle Eigentumsarten') %>%   pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` ha
teilt sich in
`r format(waldfl22_eig_long %>%     filter(Land == "Brandenburg" & Eigentumsart %in% c("Privatwald")) %>%   ungroup() %>%     select(c(Prozent)) %>%   pull())` %
Privatwald und
`r format(waldfl22_eig_long %>%     filter(Land == "Brandenburg" & Eigentumsart %in% c("Öffentlicher Wald")) %>%   ungroup() %>%     select(c(Prozent)) %>%   pull())` %
öffentlicher Wald auf

### Waldaufbau

-   Botschaft: Der zukünftige Wald ist / hat wesentlich höheren
    Laubholzanteil & Baumartenmischung
-   mehrschichtig in ha & Ver
-   einschichtig in ha & Ver

### Baumartenanteile

-   [ ] Kiefer, Eiche, Buche, (ggf.Birke, Fichte?)
-   [ ] reine Verteilung in Prozent, dahinter kurzmessage mit Botschaft
-   [ ] Botschaft: Kiefer gesunken, Laubholzansteil gestiegen

### Vorrat

-   [ ] 3 Hauptbaumarten - ideele Werte
-   [ ] Botschaft: weiter gestiegen

### Zuwachs ?

-   6 m³/ha \* a

### Ernte

-   4 m³/ha \* a?
-   nachhaltige Holznutzung
-   [ ] Botschaft: Wächst mehr zu als wir Ernten
-   [ ] Grafisch Gegenüberstellen

### Totholz

-   [ ] Botschaft: Steigerung

-   [ ] Aber: überwiegend Nadel und klein klein

-   Totholzvorrat in Brandenburg von 10,94 m³/ha in 2013 auf 17 m³/ha in
    2022 gestiegen

-   In der Veränderungsrechung (nur Punkte im Veränderungsnetz) liegt
    der Anstieg bei **6,4 m³/ha**.

**todo:** Daten aus Import übernehmen

### Verjüngung

-   Bäume bis 4m
-   Verjüngungskreis
-   [ ] Botschaft: Zu wenig Pflanzen / ha
-   [ ] Verbiss halbiert, aber noch immer zu viel bzw. zu wenig Pflanzen
    für Waldumbau

### Blöße

-   abgenommen (aufgrund Methodik SG waldinv)
-   von Kalamitäten verschont geblieben

### Highlights - aus Daten!

-   [x] Dickster Baum - Stieleiche:
    **`r format(ba_bhd %>% select(ba_name, bhd_cm) %>% pull(), scientific = FALSE)` cm BHD**
    **todo BA_NAme anzeigen**
-   [x] Höchster Baum - Douglasie: 45.2 m
-   [x] Ältester Baum - Traubeneiche: 349 Jahre
-   [x] Anzahl Bäume insgesamt - 86.732 Bäume mit BHD (nur Bäume aus
    WZP4 )
-   [ ] Bäume / Ecken kontrolliert -
-   [x] Trakte gesamt - 3.759
-   [x] Trakte kontrolliert - 377 (10.1 %)
-   [x] Anzahl Waldecken - 11.463

###### Weitere Informationen und Ansprechpartner