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title: "BWI 2022"
subtitle: "Veränderungsrechnungen"
author: "Torsten Wiebke und Sebastian Schmidt"
institution: "Landeskompetenzzentrum Forst Eberswalde"
format:
revealjs:
# ermölicht horizontale und vertikale Gliederung
navigation-mode: vertical
slide-level: 4
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editor: visual
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Libraries laden
```{r librarys, include=FALSE}
library(readxl)
library(ggplot2)
library(stats)
library(corrplot)
library(tidyverse)
library(feather) # um Daten zu speichern
library(tidyr)
library(scales)
library(RColorBrewer) # Für eine breite Palette von Farben
library(patchwork) # um Diagramme nebeneinander darzustellen
library(knitr)
library(kableExtra)
library(xtable) # für LaTeX-Tabellen
library(quarto)
```
Farben festlegen
```{r Farben, include=FALSE}
# Benutzerdefinierte Farben für die Layer
ba_farben <- c("Eiche (Quercus)" = "#ffffcc",
"Eiche" = "#ffffcc",
"Eichen-Typ" = "#ffffcc",
"Buche (Fagus)" = "#ccfe64",
"Buche" = "#ccfe64",
"Buchen-Typ" = "#ccfe64",
"Esche (Fraxinus)" = "#fed976",
"Eschen-Typ" = "#fed976",
"Ahorn (Acer)" = "#fd8d3c",
"sonst. Lb hoher Lebensdauer" = "#fc4e2a",
"andere Lb hoher Lebensdauer" = "#fc4e2a",
"Typ sonst. Laubbäume mit hoher Lebensdauer" = "#fc4e2a",
"Erle (Alnus)" = "#8c96c6",
"Erlen-Typ" = "#8c96c6",
"Birke (Betula)" = "#e0ecf4",
"Birken-Typ" = "#e0ecf4",
"sonst. Lb niedriger Lebensdauer" = "#88419d",
"andere Lb niedriger Lebensdauer" = "#88419d",
"Typ sonst. Laubbäume mit niedriger Lebensdauer"= "#88419d",
"alle Laubbäume" = "#ae017e",
"Fichte (Picea)" = "#7f7f7f",
"Fichte" = "#7f7f7f",
"Fichten-Typ" = "#7f7f7f",
"Tanne (Abies)" = "#a6bddb",
"Tanne" = "#a6bddb",
"Tannen-Typ" = "#a6bddb",
"Douglasie (Pseudotsuga)" = "#67a9cf",
"Douglasie" = "#67a9cf",
"Douglasien-Typ" = "#67a9cf",
"Kiefer (Pinus)" = "#e4ce4c",
"Kiefer" = "#e4ce4c",
"Kiefern-Typ" = "#e4ce4c",
"Lärche (Larix)" = "#f4a6a4",
"Lärche" = "#f4a6a4",
"Lärchen-Typ" = "#f4a6a4",
"alle Nadelbäume" = "#02818a",
"Typ mit mehreren gleichrangigen Baumarten" ="#006d2c",
"Lücke" = "#dcdcdc",
"Blöße" = "#edf8fb",
"Nichtholzboden" = "#b2e2e2",
"Holzboden" = "#66c2a4",
"bestockter Holzboden" = "#2ca25f",
"Wald" = "#006d2c",
"stehend, ganzer Baum" = "goldenrod1",
"stehend, Bruchstück (Höhe ab 130 cm)" = "goldenrod2",
"stehend" = "goldenrod3",
"liegend, ganzer Baum mit Wurzelanlauf" = "darkseagreen1",
"liegend, Stammstück mit Wurzelanlauf" = "darkseagreen2",
"liegend, Teilstück ohne Wurzelanlauf" = "darkseagreen3",
"liegend" = "darkseagreen4",
"Wurzelstock (Höhe < 130 cm)" = "#88419d",
"Abfuhrrest (aufgeschichtet)" = "#ae017e",
"alle Totholztypen" = "#67a9cf"
)
```
Chunk Standard Output festlegen
```{r, setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
comment = '', fig.width = 6, fig.height = 6
)
```
## **Datenimport**
#### Waldfläche Veränderung
```{r imp-ver-waldfl, include =FALSE}
# Get sheet names from the Excel file
ver_waldfl_sheet_names <- excel_sheets("data/Veränderung_der_Waldfläche.xlsx")
# Read each sheet into a list element, skipping the first 5 rows and treating "NaN" as NA
ver_waldfl <- lapply(ver_waldfl_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/Veränderung_der_Waldfläche.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
# Assign sheet names to the list elements
names(ver_waldfl) <- ver_waldfl_sheet_names
```
#### Vorrat Veränderung
```{r imp-ver-vorr, include =FALSE}
ver_vorr_sheet_names <- excel_sheets("data/Veränderung_des_Vorrates.xlsx")
ver_vorr <- lapply(ver_vorr_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/Veränderung_des_Vorrates.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
names(ver_vorr) <- ver_vorr_sheet_names
```
#### Abgänge Veränderung
```{r imp-ver-abg, include =FALSE}
ver_abg_sheet_names <- excel_sheets("data/Ver_Abgang.xlsx")
ver_abg <- lapply(ver_abg_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/Ver_Abgang.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
names(ver_abg) <- ver_abg_sheet_names
```
#### Nutzung Veränderung
```{r imp-ver-nutz, include =FALSE}
ver_nutz_sheet_names <- excel_sheets("data/Ver_Nutzung.xlsx")
ver_nutz <- lapply(ver_nutz_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/Ver_Nutzung.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
names(ver_nutz) <- ver_nutz_sheet_names
```
## **Standfläche**
```{r ver-stndfl-ger, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Standfläche aller Baumarten in Deutschland
ver_stndfl_long <- ver_waldfl$ver_stndfl_ba_22 %>% # Daten für Waldfl in Long-Format bringen
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit), # Specify columns that should remain unchanged
names_to = "Baumart", # New column name for the names of pivoted columns
values_to = "Veränderung_Waldfläche") %>% # New column name for the values of pivoted columns
#filter(!Eigentumsart %in% c( "Öffentlicher Wald", "Privatwald", "alle Eigentumsarten")) %>% # Exclude rows
replace_na(list(Veränderung_Waldfläche= 0)) # Replace NA values in the "Veränderung_Waldfläche" column with 0
```
```{r ver-stndfl-ger-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung Standfläche aller Baumarten für Deutschland erzeugen
# Darstellung Torsten abgewandelt
ggplot((ver_stndfl_long %>%
filter(Baumart == "alle Baumarten")), aes(x = reorder(Land, Veränderung_Waldfläche), y = Veränderung_Waldfläche, fill = Veränderung_Waldfläche)) +
geom_col() +
labs(x = "Land", y = "Veränderungen [ha]") + # Achsenbeschriftungen festlegen
ggtitle("Veränderungen der Standfläche aller Baumarten \nim Hauptbestand in den Ländern von 2012-2022") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient(high = "darkseagreen", low = "coral3") + # Farbskala von grün nach rot mit aufsteigenden Werten
guides(fill = 'none') # Legende entfernen
```
### Standflächenveränderung Brandenburg
- Standfläche auf Baumartenebene ungeeignet, übergeordnet aber sehr brauchbar
- These: im Inventurzeitraum ist Brandenburg glimpflich an Kalamitäten vorbeigekommen
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```{r ver-stndfl-ger-22_ssch, include=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung Standfläche aller Baumarten für Deutschland erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_stndfl_long %>%
filter(Baumart=="alle Baumarten")) +
geom_col(aes(x=reorder(Land, Veränderung_Waldfläche), y=Veränderung_Waldfläche, fill = Veränderung_Waldfläche)) +
ggtitle("Veränderungen der Standfläche aller Baumarten \nim Hauptbestand in den Ländern von 2012-2022") +
labs(x = "Land", y = "Veränderungen [ha]") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient(high = "darkseagreen", low = "coral3") +
guides(fill = 'none')
# coord_flip()
```
### Veränderung Standfläche aller Baumarten für Brandenburg
```{r ver-stndfl-ba-ger-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung Standfläche aller Baumarten für Brandenburg erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_stndfl_long %>%
filter(Land == "Brandenburg" & !Baumart %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")),
aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche), y = Veränderung_Waldfläche, fill = Veränderung_Waldfläche)) +
geom_col() +
geom_text(aes(label = round(Veränderung_Waldfläche, 0)),
position = position_stack(vjust = 0.5), # Adjust position for placement inside bars
size = 3,
color = "black",
angle=90,) +
ggtitle("Veränderungen der Standflächen nach Baumartengruppen \nim Hauptbestand in Brandenburg von 2012-2022") +
labs(x = "Baumart", y = "Veränderungen [ha]") +
scale_y_continuous(labels = label_number(scale = 1e-3, suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient2(high = "darkseagreen4", mid = "darkseagreen", low = "coral3") +
guides(fill = 'none')
#coord_flip()
```
#### Interpretation
- deutliche Abnahme bei: Birke, Fichte, sonst. LB nL, Esche
- Birke = Dürrefolge (?) / Alterklassen- Phänomen
- Fichte = Dürrefolge
- sonst LB nL (Obst, Vogelbeere, Weide, Elsbeere, Pappel) = wahrscheinlich Dürre (?)
- Esche = Eschentriebsterben
- deutliche Zunahme bei: Eiche, Buche, sonst. LB hL, Erle, Ahorn, Douglasie
- Eiche = Pflanzung? - Eher Ausfall der Esche...?
- Buche = Waldumbau wächst durch? - Eher Ausfall der Esche? Zeichnen die sichtbaren Absterbeprozesse (noch) nicht - in WZE bereits deutlich sichtbar
- sonst. LB hL (Kastanie, Hainbuche, Linde, Mehlbeere, Robinie, Speierling, Ulme) = Klimawandelgewinner
- Erle = Trockenheit -\> Mineralisierung - bessere Nährstoffversorgung, Zugänglichkleit der Waldecken verbessert
- Ahorn =Klimawandelgewinner, Wegfall Esche u.ä. gibt Raum?
- Douglasie = Trockenheitsgewinner? Waldbauliche Förderung? Absterben Kiefer / Fichte?
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### Standflächenveränderung über Eigentumsarten in Brandenburg
```{r ver-stndfl-eig-22, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Standfläche aller Baumarten über Eigentumsarten in Deutschland
ver_stndfl_eig_long <- ver_waldfl$ver_stndfl_ba_eig_22 %>% # Daten für Waldfl in Long-Format bringen
pivot_longer(cols = -c(Eigentumsart, Einheit), # Specify columns that should remain unchanged
names_to = "Baumart", # New column name for the names of pivoted columns
values_to = "Veränderung_Waldfläche") %>% # New column name for the values of pivoted columns
filter(!Eigentumsart %in% c( "Öffentlicher Wald", "Privatwald", "alle Eigentumsarten")) %>% # Exclude rows
replace_na(list(Veränderung_Waldfläche= 0)) # Replace NA values in the "Veränderung_Waldfläche" column with 0
```
```{r ver-stndfl-ba-ger-eig-22, echo=FALSE}
#Daten nach Eigentumsart vorordnen
ver_stndfl_eig_long <- ver_stndfl_eig_long %>%
mutate(Eigentumsart = factor(Eigentumsart, levels = c("Körperschaftswald",
"Staatswald (Bund)",
"Staatswald (Land)",
"Privatwald, bis 20 ha",
"Privatwald, über 20 bis 1000 ha",
"Privatwald, über 1000 ha")))
# Balkendiagramm stacked Veränderung Standfläche aller Baumarten in Brandenburg nach Eigentumsform erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_stndfl_eig_long %>%
filter(!Baumart %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")),
aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche), y = Veränderung_Waldfläche, fill = Eigentumsart)) +
geom_bar(stat = "identity") + # Specify stat as "identity" for pre-summarized data
ggtitle("Veränderungen der Standflächen \nnach Baumartengruppen im Hauptbestand \nin Brandenburg nach Eigentumsart von 2012-2022") +
labs(x = "Baumart", y = "Veränderungen [ha]") +
#scale_y_continuous(labels = label_number(scale = 1e-3, suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.title.position = "plot") +
scale_fill_manual(values = c("Körperschaftswald" = "darkseagreen1",
"Staatswald (Bund)" = "darkseagreen3",
"Staatswald (Land)" = "darkseagreen4",
"Privatwald, bis 20 ha" = "coral",
"Privatwald, über 20 bis 1000 ha" = "coral2" ,
"Privatwald, über 1000 ha" ="coral4"))
# scale_fill_gradient2(high = "darkseagreen4", mid = "darkseagreen", low = "coral3")
# guides(fill = 'none')
```
#### Interpretation
- Kiefer zeichnet nach Eigentumsform deutlich gegensätzlich
- höhere Durchforstungsintensität im Priwatwald oder Stiftungen \>1.000 ha?
- Räumliche Verteilung der Baumarten im Land überstrahlt die anderen Effekte
- Buche Zunahme in Land da im Norden Brandenburgs stark ausgeprägt
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### Standflächenveränderung der Kiefer über Eigentumsarten in Brandenburg
```{r ver-stndfl-bb-ki-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung Standfläche der Kiefer in Brandenburg nach Eigentumsform erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_stndfl_eig_long %>%
filter(Baumart %in% c("Kiefer (Pinus)")),
aes(x = reorder(Eigentumsart,Veränderung_Waldfläche), y = Veränderung_Waldfläche, fill= Veränderung_Waldfläche)) +
#aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche)
geom_col() +
ggtitle("Veränderungen der Standflächen der Kiefer im Hauptbestand \nin Brandenburg nach Eigentumsart von 2012-2022") +
labs(x = "Eigentumsart", y = "Veränderungen [ha]") +
scale_y_continuous(labels = label_number(scale = 1e-3, suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient2(high = "darkseagreen4", mid = "darkseagreen", low = "coral3") +
guides(fill = 'none')
```
#### Interpretation
- Staatswald vs. Privatwald
- Einschränkung: Standfläche ist auf Baumartenebene nur bedingt Aussagekräftig
## Vorrat und Grundfläche
```{r ver-vorr-long, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Vorrat aller Baumarten Hauptbestand für Deutschland
ver_vor_long <- ver_vorr$Vorratsänderung %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Bestandesschicht",
values_to = "Veränderung_Vorrat") %>%
filter(Land != "Deutschland (alle Länder)") %>%
replace_na(list(Veränderung_Vorrat = 0))
```
```{r ver-vorr-ger-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung Vorrat aller Baumarten für Deutschland erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_vor_long %>%
filter(Bestandesschicht=="Hauptbestand (auch Plenterwald)")) +
geom_col(aes(x=reorder(Land, Veränderung_Vorrat), y=Veränderung_Vorrat, fill = Veränderung_Vorrat)) +
geom_text(aes(x = reorder(Land, Veränderung_Vorrat), y = Veränderung_Vorrat, label = round(Veränderung_Vorrat, 1)),
position = position_stack(vjust = 0.5), # Adjust position for placement inside bars
size = 3,
color = "black",
angle=90,) +
ggtitle("Veränderungen des Vorrats aller Baumarten \nim Hauptbestand in den Ländern von 2012-2022") +
labs(x = "Land", y = "Veränderungen [m³/ha]") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient2(high = "darkseagreen4", mid = "darkseagreen", low = "coral3") +
guides(fill = 'none')
# coord_flip()
```
```{r ver-vorr-bb-long, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Vorrat aller Baumarten aller Bestandesschichten für Brandenburg
###noch nicht fertig
ver_vor_bb_long <- ver_vorr$ver_vor_22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Baumart",
values_to = "Veränderung_Vorrat") %>%
filter(Land != "Deutschland (alle Länder)") %>%
replace_na(list(Veränderung_Vorrat = 0))
```
### Balkendiagramm Veränderung Grundfläche aller Baumarten für Deutschland
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```{r ver-gf-long, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Grundfläche aller Baumarten aller Bestandesschichten für Deutschland
ver_gf_long <- ver_vorr$ver_gf_ba_22 %>% # Daten für Gf in Long-Format bringen
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit), # Specify columns that should remain unchanged
names_to = "Baumart", # New column name for the names of pivoted columns
values_to = "Veränderung_Grundfläche") %>% # New column name for the values of pivoted columns
filter(Land != "Deutschland (alle Länder)") %>% # Exclude rows where Land is "Deutschland (alle Länder)"
replace_na(list(Veränderung_Grundfläche = 0)) # Replace NA values in the "Veränderungen" column with 0
#mutate(Veränderung_Grundfläche = Veränderung_Grundfläche / 10000) # Divide the values by 10,000
```
```{r ver-gf-ger-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung Grundfläche aller Baumarten für Deutschland erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_gf_long %>%
filter(Baumart=="alle Baumarten")) +
geom_col(aes(x=reorder(Land, Veränderung_Grundfläche), y=Veränderung_Grundfläche, fill = Veränderung_Grundfläche)) +
geom_text(aes(x = reorder(Land, Veränderung_Grundfläche), y = Veränderung_Grundfläche, label = round(Veränderung_Grundfläche, 0)),
position = position_stack(vjust = 0.5), # Adjust position for placement inside bars
size = 3,
color = "black",
angle=90,) +
ggtitle("Veränderungen der Grundfläche aller Baumarten \n über alle Bestandesschichten in Deutschland von 2012-2022") +
labs(x = "Land", y = "Veränderungen [m²]") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient(high = "darkseagreen", low = "coral3") +
guides(fill = 'none')
# coord_flip()
```
### Veränderung Grundfläche aller Baumarten für Brandenburg
```{r ver-gf-bb-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung Grundfläche aller Baumarten für Brandenburg erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_gf_long %>%
filter(Land == "Brandenburg" & !Baumart %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten"))) +
geom_col(aes(x=reorder(Baumart, Veränderung_Grundfläche), y=Veränderung_Grundfläche, fill = Veränderung_Grundfläche)) +
geom_text(aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Grundfläche), y = Veränderung_Grundfläche, label = round(Veränderung_Grundfläche, 0)),
position = position_stack(vjust = 0.5), # Adjust position for placement inside bars
size = 3,
color = "black",
angle=90,) +
ggtitle("Veränderungen der Grundfläche aller Baumarten \n über alle Bestandesschichten in Brandenburg von 2012-2022") +
labs(x = "Baumartengruppe", y = "Veränderungen [m²]") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient(high = "darkseagreen", low = "coral3") +
guides(fill = 'none')
# coord_flip()
```
#### Interpretation
- Kiefer: BHD Zunahme?
Frage: Wald lückig? Vergleich Grundfläche über versch. Bestandesschichten?
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### Veränderung Grundfläche aller Baumarten in Brandenburg nach Eigentumsform
```{r ver-gf-bb-eig-22, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Grundfläche aller Baumarten über Eigentumsarten in Brandenburg
ver_gf_eig_long <- ver_vorr$ver_gf_eig_bb_22 %>% # Daten für Gf in Long-Format bringen
pivot_longer(cols = -c(Eigentumsart, Einheit), # Specify columns that should remain unchanged
names_to = "Baumart", # New column name for the names of pivoted columns
values_to = "Veränderung_Grundfläche") %>% # New column name for the values of pivoted columns
filter(!Eigentumsart %in% c( "Öffentlicher Wald", "Privatwald", "alle Eigentumsarten")) %>% # Exclude rows
replace_na(list(Veränderung_Grundfläche= 0)) # Replace NA values in the "Veränderung_Waldfläche" column with 0
# mutate(Veränderung_Grundfläche=Veränderung_Grundfläche/10000)
```
```{r ver-gf-bb-eig-22-ssch, echo=FALSE}
#Daten nach Eigentumsart vorordnen
ver_gf_eig_long <- ver_gf_eig_long %>%
mutate(Eigentumsart = factor(Eigentumsart, levels = c("Körperschaftswald",
"Staatswald (Bund)",
"Staatswald (Land)",
"Privatwald, bis 20 ha",
"Privatwald, über 20 bis 1000 ha",
"Privatwald, über 1000 ha")))
# Balkendiagramm stacked Veränderung Grundfläche aller Baumarten in Brandenburg nach Eigentumsform erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_gf_eig_long %>%
filter(!Baumart %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")),
aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Grundfläche), y = Veränderung_Grundfläche, fill = factor(Eigentumsart))) +
geom_bar(stat = "identity") + # Specify stat as "identity" for pre-summarized data
ggtitle("Veränderungen der Grundflächen nach Baum-\nartengruppen über alle Bestandesschichten in \nBrandenburg nach Eigentumsart von 2012-2022") +
labs(x = "Baumart", y = "Veränderungen [m²]") +
scale_y_continuous(labels = label_number(scale = 1e-3, suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_manual(values = c("Körperschaftswald" = "darkseagreen1",
"Staatswald (Bund)" = "darkseagreen3",
"Staatswald (Land)" = "darkseagreen4",
"Privatwald, bis 20 ha" = "coral",
"Privatwald, über 20 bis 1000 ha" = "coral2" ,
"Privatwald, über 1000 ha" ="coral4"))
# scale_fill_gradient2(high = "darkseagreen4", mid = "darkseagreen", low = "coral3")
# guides(fill = 'none')
```
#### Interpretation
- Grundflächenabnahme im Priwatwald bis 20 ha unterstützt die Annahme das stärker Durchforstet wird.
- Notwendig: Stammzahl/ha der Kiefer nach Eigentumsform danebenstellen als vergleichbares Diagramm
-\> wenn die Stammzahl stärker abnimmt als die Grundfläche, bedeuted das, dass die Durchforstung erst kürzlich (\~5 Jahre) erfolgt ist.
```{r ver-gf-ki-bb-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung Standfläche der Kiefer in Brandenburg nach Eigentumsform erzeugen
# Eigene Darstellung
ggplot(ver_gf_eig_long %>%
filter(Baumart %in% c("Kiefer (Pinus)")),
aes(x = reorder(Eigentumsart,Veränderung_Grundfläche), y = Veränderung_Grundfläche, fill= Veränderung_Grundfläche)) +
#aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche)
geom_col() +
ggtitle("Veränderungen der Grundfläche der Kiefer aller Bestandes-\nschichten in Brandenburg nach Eigentumsart von 2012-2022") +
labs(x = "Eigentumsart", y = "Veränderungen [m²]") +
#scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient(high = "darkseagreen4", low = "coral3") +
guides(fill = 'none')
```
## Abgänge
### Veränderung der Abgänge pro Jahr mit Abgangsgrund in Brandenburg von 2012 - 2022
Vorrat (Erntefestmaß o.R., verwertbar) des ausgeschiedenen Bestandes \[m³/ha\*a\] nach Baumartengruppe und Abgangsgrund
Basis:Deutschland, Vereinigungsfläche Holzboden beider Inventuren, begehbar\*\*, einschließlich Lücken in der Bestockung bzw. im Bestand, ausgeschiedene Bäume ab 7 cm Bhd im Hauptbestand oder Plenterwald, bestandesintern, (Schnittmenge Inventurnetz für BWI Periode 2012-2022 ); ideeller Flächenbezug (gemäß Standflächenanteil))
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```{r ver-abg-bb, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Abgänge aller Baumarten in Brandenburg Abgangsgrund / Baumart
ver_abg_bb_long <- ver_abg$ver_abg_bb_ba_22 %>% # Daten für Gf in Long-Format bringen
pivot_longer(cols = -c(Baumartengruppe, Einheit), # Specify columns that should remain unchanged
names_to = "Abgangsgrund", # New column name for the names of pivoted columns
values_to = "Veränderung_Vorrat_Jahr") %>% # New column name for the values of pivoted columns
filter(Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten")) %>% # Exclude rows
replace_na(list(Veränderung_Vorrat_Jahr= 0)) # Replace NA values in the "Veränderung_Waldfläche" column with 0
```
```{r ver-abg-bb-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung der Abgänge pro Jahr in Brandenburg
ggplot(data = ver_abg_bb_long,
aes(x = reorder(Abgangsgrund,Veränderung_Vorrat_Jahr), y = Veränderung_Vorrat_Jahr, fill= Veränderung_Vorrat_Jahr)) +
#aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche)
geom_col() +
geom_text(aes(label = round(Veränderung_Vorrat_Jahr, 1)),
position = position_stack(vjust = 0.5), # Adjust position for placement inside bars
size = 3,
color = "black",
angle = 90) +
ggtitle("Veränderungen der Abgänge pro Jahr in Brandenburg aller \nBaumarten nach Abgangsgrund von 2012-2022") +
labs(x = "Abgangsgrund", y = "Veränderungen [m³/ha*a]") +
#scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
scale_fill_gradient(low = "coral", high = "coral4") +
guides(fill = 'none')
```
#### Interpretation
- Frage allgemein: Einheit: 1000 m³/a besser als m³/ha\*a?
- reguläre Entnahme mit Abstand die kleinste Abgangsform? Vgl. 2012: 4.2 m³/ha/a
- Menge "Angabe fehlt" unklar - nach Plausiprüfung sollten dies nicht vorkommen
### Veränderung der Abgänge pro Jahr mit Abgangsgrund und Baumart in Brandenburg von 2012 - 2022
- Achtung - alle folgenden Grafiken zum Abgang sind fälschlicherweise gestapelt. Das ist nicht korrekt, da sich die Veränderung im Vorrat immer je Nutzungsart berechnet.
- Bitte im Geiste nebeneinander stellen :-)
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```{r ver-abg-bb-ba, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Abgänge aller Baumarten in Brandenburg Abgangsgrund / Baumart
ver_abg_bb_ba_long <- ver_abg$ver_abg_bb_ba_22 %>% # Daten für Gf in Long-Format bringen
pivot_longer(cols = -c(Baumartengruppe, Einheit), # Specify columns that should remain unchanged
names_to = "Abgangsgrund", # New column name for the names of pivoted columns
values_to = "Veränderung_Vorrat_Jahr") %>% # New column name for the values of pivoted columns
filter((!Baumartengruppe %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")),(!Abgangsgrund %in% c("alle Abgangsgründe"))) %>% # Exclude rows
replace_na(list(Veränderung_Vorrat_Jahr= 0)) # Replace NA values in the "Veränderung_Waldfläche" column with 0
```
```{r ver-abg-bb-ba-22, echo=FALSE}
# Balkendiagramm stacked Veränderung der Abgänge pro Jahr in Brandenburg und Baumart
#Daten nach Abgangsgrund vorordnen
ver_abg_bb_ba_long <- ver_abg_bb_ba_long %>%
mutate(Abgangsgrund = factor(Abgangsgrund, levels = c("regulär",
"Sturm",
"Insekten / Dürre",
"sonstige Kalamitäten",
"Ursache der Kalamität ungewiss",
"Ursache unbekannt",
"Angabe fehlt")))
ggplot(ver_abg_bb_ba_long %>%
filter(!Baumartengruppe %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")),
aes(x = reorder(Baumartengruppe, Veränderung_Vorrat_Jahr), y = Veränderung_Vorrat_Jahr, fill = Abgangsgrund)) +
geom_bar(stat = "identity") + # Specify stat as "identity" for pre-summarized data
ggtitle("Veränderung der Abgänge pro Jahr nach Baumartengruppen \nüber alle Bestandesschichten in Brandenburg \nnach Eigentumsart von 2012-2022") +
labs(x = "Baumartengruppe", y = "Veränderungen [m³/ha*a]") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.title.position = "plot") +
scale_fill_manual(values = c("regulär" = "#729ECE", # slightly muted blue
"Sturm" = "#FDBF6F", # pastel orange
"Insekten / Dürre" = "#73C476", # slightly muted green
"sonstige Kalamitäten" = "#FF6F69", # slightly muted red
"Ursache der Kalamität ungewiss" = "#B0B0B0", # grey
"Ursache unbekannt" = "#D9D9D9", # light grey
"Angabe fehlt" = "pink")) # very light grey
```
#### Interpretation
- Esche: Sturm (Eschentriebsterben Instabilität Wurzeln)
- Kiefer: sonstige Kalamitäten = Käfer unerkannt bzw. Diplodia =\> Komplexsterben?
- Tanne und Douglasie: auffällig hohe Ausfälle nach Sturm an Gesamtmenge Tanne
Frage: Darstellung in Prozent zur Gesamtheit einer Baumart?
Frage: Warum über alle Abgangsgründe hinweg Ki 4,8 aber Summe aller Abgangsgründe 75?
-\> keine Summe, jeweils die Abgangsmenge je Kalamitätsgrund! Da immer nur eine Nutzungsart
Info: Ursache unbekannt bei keine Nutzung nicht vorhanden, nur bei selektive und flächige -nutzung
Frage: "Angabe fehlt" sollte doch gar nicht möglich sein nach Plausiprüfung, oder?
```{r ver-abg-bb-ba-22-test, echo=FALSE}
# Balkendiagramm Veränderung der Abgänge pro Jahr in Brandenburg und Baumart
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#Daten nach Abgangsgrund vorordnen
ver_abg_bb_ba_long <- ver_abg_bb_ba_long %>%
mutate(Abgangsgrund = factor(Abgangsgrund, levels = c("regulär",
"Sturm",
"Insekten / Dürre",
"sonstige Kalamitäten",
"Ursache der Kalamität ungewiss",
"Ursache unbekannt",
"Angabe fehlt")))
ggplot(ver_abg_bb_ba_long %>%
filter(!Baumartengruppe %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")),
aes(x = reorder(Baumartengruppe, Veränderung_Vorrat_Jahr), y = Veränderung_Vorrat_Jahr, fill = Abgangsgrund)) +
geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.8)) + # Use position_dodge for side-by-side bars
ggtitle("Veränderung der Abgänge pro Jahr nach Baumartengruppen \nüber alle Bestandesschichten in Brandenburg \nnach Eigentumsart von 2012-2022") +
labs(x = "Baumartengruppe", y = "Veränderungen [m³/ha*a]") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.title.position = "plot") +
scale_fill_manual(values = c("regulär" = "#729ECE", # slightly muted blue
"Sturm" = "#FDBF6F", # pastel orange
"Insekten / Dürre" = "#73C476", # slightly muted green
"sonstige Kalamitäten" = "#FF6F69", # slightly muted red
"Ursache der Kalamität ungewiss" = "#B0B0B0", # grey
"Ursache unbekannt" = "#D9D9D9", # light grey
"Angabe fehlt" = "pink")) # very light grey
```
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### Veränderung der Abgänge pro Jahr in Brandenburg nach Eigentumsform
```{r ver-abg-bb-eig, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Abgänge aller Baumarten in Brandenburg Abgangsgrund / Baumart
ver_abg_bb_eig_long <- ver_abg$ver_abg_bb_eig_22 %>% # Daten für Gf in Long-Format bringen
pivot_longer(cols = -c(Eigentumsart, Einheit), # Specify columns that should remain unchanged
names_to = "Abgangsgrund", # New column name for the names of pivoted columns
values_to = "Veränderung_Vorrat_Jahr") %>% # New column name for the values of pivoted columns
filter((!Eigentumsart %in% c("Öffentlicher Wald", "Privatwald", "alle Eigentumsarten")),(!Abgangsgrund %in% c("alle Abgangsgründe"))) %>% # Exclude rows
replace_na(list(Veränderung_Vorrat_Jahr= 0)) # Replace NA values in the "Veränderung_Waldfläche" column with 0
```
```{r ver-abg-bb-eig-22, echo=FALSE}
#Daten nach Abgangsgrund vorordnen
ver_abg_bb_eig_long <- ver_abg_bb_eig_long %>%
mutate(Abgangsgrund = factor(Abgangsgrund, levels = c("regulär",
"Sturm",
"Insekten / Dürre",
"sonstige Kalamitäten",
"Ursache der Kalamität ungewiss",
"Ursache unbekannt",
"Angabe fehlt")))
# Veränderung der Abgänge aller Baumarten pro Jahr in Brandenburg nach Eigentumsform
ggplot(data = ver_abg_bb_eig_long,
aes(x = reorder(Eigentumsart,Veränderung_Vorrat_Jahr), y = Veränderung_Vorrat_Jahr, fill= Abgangsgrund)) +
#aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche)
geom_col() +
ggtitle("Veränderungen der Abgänge aller Baumarten pro Jahr \nin Brandenburg nach Eigentumsart von 2012-2022") +
labs(x = "Eigentumsart", y = "Veränderungen [m³/ha*a]") +
#scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.title.position = "plot") +
scale_fill_manual(values = c("regulär" = "#729ECE", # slightly muted blue
"Sturm" = "#FDBF6F", # pastel orange
"Insekten / Dürre" = "#73C476", # slightly muted green
"sonstige Kalamitäten" = "#FF6F69", # slightly muted red
"Ursache der Kalamität ungewiss" = "#B0B0B0", # grey
"Ursache unbekannt" = "#D9D9D9", # light grey
"Angabe fehlt" = "pink")) # very light grey
# scale_fill_gradient(high = "darkseagreen4", low = "coral3") +
#guides(fill = 'none')
```
#### Interpretation
Körperschaftswald besonders betroffen - schlechte Betreuung, späte Ereignisserkennung, Kalamitätsnutzung?
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### Veränderung der Abgänge der Kiefer pro Jahr in Brandenburg nach Eigentumsform
```{r ver-abg-bb-eig-ki, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Abgänge der Kiefer in Brandenburg Abgangsgrund / Baumart
ver_abg_bb_eig_ki_long <- ver_abg$ver_abg_bb_eig_ki_22 %>% # Daten für Gf in Long-Format bringen
pivot_longer(cols = -c(Eigentumsart, Einheit), # Specify columns that should remain unchanged
names_to = "Abgangsgrund", # New column name for the names of pivoted columns
values_to = "Veränderung_Vorrat_Jahr") %>% # New column name for the values of pivoted columns
filter((!Eigentumsart %in% c("Öffentlicher Wald", "Privatwald", "alle Eigentumsarten")),(!Abgangsgrund %in% c("alle Abgangsgründe"))) %>% # Exclude rows
replace_na(list(Veränderung_Vorrat_Jahr= 0)) # Replace NA values in the "Veränderung_Waldfläche" column with 0
```
```{r ver-abg-bb-eig-ki-22, echo=FALSE}
#Daten nach Abgangsgrund vorordnen
ver_abg_bb_eig_ki_long <- ver_abg_bb_eig_ki_long %>%
mutate(Abgangsgrund = factor(Abgangsgrund, levels = c("regulär",
"Sturm",
"Insekten / Dürre",
"sonstige Kalamitäten",
"Ursache der Kalamität ungewiss",
"Ursache unbekannt",
"Angabe fehlt")))
# Veränderung der Abgänge aller Baumarten pro Jahr in Brandenburg nach Eigentumsform
ggplot(data = ver_abg_bb_eig_ki_long,
aes(x = reorder(Eigentumsart,Veränderung_Vorrat_Jahr), y = Veränderung_Vorrat_Jahr, fill= Abgangsgrund)) +
#aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche)
geom_col() +
ggtitle("Veränderungen der Abgänge der Kiefer pro Jahr \nin Brandenburg nach Eigentumsart von 2012-2022") +
labs(x = "Eigentumsart", y = "Veränderungen [m³/ha*a]") +
#scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.title.position = "plot") +
scale_fill_manual(values = c("regulär" = "#729ECE", # slightly muted blue
"Sturm" = "#FDBF6F", # pastel orange
"Insekten / Dürre" = "#73C476", # slightly muted green
"sonstige Kalamitäten" = "#FF6F69", # slightly muted red
"Ursache der Kalamität ungewiss" = "#B0B0B0", # grey
"Ursache unbekannt" = "#D9D9D9", # light grey
"Angabe fehlt" = "pink")) # very light grey
# scale_fill_gradient(high = "darkseagreen4", low = "coral3") +
#guides(fill = 'none')
```
#### Interpretation
- Landeswald besonders von Kalamitäten betroffen = Feuer (?), instabile Bestandesstrukturen
- Kalamität Feuer unter sonstige Kalamität , Feuer allg. zu vernachlässigen, viele Punkte sind das nicht
## Nutzungsart
### Nutzungsart in Brandenburg nach Baumart in 1000 m³ von 2012-2022
```{r ver-nutz-bb-ba, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Nutzungsart in Brandenburg nach Baumart
ver_nutz_bb_ba_long <- ver_nutz$ver_nutz_bb_ba_22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Baumartengruppe, Einheit),
names_to = "Nutzungsart",
values_to = "Veränderung_Vorrat")
ver_nutz_bb_ba_long <- ver_nutz_bb_ba_long %>%
group_by(Baumartengruppe) %>%
mutate(Prozent_Vorrat = ifelse(Nutzungsart == "alle Nutzungsarten", Veränderung_Vorrat,
Veränderung_Vorrat / Veränderung_Vorrat[Nutzungsart == "alle Nutzungsarten"] * 100)) %>%
ungroup() %>%
filter((!Baumartengruppe %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")),(!Nutzungsart %in% c("alle Nutzungsarten"))) %>%
replace_na(list(Veränderung_Vorrat= 0))
```
```{r ver-nutz-bb-ba-22, echo=FALSE}
#Daten nach Abgangsgrund vorordnen
ver_nutz_bb_ba_long <- ver_nutz_bb_ba_long %>%
mutate(Nutzungsart = factor(Nutzungsart, levels = c("keine Nutzung",
"selektive Nutzung",
"flächige Nutzung",
"Angabe fehlt")))
# Veränderung der Abgänge aller Baumarten pro Jahr in Brandenburg nach Eigentumsform
aes(x = reorder(Baumartengruppe,Veränderung_Vorrat), y = Veränderung_Vorrat, fill= Nutzungsart)) +
#aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche)
geom_col() +
ggtitle("Veränderungen der Nutzungsart in \nBrandenburg nach Baumart von 2012-2022") +
labs(x = "Baumartengruppe", y = "Veränderungen [1.000 m³]") +
#scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.title.position = "plot") +
scale_fill_manual(values = c("keine Nutzung" = "#FF6F69", # slightly muted blue
"selektive Nutzung" = "forestgreen", # pastel orange
"flächige Nutzung" = "#73C476", # slightly muted green
"Angabe fehlt" = "#D9D9D9")) # light grey
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### Nutzungsart in Brandenburg nach Baumart in % von 2012-2022
```{r ver-nutz-bb-ba-22-proz, echo=FALSE}
#Daten nach Abgangsgrund vorordnen
ver_nutz_bb_ba_long <- ver_nutz_bb_ba_long %>%
mutate(Nutzungsart = factor(Nutzungsart, levels = c("keine Nutzung",
"selektive Nutzung",
"flächige Nutzung",
"Angabe fehlt")))
# Veränderung der Abgänge aller Baumarten pro Jahr in Brandenburg nach Eigentumsform
ggplot(data = ver_nutz_bb_ba_long,
aes(x = reorder(Baumartengruppe,Veränderung_Vorrat), y = Prozent_Vorrat, fill= Nutzungsart)) +
#aes(x = reorder(Baumartengruppe, Nutzungsart)) +
geom_col() +
geom_text(data = subset(ver_nutz_bb_ba_long, Nutzungsart == "flächige Nutzung"),
aes(label = round(Prozent_Vorrat, 1)),
position = position_stack(vjust = 0.5), # Adjust position for placement inside bars
size = 3,
color = "black",
angle = 90) +
ggtitle("Veränderungen der Nutzungsart in \nBrandenburg nach Baumart von 2012-2022") +
labs(x = "Baumartengruppe", y = "Vorratsveränderungen [%]") +
#scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.title.position = "plot") +
scale_fill_manual(values = c("keine Nutzung" = "#FF6F69", # slightly muted blue
"selektive Nutzung" = "forestgreen", # pastel orange
"flächige Nutzung" = "#73C476", # slightly muted green
"Angabe fehlt" = "#D9D9D9")) # light grey
#guides(fill = 'none')
```
#### Interpretation
- Kiefer, Fichte: Flächige Nutzung = Kalamitätsholz
- Eiche und Buche quasi keine Kahlschläge vorhanden
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### Nutzungsart in Brandenburg nach Baumart in m³/ha/a von 2012-2022
```{r ver-nutz-bb-ba-jahr, include=FALSE}
# Daten vorbereiten Veränderung Nutzungsart in Brandenburg nach Baumart
ver_nutz_bb_ba_jahr_long <- ver_nutz$ver_nutz_bb_ba_22_jahr %>%
pivot_longer(cols = -c(Baumartengruppe, Einheit),
names_to = "Nutzungsart",
values_to = "Veränderung_Vorrat") %>%
filter((!Baumartengruppe %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")),(!Nutzungsart %in% c("alle Nutzungsarten"))) %>%
replace_na(list(Veränderung_Vorrat= 0))
```
```{r ver-nutz-bb-ba-jahr-22, echo=FALSE}
#Daten nach Abgangsgrund vorordnen
ver_nutz_bb_ba_jahr_long <- ver_nutz_bb_ba_jahr_long %>%
mutate(Nutzungsart = factor(Nutzungsart, levels = c("keine Nutzung",
"selektive Nutzung",
"flächige Nutzung",
"Angabe fehlt")))
# Veränderung der Abgänge aller Baumarten pro Jahr in Brandenburg nach Eigentumsform
ggplot(data = ver_nutz_bb_ba_jahr_long,
aes(x = reorder(Baumartengruppe,Veränderung_Vorrat), y = Veränderung_Vorrat, fill= Nutzungsart)) +
#aes(x = reorder(Baumart, Veränderung_Waldfläche)
geom_col() +
ggtitle("Veränderungen der Nutzungsart in \nBrandenburg nach Baumart von 2012-2022") +
labs(x = "Baumartengruppe", y = "Veränderungen [m³/ha*a]") +
#scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = " Tsd")) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
plot.title.position = "plot") +
scale_fill_manual(values = c("keine Nutzung" = "#FF6F69", # slightly muted blue
"selektive Nutzung" = "forestgreen", # pastel orange
"flächige Nutzung" = "#73C476", # slightly muted green
"Angabe fehlt" = "#D9D9D9")) # light grey
# scale_fill_gradient(high = "darkseagreen4", low = "coral3") +
#guides(fill = 'none')
```
#### Interpretation
- sinnlose Darstellung? Besser Nutzung im Vergleich zur Menge der Baumart?
- keine Nutzung = Baum ist gefällt aber liegt noch
## Nächte Themen?
- Zuwachs vs. Nutzung
- Welche Schwerpunkte noch bis FCK / BLK