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::: content-hidden
# librarys Farben und Daten {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{r librarys, include=FALSE}
library(readxl)
library(ggplot2)
library(treemapify)
library(treemap)
library(ggrepel)
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(flextable)
library(kableExtra)
library(xtable) # für LaTeX-Tabellen
library(quarto)
#library(webshot2)
```
```{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"
)
```
# Datenimport {.hidden .unnumbered .unlisted}
## Waldfläche {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{r imp_waldfl, include=FALSE}
# Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# Namen der Blätter automatisch auslesen
waldfl_sheet_names <- excel_sheets("../data/Waldfl_Ba.xlsx")
waldfl_ba <- lapply(waldfl_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("../data/Waldfl_Ba.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
# Namen der Liste anpassen
names(waldfl_ba) <- waldfl_sheet_names
```
### Waldflächenanteile
```{r}
# Daten umformen und rangieren
waldflant <- waldfl_ba$waldanteil22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Kategorie",
values_to = "Anteil")
# Filter, nach Anteil sortieren und fortlaufende Rangfolge erstellen
waldflant <- waldflant %>%
filter(Land != "Deutschland (alle Länder)") %>%
arrange(desc(Anteil * (Kategorie == "Wald"))) %>% # Sortiert nach Anteil der Kategorie "Wald" absteigend
group_by(Kategorie) %>%
mutate(Anteilsrang = ifelse(Kategorie == "Wald", row_number(), NA)) %>% # Fortlaufende Rangfolge für Wald
ungroup()
# Zeilen anzeigen
waldflant
```
### Waldfläche \[ha\] nach Land und Waldspezifikation
```{r}
# Daten in Long-Format bringen
waldfl_spez_long <- waldfl_ba$waldfl22spez %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Kategorie",
values_to = "Fläche")
waldfl_spez_long <- waldfl_spez_long %>%
replace_na(list(Fläche = 0))
# Prozentwerte der Kategorien berechnen
waldfl_spez_long <- waldfl_spez_long %>%
left_join((waldfl_spez_long %>%
filter(Kategorie %in% c("bestockter Holzboden", "Blöße", "Nichtholzboden")) %>%
group_by(Land) %>%
mutate(Prozent = round((Fläche / sum(Fläche) * 100),2)) %>%
ungroup() %>%
select(Land, Kategorie, Prozent)), by = c("Land", "Kategorie")) %>%
left_join(waldfl_spez_long %>%
filter(Kategorie %in% c("Wald", "Holzboden")) %>%
spread(key = Kategorie, value = Fläche) %>%
mutate(Holzboden_Anteil = round((Holzboden / Wald) * 100, 2)) %>%
select(Land, Holzboden_Anteil), by = "Land") %>%
mutate(Prozent = ifelse(Kategorie == "Holzboden", Holzboden_Anteil, Prozent)) %>%
select(-Holzboden_Anteil) %>%
replace_na(list(Prozent = 100))
# Filter, nach Anteil sortieren und fortlaufende Rangfolge erstellen
waldfl_spez_long <- waldfl_spez_long %>%
filter(Land != "Deutschland (alle Länder)") %>%
arrange(desc(Fläche * (Kategorie == "Wald"))) %>% # Sortiert nach Fläche der Kategorie "Wald" absteigend
group_by(Kategorie) %>%
mutate(Flächenrang = ifelse(Kategorie == "Wald", row_number(), NA)) %>% # Fortlaufende Rangfolge für Wald
ungroup()
waldfl_spez_long
```
### Waldfläche Begehbarkeit
```{r}
# waldfl_begeh22 <- waldfl_ba$bb_waldfl_begehbar_waldspez22 %>%
# pivot_longer(cols = -c(Begehbarkeit,Einheit),
# names_to = "Waldspezifikation",
# values_to = "Fläche")
# waldfl_begeh22
```
### Traktecken Begehbarkeit
```{r}
waldecke_begeh22 <- waldfl_ba$bb_ecken_begehbar_waldspez22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Begehbarkeit,Einheit),
names_to = "Waldspezifikation",
values_to = "Ecken")
waldecke_begeh22
```
### Waldfläche Eigentum
```{r imp_waldfl_eig, include=FALSE}
# Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# Namen der Blätter automatisch auslesen
waldfleig_sheet_names <- excel_sheets("../data/Waldfl_eig.xlsx")
waldfl_eig <- lapply(waldfleig_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("../data/Waldfl_eig.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
# Namen der Liste anpassen
names(waldfl_eig) <- waldfleig_sheet_names
```
```{r}
#Daten umstrukturieren
waldfl22_eig_long <- waldfl_eig$waldfl22_eig %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit, `alle Eigentumsarten`),
names_to = "Eigentumsart",
values_to = "Fläche") %>%
replace_na(list(Fläche = 0))
# Berechnung der Prozentwerte für alle Kategorien
waldfl22_eig_long <- waldfl22_eig_long %>%
group_by(Land) %>%
mutate(Prozent = round((Fläche / `alle Eigentumsarten`) * 100, 2))
# Erstellen der Gruppen
waldfl22_eig_long <- waldfl22_eig_long %>%
mutate(
Gruppe = case_when(
Eigentumsart %in% c("Staatswald (Bund)", "Staatswald (Land)", "Körperschaftswald") ~ "Öffentlicher Wald",
Eigentumsart %in% c("Privatwald, bis 20 ha", "Privatwald, über 20 bis 1000 ha", "Privatwald, über 1000 ha") ~ "Privatwald",
TRUE ~ Eigentumsart
)
)
waldfl22_eig_long
```
### Veränderung Waldfläche Eigentum
```{r}
# Daten umstrukturieren
ver_waldfl22_eig_long <- waldfl_eig$ver_waldfl22_eig %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit, `alle Eigentumsarten`),# `Öffentlicher Wald`, `Privatwald`),
names_to = "Eigentumsart",
values_to = "Fläche") %>%
replace_na(list(Fläche = 0))
ver_waldfl22_eig_long
```
## Baumarten Standflächen ha
```{r}
#Daten für 2022 vorbereiten
waldfl22_ba_long <- waldfl_ba$waldfl_ba_standfl_22 %>%
#filter(Land == "Brandenburg") %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit, `alle Baumarten`
# , "alle Baumarten",
# "alle Laubbäume","alle Nadelbäume",
# "andere Lb hoher Lebensdauer",
# "andere Lb niedriger Lebensdauer"
),
names_to = "Ba_Wa",
values_to = "Fläche")
# waldfl22_ba_long
# Berechnung der Prozentwerte für alle Kategorien
waldfl22_ba_long <- waldfl22_ba_long %>%
group_by(Land) %>%
mutate(Prozent = round((Fläche / `alle Baumarten`) * 100, 2)) %>%
ungroup() %>%
# Zuordnung der Farben zu den Daten
mutate(Farbe = ba_farben[match(Ba_Wa, names(ba_farben))])
waldfl22_ba_long
```
### Vorrat {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{r imp_vor, include=FALSE}
# # Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# # Namen der Blätter automatisch auslesen
# vor_sheet_names <- excel_sheets("../Vorrat.xlsx")
# vor <- lapply(vor_sheet_names, function(sheet) {
# read_excel("../Vorrat.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
# })
# # Namen der Liste anpassen
# names(vor) <- vor_sheet_names
```
### Abgang/Nutzung
```{r}
abgang_nutz_sheet_names <- excel_sheets("../data/abgang_nutzung.xlsx")
abgang_nutz <- lapply(abgang_nutz_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("../data/abgang_nutzung.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
names(abgang_nutz) <- abgang_nutz_sheet_names
```
### Abgang
```{r}
ausgesbest <- abgang_nutz$ausg_best_land_bagr_22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Ba_Gruppe",
values_to = "Abgang")
ausgesbest
```
## Abgangsgrund
```{r}
abgangsgrund <- abgang_nutz$abgangsgrund_bb_bagr_22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Abgangsgrund, Einheit),
names_to = "Ba_Gruppe",
values_to = "Vorrat") %>%
mutate(Vorrat = replace_na(Vorrat, 0)) # Ersetzt NA in der Spalte Vorrat durch 0
```
### Veränderungsrechnung {.hidden .unnumbered .unlisted}
#### Waldflächenänderung {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{r imp_ver_waldfl, include=FALSE}
# Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# Namen der Blätter automatisch auslesen
ver_waldfl_sheet_names <- excel_sheets("../data/Veränderung_der_Waldfläche.xlsx")
ver_waldfl <- lapply(ver_waldfl_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("../data/Veränderung_der_Waldfläche.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
# Namen der Liste anpassen
names(ver_waldfl) <- ver_waldfl_sheet_names
```
##### Waldflächenänderung long
```{r ver-waldfl, include=FALSE}
# Daten vorbereiten
# Veränderung Waldfläche
ver_waldfl_long <- ver_waldfl$ver_waldfl_waldspez_hb_nhb_2022 %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Kategorie",
values_to = "Veränderungen") %>%
replace_na(list("Veränderungen"= 0))
#ver_waldfl_long
```
##### Standflächenänderung long
```{r}
# Daten für Waldfl in Long-Format bringen
ver_stndfl_long <- ver_waldfl$ver_stndfl_ba_22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Kategorie",
values_to = "Veränderungen") %>%
#filter(Land != "Deutschland (alle Länder)") %>%
replace_na(list(Veränderungen = 0))
ver_stndfl_long
```
##### Prozentstandflächenänderung
```{r}
ver_standfl_prozent <- ver_waldfl$ver_proz_waldfl_ba_standfl_22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Kategorie",
values_to = "Veränderungen") %>%
#filter(Land != "Deutschland (alle Länder)") %>%
replace_na(list(Veränderungen = 0))
ver_standfl_prozent
```
#### Vorratsänderung {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{r imp_ver_vor, include=FALSE}
# Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# Namen der Blätter automatisch auslesen
ver_vor_sheet_names <- excel_sheets("../data/Veränderung_des_Vorrates.xlsx")
ver_vor <- lapply(ver_vor_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("../data/Veränderung_des_Vorrates.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
# Namen der Liste anpassen
names(ver_vor) <- ver_vor_sheet_names
```
##### Grundflächenänderung
```{r}
# Daten in Long-Format bringen
ver_vor_long <- ver_vor$ver_gf_ba_22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Ba_Gruppen",
values_to = "Veränderungen")
ver_vor_long <- ver_vor_long %>%
replace_na(list(Veränderungen = 0))
```
### Struktur und Verjüngung {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{r imp_strukt, include=FALSE}
# # Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# # Namen der Blätter automatisch auslesen
# strukt_sheet_names <- excel_sheets("../Struktur_Verj.xlsx")
# strukt <- lapply(strukt_sheet_names, function(sheet) {
# read_excel("../Struktur_Verj.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
# })
# # Namen der Liste anpassen
# names(strukt) <- strukt_sheet_names
```
### Totholz {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{r imp_struktur_tot, include=FALSE}
# # Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# # Namen der Blätter automatisch auslesen
# struktur_tot_sheet_names <- excel_sheets("../struktur_tot.xlsx")
# struktur_tot <- lapply(struktur_tot_sheet_names, function(sheet) {
# read_excel("../struktur_tot.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = c("NaN"))
# })
# # Namen der Liste anpassen
# names(struktur_tot) <- struktur_tot_sheet_names
```
### Naturnähe, Stammschaden und öko. Baummerkmale {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{r imp_naturnaehe, include=FALSE}
# # Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# # Namen der Blätter automatisch auslesen
# naturnaehe_sheet_names <- excel_sheets("../struktur_naturnaehe_schad.xlsx")
# naturnaehe <- lapply(naturnaehe_sheet_names, function(sheet) {
# read_excel("../struktur_naturnaehe_schad.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
# })
# # Namen der Liste anpassen
# names(naturnaehe) <- naturnaehe_sheet_names
```
### Zeitpläne
```{r}
# zeitplan_sheet_names <- excel_sheets("../zeitplanung.xlsx")
# zeitplan <- lapply(zeitplan_sheet_names, function(sheet) {
# read_excel("../zeitplanung.xlsx", sheet = sheet, skip = 5
# #,na = ""# "NaN"
# )
# })
# names(zeitplan) <- zeitplan_sheet_names
```
:::