Newer
Older
# librarys Farben und Daten {.hidden .unnumbered .unlisted}
```{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)
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
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"
)
```
```{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
```
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
```{r}
# Daten in Long-Format bringen
waldfl_spez_long <- waldfl_ba$waldfl22spez %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit),
names_to = "Kategorie",
values_to = "Fläche")
waldfl_spez_long <- waldfl_spez_long %>%
replace_na(list(Fläche = 0))
# Prozentwerte der Kategorien berechnen
waldfl_spez_long <- waldfl_spez_long %>%
left_join((waldfl_spez_long %>%
filter(Kategorie %in% c("bestockter Holzboden", "Blöße", "Nichtholzboden")) %>%
group_by(Land) %>%
mutate(Prozent = round((Fläche / sum(Fläche) * 100),2)) %>%
ungroup() %>%
select(Land, Kategorie, Prozent)), by = c("Land", "Kategorie")) %>%
left_join(waldfl_spez_long %>%
filter(Kategorie %in% c("Wald", "Holzboden")) %>%
spread(key = Kategorie, value = Fläche) %>%
mutate(Holzboden_Anteil = round((Holzboden / Wald) * 100, 2)) %>%
select(Land, Holzboden_Anteil), by = "Land") %>%
mutate(Prozent = ifelse(Kategorie == "Holzboden", Holzboden_Anteil, Prozent)) %>%
select(-Holzboden_Anteil) %>%
replace_na(list(Prozent = 100))
#waldfl_spez_long
```
### Waldfläche Begehbarkeit
```{r}
waldfl_begeh22 <- waldfl_ba$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$bb_ecken_begehbar_waldspez22 %>%
pivot_longer(cols = -c(Begehbarkeit,Einheit),
names_to = "Waldspezifikation",
values_to = "Ecken")
waldecke_begeh22
```
### Waldfläche Eigentum
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
```{r imp_waldfl_eig, include=FALSE}
# Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
# Namen der Blätter automatisch auslesen
waldfleig_sheet_names <- excel_sheets("data/Waldfl_eig.xlsx")
waldfl_eig <- lapply(waldfleig_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/Waldfl_eig.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
# Namen der Liste anpassen
names(waldfl_eig) <- waldfleig_sheet_names
```
```{r}
# Daten umstrukturieren
waldfl22_eig_long <- waldfl_eig$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$ver_waldfl22_eig %>%
pivot_longer(cols = -c(Land, Einheit, `alle Eigentumsarten`),# `Öffentlicher Wald`, `Privatwald`),
names_to = "Eigentumsart",
values_to = "Fläche") %>%
replace_na(list(Fläche = 0))
ver_waldfl22_eig_long
```
## Baumarten Standflächen
```{r}
# Daten für 2022 vorbereiten
waldfl22_ba_long <- waldfl_ba$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))
waldfl22_ba_long
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
### 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("data/Vorrat.xlsx")
vor <- lapply(vor_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/Vorrat.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
})
# Namen der Liste anpassen
names(vor) <- vor_sheet_names
```
### 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 = "Flächenänderung_ha") %>%
replace_na(list("Flächenänderung_ha"= 0))
#ver_waldfl_long
```
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
#### 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
```
### 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("data/Struktur_Verj.xlsx")
strukt <- lapply(strukt_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/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
tot_sheet_names <- excel_sheets("data/struktur_tot.xlsx")
tot <- lapply(tot_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/struktur_tot.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = c("NaN"))
})
# Namen der Liste anpassen
```
### 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("data/struktur_naturnaehe_schad.xlsx")
naturnaehe <- lapply(naturnaehe_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/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("data/zeitplanung.xlsx")
zeitplan <- lapply(zeitplan_sheet_names, function(sheet) {
read_excel("data/zeitplanung.xlsx", sheet = sheet, skip = 5
)
})
names(zeitplan) <- zeitplan_sheet_names
```