levelproblems

R_bwi/bwi_veröffentlichung/BWI-LFE_MLUK.qmd

@@ -982,12 +982,17 @@ baumarten_im_plot <- bb_stndfl_ba_22 %>%
   distinct(Baumartengruppe) %>%
   pull(Baumartengruppe)
 
+# Sortiere die Daten nach den Factor Levels für Baumartengruppe
+bb_stndfl_ba_22 <- bb_stndfl_ba_22 %>%
+  arrange(factor(Baumartengruppe, levels = bb_stndfl_ba_22$Baumartengruppe))
+
 # Filtere ba_farben so, dass nur die Farben verwendet werden, die im Plot vorkommen
 farben_fuer_plot <- ba_farben[names(ba_farben) %in% baumarten_im_plot]
-ggplot(bb_stndfl_ba_22 %>% 
+
+ggplot(bb_stndfl_ba_22  %>% 
          filter(Altersklasse != "alle Baumaltersklassen" & 
-                  !Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume")),   # Entfernen der Gesamtklassen
-       aes(x = Altersklasse, y = Fläche, fill = Baumartengruppe)) +
+                  !Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume"))  # Entfernen der Gesamtklassen
+       ,aes(x = Altersklasse, y = Fläche, fill = Baumartengruppe)) +
   geom_bar(stat = "identity", position = "stack") +  # Gestapeltes Balkendiagramm
   
   # Linie von II (21 - 40 Jahre) bis VI (101 - 120 Jahre)
@@ -1001,7 +1006,8 @@ ggplot(bb_stndfl_ba_22 %>%
   theme_minimal() +
   theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +  # X-Achse-Beschriftungen drehen
   scale_y_continuous(labels = scales::comma_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) +  # Tausenderformat
-  scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot)  # Farben aus ba_farben verwenden
+  scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) +  # Farben aus ba_farben verwenden
+  guides(fill = guide_legend(reverse = FALSE))  # Legende umkehren, um mit den gestapelten Balken übereinzustimmen 
 ```
 
 

R_bwi/bwi_veröffentlichung/BWI2022_PK20241014.qmd

@@ -299,7 +299,11 @@ ggplot((ver_stndfl_long %>% filter(Land == 'Brandenburg') %>% filter(Baumartengr
 :::
 :::::
 
-### Änderungen in der Waldstruktur
+### Altersverteilung
+
+
+
+## Änderungen in der Waldstruktur
 ::::: columns
 ::: {.column width="50%"}
 - `r format(land_bestaufbau %>% filter(Land == "Brandenburg" & Bestockungsaufbau == 'mehrschichtig') %>% select(Fläche) %>% pull() %>% round(0), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` ha bzw. `r format(land_bestaufbau %>% filter(Land == "Brandenburg" & Bestockungsaufbau == 'mehrschichtig') %>% select(Anteil) %>% pull() %>% round(1), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` % der Holzbodenfläche in Brandenburg haben mindestens zwei Schichten

R_bwi/bwi_veröffentlichung/librarys-datimport.qmd

@@ -221,7 +221,18 @@ ver_standfl_prozent <- ver_waldfl$ver_proz_waldfl_ba_standfl_22 %>%
 ver_standfl_prozent
 ```
 
+#### Vorratsänderung
 
+```{r imp_ver_vor1, include=FALSE}
+# Excel-Datei einlesen und NaN-Werte als "nan" behandeln
+# Namen der Blätter automatisch auslesen
+ver_vor_sheet_names <- excel_sheets("../data/ver_vorrates.xlsx")
+ver_vor <- lapply(ver_vor_sheet_names, function(sheet) {
+  read_excel("../data/ver_vorrates.xlsx", sheet = sheet, skip = 5, na = "NaN")
+})
+# Namen der Liste anpassen
+names(ver_vor) <- ver_vor_sheet_names
+```
 
 ##### Grundflächenänderung
 
@@ -395,14 +406,7 @@ bb_stndfl_ba_22 <- waldfl_ba$bb_stndfl_ba_22 %>%
                names_to = "Altersklasse",
                values_to = "Fläche") %>%
   replace_na(list(Fläche = 0)) #%>%
-  # inner_join(
-  #   ver_waldfl$ver_bb_stndfl_ba_22 %>%
-  #     pivot_longer(c(`1 - 20 Jahre`:`alle Baumaltersklassen`),
-  #              names_to = "Altersklasse",
-  #              values_to = "Veränderung") %>%
-  #     replace_na(list(Veränderung = 0)),
-  #   by = c("Baumartengruppe", "Altersklasse")
-  #   )
+#
 bb_stndfl_ba_22$Altersklasse <- factor(bb_stndfl_ba_22$Altersklasse, 
   levels = c("1 - 20 Jahre", "21 - 40 Jahre", "41 - 60 Jahre", 
              "61 - 80 Jahre", "81 - 100 Jahre", "101 - 120 Jahre", 
@@ -410,6 +414,28 @@ bb_stndfl_ba_22$Altersklasse <- factor(bb_stndfl_ba_22$Altersklasse,
   labels = c("I\n1 - 20 Jahre", "II\n21 - 40 Jahre", "III\n41  60 Jahre", 
              "IV\n61 - 80 Jahre", "V\n81 - 100 Jahre", "VI\n101 - 120 Jahre", 
              "VII\n121 - 140 Jahre", "VIII\n141 - 160 Jahre", "IX\n> 160 Jahre","Lücke/Blöße", "alle Baumaltersklassen"))
+#Setze die Baumartengruppe als Faktor und ordne die Levels nach Fläche
+bb_stndfl_ba_22$Baumartengruppe <- factor(bb_stndfl_ba_22$Baumartengruppe, 
+                                          levels = bb_stndfl_ba_22 %>%
+  filter(Altersklasse == "alle Baumaltersklassen") %>%
+  arrange(desc(Fläche)) %>%
+  pull(Baumartengruppe))
+                                            # c("alle Baumarten", "alle Nadelbäume", "Kiefer (Pinus)", "alle Laubbäume" ,"Eiche (Quercus)", "Birke (Betula)", "Buche (Fagus)", "Erle (Alnus)", "sonst. Lb hoher Lebensdauer", "sonst. Lb niedriger Lebensdauer", "Lücke", "Fichte (Picea)", "Lärche (Larix)", "Douglasie (Pseudotsuga)", "Ahorn (Acer)", "Blöße", "Esche (Fraxinus)", "Tanne (Abies)"))
+#distinct(bb_stndfl_ba_22, Baumartengruppe)
+#levels(bb_stndfl_ba_22$Baumartengruppe)
+```
+
+```{r}
+# um die level zu bestimmen:
+bb_stndfl_ba_22 %>% 
+  filter(Altersklasse == "alle Baumaltersklassen" 
+         #& !Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Nadelbäume", "alle Laubbäume")
+         ) %>%
+  arrange(desc(Fläche)) %>%  # Sortiere nach Fläche in absteigender Reihenfolge
+  select(Baumartengruppe
+         , Fläche
+         ) %>% 
+  pull(Baumartengruppe)
 ```
 
 ### Waldflächenänderung Standflächen ha bb