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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"
format:
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# ermölicht horizontale und vertikale Gliederung
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# gibt die Überschriftenebene an bis zu der eine eigene Folie erzeugt werden soll
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# Die Bundeswaldinventur (BWI)
::::: columns
::: {.column width="50%"}
- 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
:::
::: {.column width="50%"}
:::
:::::
## 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
::::: columns
::: {.column width="50%"}
- trotz hoher Flächenkonkurrenz Waldfläche mit
`r format(waldfl_spez_long %>% filter(Land=='Brandenburg' & Kategorie == 'Wald') %>% select(Fläche) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` ha
unverändert
- viertgrößte Waldfläche Deutschlands; mit
`r format(waldflant %>% filter(Kategorie == "Wald" & Land == "Brandenburg") %>% select(Anteil) %>% pull() %>% round(2), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` %
auf Platz 5 der waldreichsten Bundesländer
- Abnahme der Blößen und des Nichtholzbodens v.a. durch Sukzession
(z.B. auf ehemaligen Truppenübungsplätzen)
:::
::: {.column width="50%"}
```{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, 1), "%)", sep = ""))) +
geom_treemap(color = "black", size = 0.5) + # Schwarzer Rand um die Felder
geom_treemap_text(colour = "black", place = "centre") +
scale_fill_manual(values = c(
"bestockter Holzboden" = "#24d617", # Grün für bestockter Holzboden
"Blöße" = "#d6b913", # Ocker für Blöße
"Nichtholzboden" = "grey" # Grau für Nichtholzboden
)) +
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")
```
:::
:::::
### Waldflächentext
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 TreemapWaldspez2, 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
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
```{r waldfl_brb_eig, echo=FALSE}
# Treemap erstellen
ggplot((waldfl22_eig_long %>%
filter(Land == "Brandenburg") %>%
filter(!Eigentumsart %in% c("Öffentlicher Wald", "Privatwald"))
),aes(
area = Fläche,
fill = Gruppe, # Gruppierung nach der Spalte "Gruppe"
label = paste(
Eigentumsart,
"\n",
formatC(
Fläche,
format = "f",
big.mark = ".",
decimal.mark = ",",
digits = 0
),
"ha"
) # Formatierung der Fläche
)
) +
geom_treemap(colour = "black", size = 0.8) + # Hinzufügen von Randlinien um die Rechtecke
geom_treemap_text(colour = "black", place = "centre", grow = TRUE) +
geom_treemap_text(aes(label = paste0(Prozent, "%")), # Prozentwerte unter der Fläche anzeigen
colour = "black", place = "bottom", grow = FALSE, size=12, padding.x = grid::unit(2, "mm")) +
labs(
title = "Waldflächenverteilung in Brandenburg",
subtitle = "Nach Eigentumsarten und Gruppen",
fill = "Gruppe" # Legende zeigt die Gruppierung
) +
theme(
#legend.position = "right", # Position der Legende
legend.text = element_text(size = 14), # Schriftgröße der Legendenbeschriftungen
#legend.title = element_text(size = 14, face = "bold") # Schriftgröße und Fettdruck des Legendentitels
)
#theme_minimal()
#ggsave("images/TreemapWaldfläche_Eigentum_Brandenburg_2022.png", width = 20, height = 15, units = "cm")
```