--- title: "Weham" subtitle: "Diskussionsgrundlage zu den Daten der BWI 2022 und WEHAM" institution: "Landeskompetenzzentrum Forst Eberswalde" author: "Torsten Wiebke" date: last-modified date-format: "[Stand] D. M. YYYY" bibliography: ../../LaTeX/bib/bibl.bib csl: ../../LaTeX/bib/iso690-author-date-de.csl language: _language-de.yml #lang: de format: pdf: documentclass: scrreprt #Komascript reprt include-in-header: - text: | \usepackage{easy-todo} use-rsvg-convert: true #default-image-extension: png keep_tex: true # wenn nur PDF: in der Console: quarto::quarto_render("your_document.qmd", output_format = "pdf") # quarto::quarto_render("bwi_interpretationsworkshop.qmd", output_format = "revealjs") docx: toc: true number-sections: true html: toc: true revealjs: # ermölicht horizontale und vertikale Gliederung navigation-mode: vertical # gibt die Überschriftenebene an bis zu der eine eigene Folie erzeugt werden soll slide-level: 4 incremental: false slide-number: true pptx: default: true reference-doc: template.pptx #LFB_Masterfolie_LFE_2024.pptx editor_options: markdown: wrap: 72 #editor: visual --- ::: content-hidden # librarys {{< include librarys-datimport.qmd >}} ::: # WEHAM Die Waldentwicklungs- und Holzaufkommensmodellierung (WEHAM) verschafft einen Überblick über das potenzielle und nachhaltig nutzbare Rohholzaufkommen der **nächsten 40 Jahre** in Deutschland, gegliedert nach Holzarten-, Eigentümer- und Sortengruppen und Bundesländern und in Sonderauswertungen anderen regionalen Einteilungen. ## Projektion am Stichprobenpunkt der BWI - Aktuelle BWI-Daten werden genutzt - Bäume werden mit aktuellen Daten in Ertragstafelmodelle »Eingehängt« - Wachstum und Waldbehandlung wird je Stichprobenpunkt (Ecke) am Einzelbaum für die nächsten 40 Jahre simuliert - Vorräte und Zuwächse des Waldes werden für die prognostizierten Daten berechnet - Nutzungseinschränkungen aus BWI und Nachmeldungen (NWE 10 Flächen (Erlass 01.03.2024) und nachträglich ausgefallene Bestände - kartiert vom [Satellitengestützter Krisen- und Lagedienst (SKD) des BKG](https://www.bkg.bund.de/DE/Produkte-und-Dienste/SKD/SKD.html) ## Durchforstungsmodelle - In den Durchforstungsmodellen sollen Steuerparameter eingegeben werden, die dann vom Modell mit den aktuellen BWI-Daten verarbeitet werden. - NWE 10 Flächen (Erlass 01.03.2024) und nachträglich ausgefallene Bestände (SKD) wurden aus der WEHAM Modellierung genommen - Modell ist Einzelbaumbasiert und entnimmt den »Beständen« am Stichprobenpunkt die Bäume anhand der übergebenen Kriterien - entweder entsprechend der konkreten Vorgaben oder gewählter Ertragstafel ### Beispiel Beispielsweise führt die Wahl eines rechnerischen Reinbestandes Kiefer, B° 1, M 32 (siehe [Ertragstafeldownload Ki des LFB](https://forst.brandenburg.de/sixcms/media.php/9/kieferetk.pdf)) mit einem Vorrat von 437 Vfm/ha bei der Wahl einer Hochdurchforstung dazu, dass so viele Bäume ≙ 112 oder so viel Grundfläche ≙ 3,3 m² entnommen wird, wie als ausscheidender Bestand in der Ertragstafel verzeichnet ist. Die Angabe des »Reduktionsfaktors« von 0,8 entspricht der Wahl eines Zielbestockungsgrades und führt dazu, dass die zu entnehmende Anzahl der Bäume oder der Grundfläche um 20 % erhöht wird. Die Angabe eines »zielst_bhd« führt dazu, das zuerst die Bäume die diesen BHD erreichen entnommen werden und zwar in der anteiligen Höhe wie sie in »zielst_eproz« angegeben ist um danach die restlichen Bäume entsprechend Ertragstafel zufällig zu entnehmen. Wichtige Eingabeparameter sind daher in @tbl-steuerungsparameter aufgeführt. ## Weham Steuerungsdaten {.scrollable} - Steuerungsdaten werden vom SG-Waldinventuren eingegeben - Beratungen mit FB 41 Waldbau - Vorstellung und Beratung mit Abt.2, insb. FB25 - RF, Zielstärkenutzung, EN % und »Flächige Räumung« sind wichtigste Steuerparameter - TI rechnet wöchentlich mit den übergebenen Steuerparametern ```{r tbl_steuerungsparameter, echo=FALSE} #| label: tbl-steuerungsparameter #| tbl-cap: Steuerungsparameter in (WE)HAM steuerungsparameter %>% flextable() %>% width(j = 1, width = 1) %>% width(j = 2, width = 4) ``` # BWI WEHAM rechnet mit den aktuellen BWI-Daten und projiziert diese nach Ertragstafel und übergebenen Steuerparametern für die nächsten 40 Jahre. ## Waldeigentum ::: columns ::: column 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 - unterschiedliche Bewirtschaftungsformen sind in WEHAM zu berücksichtigen ::: ::: column ```{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 = "top", grow = TRUE) + geom_treemap_text(aes(label = paste0(Prozent, "%")), # Prozentwerte unter der Fläche anzeigen colour = "black", place = "centre", grow = FALSE, size=14, 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 = 25, height = 15, units = "cm") ``` ::: :::: ### Eigentumsübergänge 2012-2022 ::::: columns ::: {.column width="50%"} - größte Flächenzunahme im Privatwald zwischen 20 ha und 1000 ha - Eigentumsübergang, Ersatzmaßnahmen - leichte Zunahme im Privatwald \>1000 ha - Übertragung an Stiftungen - alle anderen Eigentumsformen verlieren Fläche ::: ::: {.column width="50%"} ```{r ver-waldfl_eig_plot, echo=FALSE} ggplot((ver_waldfl22_eig_long %>% group_by(Land) %>% filter(Land == "Brandenburg" & !Eigentumsart %in% c("Öffentlicher Wald", "Privatwald"))), aes(x = reorder(Eigentumsart, `Fläche`), y = `Fläche`, fill = Eigentumsart)) + geom_col() + geom_text(aes(label = format(round(`Fläche`, 0), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)), position = position_stack(vjust = 0.5), # Adjust position for placement inside bars size = 3, color = "black", angle = 90) + labs(x = "Eigentumsgruppe", y = "Veränderungen [ha]") + # Achsenbeschriftungen festlegen ggtitle("Veränderungen der Waldfläche nach Eigentumsart\n in Brandenburg von 2012-2022") + theme_minimal() + theme( axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 10), # X-Achsen-Beschriftung drehen plot.title = element_text(hjust = 0.5), # Titel zentrieren plot.title.position = "plot", # Titel-Position axis.title.x = element_text(face = "bold", size = 12), # X-Achsentitel fett und größer axis.title.y = element_text(face = "bold", size = 12) # Y-Achsentitel fett und größer ) + scale_fill_brewer(palette = "Greens") + # Farbskala guides(fill = 'none') # Legende entfernen #ggsave("images/VeränderungenWaldfläche_Eigentum_Brandenburg_2012-2022.png", width = 15, height = 10, units = "cm") ``` ::: ::::: ## Baumartenverteilung ::::: columns ::: column - mit einem Anteil von **`r format(waldfl22_ba_long %>% filter(Land == "Brandenburg" & Ba_Wa == "Kiefer (Pinus)") %>% select(Prozent) %>% pull(), big.mark = ".", decimal.mark = ",", scientific = FALSE)` %** immer noch von der Kiefer geprägt - Eichen und Birken haben jeweils noch Standflächenanteile von über 5 %, - Buche, Erle und die sonstigen Laubhölzer hoher und niedriger Lebensdauer erreichen immer noch zwischen 2,2 % und 3,6 % ::: ::: column ```{r waldfl_ba_22_treemap, echo=FALSE} ggplot( waldfl22_ba_long %>% filter(Land == "Brandenburg" & !Ba_Wa %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume")) %>% arrange(Fläche) # Sortieren nach Fläche , aes(area = Fläche, fill = reorder(Ba_Wa, Fläche, FUN = sum), label = paste(Ba_Wa, "\n", #format(round(Fläche, 0), big.mark = ".", decimal.mark = ","), "ha","\n", "(", round(Prozent, 1), "%)", sep = ""))) + geom_treemap() + # Treemap zeichnen scale_fill_manual(values = waldfl22_ba_long$Farbe) + # Farben manuell festlegen geom_treemap(color = "black", size = 0.5) + # Schwarzer Rand um die Felder geom_treemap_text(colour = "black", place = "centre", grow = TRUE) + # Text hinzufügen labs(title = "Waldfläche nach Baumartengruppe, Blöße und Lücke \nin Brandenburg (BWI2022)", subtitle = "rechnerischer Reinbestand nach Standfläche der Bäume") + theme_minimal() + guides(fill = guide_legend(title = "Baumartengruppe, Blößen, Lücken", title.position = "bottom", size = 0.5, label.size = 5, title.size = 10)) #ggsave("images/waldfl_ba_22_treemap.png", width = 20, height = 15, units = "cm") ``` ::: ::::: ## Baumartenverteilung im Detail ```{r barplot-waldfl22_ba_long_sorted, echo=FALSE} # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Anteil und Baumartengruppe waldfl22_ba_long_sorted <- waldfl22_ba_long %>% filter(Land == "Brandenburg" & !Ba_Wa %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume")) %>% arrange(desc(Fläche)) # Schritt 2: Setze die Baumartengruppe als Faktor und definiere die Reihenfolge nach Anteil waldfl22_ba_long_sorted$Ba_Wa <- factor( waldfl22_ba_long_sorted$Ba_Wa, levels = waldfl22_ba_long_sorted$Ba_Wa ) # Schritt 3: Filtere ba_farben so, dass nur die Farben verwendet werden, die im Plot vorkommen farben_fuer_plot <- ba_farben[names(ba_farben) %in% levels(waldfl22_ba_long_sorted$Ba_Wa)] # Erstelle das liegende gestapelte Balkendiagramm ggplot(waldfl22_ba_long_sorted, aes(x = Ba_Wa, y = Prozent, fill = Ba_Wa)) + geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge(width = 0.8), width = 0.7) + coord_flip() + # Koordinaten umkehren, um ein liegendes Balkendiagramm zu erstellen geom_text(aes(label = paste0(round(Prozent, 1), "%")), position = position_dodge(width = 0.8), hjust = -0.1, size = 3, color = "black") + # Beschriftung am Ende des Balkens scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + theme_minimal() + labs(title = "Waldflächenanteile nach Baumartengruppe, Blöße und Lücke \nin Brandenburg (BWI2022)", subtitle = "rechnerischer Reinbestand nach Standfläche der Bäume", y = "Anteile am Holzboden [%]", # Y-Achsenbeschriftung anpassen x = "Baumarten und Waldflächen") + # X-Achsenbeschriftung (nach dem Flippen) anpassen theme( legend.position = "none", # Entfernt die Legende axis.text.y = element_text(size = 8), axis.ticks.y = element_blank(), panel.spacing = unit(0, "cm"), # Verringert den Abstand zwischen Panel und Achse plot.margin = margin(5, 5, 5, 5) # Passt die Abstände um das Diagramm an ) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0.1)) # Kontrolliert den Abstand der Bars zur Achse #ggsave("images/barplot-waldfl22_ba_long_sorted.png", width = 15, height = 10, units = "cm") ``` ### Baumartenzusammensetzungsänderung ::::: columns ::: {.column width="50%"} - Anstieg des Laubbaumanteils (v.a. Eiche und Buche) - erheblicher Rückgang von Birke und den Laubbäumen niedriger Lebensdauer (z.B. Erle, Pappel, Vogelbeere, Weiden)\ - Abnahme der Blößenflächen ::: ::: {.column width="50%"} ```{r plot-standfl22_ver, echo=FALSE} ggplot((ver_stndfl_long %>% filter(Land == 'Brandenburg') %>% filter(Baumartengruppe != "alle Baumarten")), aes(x = reorder(Baumartengruppe, Veränderungen), y = Veränderungen, fill = Baumartengruppe)) + geom_col() + scale_fill_manual(values = (ba_farben[names(ba_farben) %in% ver_stndfl_long$Baumartengruppe])) + # Farben manuell festlegen labs(x = "Baumartengruppen", y = "Veränderungen [ha]", fill = "Baumartengruppen", title = "Veränderungen der Standflächen \n im Hauptbestand in Brandenburg (2022)", fill = "Baumartengruppen") + theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), plot.title = element_text(hjust = 0.5, margin = margin(b = 25)), # Hinzufügen von Rändern im Titel legend.title = element_text(margin = margin(b = 10)), # Zusätzlicher Abstand zwischen Titel und Legende legend.spacing.y = unit(2, "lines")) + # Zusätzlicher Abstand zwischen Titel und Legende guides(fill = guide_legend(title.position = "top")) # Position des Legendentitels ändern #ggsave("images/plot-standfl22_ver.png", width = 20, height = 10, units = "cm") ``` ::: ::::: ## Vorrat ### Hektarvorrat aller Schichten ```{r stackedabar_vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h_sorted, echo=FALSE} # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Anteil und Baumartengruppe vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h_sorted <- vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h %>% filter(!Eigentumsart %in% c("Öffentlicher Wald", "Privatwald", "alle Eigentumsarten"), !Baumartengruppe %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")) %>% group_by(Eigentumsart) %>% arrange(desc(Vorrat)) # Schritt 2: Setze die Baumartengruppe als Faktor und definiere die Reihenfolge nach Anteil # vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted$Baumartengruppe <- factor(levels = vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted$Baumartengruppe [order(vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted$Vorrat, decreasing = TRUE)]) # Schritt 3: Filtere ba_farben so, dass nur die Farben verwendet werden, die im Plot vorkommen farben_fuer_plot <- ba_farben[names(ba_farben) %in% levels(vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h_sorted$Baumartengruppe)] # Schritt 3: Filtere ba_farben so, dass nur die Farben verwendet werden, die im Plot vorkommen ggplot(vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h_sorted, aes(x = Eigentumsart, y = Vorrat, fill = Baumartengruppe)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack", width = 0.7) + geom_hline(aes(yintercept = vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% pull(Vorrat)), color = "red", linetype = "dashed", linewidth = 1) + # Füge die Linie für den Gesamtvorrat hinzu annotate("text", x = 4, y = (vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% pull(Vorrat)) + 18, label = paste("Durchschnittsvorrat:", round(vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% pull(Vorrat), 1), "m³/ha"), color = "red", size = 4, vjust = -0.5) + # Füge das Label für den Durchschnittsvorrat hinzu labs(x = "Eigentumsart", y = "Vorrat [m³/ha]", title = "Hektarvorräte aller Schichten nach Eigentumsart", subtitle = "mit Baumartengruppen nach Eckenanteil (real)") + scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Verwende eine Farbpalette für Baumartengruppen scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, max(vor_reell_bb_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% pull(Vorrat)) + 42)) + # Y-Achse manuell erweitern theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) ``` ### Hektarvorrat im Hauptbestand ```{r stackedabar_vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted, echo=FALSE} # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Anteil und Baumartengruppe vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted <- vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h %>% filter(!Eigentumsart %in% c("Öffentlicher Wald", "Privatwald", "alle Eigentumsarten"), !Baumartengruppe %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")) %>% group_by(Eigentumsart) %>% arrange(desc(Vorrat)) # Schritt 2: Setze die Baumartengruppe als Faktor und definiere die Reihenfolge nach Anteil # vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted$Baumartengruppe <- factor(levels = vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted$Baumartengruppe [order(vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted$Vorrat, decreasing = TRUE)]) # Schritt 3: Filtere ba_farben so, dass nur die Farben verwendet werden, die im Plot vorkommen farben_fuer_plot <- ba_farben[names(ba_farben) %in% levels(vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted$Baumartengruppe)] # Schritt 3: Filtere ba_farben so, dass nur die Farben verwendet werden, die im Plot vorkommen ggplot(vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h_sorted, aes(x = Eigentumsart, y = Vorrat, fill = Baumartengruppe)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack", width = 0.7) + geom_hline(aes(yintercept = vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% pull(Vorrat)), color = "red", linetype = "dashed", linewidth = 1) + # Füge die Linie für den Gesamtvorrat hinzu annotate("text", x = 4, y = (vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% pull(Vorrat)) + 18, label = paste("Durchschnittsvorrat:", round(vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% pull(Vorrat), 1), "m³/ha"), color = "red", size = 4, vjust = -0.5) + # Füge das Label für den Durchschnittsvorrat hinzu labs(x = "Eigentumsart", y = "Vorrat [m³/ha]", title = "Hektarvorräte im Hauptbestand nach Eigentumsart", subtitle = "mit Baumartengruppen nach Eckenanteil (real)") + scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Verwende eine Farbpalette für Baumartengruppen scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, max(vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% pull(Vorrat)) + 42)) + # Y-Achse manuell erweitern theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) ``` ### Gesamtvorrat aller Schichten über die Eigentumsform ```{r stackedabar_vor_reell_bb_eigentum_ba_kqm_sorted, echo=FALSE} # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Vorrat und Baumartengruppe vor_reell_bb_eigentum_ba_kqm_sorted <- vor_reell_bb_eigentum_ba_kqm %>% filter(!Eigentumsart %in% c("Öffentlicher Wald", "Privatwald"#, "alle Eigentumsarten" ), !Baumartengruppe %in% c("alle Laubbäume", "alle Nadelbäume", "alle Baumarten")) %>% group_by(Eigentumsart) %>% arrange(desc(Vorrat)) %>% ungroup() # Schritt 2: Setze die Baumartengruppe als Faktor und definiere die Reihenfolge nach Vorrat pro Eigentumsart vor_reell_bb_eigentum_ba_kqm_sorted <- vor_reell_bb_eigentum_ba_kqm_sorted %>% mutate(Baumartengruppe = factor(Baumartengruppe, levels = unique(Baumartengruppe[order(Vorrat, decreasing = TRUE)]))) # Schritt 3: Filtere ba_farben so, dass nur die Farben verwendet werden, die im Plot vorkommen farben_fuer_plot <- ba_farben[names(ba_farben) %in% levels(vor_reell_bb_eigentum_ba_kqm_sorted$Baumartengruppe)] ggplot(vor_reell_bb_eigentum_ba_kqm_sorted, aes(x = Eigentumsart, y = Vorrat, fill = Baumartengruppe)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack", width = 0.7) + labs(x = "Eigentumsart", y = "Vorrat [1000 m³]", title = "Gesamtvorräte nach Eigentumsart", subtitle = "mit Baumartengruppen nach Eckenanteil (real)") + scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Verwende eine Farbpalette für Baumartengruppen scale_y_continuous(labels = scales::label_comma(big.mark = ".", decimal.mark = ",", accuracy = 1)) + # Tausendertrennzeichen für bessere Lesbarkeit # scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, max(vor_reell_bb_eigentum_ba_kqm %>% # filter(Eigentumsart == "alle Eigentumsarten", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% # pull(Vorrat)) )) + # Y-Achse manuell erweitern theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) ``` ## Altersverteilung ### Altersverteilung über die Standfläche ```{r normalwaldmodellfläche, include=FALSE} # Berechne die Normalwaldmodellfläche mittlere_Produktionszeit <- 120 normalwaldmodellflaeche22_100 <- (bb_stndfl_ba_22 %>% filter(Baumartengruppe == "alle Baumarten" & Altersklasse == "alle Baumaltersklassen" ) %>% select(Fläche) %>% pull() / mittlere_Produktionszeit) * 20 ``` ::::: columns ::: {.column width="50%"} - Überhang bei 41 - 60 Jahren und - deutlicher Überhang bei 61 - 80 Jahren - zu wenig junge und zu wenig alte Bäume - historisch bedingt - Änderung braucht Jahrzehnte - für die Waldentwicklungsmodellierung wichtig - bisher sind die Wiederbründungstechniken in WEHAM aber noch gar nicht abschließend geklärt ::: ::: {.column width="50%"} ```{r stacked_bb_stndfl_ba_22_sorted, echo=FALSE} # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Fläche und Baumartengruppe bb_stndfl_ba_22_sorted <- bb_stndfl_ba_22 %>% filter(Altersklasse != "alle Baumaltersklassen" & !Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume")) %>% arrange(desc(Fläche)) # Sortiere nach Fläche in absteigender Reihenfolge # Schritt 2: Extrahiere die verwendeten Baumartengruppen baumarten_im_plot <- bb_stndfl_ba_22_sorted %>% distinct(Baumartengruppe) %>% pull(Baumartengruppe) # Schritt 3: 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] # Schritt 4: Erstelle das Diagramm mit dem sortierten Datensatz 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)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack") + # Gestapeltes Balkendiagramm # # Linie von II (21 - 40 Jahre) bis VI (101 - 120 Jahre) geom_segment(aes(x = 1.5, xend = 6.5, y = normalwaldmodellflaeche22_100, yend = normalwaldmodellflaeche22_100), linetype = "dashed", color = "red") + # Beschriftung über der Linie annotate("text", x = 2, y = normalwaldmodellflaeche22_100 + 10000, label = paste("Normalwaldmodellfläche bei ", mittlere_Produktionszeit, "Jahren"), color = "red", hjust = 0) + # Beschriftung der Linie # Legendenüberschrift hinzufügen labs(x = "Altersklasse", y = "Fläche [ha]", title = "Standflächen der Baumarten über die Altersklassen", fill = "Baumartengruppe") + # Legendenüberschrift theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1,size = 8,colour = "black"), # X-Achse-Beschriftungen drehen legend.title = element_text(size = 8), # Kleinere Titelgröße für die Legende legend.text = element_text(size = 7)) + # Kleinere Schriftgröße für Labels scale_y_continuous(labels = scales::comma_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) + # Tausenderformat scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Farben aus ba_farben verwenden # Anpassung der Symbolgröße in der Legende guides(fill = guide_legend( ncol = 1, # Einspaltige Legende override.aes = list(size = 3) # Kleinere Symbole in der Legende )) #ggsave("images/stacked_bb_stndfl_ba_22_sorted.png", width = 25, height = 12, units = "cm") ``` ::: ::::: #### Altersverteilung über den Vorrat ```{r normalwaldmodellvorrat, include=FALSE} # Berechne die Normalwaldmodellvorrat mittlere_Produktionszeit <- 120 normalwaldmodellvorrat22_100 <- (vor_reell_bb_ba_akl_qm_ha %>% filter(Baumartengruppe == "alle Baumarten" & Altersklasse == "alle Baumaltersklassen" ) %>% select(Vorrat) %>% pull() / mittlere_Produktionszeit) * 20 ``` ::::: columns ::: {.column width="50%"} - Für die Holzaufkommensmodellierung ist der die Vorratsverteilung über die Altersklassen bedeutend - Normalwaldmodellvorrat zeigt die »Ideallinie« um den Vorrat über die Umtriebszeit gleichmäßig zu nutzen - Ungünstige Altersklassenverteilung findet sich auch im Vorrat - Deutliches Übergewicht in III bis V Altersklasse, v.a. mit Kiefer - Überhang in IV Altersklasse - 61 -- 80 Jahre - Durchforstungsalter, Waldumbauziel verlangt höherer Nutzung ::: ::: {.column width="50%"} ```{r stacked_vor_reell_bb_ba_akl_qm_ha_sorted, echo=FALSE} # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Fläche und Baumartengruppe vor_reell_bb_ba_akl_qm_ha_sorted <- vor_reell_bb_ba_akl_qm_ha %>% filter(Altersklasse != "alle Baumaltersklassen" & !Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume")) %>% arrange(desc(Vorrat)) # Sortiere nach Fläche in absteigender Reihenfolge # Schritt 2: Extrahiere die verwendeten Baumartengruppen baumarten_im_plot <- vor_reell_bb_ba_akl_qm_ha_sorted %>% distinct(Baumartengruppe) %>% pull(Baumartengruppe) # Schritt 3: 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] # Schritt 4: Erstelle das Diagramm mit dem sortierten Datensatz ggplot(vor_reell_bb_ba_akl_qm_ha_sorted , aes(x = Altersklasse, y = Vorrat, fill = Baumartengruppe)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack") + # Gestapeltes Balkendiagramm # # Linie von II (21 - 40 Jahre) bis VI (101 - 120 Jahre) geom_segment(aes(x = 1.5, xend = 6.5, y = normalwaldmodellvorrat22_100, yend = normalwaldmodellvorrat22_100), linetype = "dashed", color = "red") + # Beschriftung über der Linie annotate("text", x = 2, y = normalwaldmodellvorrat22_100 + 5, label = paste("Normalwaldmodellvorrat bei ", mittlere_Produktionszeit, "Jahren"), color = "red", hjust = 0) + # Beschriftung der Linie # # Legendenüberschrift hinzufügen labs(x = "Altersklasse", y = "Vorrat [m³/ha]", title = "Vorrat der Baumarten alle Bestandesschichten über die Altersklassen", fill = "Baumartengruppe") + # Legendenüberschrift theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # X-Achse-Beschriftungen drehen legend.title = element_text(size = 8), # Kleinere Titelgröße für die Legende legend.text = element_text(size = 7)) + # Kleinere Schriftgröße für Labels scale_y_continuous(labels = scales::comma_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) + # Tausenderformat scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Farben aus ba_farben verwenden # Anpassung der Symbolgröße in der Legende guides(fill = guide_legend( ncol = 1, # Einspaltige Legende override.aes = list(size = 3) # Kleinere Symbole in der Legende )) ``` ::: ::::: ### Altersklassenverteilung aller Eigentumsarten nach Baumarten im Hauptbestand ```{r stacked_vor_reell_bb_hbst_ba_akl_qm_ha_sorted, echo=FALSE} # Berechne die Normalwaldmodellvorrat mittlere_Produktionszeit <- 120 normalwaldmodellvorrat <- (vor_reell_bb_hbst_ba_akl_qm_ha %>% filter(Baumartengruppe == "alle Baumarten" & Altersklasse == "alle Baumaltersklassen" ) %>% select(Vorrat) %>% pull() / mittlere_Produktionszeit) * 20 # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Fläche und Baumartengruppe vor_reell_bb_hbst_ba_akl_qm_ha_sorted <- vor_reell_bb_hbst_ba_akl_qm_ha %>% filter(Altersklasse != "alle Baumaltersklassen" & !Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume")) %>% arrange(desc(Vorrat)) # Sortiere nach Fläche in absteigender Reihenfolge # Schritt 2: Extrahiere die verwendeten Baumartengruppen baumarten_im_plot <- vor_reell_bb_hbst_ba_akl_qm_ha_sorted %>% distinct(Baumartengruppe) %>% pull(Baumartengruppe) # Schritt 3: 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] # Schritt 4: Erstelle das Diagramm mit dem sortierten Datensatz ggplot(vor_reell_bb_hbst_ba_akl_qm_ha_sorted , aes(x = Altersklasse, y = Vorrat, fill = Baumartengruppe)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack") + # Gestapeltes Balkendiagramm # # Linie von II (21 - 40 Jahre) bis VI (101 - 120 Jahre) geom_segment(aes(x = 1.5, xend = 6.5, y = normalwaldmodellvorrat, yend = normalwaldmodellvorrat), linetype = "dashed", color = "red") + # Beschriftung über der Linie annotate("text", x = 2, y = normalwaldmodellvorrat + 5, label = paste("Normalwaldmodellvorrat bei ", mittlere_Produktionszeit, "Jahren"), color = "red", hjust = 0) + # Beschriftung der Linie # # Legendenüberschrift hinzufügen labs(x = "Altersklasse", y = "Vorrat [m³/ha]", title = "Vorrat der Baumarten im Hauptbestand über die Altersklassen", fill = "Baumartengruppe") + # Legendenüberschrift theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # X-Achse-Beschriftungen drehen legend.title = element_text(size = 8), # Kleinere Titelgröße für die Legende legend.text = element_text(size = 7)) + # Kleinere Schriftgröße für Labels scale_y_continuous(labels = scales::comma_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) + # Tausenderformat scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Farben aus ba_farben verwenden # Anpassung der Symbolgröße in der Legende guides(fill = guide_legend( ncol = 1, # Einspaltige Legende override.aes = list(size = 3) # Kleinere Symbole in der Legende )) ``` ### Altersklassenverteilung im Landeswald nach Baumarten - im Hauptbestand der Landeswaldfläche ohne Nutzungseinschränkungen zeigt sich das Ungleichgewicht der Vorratsverteilung über die Altersklassen noch stärker - bei einer Umtriebszeit von 120 Jahren kommen die viele der heute 60 -- 80 jährigen Kiefern in den Abtrieb - politische Waldumbauziele und die aktuellen durch die Klimakrise bedingten Einflüsse erfordern entsprechendes waldbauliches Handeln - Durchforstungen sollten sich auf die III und IV Alterklasse konzentrieren und auf Einzelbaumstabilität abzielen ```{r stacked_vor_rel_bb_hbst_ln_ne0_ba_akl_q_sorted, echo=FALSE} # Berechne die Normalwaldmodellvorrat mittlere_Produktionszeit <- 120 normalwaldmodellvorrat <- (vor_rel_bb_hbst_ln_ne0_ba_akl_q %>% filter(Baumartengruppe == "alle Baumarten" & Altersklasse == "alle Baumaltersklassen" ) %>% select(Vorrat) %>% pull() / mittlere_Produktionszeit) * 20 # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Fläche und Baumartengruppe vor_rel_bb_hbst_ln_ne0_ba_akl_q_sorted <- vor_rel_bb_hbst_ln_ne0_ba_akl_q %>% filter(Altersklasse != "alle Baumaltersklassen" & !Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume")) %>% arrange(desc(Vorrat)) # Sortiere nach Fläche in absteigender Reihenfolge # Schritt 2: Extrahiere die verwendeten Baumartengruppen baumarten_im_plot <- vor_rel_bb_hbst_ln_ne0_ba_akl_q_sorted %>% distinct(Baumartengruppe) %>% pull(Baumartengruppe) # Schritt 3: 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] # Schritt 4: Erstelle das Diagramm mit dem sortierten Datensatz ggplot(vor_rel_bb_hbst_ln_ne0_ba_akl_q_sorted , aes(x = Altersklasse, y = Vorrat, fill = Baumartengruppe)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack") + # Gestapeltes Balkendiagramm # # Linie von II (21 - 40 Jahre) bis VI (101 - 120 Jahre) geom_segment(aes(x = 1.5, xend = 6.5, y = normalwaldmodellvorrat, yend = normalwaldmodellvorrat), linetype = "dashed", color = "red") + # Beschriftung über der Linie annotate("text", x = 2, y = normalwaldmodellvorrat + 5, label = paste("Normalwaldmodellvorrat bei ", mittlere_Produktionszeit, "Jahren"), color = "red", hjust = 0) + # Beschriftung der Linie # # Legendenüberschrift hinzufügen labs(x = "Altersklasse", y = "Vorrat [m³/ha]", title = "Vorrat der Baumarten im Hauptbestand des Landeswaldes ohne Nutzungseinschränkungen über die Altersklassen", fill = "Baumartengruppe") + # Legendenüberschrift theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # X-Achse-Beschriftungen drehen legend.title = element_text(size = 8), # Kleinere Titelgröße für die Legende legend.text = element_text(size = 7)) + # Kleinere Schriftgröße für Labels scale_y_continuous(labels = scales::comma_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) + # Tausenderformat scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Farben aus ba_farben verwenden # Anpassung der Symbolgröße in der Legende guides(fill = guide_legend( ncol = 1, # Einspaltige Legende override.aes = list(size = 3) # Kleinere Symbole in der Legende )) ``` ## Abgang und Nutzung ```{r stackedbarplot-abgang_bb_grund_bagr_kqm_sorted, echo=FALSE} #alle Schichten # abgang_bb_hbst_grund_bagr_kqm %>% # filter(!Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume"), !Abgangsgrund == "alle Abgangsgründe") # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Fläche und Baumartengruppe abgang_bb_grund_bagr_kqm_sorted <- abgang_bb_grund_bagr_kqm %>% filter(!Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume"), !Abgangsgrund == "alle Abgangsgründe") %>% arrange(desc(Vorrat)) %>% mutate( Abgangsgrund = factor(Abgangsgrund, levels = unique(Abgangsgrund)), # Abgangsgrund als Factor speichern Baumartengruppe = factor(Baumartengruppe, levels = unique(Baumartengruppe)) # Baumartengruppe als Factor speichern ) # Schritt 2: Extrahiere die verwendeten Baumartengruppen baumarten_im_plot <- abgang_bb_grund_bagr_kqm_sorted %>% distinct(Baumartengruppe) %>% pull(Baumartengruppe) # Schritt 3: 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] # Schritt 4: Erstelle das Diagramm mit dem sortierten Datensatz ggplot(abgang_bb_grund_bagr_kqm_sorted , aes(x = Abgangsgrund, y = Vorrat, fill = Baumartengruppe)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack") + # Gestapeltes Balkendiagramm labs(title = "Ausgeschiedener Vorrat im Hauptbestand nach Abgangsgründen und Baumartengruppen", subtitle = "reeller Flächenbezug (gemäß Trakteckenanteil)", y = "ausgeschiedener Vorrat [1000 Efm]", # Y-Achsenbeschriftung anpassen x = "Abgangsgrund") + # X-Achsenbeschriftung (nach dem Flippen) anpassen theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # X-Achse-Beschriftungen drehen legend.title = element_text(size = 8), # Kleinere Titelgröße für die Legende legend.text = element_text(size = 7)) + # Kleinere Schriftgröße für Labels scale_y_continuous(labels = scales::comma_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) + # Tausenderformat scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Farben aus ba_farben verwenden # Anpassung der Symbolgröße in der Legende guides(fill = guide_legend( ncol = 1, # Einspaltige Legende override.aes = list(size = 3) # Kleinere Symbole in der Legende )) ``` ```{r} #Hauptbestand # abgang_bb_hbst_grund_bagr_kqm %>% # filter(!Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume"), !Abgangsgrund == "alle Abgangsgründe") # Schritt 1: Sortiere den Datensatz nach Fläche und Baumartengruppe abgang_bb_hbst_grund_bagr_kqm_sorted <- abgang_bb_hbst_grund_bagr_kqm %>% filter(!Baumartengruppe %in% c("alle Baumarten", "alle Laubbäume", "alle Nadelbäume"), !Abgangsgrund == "alle Abgangsgründe") %>% arrange(desc(Vorrat)) %>% mutate( Abgangsgrund = factor(Abgangsgrund, levels = unique(Abgangsgrund)), # Abgangsgrund als Factor speichern Baumartengruppe = factor(Baumartengruppe, levels = unique(Baumartengruppe)) # Baumartengruppe als Factor speichern ) # Schritt 2: Extrahiere die verwendeten Baumartengruppen baumarten_im_plot <- abgang_bb_hbst_grund_bagr_kqm_sorted %>% distinct(Baumartengruppe) %>% pull(Baumartengruppe) # Schritt 3: 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] # Schritt 4: Erstelle das Diagramm mit dem sortierten Datensatz ggplot(abgang_bb_hbst_grund_bagr_kqm_sorted , aes(x = Abgangsgrund, y = Vorrat, fill = Baumartengruppe)) + geom_bar(stat = "identity", position = "stack") + # Gestapeltes Balkendiagramm labs(title = "Ausgeschiedener Vorrat im Hauptbestand nach Abgangsgründen und Baumartengruppen", subtitle = "reeller Flächenbezug (gemäß Trakteckenanteil)", y = "ausgeschiedener Vorrat [Efm]", # Y-Achsenbeschriftung anpassen x = "Abgangsgrund") + # X-Achsenbeschriftung (nach dem Flippen) anpassen theme_minimal() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # X-Achse-Beschriftungen drehen legend.title = element_text(size = 8), # Kleinere Titelgröße für die Legende legend.text = element_text(size = 7)) + # Kleinere Schriftgröße für Labels scale_y_continuous(labels = scales::comma_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) + # Tausenderformat scale_fill_manual(values = farben_fuer_plot) + # Farben aus ba_farben verwenden # Anpassung der Symbolgröße in der Legende guides(fill = guide_legend( ncol = 1, # Einspaltige Legende override.aes = list(size = 3) # Kleinere Symbole in der Legende )) ``` ```{r} abgang_bb_hbst_grund_bagr_kqm %>% group_by(Abgangsgrund) %>% filter(Baumartengruppe == "alle Baumarten") ``` ```{r, include=FALSE} vor_reell_bb_hbst_eiggr_ba_qm_h %>% filter(Eigentumsart == "Privatwald, bis 20 ha", Baumartengruppe == "alle Baumarten") %>% select(Vorrat) ``` # WEHAM-Projektionen # Landeswald Steuerungsparameter wirken auf alle anderen Eigentumsformen wenn nicht spezifisch angegeben. ## Landeswald-Steuerungsparameter - Zielbestockungsgrad im Regelfall auf 0,8 - Endnutzungszeitraum auf reelle Werte wie 150±30 a (Ki) gesetzt - Durchforstungsart v.a. Auslese- und Hochdurchforstung ## Vorratsprojektion {width="689"}