Author Archives: Jiografia Kundi

Unterrichtskonzeption 10.07.13 zur Bevölkerungsentwicklung im Raum Deutschlands

Inhalt: „Deutschland als Ganzes“

Thema: Bevölkerungsentwicklung Raum Deutschland

Thema der Unterrichtseinheit: „Die Veränderungen der Bevölkerung Deutschlands seit der Wiedervereinigung“

Thema der Unterrichtsstunde: „Die Wanderung 1995“

Klassenstufe: LK 11 oder 12

Vorheriges, benötigtes Wissen: Topografie Deutschlands, sowie Behandlung der Bevölkerungen der BRD und DDR vor der Wende

Ziel der Stunde: Die SuS erkennen, das zu der frühen Zeit nach der Wende ein starkes Ost-West-Gefälle herrschte. Hierbei ist es von besonderer Bedeutung, dass die SuS neben der Textarbeit auch die Graphiken analysieren und mit ihnen arbeiten.

Unterrichtsverlauf

Zeit Inhalt Funktion Material Sozialform
2‘ Begrüßung Vorbereiten auf heutige Sitzung
5‘ – 10‘ Einführung: Puzzle der Deutschlandkarten SuS werden mit der Hauptthematik für die nächsten Stunden konfrontiert Graphik als Puzzle geschnitten Partnerarbeit
5‘ Thematisierung beider Graphiken Was sagt diese Grafik aus? Zusammengebaute Puzzle Plenum
10‘ Entwicklung der Binnenwanderung in den 90er Jahren Die SuS sollen erkennen, dass sich die Binnenmigration im Laufe der Zeit verändert hat und eine wesentliche Rolle bei Zu-/Abnahme der Bevölkerung pro Bundesland spielt. Arbeitsblatt bestehend aus Text und Grafik der Wanderung ‘95 und ’11 Partnerarbeit
5‘ Sicherung der Ergebnisse Schüler sollen sich austauschen und vergleichen Tafel, Smartboard Plenum
5‘ Fazit der Stunde und Ausblick auf kommende Sitzung Vorbereitung und Reinreichen der Hausaufgabe Lehrervortrag Plenum

Hausaufgabe: Bearbeitet das Arbeitsblatt!

Hausaufgabe

++Hausaufgabe vom 19.06.13 (Bevölkerungswandel im Bundesgebiet) Grafik Überarbeitet_Final

### load the necessary package
library(sp)
library(latticeExtra)
library(gridExtra)

### load the German federal state polygons
load("H:/.ntdesktop/spezielle/codes/schlandkarte.RData")

## einlesen der daten

datgross <- read.csv2("H:/.ntdesktop/spezielle/datensatz/Dat.csv", 
na.string = c(".", "-"), skip = 5)

names(datgross) <- c("jahr", "code", "ort", "bevoelkerungsdichte", "aenderung", 
    "anteil auslaender", "Lebendgeborene_10000", "Gestorbene_10000",
 "geb_gest_saldo 10000", "Wanderung_10000")
datgross$ort <- gsub("Freistaat ", "", datgross$ort)

## die ü nun durch ue ersetzen, dafür wird VEktor kriiert
enamessp <- gsub("ü", "ue", gadm@data$NAME_1)

## anschließend die neuen Daten wieder in gadm@data$NAME_1 einlesen lassen
## bzw. wieder reinschreiben
gadm@data$NAME_1 <- enamessp

## kleinerer Datensatz, nur jahr und nur die zahl 16 (Bundesländer mit der
## Codenummer 1-16)
jahr1995 <- subset(datgross, code <= 16 & jahr == "1995")

jahr2011 <- subset(datgross, code <= 16 & jahr == "2011")

### datensatz nach Bundesland und Namen ordnen
jahr1995 <- jahr1995[order(jahr1995$ort), ]
jahr2011 <- jahr2011[order(jahr2011$ort), ]

## calculate global minima and maxima to standardise the colors in each
## plot. We need to add a little offset at the upper end!  die [1] steht
## für das minimum und die [2] für das maximum- +10 ist hierbei für den
## Farbbereich

aend95 <- jahr1995[c("aenderung")]
aend11 <- jahr2011[c("aenderung")]

## Hier beide Datensätze zusammen um somit die skala einzuteilen
aend.min <- range(aend95, aend11)[1]
aend.max <- range(aend95, aend11)[2] + 10

##
ext.aender.95 <- (max(abs(aend95)) + 10)
ext.aender.11 <- (max(abs(aend11)) + 10)

gadm$aenderung1995 <- jahr1995$aenderung

gadm$aenderung2011 <- jahr2011$aenderung

gadm$wanderung1995 <- jahr1995$Wanderung_10000

gadm$wanderung2011 <- jahr2011$Wanderung_10000


## Farbe erstellen
clr3 <- colorRampPalette(brewer.pal(9, "RdBu"))
clr4 <- colorRampPalette(brewer.pal(9, "RdBu"))

## Erstellen der Graphen

plot1995 <- spplot(gadm, zcol = "aenderung1995", col.regions = clr3(15),
 main = "Zu- / Abnahme der Bevölkerung im Bundesgebiet
1995 (links) und 2011 (rechts) im Vergleich je 10.000 Einwohner", 
    at = seq(-ext.aender.95, ext.aender.95, length.out = 10))

plot2011 <- spplot(gadm, zcol = "aenderung2011", col.regions = clr3(15),
 main = "Zu- / Abnahme der Bevölkerung im Bundesgebiet 2011", 
    at = seq(-ext.aender.11, ext.aender.11, length.out = 10))

## Graphen zusammenlegen
vergleich <- c(plot1995, plot2011)

## Auführen der Funktion
vergleich

plot of chunk unnamed-chunk-3

## nun erstellen des Barcharts für den Vergleich von Lebendgeborenen und
## Gestorbenen von 1995 und 2011

## Datensatz für Bundeslaender 1995, 2011
daten <- datgross[c(1, 17, 18, 70, 73, 134, 164, 204, 253, 357, 365, 366, 385, 
    410, 459, 501, 4193, 4209, 4210, 4262, 4265, 4326, 4356, 4396, 4445, 4549, 
    4557, 4558, 4577, 4602, 4651, 4693), ]

daten.small <- daten[c("ort", "Lebendgeborene_10000", "Gestorbene_10000", "jahr")]

## Daten für Visualisierung umbenennen
daten.small$ort <- gsub("Nordrhein-Westfalen", "NRW", daten.small$ort)
daten.small$ort <- gsub("Mecklenburg-Vorpommern", "MeckPomm", daten.small$ort)
daten.small$ort <- gsub("Schleswig-Holstein", "Schleswig-H", daten.small$ort)
daten.small$ort <- gsub("Sachsen-Anhalt", "Sachsen-A", daten.small$ort)
daten.small$ort <- gsub("Rheinland-Pfalz", "RP", daten.small$ort)
daten.small$ort <- gsub("Baden-Wuerttemberg", "BW", daten.small$ort)
daten.small$ort <- gsub("Niedersachsen", "Nsachsen", daten.small$ort)

## Daten nach Bundeländern und Namen sortieren, wird hier nicht benötigt
jahr1995 <- jahr1995[order(jahr1995$ort), ]
jahr2011 <- jahr2011[order(jahr2011$ort), ]

clr <- brewer.pal(3, "PuBu")
clr2 <- brewer.pal(3, "OrRd")
## hierfür wird der Datensatz daten.small verwendet, da dieser die Länder
## von den jahren '95 und '11 enthält

lebegestor1195 <- barchart(as.character(jahr) ~ 
Lebendgeborene_10000 + Gestorbene_10000 | 
    ort, data = daten.small, xlab = "Anzahl Neugeborenen und Gestorbene je 10000", 
    ylab = "Jahr", 
main = "Lebendgeborene und Gestorbene\n je  10000 Einwohner\n\nim Jahresvergleich", 
    col = c(clr[1], clr[3]))

lebegestor1195

plot of chunk unnamed-chunk-5


## Problem: Die Legende hat nicht die richtige Farbe

##nun die wanderung visualisieren

Wanderung visualisiern

## kleinerer Datensatz, nur Bundesländer und das Jahr
jahr1995 <- subset(datgross, code <= 16 & jahr == "1995")

jahr2011 <- subset(datgross, code <= 16 & jahr == "2011")

## Daten nach Bundeländern und Namen sortieren
jahr1995 <- jahr1995[order(jahr1995$ort), ]

jahr2011 <- jahr2011[order(jahr2011$ort), ]
gadm$wanderung1995 <- jahr1995$Wanderung_10000

gadm$wanderung2011 <- jahr2011$Wanderung_10000

## Definierung der Skala
wand95 <- jahr1995[c("Wanderung_10000")]
wand11 <- jahr2011[c("Wanderung_10000")]

ext.95 <- (max(abs(wand95)) + 10)
ext.11 <- (max(abs(wand11)) + 10)

## Plotten mit Farbe#

plot1995_2 <- spplot(gadm, zcol = "wanderung1995", col.regions = clr4(15),
 main = "Wanderung je 10.000 im Bundesgebiet im Jahr 1995", 
    at = seq(-ext.95, ext.95, length.out = 10))
plot2011_2 <- spplot(gadm, zcol = "wanderung2011", col.regions = clr4(15),
 main = "Wanderung je 10.000 im Bundesgebiet im Jahr 2011", 
    at = seq(-ext.11, ext.11, length.out = 10))

plot1995_2

plot of chunk unnamed-chunk-8


plot2011_2

plot of chunk unnamed-chunk-8

### clear plot area
grid.newpage()
### oben
vp1 <- viewport(x = 0, y = 1, height = 0.55, width = 1, just = c("left", "top"), 
    name = "upper left")

pushViewport(vp1)

### show the plotting region (viewport extent)

print(vergleich, newpage = FALSE)

upViewport(1)

### unten rechts

vp3 <- viewport(x = 1, y = 0, height = 0.45, width = 0.35, just = c("right", 
    "bottom"), name = "rechts unten")

pushViewport(vp3)
print(plot2011_2, newpage = FALSE)

upViewport(1)

### unten links
vp5 <- viewport(x = 0, y = 0, height = 0.45, width = 0.35, just = c("left", 
    "bottom"), name = "links unten")

pushViewport(vp5)

print(plot1995_2, newpage = FALSE)

upViewport(1)

### unten mitte

vp4 <- viewport(x = 0.65, y = 0, height = 0.45, width = 0.3, just = c("right", 
    "bottom"), name = "mitte unten")

pushViewport(vp4)
print(lebegestor1195, newpage = FALSE)

downViewport(trellis.vpname(name = "figure"))

vp4.1 <- viewport(x = 1, y = 1, height = 0.33, width = 0.33, just = c("right", 
    "top"), name = "mitte Legende")

pushViewport(vp4.1)

grid.rect(x = 0.2, y = 0.6, height = 0.15, width = 0.3, just = "centre",
 gp = gpar(fill = clr[3]))

grid.text("Gestorbene", x = 0.58, y = 0.6, just = "centre")

grid.rect(x = 0.2, y = 0.3, height = 0.15, width = 0.3, just = "centre",
 gp = gpar(fill = clr[1]))

grid.text("Geborene", x = 0.56, y = 0.3, just = "centre")

upViewport(1)

grafik_ueberarbeitet