Datensatz

⬑ Datensatz-Quelle

Den Datensatz zu landwirtschaftlichen CO2-Emissionen habe ich auf Kaggle gefunden: https://www.kaggle.com/datasets/alessandrolobello/agri-food-co2-emission-dataset-forecasting-ml

Der Datensatz zu landwirtschaftlichen CO2-Emissionen wurde durch das Zusammenführen und Neubearbeiten von etwa einem Dutzend einzelner Datensätze der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation (FAO) sowie Daten des IPCC erstellt. Es liegen erfasste Daten aus dem Zeitraum zwischen 1990 und 2020 vor.

Neben der Kategorie Land, Jahr und Bevölkerung gibt es weitere Kategorien, die die Emissionen verschiedener Ursachen zeigen. Diese lassen nochmals in Kategorien einteilen.

Die Übersicht gliederte ich in verschiedene Überkategorien - Produktion&Herstellung und Wälder&Brände

Aus beiden Übersichten habe ich jeweils vier Kategorien ausgewählt, die ich weiter darstellen möchte:

Aus der ersten Übersicht:

• IPPU (Industrielle Prozesse und Produktverwendung)
• Transport von Nahrungsmitteln
• Stromverbrauch im landwirtschaftlichen Betrieb
• Energieverbrauch in landwirtschaftlichen Betrieben

Aus der zweiten Übersicht:

• Waldfläche
• Netto-Waldumwandlung
• Waldbrände
• Brände in organischen Böden

In einem weiteren Schritt plane ich, die Kategorien aus der “Produktion-Herstellung” Übersicht zusätzlich nach der Bevölkerungszahl zu unterteilen. Dies ermöglicht nicht nur einen Vergleich der absoluten Zahlen, sondern auch eine differenzierte Betrachtung im Verhältnis zur Bevölkerung.

Zusätzlich dazu möchte ich als erstes Diagramm eine Übersicht über die “totalemission” zeigen.

Nachdem ich festgelegt hatte, welche Kategorien ich darstellen wollte, begab ich mich auf die Suche nach Inspirationen. Aus diesen Inspirationsquellen entwickelte ich meine ersten Ideen, die ich zunächst in digitalen Skizzen umsetzte. Dabei kamen sofort Aspekte zum Vorschein, die beibehalten wurden, während andere im nächsten Schritt eher verworfen wurden.

1. Idee

Die X-Achse repräsentiert die Jahre, während auf der Y-Achse die Emissionen abgebildet werden. Die Kategorien werden durch die Farbgebung dargestellt, wobei die Größe der Kreise die Menge der Emissionen verdeutlicht. In dieser Darstellung wird die Emissionsgröße über zwei Variablen visualisiert – sowohl über den Emissionswert, der durch die Positionshöhe auf der Y-Achse repräsentiert wird, als auch über die tatsächliche Größe des Kreises. Die Integration eines Länderfilters ermöglicht eine gezielte Auswahl und vertiefte Analyse der vorliegenden Daten.

2.Idee

Die X-Achse repräsentiert die Jahre, während auf der Y-Achse die Kategorien an spezifischen Positionen abgebildet werden. Die Farbgebung entspricht den Kategorien, und die Größe der Kreise verdeutlicht die Emissionsmenge. Ein Länderfilter ermöglicht eine gezielte Auswahl und Analyse.

3.Idee

Die Darstellung umfasst alle Länder mit einem Filter für Jahre. Die Farbgebung erfolgt nach Kategorien, während die Größe der Kreise die Emissionsmenge repräsentiert. Negative Zahlen werden durch Kreislinien statt gefüllte Kreise dargestellt. Die grafische Darstellung erfolgt in Form von Kreisen anstelle eines Linien- oder Flächendiagramms. Diese visuelle Struktur ermöglicht eine umfassende und leicht verständliche Analyse der CO2-Emissionen über verschiedene Länder und Zeiträume hinweg.

In den nächsten Schritten habe ich zunächst einige der Ideen in einer vereinfachten Version getestet. Aus diesen Versuchen konnte bereits abgeleitet werden, welche Ansätze sich besser für die Umsetzung eignen und welche weniger geeignet sind.

Die Darstellung umfasst die Jahre auf der X-Achse und repräsentiert die Emissionen auf der Y-Achse mit positiven und negativen Werten. Die Farbgebung nach Kategorien wird durch die Größe der Kreise visualisiert. Ein Länderfilter ermöglicht die gezielte Betrachtung einzelner Regionen. Negative Werte können unter der Nulllinie dargestellt werden, wobei die Kreise nur durch Umrisse repräsentiert werden, während positive Werte mit gefüllten Kreisen dargestellt werden. Diese visuelle Unterscheidung schafft Klarheit bei der Abgrenzung und Interpretation der Emissionswerte. Bei einer Gesamtdarstellung aller Daten die könnte die Übersichtlichkeit beeinträchtigt sein, besonders bei vielen Werten mit großem Abstand. Mögliche Überlappungen von Kategorien und Skalenstauchungen könnten dazu führen, dass einzelne Unterschiede schwer erkennbar sind.

Die X-Achse repräsentiert die Jahre, während auf der Y-Achse die Emissionen dargestellt werden. Die Farbgebung entspricht den Kategorien, und die Höhe der Balken verdeutlicht die Emissionsmenge. Durch einen Länderfilter können gezielt einzelne Regionen betrachtet werden. Für die Darstellung negativer Zahlen wird die Anordnung unter der Nulllinie gewählt. Die gleichzeitige Darstellung mehrerer Kategorien kann aufgrund verschiedener Balkenhöhen schwierig sein. Dies könnte zu Überlappungen und somit zu Unübersichtlichkeit führen.

Die Darstellung beinhaltet die Farbgebung nach Kategorien, wobei die Größe der Kreise die Emissionsmenge repräsentiert. Alle Länder werden in einer Kreis-Anordnung dargestellt, wobei ein Filter für die Jahre gezielt Anpassungen ermöglicht. Diese visuelle Struktur erlaubt einen schnellen Überblick über die Emissionen verschiedener Länder in Bezug auf die ausgewählten Kategorien und Jahre. Die Kreise verschiedener Kategorien werden übereinanderliegend angeordnet, wobei darauf geachtet wird, dass es keine Überlappungen gibt. Die Begrenzung einzelner Kategorien erfolgt durch den größten Kreis, was eine klare visuelle Abgrenzung ermöglicht.

Die Darstellung nutzt die Größe der Balken zur Repräsentation der Emissionsmenge und stellt alle Länder dar. Ein Filter für Jahre ermöglicht eine gezielte Auswahl. Negative Zahlen werden in den Kreismittelpunkt dargestellt, und die Farbgebung erfolgt nach Kategorien. Aufgrund von Überlagerungen verschmelzen die Balken miteinander, was zu einer Herausforderung führt und eine klare Trennung zwischen den einzelnen Ländern beeinträchtigen kann.

Die Visualisierung ist vergleichbar mit einer Heatmap und zeigt sämtliche Länder. Durch einen Filter für Jahre lässt sich gezielt auswählen. Die Emissionsmenge wird durch die Farbgebung repräsentiert, wobei diese nach Kategorien unterteilt ist. Innerhalb einer Kategorie gibt es unterschiedliche Farbabstufungen, um verschieden hohe Emissionsmengen zu kennzeichnen. Die übereinanderliegende Darstellung mehrerer Kategorien erfolgt durch gleich große Spikes, was eine klare und ansprechende Visualisierung ermöglicht.

Nachdem ich die finalen Varianten festgelegt hatte, lag der Schwerpunkt auf der Optimierung, insbesondere in Bezug auf Farben, Größe sowie weiteren Aspekten wie dem Slider für die Jahre, dem Label und den Buttons für verschiedene Ansichten.

Farben:

Die Farbgestaltung wurde durch verschiedene Möglichkeiten getestet. Eine Farbskala von Grün für geringe Werte bis Rot für höhere Werte erwies sich als geeignet für die Darstellung einer einzelnen Kategorie. Jedoch wurde es bei der gleichzeitigen Darstellung mehrerer Kategorien und einer Verbindung zu einer neuen Darstellung zu unübersichtlich. Aus diesem Grund entschied ich mich dafür, jeder Kategorie eine andere Farbe zuzuweisen. Innerhalb dieser Farben wurden verschiedene Abstufungen von Tönen für die unterschiedlichen Werte angelegt. Diese Entscheidung trägt dazu bei, eine klare und differenzierte Visualisierung der verschiedenen Kategorien und ihrer Werte zu gewährleisten. Die Anpassung der Farbskala entsprechend dem Hintergrund war entscheidend, insbesondere bei der Zuweisung der Töne für niedrige und hohe Werte. In diesem Zusammenhang habe ich mich dafür entschieden, geringen Werten eine ähnliche Farbe wie dem Hintergrund zuzuweisen, um einen sanften Kontrast zu gewährleisten und eine zu starke Betonung zu vermeiden. Diese Anpassung trägt dazu bei, eine ausgewogene und visuell ansprechende Darstellung zu erreichen.

Slider und Play-Button:

Die Anwendung bietet die Möglichkeit, mithilfe eines Sliders, der sich stets unter den Diagrammen befindet, auf ein neues Jahr zu wechseln. Durch Ziehen des Sliders oder durch einen Klick auf eine Stelle der Slider-Bar kann das gewünschte Jahr ausgewählt werden. Die Diagramme passen sich automatisch an das neue Jahr an, und so kann der Nutzer seine eigene Animation erstellen.

Darüber hinaus steht ein Play-Button zur Verfügung, der eine vorgefertigte Animation über die 30 Jahre jedes Diagramms abspielt. Ein Klick auf den Play-Button initiiert somit eine automatische Durchlaufanimation über den gesamten Zeitraum.

Label:

Die konsistente Platzierung des Labels in der Mitte der Diagramme verleiht der Gestaltung eine Einheitlichkeit, wodurch die Daten stets im direkten Blickfeld stehen. Durch diese Anordnung fungiert das Diagramm als Rahmen um das Label herum und integriert die Informationen nahtlos in das Gesamtbild. Dies schafft nicht nur eine ästhetische Darstellung, sondern erleichtert auch die visuelle Erfassung der relevanten Daten.

Ansichtsbeispiele:

totalemission:

Die Darstellung der Heatmap erfolgt mit gleich hohen “Spikes” für jedes Land. Die Werte werden durch die Farbe repräsentiert. Mehrere Kategorien können als neue Kreise mit einem neuen “Spike” pro Land darüber angeordnet werden. Diese Gestaltung ermöglicht eine übersichtliche Visualisierung der verschiedenen Kategorien und deren Werte für jedes Land.

Net Forest conversion:

Hier werden die Emissionen durch die Veränderung der Waldfläche durch Entwaldung und Aufforstung gezeigt.

In dieser Ansicht wollte ich verstärkt auf die Werte eingehen und sie in ihrer respektiven Größe zeigen. Dennoch habe ich mich dafür entschieden, die Werte auf zwei verschiedene Arten darzustellen. Links erfolgt die Darstellung der Werte in absoluten Zahlen, während rechts eine relative Darstellung erfolgt. Hierbei wurden die Balken leicht gestaucht, um das Verhältnis der Werte zueinander zu verdeutlichen. Diese differenzierte Darstellung ermöglicht einen umfassenden Einblick in die Daten und unterstützt die Vergleichbarkeit sowohl in absoluten als auch in relativen Größenordnungen.