Dataviz about species vulnerability in Brazil

vulnerabilidade_especies.r

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, warning = FALSE, message = FALSE)

library(tidyverse)
library(colorspace)

fauna_uc_26nov2025_trabalho <- readRDS("~/github/30DayChartChallenge/fauna_uc_26nov2025_trabalho.rds")

categorias_validas<- c("Menos Preocupante (LC)", "Quase Ameaçada (NT)", "Vulnerável (VU)","Em Perigo (EN)", "Criticamente em Perigo (CR)", "Regionalmente Extinta (RE)"  )

categorias_validas_en<- c("Least Concern (LC)", "Near Threatened (NT)", "Vulnerable (VU)", "Endangered (EN)", "Critically Endangered", "Regionally Extinct (RE)")
  
de_para_categorias_validacao<-
  tibble(categoria_validacao = categorias_validas,
         categoria_validacao_en = categorias_validas_en)

library(tibble)

grupos_animais <- tribble(
  ~grupo_avaliado, ~grupo_en,
  "Peixes Marinhos", "Marine Fish",
  "Peixes Continentais Amazônicos", "Amazonian Freshwater Fish",
  "Roedores", "Rodents",
  "Aves da Amazônia Oriental", "Eastern Amazon Birds",
  "Aves do Cerrado e Pantanal", "Cerrado and Pantanal Birds",
  "Aves da Mata Atlântica", "Atlantic Forest Birds",
  "Cnidaria", "Cnidarians",
  "Odonata", "Odonates",
  "Quelônios Continentais", "Freshwater Turtles",
  "Crustáceos Marinhos", "Marine Crustaceans",
  "Aves de Ampla Distribuição", "Widespread Birds",
  "Peixes Continentais Não Amazônicos", "Non-Amazonian Freshwater Fish",
  "Invertebrados Troglóbios", "Troglobitic Invertebrates",
  "Collembola", "Springtails",
  "Lagartos", "Lizards",
  "Abelhas", "Bees",
  "Echinodermata", "Echinoderms",
  "Borboletas", "Butterflies",
  "Aves Limícolas", "Shorebirds",
  "Moluscos Marinhos", "Marine Mollusks",
  "Anfíbios", "Amphibians",
  "Mariposas", "Moths",
  "Crustáceos de Água Doce", "Freshwater Crustaceans",
  "Coleoptera", "Beetles",
  "Aves da Caatinga", "Caatinga Birds",
  "Aves dos Pampas", "Pampas Birds",
  "Aves da Amazônia Ocidental", "Western Amazon Birds",
  "Elasmobrânquios", "Elasmobranchs",
  "Primatas", "Primates",
  "Serpentes", "Snakes",
  "Morcegos", "Bats",
  "Anfisbenas", "Amphisbaenians",
  "Aracnídeos", "Arachnids",
  "Peixes Troglóbios", "Troglobitic Fish",
  "Oligochaeta", "Oligochaetes",
  "Moluscos Continentais", "Terrestrial and Freshwater Mollusks",
  "Aves Marinhas e Costeiras", "Seabirds and Coastal Birds",
  "Carnívoros Terrestres", "Terrestrial Carnivores",
  "Mamíferos Aquáticos", "Aquatic Mammals",
  "Xenarthra", "Xenarthrans",
  "Quelônios Marinhos", "Marine Turtles",
  "Polychaeta", "Polychaetes",
  "Onychophora", "Onychophorans"
)

theme_vpr<- function(paleta_cores){
  
  theme_light() +
    theme(
      panel.background = element_rect(fill= paleta_cores$cor_fundo_painel),
      panel.grid = element_blank(),
      legend.position = "right",
      legend.background = element_rect(fill= paleta_cores$cor_fundo, color = paleta_cores$cor_fundo),
      #legend.title = element_blank(),
      legend.text = element_text(size = 8),
      plot.background = element_rect(fill =paleta_cores$cor_fundo ),
      plot.title = element_text(size = 12, face = "bold"),
      plot.subtitle = element_text(size = 10, face = "italic"),
      text = element_text( colour = paleta_cores$cor_texto),
      strip.background = element_rect(fill = paleta_cores$cor_fundo  ),
      strip.text = element_text(size= 9, face ="bold", color = paleta_cores$cor_texto)
    )  
  
  
}


paleta_cores<- list(  cor_fundo= "#D0D0D0", # "#E0E0E0", # # "#F8F8F8",
                      
                      cor_fundo_painel = "#F5F5F5",
                      
                      cor_fundo_estados = "#696969",
                      
                      cor_fundo_mapa_pontos = "#2B2B2B", #"#505050"
                      
                      cor_texto = "#324e5a"
)
```


```{r fig.dpi= 300}



quantidade_perigo<-
  fauna_uc_26nov2025_trabalho %>%
  filter(categoria_validacao %in% c("Em Perigo (EN)", "Criticamente em Perigo (CR)", "Regionalmente Extinta (RE)")) %>%
  summarise(quantidade_categoria_perigo = n(),
         .by = c(grupo_avaliado)) %>%
  arrange(quantidade_categoria_perigo)


mais_ameacados<-
  (fauna_uc_26nov2025_trabalho %>%
  filter(categoria_validacao %in% categorias_validas) %>%
  summarise(quantidade_total = n(),
         .by = c(grupo_avaliado)) %>%
  inner_join(quantidade_perigo) %>%
  mutate(proporcao_perigo = quantidade_categoria_perigo/quantidade_total) %>%
  arrange(proporcao_perigo) %>%
  distinct(grupo_avaliado) %>%
    inner_join(grupos_animais))$grupo_en



dados_grafico_vulnerabilidade<-
  fauna_uc_26nov2025_trabalho %>%
  filter(categoria_validacao %in% categorias_validas) %>% 
  summarise(quantidade = n(),
         .by = c(grupo_avaliado, categoria_validacao))%>%
  inner_join(quantidade_perigo) %>%
  inner_join(de_para_categorias_validacao) %>%
  inner_join(grupos_animais) %>%
  mutate(categoria_validacao_en = factor(categoria_validacao_en, levels =categorias_validas_en ),
         grupo_en = factor(grupo_en, levels = mais_ameacados))


  
  
dados_grafico_vulnerabilidade %>%
ggplot(aes(y= grupo_en, x= quantidade)  ) +
  geom_col( aes(fill= categoria_validacao_en ), position = "fill" ) +
  scale_fill_discrete_divergingx() +
  scale_x_continuous(labels = scales::percent_format(accuracy = 1.0)) +
  theme_vpr(paleta_cores = paleta_cores) +
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.text.y = element_text(size = 7, color = paleta_cores$cor_texto),
        legend.text = element_text(size = 7),
        legend.title = element_text(size =9)) +
  labs(
    title = "Risk profile of species in federal Brazilian protected areas",
    subtitle =str_wrap("Share (%) by taxonomic group shows higher risk among troglobitic species, elasmobranchs, and marine turtles", 80),
    caption = str_wrap("Source: ICMBio. Elaboration by Fernando Barbalho", 169),
    fill = "Risk Categories (IUCN)"
  )




```