Analyse und praktische Umsetzung unterschiedlicher Methoden des Randomized Branch Sampling : Dissertation, Georg-August-Universität Göttingen, Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie
Das RBS (Randomized Branch Sampling) ist ein mehrstufiges Stichprobenverfahren, das die natürliche Verzweigung innerhalb eines Baumes benutzt, um schrittweise Stichproben zu nehmen, mit dem Ziel, eine oder mehrere Zielgrößen am Baum zu schätzen. Zur Zeit sind drei Varianten des RBS-Verfahrens vorhanden, welche die Auswahl mit ungleichen Wahrscheinlichkeiten und das Ziehen mit Zurücklegen allein oder in Kombination mit Ziehen ohne Zurücklegen anwenden. Die erste Variante entspricht dem klassischen RBS-Verfahren, das von Jessen (1955) entwickelt wurde. Gemäß dieser Methode zieht man n Einheiten mit Zurücklegen auf Stufe 1 (ZmZ) und je eine Einheit auf den folgenden Stufen. Saborowski und Gaffrey (1999) wandten das Ziehen ohne Zurücklegen (ZoZ) entweder auf der ersten oder auf der zweiten Stufe an und entwickelten daraus zwei neue Varianten des RBS-Verfahrens. Diese Varianten erfordern die Auswahl von mindestens zwei Einheiten auf der Stufe, die oberhalb der Stufe liegt, wo das ZoZ angewandt wird, um eine Schätzung der Varianz der Zielgröße zu ermöglichen. In der gegenwärtigen Arbeit wird ein Vergleich zwischen dem klassischen RBS und dem ZoZ (auf der ersten Stufe) durchgeführt. Außerdem werden die Wirkungen der Wahl der Hilfsgröße und speziell des Löschens von Segmenten und der Stratifizierung der Baumkrone auf die Varianz des Schätzers analysiert. Dazu wurde ein Computerprogramm, das die Aufnahme von Stichproben sowohl mit dem klassischen als auch mit dem modifizierten RBSVerfahren erlaubt, entwickelt. Möglicheiten zur Simulation von RBS-Stichproben, zur Analyse von unterschiedlichen Hilfsgrößen und des Einflusses des Löschens von Segmenten, sowie der Stratifizierung auf die Präzision des Schätzers sind auch darin eingerichtet. In der Analyse wurden Daten von vollständig gemessenen Bäumen von drei Spezies, nämlich Fichte (Picea abies (L.) Karst.), Vogelbeere (Sorbus aucuparia L.) und Kiefer (Pinus radiata D. Don) sowie Zeitaufwände aus einer im Feld durchgeführten Zeitstudie benutzt. Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass die Wahl der Hilfsgröße sowohl die Präzision des Schätzers als auch die Verteilung der Stichproben innerhalb der Baumkrone beeinflusst. Jede Hilfsgröße produziert eine Menge von Auswahlwahrscheinlichkeiten, die eine bestimmte Beziehung zur Zielgröße haben.
