Erfassung individueller Baumschaftformen und ihrer Dynamik durch Spline-Funktionen und Verallgemeinerung durch lineare Schaftformmodelle

1998

S. 29-39

53 Lit. Ang.

Unselbständiges Werk

200100718

Modelle, die in wissenschaftlicher Sicht befriedigend die Baumschaftform bzw. ihre Entwicklung beschreiben sollen, müssen letztlich auf prozeßorientierten Ansätzen basieren. Diese sind z.Zt. aber noch weit davon entfernt, die von der Praxis benötigten Ertrags- und Sortimentprognosen zuverlässig zu liefern, so daß andere, deskriptive Modelle Anwendung finden. Die Struktur eines solchen Schaftformmodells sollte so gewählt werden, daß sie von Baumart und Prognosekollektiv unabhängig ist. Für alle bisher untersuchten Baumarten und Bestände zeigte sich eine Rangerhaltungseigenschaft der Baumschäfte. Das heißt, daß (bei normierten Baumlängen) ein Baum, der in einer bestimmten Höhe dicker ist als ein anderer, mit sehr großer Wahrscheinlichkeit auch in allen anderen Höhen stärker ist. Trägt man für ein Kollektiv über den BHD-Werten die Durchmesser an einer (beliebigen) fixen, relativen Höhe auf, so ergeben sich äußerst straffe lineare Beziehungen. Aus diesem Grund wird für das Schaftformmodell ein linearer Ansatz gewählt. Ein stetiges Modell ergibt sich, wenn die linearen Regressionskoeffizienten durch Polynome ausgeglichen werden. Die Modellparameter werden hier für die japanischen Baumarten Cryptomeria japonica (Sugi) und Chamaecyparis obtusa (Hinoki) bestimmt, wobei die Bestände zum einen getrennt gehalten, zum anderen zusammengefaßt werden (Bestandes- bzw. Einheitsmodelle). Zur Berechnung der für die Parametrisierung benötigten Daten werden die baumindividuellen Schaftkurven mit Hilfe von Spline-Funktionen modelliert. Aus den Modellparametern kann ein Vektor mit 3 Formzahlen berechnet werden, mit denen aus BHD und Höhe das Schaftholzvolumen geschätzt werden kann. Gesamtkollektivvolumina, die sich mit Bestandes- oder Einheitsmodellen ergeben, zeigen im Vergleich mit den auf den Spline-Funktionen basierenden Integralvolumina eine sehr hohe bzw. hohe Genauigkeit. Zur zuverlässigen Prognose von Einzelbaumvolumina bedarf es jedoch baumspezifischer Parametersätze.