Fortschreibung von Inventurdaten mit einem distanzunabhängigen Einzelbaumwachstumsmodell

Frankfurt am Main

2005

S. 153-160

4 Abb., 3 Tab., 24 Lit. Ang.

Artikel aus einer ZeitschriftUnselbständiges Werk

200127197

Der stetig zunehmende Einsatz von Stichprobeninbenturen und die vorangeschrittene Entwicklung von Einzelbaumwachstumsmodellen führte in letzter Zeit dazu, dass mit Hilfe dieser Wachstumsmodelle Probeflächen von Inventuren für verschiedene Zwecke (z.B. Holzaufkommensprognosen) individuell fortgeschrieben wurden. Dabei wird zumeist nicht beachtet, dass das Inventurdesign zur Erhebung der Parametrisierungsdaten des Modells, insbesondere die Probeflächengröße, einen Einfluss auf die Koeffizienten bestimmter Modellvariablen hat, und dass es deswegen zu verzerrten Zuwachsschätzungen kommt, wenn die Daten in einem Anwendungsfall mit einen unterschiedlichen Inventurdesign erhoben werden (Jaakkola, 1967; Stage und Wykoff, 1998; Hynynen und Ojansuu, 2003). Hann und Zumrawi (1991) konnten zeigen, dass diese Verzerrung für eine einfache Zuwachsperiode nur eine untergeordnete Rolle spielt, sie vermuteten allerdings eine Akkumulation dieses Fehlers bei einer längerfristigen Zuwachsprognose. In der vorliegenden Arbeit wird diese Hypothese anhand von zwei Simulationsbeispielen mit dem distanzunabhängigen, einzelbaumbasierten Waldwachstumssimulator Prognaus (Monserud und Sterba, 1996, 1999) überprüft. Dazu wird einerseits eine Simulation für einen 20-jährigen Fichtenbestand (Fläche = 1 ha) durchgeführt, andererseits werden in demselben Bestand zunächst 9 Winkelzählproben erhoben, und diese im Anschluss über den gleichen Zeitraum individuell fortgeschrieben. Die Ergebnisse der Simulationen zeigen, dass für die verzerrten Zuwachsschätzungen in erster Linie die Konkurrenzvariable BAL (Basal-Area-in-Larber Trees: Wykoff, 1990) verantwortlich ist. Die Ursache liegt darin, dass die Probeflächengröße zu Beginn einer Simulation festgelegt wird, Baumdimensionen und Bestandesdichte jedoch einer Veränderung unterliegen. Auf kleinen Probeflächen in anfangs jungen Beständen kommt es daher im Laufe einer Simulation zu einem ständig größer werdenden Missverhältnis zwischen Baumdimensionen und Probeflächengröße. Dies bedeutet eine immer größere Abweichung vom ursprünglichen Erhebungsdesign und beeinflusst die BAL-Variable zugunsten der dicksten Bäume auf den Probeflächen (Tab. 1 und Abb. 1). Daraus ergibt sich letztlich eine deutliche Verzerrung in der simulierten Grundflächenentwicklung und eine unrealistische BHD-Verteilung (Abb. 2). Mit Hilfe der von Ledermann und Eckmüllner (2004) vorgestellten Tree-Record-Splitting Methode (Tab. 2) kann das Abweichen vom Erhebungsdesign der Parametrisierungsdaten weitgehend verhindert werden (Abb. 3), sodass es zu keiner Verzerrung in der simulierten Grundflächenentwicklung kommt (Abb. 4, links) und die BHD-Verteilung am Ende der Simulationsperiode realistisch ist (Abb. 4, rechts). Wie das Tree-Record Splitting bei anderen Inventurdesigns (Tab. 3) durchzuführen ist, wird ebenfalls demonstriert.