Ein standortsensitives, longitudinales Höhen-Durchmesser-Modell als eine Lösung für das Standort-Leistungs-Problem in Deutschland

Tharandt

2010

S. 131-152

Artikel aus einer Zeitschrift

200170967

Der Beitrag beschreibt generalisierte Höhen-Durchmessermodelle für Fichte, Kiefer, Douglasie, Buche und Eiche d.h. den Effekt von unterschiedlichen Prädiktoren auf die Relation von Höhe zu Durchmesser von Einzelbäumen. Grundmodell ist eine reparametrisierte Version der Korf-Funktion (Lappi 1991). Datengrundlage sind die Bundeswaldinventur, die Betriebsinventuren der Niedersächsischen Landesforsten und ertragskundliche Versuchsflächen der Nordwestdeutschen Forstlichen Versuchsanstalt. Als Prädiktoren werden u.a. Standortvariablen wie die Temperatursumme in der Vegetationszeit und der Ariditätsindex (De Martonne 1926) verwendet, so dass das Modell standortsensitiv ist. Durch die Verwendung des (Einzelbaum-)Alters erhält das Modell seinen longitudinalen Charakter und kann somit auch für die Fortschreibung der Höhe in Wachstumssimulationen oder für die Bonitierung verwendet werden. Damit ermöglicht das Modell auch eine Abschätzung des Klimawandels auf die Höhenentwicklung von Einzelbäumen und Beständen. Um potentielle nicht-lineare Effekte quantifizieren zu können und für die Regionalisierung der Standortsvariablen werden spezielle verallgemeinerte additive Modelle gam parametrisiert. Die Schätzungen aus dem ersten Modellierungsschritt gehen anschließend als 'a priori' Informationen in ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell glmm ein, so dass auch lokal und zeitlich auftretende Korrelationsmuster quantifiziert werden können und eine Kalibrierung des globalen Modells an Vorinformationen ermöglicht wird.
Generalized height-diameter models based on a reparameterized version of the Korf function (Lappi 1991) for Norway spruce, Scots pine, Douglas fir, European beech and oak (sessile and pedunculate oak) are presented. The effects of different predictor variables on the relation of height to diameter for single trees are quantified. The large parameterization data base consists of the German National Forest Inventory, the forest enterprise inventories of the state forest of Lower Saxony and growth and yield trials of the Northwest Forest Research Station. Site variables like temperature sum during vegetation period and aridity index (De Martonne 1926) are employed rendering the model sensitive to site conditions. Since single tree age is used as a main predictor the model is longitudinal and can be used for height prediction over time and to predict site index. Hence, the model allows for prediction of the effects of climate change on height development for single trees and stands. For quantification of potential nonlinear effects and for the regionalization of site variables specific generalized additive models gam are employed in a 1st modeling step. The prediction from this 1st modeling step are employed as a priori information in a generalized linear mixed model glmm that enables to quantify local and temporal correlation and for calibration of the global population model using pre-information.