Schätzfunktionen für Kiefer (Pinus sylvestris L.)

Eberswalde

2014

S. 123-146

Artikel aus einer ZeitschriftUnselbständiges Werk

200193764

Das Ziel der beschriebenen Arbeiten bestandin der regionalen Anpassung allometrischer Funktionen zur Ableitung von Volumina, Trockensubstanz- und Nährelementmengen für die Baumart Eiche (Quercus petraea). Die dafür angewandte Regressionsanalyse basiert auf 22 Probebäumen, die mit den Stichprobenverfahren Randomized-Branch-Sampling (RBS) und Importance-Sampling (IS) beprobt wurden. Für alle Probebäume standen somit Daten über ihr Derbholz-Volumen und die Menge an Derbholz-Trockensubstanz zur Verfügung. 10 der 22 Probebäume wurden getrennt nach den Kompartimenten Derbholz, Grobäste, Reisig und Blättern beprobt und zudem auf ihre Gehalte an Kohlenstoff, Stickstoff, Kalium, Calcium, Magnesium und Schwefel hin untersucht. Die daran angepassten allometrischen Funktionen schätzen mithilfe des BHD und / oder der Höhe eines Baumes dessen Volumen, Trockensubstanz- und Nährelementmenge. Anhand der Ertragstafelkennwerte dg, hg und Stammzahlen wurden im Anschluss Daten für ganze Bestände berechnet. Ein Ergebnis dieser Auswertungen ist, dass die Menge der Derbholz-Trockensubstanz mit steigender Dimension der Bäume überproportional stark zunimmt. Die Trockensubstanz der anderen Kompartimente steigt währenddessen kaum an bzw. bleibt im Fall von Reisig und Blättern annähernd konstant. Bis auf das mit den Baumdimensionen weiterhin ansteigende Kompartiment der Grobäste verhält sich die Entwicklung der Nährelementmengen analog. Um die hier angepassten Funktionen in praktische Anwendungen zu überführen, ist eine Integration in Waldwachstumssimulatoren wie BWINPro angeraten (vgl. Meiwes et al. 2012). Erst dadurch wird ein konkreter Vergleich verschiedener Formen der Waldbewirtschaftung wie Vollbaum- oder Stammholznutzung möglich. Um kritische Nährstoffentzüge im Wald zu quantifizieren, sind zudem Daten über die standortsspezifische Nährstoffausstattung nötig. Darüber hinaus ist der zulässige Parametrisierungsbereich der entwickelten Funktionen mit 8 – 40 cm Durchmesser zu gering, um höhere Alter besserer Ertragsklassen abbilden zu können. Die geringe Datengrundlage wird dadurch unterstrichen, dass die Baumhöhe in der Mehrzahl der Funktionen keinen signifikanten Einfluss ausübte. Eine größere Anzahl an Probebäumen könnte diese Unsicherheiten beheben.