Individual-based modelling for predicting height and biomass of juveniles of Shorea robusta

133-160

Artikel aus einer Zeitschrift

200207734

Keywords: Allometry, tree growth, Nepal, community forestry, Wood density, regeneration
Shorea robusta is one of the most widespread timber species in the forests of southern Nepal. Large parts of Shorea robusta forests of Nepal were degraded in the recent past due to policy con ict between the government and local users. After the introduction of community forestry, these forests have been regenerating gradually and the proportion of juvenile individuals in the forest is now very high. In the absence of biomass models of juvenile individuals, almost all forest inventories are neglecting the contribution of juvenile individuals in total carbon sequestration and storage. To close this knowledge gap, we developed a height and biomass prediction
model for juvenile Shorea robusta in Nepal using an individual-based modelling approach. The models were calibrated with data from 110 destructively sampled trees and validated with 45 trees. We tested di erent model forms to select the best suited height and biomass prediction model. Once the best model form was selected, we calculated several models using di erent combination of predictor variables (i.e. tree diameter, tree height and wood density). Linear form (coe cient of determination R2 0.80) for height and power form (R2 0.89) for biomass prediction were selected as the best model forms. Product of diameter squared and height (R2 0.91) and product
of wood density, diameter squared and height (R2 0.94) for the density-dependent model were the best predictors for biomass model. Due to di erent input data the predicted biomass by the models of this study di ered substantially from biomass predictions using previously developed models of Shorea robusta. Thus, site- and size-
speci c models are required for accurate predictions of biomass and height of Juvenile of Shorea robusta. The model introduced here is site-speci c and its application should be limited to conditions similar to this study.
Schlüsselbegriffe: Allometrie, Waldwachstum, Nepal, Soziale Waldbewirtschaftung, Holzdichte, Verjüngung
Shorea robusta ist eine weit verbreitete Baumart in den Wäldern im südlichen Nepal. Große Teile des Shorea robusta Waldes in Nepal wurden in der jüngsten Vergangenheit aufgrund politischer Konflikte zwischen der Regierung und lokalen Nutzern degradiert. Nach Einführung der kommunalen Forstwirtschaft haben sich diese Wälder allmählich verjüngt und der Anteil an Jungbäumen ist jetzt sehr hoch. Weil geeignete Modelle zur Vorhersage des Biomassezuwachses von Jungbäumen fehlen, vernachlässigen derzeit fast alle Waldinventuren den Beitrag der Jungbäume zur Kohlenstoffspeicherung. Um diese Wissenslücke zu schließen, haben wir ein auf Einzelbäumen basierendes Modell zur Schätzung der Wuchshöhe und Biomasse von jungen Shorea robusta aus Nepal entwickelt. Die Modelle wurden mit 110 destruktiv beprobten Jungbäumen kalibriert und 45 Bäumen validiert. Wir testeten verschiedene Varianten der Modelle, um das beste Modell zur Vorhersage von Wuchshöhe und Biomasse zu finden. Nachdem die beste Variante des Vorhersagemodells ausgewählt worden war, wurden mehrere Modelle mit unterschiedlichen Kombinationen der Prädikatorvariablen (Durchmesser, Baumhöhe und Holzdichte) entwickelt. Die beste Modellvariante war eine lineare Funktion (R2 0.80) für die Höhe und eine Potenzfunktion (R2 0.89) für die Biomasse. Das Produkt aus Höhe und Durchmesser zum Quadrat (R2 0.91) und das Produkt aus Holzdichte, Höhe und Durchmesser zum Quadrat (R2 0.94) waren die besten Modelle für die Biomasse. Die Modelle dieser Studie ergeben deutlich unterschiedliche Biomasse von Shorea robusta als die zuvor entwickelten Modelle. Es zeigt sich somit, dass standort- und größenabhängige Modelle wichtig sind für eine genaue Abschätzung der Biomasse von Shorea robusta. Unser Modell ist standortspezifisch und seine Anwendung sollte daher auf Bestände beschränkt werden, die den dieser Studie zugrunde liegenden ähnlich sind.