Konstruktionsprinzip für eine neue Generation von Ertragstafeln erläutert am Beispiel der Baumart Buche

173-191

Artikel aus einer Zeitschrift

200210508

Laut den Ergebnissen der dritten Bundeswaldinventur stocken derzeit noch auf 24% der Waldfläche in Deutschland Reinbestände (BMEL, 2016). Ferner werden 32% der Wälder als einschichtig klassifiziert. Diese Statistik und der Sachverhalt, dass die Baumarten in Mischbeständen häufig horstweise oder kleinflächig gemischt sind, untermauert die bestehende Relevanz von klassischen Reinbestands-Ertragstafeln für die Forstwirtschaft. Sie dienen weiterhin als Orientierung und Referenz bei der Planung, Bewirtschaftung und Bewertung von Wäldern, obwohl die aktuellen Waldbauprogramme Mischwaldmehrung und Strukturanreicherung als mittel- bis langfristige Waldentwicklungsziele angeben. Die ersten Ertragstafeln wurden vor über 200 Jahren aufgestellt und ihre Weiterentwicklungen reichen bis in die Gegenwart. In ihrem Aufbau sind sie über die Jahrhunderte mehr oder weniger gleich geblieben. Dies kann als ein Zeichen für ihre Akzeptanz und Nützlichkeit gewertet werden. Allen bisherigen Ertragstafelentwicklungen ist gemein, dass sie direkt auf Beobachtungsdaten von Versuchsflächen und Stammanalysen basieren. Solange man für einen Produktionszeitraum und entsprechend für die Beobachtungsdauer von Versuchsflächen annähernd Standortskonstanz unterstellen konnte, führte die Herleitung der Ertragstafelgrößen aus einem großen Fundus von Versuchsflächenbeobachtungen und ggf. von Stammanalysen zu keinen größeren Verzerrungen, auch wenn diese zu sehr unterschiedlichen Zeitpunkten erfasst worden waren. Da sich jedoch die Wachstumsbedingungen durch die Einträge aus der Luft und steigende Kohlendioxidkonzentrationen spätestens seit den siebziger Jahren des letzten Jahrhunderts deutlich verändert haben, können insbesondere weit zurückliegende Aufnahmen auf langfristig beobachteten Versuchsflächen heute nur noch eingeschränkt für eine Ertragstafelerstellung genutzt werden. Eine Überarbeitung vieler etablierter Ertragstafeln, wie z.B. die in der Sammlung von SCHOBER (1995), ist daher aufgrund des deutlich gestiegenen Zuwachsniveaus durch veränderte Standortsbedingungen und der gewandelten waldbaulichen Begründungs- und Behandlungspraktiken erforderlich. Diese ist jedoch mit dem herkömmlichen Konstruktionsprinzip aufgrund der nur begrenzt nutzbaren Versuchsflächenbeobachtungen, die diese veränderten Bedingungen widerspiegeln, kaum zu realisieren. Das im Folgenden vorgestellte Prinzip zur Erstellung einer neuen, vierten Generation von Ertragstafeln für gleichaltrige, vollbestockte Reinbestände verknüpft deshalb ausgewählte empirische Erhebungen auf Versuchsflächen mit Waldwachstumssimulationen und gewährleistet damit eine Datengrundlage, die das aktuelle Zuwachsniveau widerspiegelt und mit einer gestaffelten Hochdurchforstung ein modernes Bewirtschaftungskonzept abbildet. Ziel dieser Abhandlung ist es, am Beispiel der Baumart Buche (Fagus sylvatica, L.) das Konstruktionsprinzip der vierten Ertragstafelgeneration, die dabei getroffenen Annahmen und Festlegungen, die Anwendungsbereiche und ihre Limitationen vorzustellen.
Schlagwörter: Ertragstafeln; aktuelles Zuwachsniveau; gestaffelte Hochdurchforstung; Waldwachstum; Forsteinrichtung.
The methodological concept of the fourth yield table generation combines empirical data from long-term yield trials and growth simulations based on a single-tree growth simulator. This approach allows to derive growth and yield parameters which are in line with the current increment level and which represent the recommended silvicultural treatment of a graduated thinning from above. A system of biometricalstatistical functions is parameterized with the growth simulation data which originated on the grounds of the empirical observations. This system of functions warrants biologically feasible age trends of the yield table parameters as well as consistent relationships between interdependent parameters. The following specifications were established for the derived new beech yield table: (a) we assume a mean yield level for northwestern Germany, (b) the yield table refers to the upper stand layer, i.e. all trees which are higher than 50% of the top stand height H100, (c) the stocking degree of 1.0 is defined by the basal area of the underlying concept of a graduated thinning from above, and (d) the height-age-relationship is defined using modified site index functions based on the established beech yield table by SCHOBER (1967). The spatial validity range covers northwestern Germany as the utilized long-term yield trials are located predominantly in the jurisdiction of the Northwest German Forest Research Institute. The rapidly changing site conditions were taken into account by parameterizing the growth functions of the singletree growth simulator TreeGrOSS using experimental data from the observation period 1970 to today, thus representing the current increment level. However, we advise to apply the new yield tables only for planning periods of up to 20 years due to future dynamics in site conditions. Comparing the new beech yield table to the well-established and still nowadays widely used beech yield table by SCHOBER (1967) reveals the differences. Today’s significantly higher increment level with a similar prescribed standing volume in both tables results in higher harvested volume in the new table. The silvicultural concept of a graduated thinning from above supporting selected crop trees leads to significantly higher dimensions of standing as well as harvested stems. Strictly speaking, the new beech yield table should only be applied to even-aged pure beech stands. Its validity decreases with increasing structural and tree species diversity as well as with accelerating site changes. A re-parameterization of the growth simulator’s increment functions and a revision of the yield table is planned in 10 to 20 year time intervals. This procedure will account for site dynamics and aims to integrate new empirical data and new findings in the fields of forest growth and management.
Keywords: Yield tables; current increment level; graduated thinning from above; forest growth; forest management.