Analyse der Zuwachsveränderungen von Waldbeständen und Möglichkeiten der Prognose aus Daten permanenter Stichprobeninventuren : Dissertation, Technische Universität München , Fakultät für Ernährung, Landnutzung und Umwelt

Wolfratshausen

2001

148 S., (PDF 4442 Kb)

106 Abb., zahlr. Lit. Ang.

Serie

400097706

Der Zuwachs an Holz ist eine zentrale Größe zur ökonomischen und ökologischen Steuerung eines Forstbetriebes. Die Entwicklung von Modellen zu seiner Bestimmung beschäftigt deshalb schon seit langem die forstliche Forschung. Die erste Form solcher Modelle waren Ertragstafeln, die die Güte eines Standorts und damit dessen Zuwachspotential durch den auf ihm stockenden Bestand bestimmen. Die heute gebräuchlichen Tafeln wurden zum Großteil in der Mitte des 20. Jahrhunderts konstruiert. Sie geben nur noch ein ungenügendes Abbild des aktuellen Zuwachsgeschehens. Dennoch besitzen Ertragstafeln in der Praxis immer noch große Bedeutung. Ziel der Arbeit war es deshalb, Erkenntnisse zu gewinnen, wie hoch die Diskrepanz zwischen dem aktuell geleisteten Zuwachs und der Zuwachsprognose aus Ertragstafeln ist und durch welche Einflussfaktoren sie bestimmt wird. Diese Einflussfaktoren sollen zur Konstruktion von Modellen zur Korrektur von Ertragstafelprognosen verwendet werden. Zuwachsdaten von hoher statistischer Genauigkeit bieten die ersten Wiederholungsaufnahmen der permanenten Stichprobeninventur in 25 Betrieben der Bayerischen Staatsforstverwaltung und einiger anderer Eigentümer. Sie dienen als Referenzgröße für den Zuwachs der vergangenen 15 Jahre. Ihre prozentuale Abweichung zur entsprechenden Ertragstafelprognose ist die abhängige Variable für vier verschieden Formen von Regressionsmodellen, die jeweils für die Baumarten Fichte, Kiefer, Tanne, Europäische Lärche, Buche und Eiche formuliert werden. Als unabhängige Variablen gehen Daten zur Bestandesstruktur sowie Informationen aus der Standortskartierung in die Regressionsmodelle ein. Über das digitale Höhenmodell können jedem Stichprobenpunkt Höhe über N.N., Exposition und Hangneigung zugeordnet werden. Daten aus der Waldzustandserhebung bieten Informationen über den Nadel-/Blattverlust eines Bestandes. Von Stichprobenpunkten der Waldbodeninventur stehen Daten über die jährliche Stickstoffdeposition zur Verfügung. Die Aufnahmeraster von Waldzustandserhebung und Waldbodeninventur sind nicht deckungsgleich mit dem Inventurgitter der permanenten Stichprobe. Deshalb werden mittels einer geostatistischen Methode die punktförmigen Informationen aus Waldzustandserhebung und Waldbodeninventur verdichtet, so dass eine Zuordnung zu den Aufnahmepunkten der permanenten Stichprobeninventur möglich ist. In die einfache Form der Regressionsmodelle gehen als Erklärungsvariablen Bestandesalter, Bonität, Bestockungsgrad und Meereshöhe ein. Aufgrund der geringen Anzahl und schnellen Verfügbarkeit der notwendigen Informationen ermöglichen diese Modelle eine leicht durchführbare Korrektur von Ertragstafelprognosen. Die differenziertere Form der Modelle enthält je nach Baumart zusätzliche Einflussgrößen wie Baumartenanteil, Hangneigung und Stickstoffdeposition. Bei den Standortsmodellen werden anstelle der Bonität Standortsinformationen in die Modelle aufgenommen. Um regionale Standortsunterschiede im Zuwachs erfassen zu können, werden die Stichprobenpunkte mittels einer Clusteranalyse in sieben Gruppen mit vergleichbaren Klimaverhältnissen aufgeteilt. Diese Klimagruppen werden als Z-Variablen aus einer