In dieser Arbeit wurden Bonitierungsmodelle für die Baumart Fichte (Picea abies L. Karst.) mit Daten der Österreichischen Forstinventur erstellt. Dabei wurde die Oberhöhenbonität in Abhängigkeit von Standortsparametern gesetzt und die Modelle mit linearer Regression parametrisiert. Neben den von der Inventur erhobenen Variablen wie Boden- und Vegetationstyp, Wasserhaushalt, Relief, Exposition und Neigung sowie Gründigkeit sind auch klimatologische Kenngroessen als unabhängige Variable in den Bonitierungsmodellen verwendet worden. Die Klimawerte für Temperatur und Niederschlag wurden in dieser Arbeit in eigenen Regionalisierungsmodellen parametrisiert und für die Stichprobepunkte der Inventur berechnet. Grundsätzlich wurde für die Bonitierungsmodelle empirischer Ansatz gewaehlt, da die Datengrundlage der Inventur mit insgesamt mehr als 5000 Fichtenoberhöhenbeständen aus den Erhebungsperioden 1971/80 und 1986/90 sehr umfangreich ist und da mit Daten aus ganz Österreich eine räumliche Extrapolation für die Anwendung der Modelle nicht notwendig ist. Die Modellierung erfolgte jedoch nicht ausschliesslich empirisch. So wurde als Wirkungstransformation für die Klimavariablen die Parabelform vorgegeben. Auch die schrittweise Regression wurde nicht schrankenlos eingesetzt. Wo Multikollinearitaet aufgetreten ist, wurde jeweils eine der interkorrelierten Variablen aus dem Modell entfernt. Um die Modelle abzusichern, wurde die Parametrisierung mit den Daten der Periode 1971/80 durchgeführt und daran eine Validierung mit den Daten der Erhebungsperiode 1986/90 angeschlossen. Da eine breite Datenbasis vorhanden war, und die standortskundlichen Verhaeltnisse in Österreich heterogen sind, wurden die Daten einer Vorstratifizierung unterzogen. Als Stratifizierungsmerkmale wurden dabei das Grundgestein und Gruppen von Wuchsgebieten gewählt. Insgesamt wurden so fünf Straten unterschieden: Standorte auf silikatischem Festgestein der Alpen ohne Alpenostrand, Standorte auf silikatischem Festgestein des Alpenostrandes inclusive des Sommerwarmen Ostens, dass Mühl- und das Waldviertel, Böden auf karbonatischem Festgestein in ganz Österreich und Standorte mit Lockersedimentbraunerden und Pseudogleyen. Das letzte Stratum wurde ausgeschieden, da durch die Erhebung der Inventur auf diesen Standorten keine eindeutige Zuordnung zu karbonatfreiem oder karbonathältigem Ausgangsmaterial erfolgt ist. Ein Ziel der Arbeit war es, die Modelle so zu gestalten, dass eine standortskundliche Interpretation möglich ist. Daher wurde versucht, die Modelle der einzelnen Straten vergleichbar zu erstellen. Dabei wurde für die Temperatur, dem wichtigsten Standortsfaktor für das Wachstum der Fichte in Österreich, in Vorstudien mit der Temperatursumme in der Vegetationszeit eine Einflussgrösse für alle Modelle festgelegt. Die anderen Einflussgrössen wurden aus einer Auswahl von Niederschlagsweren, Ariditäts- und Feuchtekennzahlen, Transformationen für die Wirkung von Exposition und Neigung und der qualitativen Merkmale, die in Form von Dummy-Variablen in den Modellen verwendet wurden, mit schrittweisen Regressionen bestimmt. Als Grundmodell wurde ein multiplikativer Ansatz gewählt, der im allgemeinen biologische Zusammenhänge besser abbildet als ein additiver Ansatz. Ein normales, multiplikatives Modell, das durch Logarithmierung der abhängigen und der unabhängigen Variablen in eine lineare Form gebracht werden kann, ist wegen des Einsatzes von Dummy-Variablen ausgeschlossen. Daher wurde ein Modell gewählt, bei dem die Standortsvariablen als Exponenten der Regressionskoeffizienten eingesetzt werden, die wiederum multiplikativ miteinander verknüpft sind. Dieses Modell lässt sich durch Logarithmieren der abhängigen Variablen linearisieren und ist daher auch für Dummy-Variable geeignet. Ein weiteres Ziel der Arbeit war es, auf die Problematik von Wachstumstrends einzugehen. In Bonitierungsmodellen werden Wachstumstrends abgebildet, indem das Alter als unabhängige Variable in die Modelle einbezogen wird. Um die Frage klären zu können, ob die variable Alter in den Bonitierungsmodellen nicht nur die räumliche Variation des Oberhöhenverlaufes widerspiegelt, da die Bestände für die Erstellung des Oberhöhenflächers auf anderen Standorten stokcen als die Bestände, für die der Fächer angewendet wird, wurden mehrere Bonitierungsfächer eingesetzt. Weiters wurde versucht festzustellen, inwieweit die Art der Erstellung von Bonitierungsfächern einen Einfluß auf die Art, in der das Alter in die Bonitierungsmodelle eingeht, hat. Dazu wurden eigene Oberhöhenfächer mit Daten süddeutscher Dauerversuchsflächen parametrisiert.
