Wo steht die Waldwachstumsforsch ung heute

Sonderheft
zum 70. Ge burtstag
vo n Prof. Dr. Dr. h . c. FRIEDRICH
ISSN 0002-585 2
FRANZ
I N H AL T S VE R ZE IC HNIS
H . Pretz sc h
Prof. Dr.Dr.h. c. FRIEDRlCH FRANZ zum 70.Geburtstag
.
97
AUFSÄTZE
H .P r etzsch
Wo steht die Waldwachsrumsforschung heur e? Denkmusrer-Methode n-Feedback
(Fo res r yield science - its present stand. Thought pattems, methods, feed -back)
K. von G adow
Strukturenrwicklung eines Buchen-Fichten-Mi schbestandes
(Dev elopm ent of ehestructure of a beech-spruce-forest)
T . Preu hsler
Wa ldwac hsrumskundliche Beobac htungen im FichtenITannenlBuchen-UrwaldreIiktbestand .Hollbachgspreng" bei Zwiesel. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . .
(Stru ctu re and growth in the virgin fores t reliet stand "H öllbaehgsp ren g" near Zwiesel)
.
H .Röhle
Änderung von Bonität und Ertragsniveau in siidbayerischen Fic htenbeständen . .
.
(Sire dass improvements and production level ehanges in south ern bavarian spruce stands)
M . Kah n
und H . Pretzsc h
Das Wuchsmodell SILVA - Par ametrisierung der Version 2.1 für Rein- und Mischbestände
aus Fich te und Buche
(The growth modelSILVA 2.1 - A p arameterization for pu re and mixed sp ecies stands from
spruce and beech)
H . Ut sc hig
Umwa ndlung von Fichtenreinbeständen in M ischbestände - Eine ökologisch e und ökono rn1seheBewerrung ..... . . ... . . . .. . . .. . ... .. .. ... . . . . . . .. .. .. ... .. . . . . . . . .. .. .. . . ... . . . . . .
(Reeonversion of pure spruee stands inro mixed forests: an ecological and economic valuation )
M. B a c h m a n n
Zum Einfluß von Konkurrenz auf das Einzelbaumwachsturn in Fich tenffannenl
Buchen-Bergwaldem
~.
(Abour the effects of competition on individual tree growth in mountain forests }
98
103
106
110
115
124
127
J . Du rs ky
Mo d elIierung der Absterbeprozesse in Rein- und Misc hbes tanden aus Fichte un d Buche
(Modelling mortality in mixed spruce-beech stands)
131
M. M es chederu
Erfassung und Modellierung des Strahlungsangebotes in Fichten-Bu chen Mischb eständen
(Recording and modelling of radiation climate in spruce-beeeh mixed stands )
134
168. JnUnCRNC lYY1 11EFT6/1 JUNI/JUli
,0. SnUEßrn"NDEH'S VEHlnc FßnNKfURl nM MnlN
desverband der D eu tschen Industr ie e. V., dem G esamtverband der
Versicheru ngswirtschaft e. V., dem Bundesver ban d deut scher Banken e. V., dem De utsch en Sparkass en - und Giroverband und dem
Verband de r Privaten Bausparkassen e. V., in die VG Wissenschaft
zu ent richten. Die Vervi elfa lrigun gen sind mi t einem Vermerk üb er
die Q uelle und den Vervielfältiger zu verse hen. Erfo lgt die Entrichtu ng der Gebühren durch Wertmarke n der VG Wissenschaft, so ist
für jedes vervie lfältigte Blau eine Marke im We rt von DM 0,40 zu
verwenden.
Un ter Mitwirkung der
Mitglieder der Lehrkörper der Forstlichen Fakul täten
von Fre iburg i. Br. und Göttingen
herausgegeben von
D r . H . Steinlin
o. Pr ofessor
der Forstwi ssenschaft an der
Universität Freiburg i. Br.
Dr. D r, h. c, H . Kr amer
o. Pr ofessor
der Forstwissenschaft an der
Universität Göttingen
Anzeigenannahme: J. D. Sauerlander's Verlag, Finkenh ofstr aße 21,
60322 Frankfurt am Main .
.
6'
A nzeigenpreis: Di e 43 mm brei te mm -Zeile DM 0,87. Für Geschäftsanzei gen gilt die Preisliste NI' . 8. Anfragen an Verl ag erbeten.
Verlag: J. D. Sauerlander's Verlag. Finkenhofstraße 21, 60322 Frankfu rt am M ain, Fern ruf (0 69) 55 52 17, Telefax (069 ) 5 9643 44.
Bankk onten: C o mmerzba nk, Frankfun a. M. 5408075; Frankfurter
Spark asse (G iro ko nto 969 58); Pos tgirokonto : Frank furt 3. M. N T.
896-607.
This jou rnal is covered by ChemicaJ Abstracts, by C ur renr Conteces
Series Agriculrure, Biol ogy and Env ironmental Seiences (C e/AB)
and by ehe Science Citation Index ~ ( S C I ~) of In stitu te for Scientific
Inf ormati on.
ISSN 0002-5852
Erscheinungsweise:.jihrlich 12 H efte, bei Bedarf Dopp elhefte (zweimon atlich).
Bezugspreis: j ährli ch DM 258,- zuzüglich Z ustellgebühr; Studenten un d in Ausb ildu ng befindliche Forstreferend are DM 206,40
(empf. Richtpreis) . Preis der Einz elhefte je nach Umfang verschie-
den.
Bezug: Durch den Buchha ndel oder direkt vom Verlag. Das Ab onnement gilt jeweils für einen j ahrgang. Es läuft weiter, wenn nicht
unm itt elbar nach Lieferun g des Schlußheftes eines Jahrgangs eine
Abb esteIlu ng erfo lgt.
D ie An schriften der Mitarbeiter vo n Heft 6-7
des 168. J ah rgangs sind :
Di plom-Fo rstwirt M. BACHMANN, Leh rstu hl für Waldwachsrumsku nde der Ludwig-Max imilians- Universität, Am H ochanger 13,
D -85354 Freising
Dr. J. DURSKY, Lehrstuhl fü r Forsteinri ch tung un d Geo däsie, Forstw issenschaftliche Fakultät der TU Zvo len, Mas arykova 24,
96001 Zvo len , Slowakei
Prof. Dr. K. VON GADOW, Institut für Forsteinr icht ung und Er tragsku nde der Universität Göttingen, Büsgenw eg 5, D -37077 Göttingen
Manuskripte (es werden nu r Erstarbeiten veröffentlicht) sind nach
vo rh eriger Anfrage an d ie H erausgeber einzusende n. Für unverlangt
eingegangene Manuskrip te wird keine Gewäh r übernomme n. R ücksendung erfo lgt nu r, wenn Rüc kporte.beiliegt.
Dr. M. KAHN, Lehrstu hl für Wald wachsrum skunde der Un iversität
M ünchen, Fo rstwissens chafdiche Fakultät, Am H ochanger 13,
0 -85354 Freisin g
Manuskripte mit Tabellen od er Abbildungen werd en nur angenommen , wenn die Tabellen-Überschriften und die Abbildungs-Unterschriften neben deu tscher auch in englischer Sprache abgefaß t sind.
Diplom -Physiker M . MESCHEDERU, Le hrstuhl für Waldwachsmms kund e de r Lu dwig-M aximilians-Universität, Am H ochanger 13,
D -85354 Freising
Der Aut or hat in der Regel auch die Zusammenfassu ng in englischer
Sprache miranliefern. D ie Ü bersetzu ng ins Fra nzö sische kann dagegen durch den Verlag erfolgen.
Prof. Dr. H. PRETZSCH, Lehrs tuhl fü r Waldwachstumskunde der
Universität München, Forstwissensc haftliche Faku ltät, Am
H ochan ger 13, D~ S5 35 4 Freising
Inte ressierte Au toren bi tten wir, die H inweise zu beachten, die beim
Verlag oder den Herausgebern zu erhalt en sind.
D r. T. PREUHSLER, Lehrstu hl für Waldwachs tu msku nde der Universität München, Am H ochanger 13, D -85354 Freising
Di e in dieser Zeitschrift veröffentlichten B e.t_~äge sind ur heberr echtlieh geschützt. Ü bersetzung , Nachdruck - auch vo n Abbildu ngen - ,
Vervielfältigung auf pho tomec hanischem oder ähnlichem Wege
ode r im Magnett on verfahr en. Vortrag, Funk- und Fernsehsendung
sowie Speicherung in Datenver arbeitungsanlagen - auch auszu gsweise - bleiben vorbehalten. Werden von einzelnen Beiträgen oder
T eilen von ihnen einzelne Vervielfalrigungsstiicke im Rahmen des
§ 54 UrhG hergestellt und dienen diese gewerblichen Zwe cken,
ist dafür eine Vergütun g gern. den gleichlautenden Gesamrvertragen zwischen der Verwenungsgesellschaft Wissenschaft Gm bH,
60311 Frankfurt/Mein, G roße r Hirschgraben 17-21 , un d dem Bun-
Prof. D r. habil. H . ROHLE, Ins titu t fü r Waldwa chstum und Forstliche Info rmatik, Te chnisch e U niversität Dresden, Wi lsdruffer
Straße 18, D -01 737 Tharand t
Fo rstoberra t D r. H . UTSCHJG, Lehrstu hl fü r Wa Idwac hstumsfo r schu ng der Lu dw ig-M aximil ians-Universit ät, Am H ochan ger 13.
0 -85354 Freising
Überset zun g der Re su rnes,
soweit sie nicht v on den A utoren zur Verfügung gestellt werden:
J. MAHEUT, 25 Av . d u Gal Lecler c, F-546 00 Ville rs-les-Nancy
Prof. D r. Dr. h.c, F RIEDRICH FRANZ zum 70. Geburtstag
Am 5. Au gus t 1997 feiert Profe ssor Dr, Dr, h.c. FRIEDRICH FRANZ
seinen 70. Gebu rtstag. D er Jubilar wa r mehr als 20 Jahre - von 1973
bis 1994 - Vorstand des Lehrsruhl s für Waldwachstumskunde an der
Univer sitä t München und Leiter des Ertragskundlich en Versuchswesens in Bay ern .
Mit dem Namen FRIEDRlCH FRANZ 'eng verkn üpft ist die Einfü h ru ng von EDV un d Biom etri e in die Deutsche Forstw issensch aft,
d er er damit völlig neue Wege der Erke nntnisgewinnung eröffnet ha t.
Di e Möglichkeiten der EDV nutzend, h at er die biometrisch geprägte
Forsch un gslini e von GEHRHARDT u nd ASSMANN weitergeführt und
wissenschaftliches Neuland auf dem Sektor der waldwacherumskundliehen Modellbildung, der Pro gnose- und Simu lations technik
ersc hlossen . Wic htigs tes Ergebnis dieser Ar beiten ist der Wachsrum ssim ulator STAOET, der es erlau bt, die stan dortty p ische En twi cklung
von Reinbeständ en un te r den verschiede nsten An - und Aufwuchsb ed ing un gen auc h bei sehr unterschiedlicher Behandlung zu simu lieren
un d die E rgebni sse d er Simulation srechnungen in StandortLeistungstab ellen zusammenzufassen. Methodisch neu u nd richrangsw eisend war d ie vo n ihm für Bayern konzipi erte Großrauminventur mit an geschlossener H ol zaufkommensprogn ose, die bis
he u te Vorb ild zahl reich er Land esinv entu ren ist. D ami t sind nur einige bedeutende Arbeiten genannt, die FRIEDRICH FRANZ in tern ationale An erkenn ung als Wissenschaftler ein gebrach t hab en un d die
zuletzt mit der Verleihung des Eh rendoktorgrades durch die GEORGAUGUST-Universität G öttingen, d es Biome trie-Preises 1993 un d de s
Dr. H ANSKARL-G OETfLING-Preises 1995 gewürdigt wurden.
wissensch afren von 1947 bis 1952 an der Forstwis senschaftlichen
Fak ultät der Hu mboldt-U niversirär zu Berlin und E berswalde ver band er mit einem Praktikum am Lehrforstamt Eb erswa lde unt er
Leitung der Pr ofessor en H EINRICH O STWALD und EGON WAGENKNEClIT un d einer WaldfachacbeiterIehre, während der er u nter Pr of.
A LEXIS SCAMoNt in d er Standortkartierung tätig wa r.
Nach Abschl uß seiner Studienzeit im Jahre 1952 bearbeitete er
gemeinsa m mit de n Kollegen Dr, G . LEMBCKE, H .-U. Pagel, H . SOGDING un d D . Kopp am Insti tut für Forstwissenschaften Eberswald e
unte r Leit ung von Prof. WERNER ERTELD ertragskundliche, srando rrkundIiche un d inven turtechni sche Fo rschungspr ojekt e. Di e Ergebnisse dieser auß erordentlich produktiven Schaffensp hase m ündet en
in method isch n eue Arbeiten zum Stan dort-Leistungs-Bezu g, d en
Aufbau einer biometrisch en Arbeitsgruppe und in die Prom oti on im
Jahr e 1957 bei den Professoren ERTELD, WAGENKNECHf u nd
RICHTER zu m Thema ..Methodische Untersuchung d er Vertei lung
d er gu ten Zuw ach sträger im gleichaltrigen Kiefern-Rein bestand" . Es
folgte eine As sistentenzeir, in der er in Ebersw alde als D ozent für
Holzm eßkunde und Ertragskunde tätig war.
N achdem er am 1. August 1960 mit seiner Famili e die DD R verlassen h atte, begann seine Schaffensp hase am damaligen Insti tu t für
Forstliche Ert ragskunde der Fo rstlichen Forschungsanstalt Mü nchen
unter Leitung von Professor Dr. ERNST ASSMANN". Im Mittel p unkt
standen zunächst wied er standor tkundüch-enragsku ndlich e U nt ersuc hun gen, für die er in Zu sammenarbeit mit sein en Koll egen
R.ElNHARD KENNEL und AmON SCHMIDT mit groß em Erfolg die
In ZeitzlSach sen-Anhalt gebo re n, verb rachte FRlEDRICH PRANZ Methoden der elektro nischen D atenv erarbeitung nutzbar gemaehr
sein e Schu lzeit in Gard elegen in der Altmark. N och vor dem Abitur hat. I n dieser Zeit hat FRIEDYUCH FRANZ Zusammen mit Pro fessor
wurde er von der Schulbank zum Reichsarbeitsdienst und zu r Wehr - . AssMANN unter Au snutzung modernster EDV im Jahre 1963 ein e
mac ht einb erufen, gerie t als 18jähriger in br itische Kr iegsgefangen- . erste mehrgliedrige, in 3 Ert ragsniveau stu fen unt ergliederte Er tragssch aft un d ko nnte seine Schu lausbi ldu n g erst 1947 abschließen. A ls tafel für Fichtenbestände in Bayern konstruiert. Mit sein er Schrift
..D ie Ergebnisse stand orts ku ndl ieh ertragskund licher Fo rschun g als
Forsteleve lern te er dann u nt er Pro f. Dr. FRITl RIECKE das Fo rstamt
Bischofswald in Sachsen -Anhalt kenn en. Sein Studi um der ForstG rund lage zuverlässiger Ertragsschä tzu ngen auf gegebener Stand-
Allg. F orst - u. ]. -Ztg., 168.J g., 6-7
97
orteinheit" und einem Vortrag ..Möglichkeiten und Grenzen der
elektronisch en D atenverarbeitung in der Fo rstw issenschaft" habilitierte sich FRJEDRICH FRANZ im Jahre 1968 vor der Staats wi rtschaftlichen Fak ultät d er Ludwig-Maximilians-U niversit ät München. Zum
1. Januar 1973 wu rde er als Nachfolger von Prof. Dr. ASSMANN auf
den Mün chne r L ehrstu hl für Waldw achstum sku nde beru fen und hat te seitde m auch die Leitu ng des Ertragskundlichen Versu chswesens
in Bayern inn e. Di e Liste der Veröffentlichu ngen von FRIEDRICH
FRANZ umfaßt rund 100 Arbeiten. Bei all seinen wissenschaftlichen
Leistungen ist FRIEDRICH FRANZ wie nur wenige Porstwi ssenschaftler auch d en Belangen der for stlich en Pr axis eng verbunden geblieben. Als Leiter d es Ertr agsku ndl ichen Versuchsw esens in Bayern hat _.
er stets Impulse der Praxis aufgegriffen und in Versu che zu neuen
Behandlu ngsvarianren, Baumarte nmischungen u nd Bestan desstrukturen umges eu t. Mit derselben Kons equenz, mit der er mehr als 20
Jah re neue Forschungsideen entw ickelte u nd die Kontinui tät des
Bayerischen Er tragskundlichen Versuchswesens gewährleist ete, setzte er sich für Fö rderung des wissenschaftlichen Nachwuchses ein, so
daß er h eut e auf eine beachtli che Schar von Schülern bli cken kan n.
FRIEDRICH FRANZ hat während seiner über 20jährige n T ätigkeit am
Mün chner Lehrstuhl für Waldwachstumskunde 5 Ha bilitation en, 20
Promotionsarb eiten und, zusammen mit seinen Mitarbeiten, rund
100 DipJomar beiten geleitet. Die von ihm geprägte außerordentlich
freie und pr oduktive Arbeitsatmosphäre u nd seine gewinnend herzliche Art haben immer wieder junge Wissenschaftler angezogen, die
dort in einer akademischen Freiheit wir ken konnten, wie sie an
For schungsinstitu ten nur selten zu finden ist.
Anf ang 1994 wu rde FR.IED'RICH FM NZ im Alte r 66 Jahr en emeritiert. Leider hat ihn sein nicht immer guter Gesundheitszustand
daran gehindert , eine Reihe von Projekten weiter zu verfolgen, deren
Ausführu ng ihm nach seiner Emeritieru ng besonders am H erzen lag.
Dazu gehören unt er and erem d ie Neufassung der ..Waldertr agskun de" von ERNSTAssMANN u nd des ",F o rstlichen Versuchswesens"
von AUGUST GANGHOFER.
Ihm und seiner Frau gilt an dem runden G eburtsta g, den er sicher
im Kr eis seiner 4 Kinder und Enkel feiern wird, unsere herzliche
Gratulation. Seine akademischen Schü ler, ehemaligen Mitarb eiter und
Freunde wünsc hen ihm zu m Geburtstag vor allem eine Stärkung seiner Gesundheit, die es ihm erlauben möge, den Weg der Waldwachstumsforschung in Mü nchen noch rech t lange m ir kritischem Versta nd
zu begleiten.
H.PRETzsCH
Wo steht die Waldwachs tumsforsch u ng he u te ?
Denkmuster-Methoden-Feedback l )
Au s dem Lehrstuhl für Waldwachstumskund e der Universität Mün chen
(Mi t 1 Abbildung)
Von H. PRl:Tz.sCH
(Angenommen Fe bruar 1997)
SCH LAGWÖRTER - KEY WO RDS
Waldwach stumsforschung; Denkmuster; Sysremverstän dn is;
M ethoden; Um setzung.
Forest yi eld scien ce; thought pattems; system s thinking; methods;
[eed-back.
I. EINLEITUNG
Veränderungen der Wachsrumsbedingu'ngen, der Waldaufbauformen und des Int eresses am Wald forde rn die WaIdwachstumsForschung heut e zu neuen Denkmu stern, Untersuchun gsmethod en
und Informationstechniken heraus. Je nach biologischem Syste mverständnis, methodi schem Rü stzeug und vor handener Datenbasis
werden wald wachstumsku ndliche For schu ngseinrichtungen diesen
Herausforderungen mit Lö sun gsansätzen begegnen, die mehr oder
weni ger bio logisch, prakt isch umsetzbar und bestän dig sind.
Kon zent ri ert sich das Erke nntnisin teresse der Waldwachstumsfor schun g zu sehr auf bio logische Gesetzmaßigkeiten, so gehen
Anwen d ungsbezug und die aus der forstl ichen Pr axis kom mend en
Richtungsimpulse verloren. G reift die Waldwachsrumsforschung
d agegen ausschließli ch praxisnahe Fragen auf. so wird sie zu reiner
Zweckforsehung, d er biologische Denkmu ster fehlen, wie sie für d as
tiefere Verstehe n und Steuern von Waldökosystemen nöti g sind. Wo
also steh t die Waldw achstum sforschung heu te. wo im Spannu ngsfeld
zwischen Theorie und Pr axis? Die An twor t auf d iese Frage soll am
1) H errn P rofessor Dr. Dr, b.c. FRIEDRICH FRANZ zu m 70. G ebu rtst ag gewidmet .
98
Beispiel der Waldwachs rumsfofSchung in München entwickelt werden. Dort haben AUGUST GANGHOFER und FRANZ VON BAUR mit
Gründung und Ausbau des Versu chsflächennetzes sowie ERNSf
ASSMANN und FRIEDRICH FRANZ mit dem Übergang zu einer biologisch begründeten und biostatistisch modernisierten WaIdwachstumsforschung schon frü h die Basis für ein ausgewo genes Verhältnis
zwischen praktischer Au srich tu ng und theoretischer Fundierung
geschaffen. Die folgende Standort - und Persp ektiven bestimmung
baut dankb ar auf der wissenschaftlichen Leistung dieser und anderer
Forscherpe rsönlichkei ten auf.
2. DEN KMUSTER
Das tradiert e Denkmu ster der Waldwachstumsforschung orientiert
sich an einschichtigen Reinb eständen, geht von statischen Stando rtbedingungen aus und ist primä r an der H olzpr oduktion interessiert.
Der Erkenntnisweg der Waldwachstumsforschung ist von der Versuchsplanung, über die Messun g, Dat enorganisation, Modeliierung
bis hin zur Techni k der Wissensrüc kführu ng zu Ents cheidungsträgern auch heute noch von diesem D enkmuster geprägt. Diese
vereinfachende Auffassung vom Waldbestand als strukturarmes
geschlossenes Syst em mit der wichti gsten Variable H olzvolumen
erscheint heute aber als to tes G leis. Sie vermag kaum noch neue
Erk enntnisse zu erbringen und wird dem erweitert en Infonn ationsbedarf Forsrwir tschafrlicher und um weltp olitischer Entscheidungsträger nicht mehr gerecht.
Reaktione n un serer Wälder auf Nutzun g, Stoffeintr ag und Klimaänderung reichen von Wachstumsvet;besserun gen bis zu Zuwachsv erlusten und tiefgreifenden D estabilisierun gen. Sie unterstreichen den
A llg. F nrst- u .J.-Ztg., 168.J g., 6- 7
Charakter de r Wilder als offene Systeme, die mit ihrer Umge bung . wickl ung grun dlegend unt erscheiden, so läßt das den dynamischen
Stoffe, Energie und genetische Info rmationen austauschen. Eine Systemcharakter vo n Wäldern erkenn en. Waldbestände und Bäume
entwickeln sich nicht - wie beispielsweise in den Ert ragstafeln unterQuantifi zierung der zu erw art enden ökol ogischen und sozio ökonomischen Kons equenze n von Störeinflüssen und die Entwi cklung stellt - , allein in A bhängigkeit von der Zeit, sond ern sind in hohem
gegensteuernder Maßnahmen, wie sie forstwirtschaftliehe und Maße vo n Ereignissen in zurückliegenden En twicklun gsphasen
umwel tpolitische Entscheidungsträger heute von der Forstwi ssen - determiniert . So kann beispielsweise die zu erwartende Entw icklu ng
schaft erwarten, ist unte r vereinfachender Annahme kon stanter unterständiger Bäume, die vielfach eine Brücke zu dauerwaldartigen
Bestockungen darstellen, nur unt er Berücksichtigung der individuel Wuchsbedingungen nicht mehr möglich.
len Geschichte korrekt eingeschätzt werd en.
Die Ursachenana lyse der großregional ausgeprägten Wachstum sIhre Ausstattung mit einem Geflecht von Rückkopplungskreisen
veränderungen hat Einzelerkennt nisse auf verschiedenen Auflö macht Waldbeständ e zu kybernetischen Systemen. Eindruc ksvolles
sungse benen erbracht, deren skalenübe rgreifende Integration durc h
eine zw eite Eigenschaft von Wäld ern mö glich wird: Waldök osysteme Beispiel für den stabilisierenden Effekt von Rückk opplungskreisen
sind hierarch ische System e. Die sie treibenden Prozesse (Evolutio n, ist der Plenterwald, in dem große Teile des Bestandesraums mit assiSukzession. System erneue ru ng. Bestandesenrwicklung, Stoffkr eis- milierender Biomasse besetzt sind, so daß auch stärkere Störu ngen
lauf, Bild ung vo n Organen, Assimilation und Sroffaufnahm e} laufen der Bestandesstru ktur kaum Zuwach seinbußen verursachen. Denn
au f äuß erst unterschie dlichen Zeit- und Raumskalen. Die Prozesse auf eine Verminderung der Bestandesdichte können die verbleibenauf den verschi edenen Ebenen sind nicht unabhängig vonein ander, den Bäume mit steigenden Zuw ächsen reagieren. Eine solche
sondern korrespo ndieren miteinander über Regelkreise, Signale und
zuwachsstabilisierende .Rückkopplung ist in einschichtigen BestänO rdnung sparameter (ULRICH, 1993).
den nur in viel geringerem Maße gegeben (AssMANN un d
Bei der wissenschaftlichen Behandlun g von Mischbeständen wer. de n wei tere Systemeigenschaften essentiell. die bei der An alyse und
Nachbild ung von Reinbeständen weitgehend ausgeblende t wurden.
Ko nnte die Entw icklung von Reinbeständ en die Raums truktur noch
vernach lässigen und über Bestandesmitt elwert e und Bestandessumm enwe rt e beschri eben werden, so würde ein solches Vorgehen in
Mischbe ständen eine zentr ale Systemeigenschafr außer acht lassen.
Eine Eigenschaft von Wäldern, di e nach der Umwand lung von stru kturarmen Beständen verstärkt in den Vordergrun d tritt, ist ihr e
Str uk tur-Determ inierung. Die Bestande sstruktur stellt die Wuch sbedingungen von EinzeIb aum und Bestand ein, die Wuchsbedingungen
de terminieren denZuwa chs, und der Zuwachs äuße rt sich wiederum
in Stru kturverä nderungen von Baum und Bestand (Abb. I). Im
Extremfall hält die Bestandesstruktur Bäume über Jahrzehnte im
Unterstand und wird so zur wichtigsten dynamikp rägenden Einflu ßgrö ße.
Wenn in mehrschich tigen Beständen Bäume gleichen Alters aufgru nd ihrer Geschichte unterschi edliche Höhe n und Höhenzuwächse erbringe n oder sich höhengleiche Bäume in ihrer weiter en Eilt-
:"'01
-,
(
-- --,
Bestandesstruktur
t
Be stand
I
\~
IG=-I
So...
Quantifiz ierte
Wirkung en und
LeisllJngen
Abb.1
Vereinfachtes Systemdiagramm des Wuchsmodells SILVA
mit den Eben en Bestan d und Baum, den externen Variabl en zu
Struktureingriff und Standort un d der Rückkopplungsschleife
Bestandesstruktu r -) Zuwachs -) Baumzustan d -e
Bestande sstruktur
Simplified system di agram of th e growth model SILVA 2.0
with th e levels stand and tr ee, th e external variables describin g
strucrural mo riification and sice conditions and th e Feed-back
loop stan d structu re -) growth ~ tree dimension ~
stan d strucrure
Allg. Forst- u. J.-Z,g., 168.J g., 6-7
F RANZ, 1963 ).
Die Zunahme der Belastun g von Waldbeständen, der Wandel im
Waldaufbau und in der Waldbehandlung sowie die Veränderun g der
Nu tzungsinteressen führen zu einer Erweit erung des Information sbedarfe s forstw irtschaftlicher und umweltpolitischer Ents cheidungsträ ger. Neben Baum- und Bestande sattributen wie Massenleistung,
Sortenleisrun g, Ho lzq ualität und Wertleisrung interessieren heu teStrukrurp arameter; die vor allem den Erholungs - und Schutzwe rt des
Waldes bestimmen und Indikatorgr ößen, die die Risiko belastu ng
bzw. ökologische Stabilität indizieren (BEESE, 1996). Die Waldwachstumsforschung muß auf eine solche Erweiterung des Informatio nsb edarfes mit der Erweiterung ihrer Variablenliste bei der Erfassung, Abbil dung und Mod eliierung des Wa1dwachstums reagieren.
Wa1dbestände werden damit zu Systemen, von denen uns msltileriterielle Zu stands- und Ausgabegrößen interessieren.
J. METHODEN
Welche Kon sequenz en hat dieser Üb ergang zu einer wirklichkeitsnäheren Systemvorstellung für die Meth oden der Erken ntnisgewinnung und für das Feedback zwischen Wissenschaft und Praxis?
Klassische Methode zur Untersuchung der W"ukung von z.B. Du rchForstung; Düngung oder Astung ist das Experiment. Im Experiment
wird versuch t, alle auf ein Versuchsfeld einwirkenden Faktoren bis
auf die zu un tersuchende n kon stant zu halten. Die zu untersuchenden Faktoren werden dann in definierter Weise verändert undIn
ihrem Effekt auf die Entwicklung von Bäumen oder Beständen
geprü ft. Gerad e die Faktoren Kohlendi oxidk onzen trati on, Temperatur oder Nie derschlag, O zon oder Stickoxide. die uns dur ch ihr e
Einwi rkung den offenen Systemchara kter von Wäldern erst so recht
vor Augen geführt haben, sind im Freiland aber nur mit großem Aufwand einstellbar und deshalb experimentell schwer zugänglich. Werden solche Experim ente dann im Fr eiland nur punktuell oder in
Phyt ot ronen unter künstl ichen Bedingungen ausgeführt, so sind ihre
Ergeb nisse kaum auf di e Fläche übertragbar.
Tragfähige Alt ernative zum Experiment ist in solchen Fällen das
korrelative Erschließen der Beziehungen zwischen Standortf aktoren
und Waldwachstum aus Streuversuchen und Längsschnittdaten. Ein
N etz langfristiger Versuchsflächen, das ein breites Spektrum von
Standorten abdeckt, langfristi g unter definierte r Behandl ung gehalten
wird und ebenso langfristig multikriterielle Reaktionsgrößen auf die
definierten Einflußnahmen aufzeichnet, bietet der WaIdwac hstums forsch ung eine solide Dat enbasis für eine kor relations- und regressionsanalytische Analys e der Wachstumsreaktionen auf Veränderungen der Waldb ehandlu ng und Wuchsbedingu ngen. D er von KAHN
(1994) entwick elte Ans atz zur Schätz ung der H öh en entwicklun g in
Abhängigkeit von Standortfakto ren bildet ein gutes Beispiel für das
99
korreIationsanalytische Ers chließen und regressionsanaly tische
Quantifizieren von Ursache-Wirkungs-Zusamm enh ängen aus zeitlich u nd räumlich breit gestreu ten Freilanddaten. Im Un terschied zu
Experim en ten erb ringen Korrelationsanalysen aber lediglich H ypo th esen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen, die es biologisch zu
untermauern und zu prü fen gilt. Werden solche korr elativen Befunde
in Wuc hsmo d elle umgesetzt, so machen sie beisp ielsweise Prognosen
zu den Klim afol gen möglich, die gegenüber den en mit bonom-upModellen d en Von eil einer gesicherte n Datenb asis haben.
Indem die Waldwachs tumsforschung Systemerneuerung. Bestandesentwicklung u nd Bildung von Organen mesoskalig über Dirn en sionsgr ößen wie Du rchmesser, Höhe, Kronenansatz h öhe, und Standortvariablen wi e N iederschlag im Jahr und in der Vegetationsperiod e,
j ahres mittelremperarur; Sonnenscheindauer usw. erfaßt, steht sie vermitt eln d zw ische n mikro - und makroskaliger Annäheru ng an das
Waldw achstu m. Sie versorgt höher auflösende U ntersuchungsansatze
mit Basisda ten zu r Parametri sierung von Mode llen und Validierung
von Hypothesen und geringer auflösende Ansätze mit Rüs tze ug zur
Erklärung der Pro zesse. Erkl ärung bedeutet auf jeder hierarchischen
Eb ene letz ten dend es nur Rü ckführung auf eine Ebene mit höherer
Au flösun g. Die Wuklichkeit wir d bei abnehmen der Ebene zw ar mit
höherer Auflö sung. aber nich t zwangsläufig mit größerer Treffgen auigkeit im Gesamtverhalten des Systems approximiert ( L AND SBERG,
1986).
Ihre solid e Ausstattung mit stand örtlich und zeitlich breit gestr euten hoch aggregierten Daten und ihre Praxisori entierung prädestinieren die Waldwachstumsforschung bei der Erfa ssung, O rganisation
und Modellierun g für einen ..top -down-Ansatz". Ausgangspunkt ist
eine Mo dellvors t ellung vom Wald bestand, die zunäc hst nur die w ich tigsten Tri eb kräfte einbezieht und nah an Eingabe- und Ausgabegrößen bleibt, mit fortschreitendem Wissen in der Beschr eibung aber
hiera rchisc h n iedrigere Eben en mit einbezieht und damit prozeßnäher wird. So wird das von KAHN (1994) entwi ckelte StandortLeistungsmode ll gegenwärtig um ein Wasserhausha lts- und Strahlun gsmod ell erweitert (M ESCH EDERU, 1996).
D er G rad de r Stru ktu r-De terminiertheit der Waldentwicklung
nim mt mit d er Struk tu rvielfalt zu, so daß die Struktur in den
Wäldern von mo rgen mehr und mehr zur dyn amikprägenden Größe
wird . Entsprechend wichtig werd en Method en zur quantita tiven
Beh andlun g d er B esta~desstruktur. Bei der Erfassun g läuft dies auf
eine veneinerte Aufn ahme der Raumstruktur von Bestand , Biogruppe und Einzelba um hin aus. Auf langfristigen Versuchsfläch en und
per manenten Inventurflächen sollten die Vermes sun g der Baump ositionen und Baumarchitektur un ter Einbeziehung der Verjü n gung
weiter int ens iviert werden. Methodisches Rüstzeug zur quantitativen
Beschreibung von Struktur liefern Indizes für die Bestand esstruktur
ins gesamt und die Konkurrenz von Einzelbäumen. Solche Indizes
verdich ten geometrische Strukturinfo rmationen zu bio logisch int erpr etie rb aren rechenfähigen Maßzahlen. Indiz es für die Bestandesstrukrur, wi e sie u . a. CLARK und EVANS, Cox, PIELO U en rwickeh
h ab en, quantifizieren die stru ktu relle Vielfalt und kö nn en so zur Einwertung der Schu tz - und Erholungsleistung gegebener Bestandesa ufbau formen beitragen. Für die modellh afte N achbi ldung der Bestandesstrukrur h aben sich positionsabhängige Einz elbaununodelle
besond ers b ew ährt, weil sie die Stru ktu r-Determiniei-theit von Wald beständen im Modell konsequent umsetzen. Sie zerlegen den Bestand
in sein Mosaik von Einzelbäumen und bilden ihn als räumlich- zeitlich es System nac h (PRETZSC H, 1996). Zur Erklärung und Pro gnose
des Zuwachses von Einzelbäu men werden dabei Konkurr en zindizes
eingesetzt (BACHMANN, 1996).
Durch de n Ü be rgang zu stru kturreichen und naturv erjüngten
Bes tänden wird auß erdem die Entw icklungsgeschichte der Ein zelbäume in größ erer Bandbreite variieren, so daß d er dyn amische
Systemchar ak ter von Waldbeständen stärker in den Vordergru nd
tritt . Ein tieferes Verstehen und wirklichkeitsnäheres Prognostizieren
100
wird deshalb verstärkt die genetisch en Anlagen, die Entwicklu ngsgeschichte und das von diesen Faktoren geprägte äußer e Erscheinun gsbild von Baum und Bestand b erücks ichtigen müssen. D ie bisher eher qual ita tive Beschr eibun g dieser F aktor en u nd ihre r Wirkung
auf das Wachstum muß durch quantitative M ethoden ers etzt werden.
G enetische Inventuren auf verschiedenartig stru ktu rierte n Versuchsflächen nach d en Vorschlägen vo n SCHOLZ (1993) u nd die Verknüpfun g von generisch em und dendrometri schem M uster ebnen den Weg
für eine Nurzbarmac hung genetische r Information en bei Systemanalyse und P rognose. Im Vergleich zu diesen inn er en Anla gen und
ihren Konsequen zen sind die äu ßeren Faktoren der Baum - u nd
Bestandesgeschichte und ihr e Wir ku ngen leich ter zu gän glich. So sind
beispielsweise Bodenzustands- und Klima en tw icklu ng großregio nal
do kumenti ert und du rch Transfertunktionen auf gegebene Waldstandorte übert ragbar. Die Wuc hskonstell ation von Ein zdbäumen ist
entw eder du rch wiederholt e Erfassung ihr er räumlichen Umgebungsstrukcur bekann t od er über retrospektive Analyse n aus J ahrringm ustern oder Kro nenmorp ho logie rekonstruierbar. Mit de r
Quanrifizierung solcher geschichtli cher Faktoren u nd der Analyse
ihrer Wukung auf Baum und Bestand reagiert d ie WaIdwachstumsfor schung auf den dy namischen System chara kte r vo n Waldbes tän den.
Zum Verstän dnis und zur Nachb ildung der Rückkopplungsschleifen, die Waldbestände zu kyb ernetischen Systemen machen, kann die
Waldwachscumsfo rschung wirkungsvolle Beit räge leisten. Di e lan gfristi gen Zeitreihen aus periodischen Zustandsaufnahmen von Altbestand und Verjü ngung und die in demselben Ze itta kt aufg ezeichneten
Triebkräfte wie Tempe ratur; N iederschlag, Durchforstungsein griff
Düngung, Astu ng usw. bilden ein bestens geeign etes Zahlenm aterial
für eine systemanalytische Auswertung und Nutzu ng. Auch für
fachübergreifende Ökosysreman alysen, bei de nen Baum- un d
Bestan desw achstum in h oher räumlicher und zeitlicher Aufl ösung
erfaßt und mod elliert werden, gew innen Zeitreihen vo n Dauerversuchsflächen einen unschätzbaren Wert für die M od ellp arametrisie- :
m ng und Validierung. D enn die Kom bin ation aus lan gfristigen Zeitreihen zu Bestand esstrukrur, Einzelbaumdynamik und Triebkräften,
die gegebenenfalls über Transferfunkt ion en auf Bestand und Baum
zu übertragen sind, eignen sich für alle Stufen einer systemanaly tischen Behandlung: Für die Entwicklung von Modellvorstellungen,
die Aufs tellung und Paramerris ierung der d arin enthaltenen D iffere n tialgleichungen, die Validierung sowie Optimieru ng von Struktu r
und Param etern des Mode lls und die permanen te Aktualisierung des
Modells als Prognose- und Forschungswerkz eug . I m G egens atz zu
Modellansätz en wie beispiel sw eise den Ertragstafe ln, die k eine Rückkop plungsschleifen en thalten, kön nen k ybernetische Modelle
Systemreaktionen auf verschie denartige Störungen quantifizieren.
Diese Eigenschaft kyberneti scher Modelle ist anges ichts der zuneh menden Belastung unserer Waldbeständ e un d den darau s entsteh enden Fragen nach Enrw icklungstrends , Stab ilitä t od er gegensteuern den Maßnahmen heut e unverzi ehtbar. Dank. seine r Au sstattun g mit
dem in Abbildung 1 beispielhaft h ervorge ho benen Rückkop plungskreis bildet der Simulato r SILVA fü r ein breites Spektrum
verschiedena rtiger Störungen der Bestandesstrukrur, wi e sie z. B.
Durchfo rstung, Verjüngungshieb. Srurrnwu rf, Windbruch darstellen,
die Rückwirkungen auf Zuwachs und Struktur in Folgeperioden ab.
4. FEE DBAC K
De r Wand el im D enkmuster läu ft also hin aus auf eine Auffassun g
vom Wald als hierar chisches, offenes, d ynamisches System, das räumlichen C harakter hat, durch ein Netz von Rückkopplu ngskreisen mit
Anpassungsfähigkeit ausgestattet ist und an dem u ns ein ganz.er Vektor von Zustands- un d Outputvariablen interessier t. Einerseits rü ckt
die Waldwachstumsfor schu ng mit diesem Wan del im Denkmuster
Nachbar disziplinen wie der theoretischen Ökolo gie, Biolo gie u nd
Systemanalyse näher, de ren Theorien und metho dische G rundlagen
A llg. Forst- u.].-Ztg., 168.Jg., 6-7
uns ein besseres Verständnis von Waldö kosystemen ermöglichen.
Andererseits wird mit größerer Wirklichkeitsnäh e und dem
Abrücken von Vereinfachung en bei der Erfassung und modellh aften
Nachbildun g von Waldbescänden der Wissenstran sfer zwischen
Forstwissenschaft und Pr axis erschwert. Ein Ko mpendium vo n
Er tragstafeln oder norm ativ festgelegte Behandlungsprogra mme werden heute dem gewandelten Systemverständnis und Informationsbeda rf forstw irtschaftlicher und umwel tpo litischer Entscheidungsträger
nicht mehr gerecht. Vielmehr erscheint angesichrs der komplexeren
Auffassung vom System Wald. des gewachsenen Kenntnisstandes
und gestiegenen Information sbedarfes eine rasche und am Nutzer
orientierte Rückführung quantitativer Inform ationen zum En tscheidungstr äger nur mehr über durch Comput er gestützt Wuchsmodelle
möglich zu sein. Diese sollten sich in ihren Eingangs- und Ausgangsgrößen an der Inforrnationsausstatrung bzw. dem Informationsbedarf
der Praxis orientieren. dabei aber so viel Systemverständnis wie
möglich impl izieren.
dur ch eine profession elle Programmob erflache. zwe~korientierte
graphische und nume rische Aufb ereitung der errragskundlichen,
öko no mischen und ö kologischen Ergebnisgrößen und größ tmögliche
Flexibilität und Unterstützung bei der Vorgabe von Start und Steuer größen gewährleistet wer den kann. An 3. Stelle steht die Erweiterung
des Au ssagespek trums um Informationen zu Risiko, Hol zqualität
und Verjün gun g. D ie Einbi ndung des Modells in ein geographisches
Inform atio nssystem verspricht wertvolle betriebswirtschaftliche und
ökologische Planungsgru ndlagen auf Betriebsebene.
5. SCHLUSS
Statische und normative Ansätze der Mod elIierung und Steuerung
vo n Waldbe ständen schöpfen den Kenntnisstand über Waldö kosysteme nicht annähernd aus und bleiben hinter dem Infor mationsbedarf
und den Wuchsbedingu ngen weit zurück. N ur Gesetzmaßigkeiten
und ausgereifte theoretische G rundlagen gewährleisten eine beständige Basis für das Verständni s und die Pro gnose des Waldwach srums
(FRANZ, 1987). Das Forschungsint eresse richtet sich deshalb auf die
Erschließung vo n U rsachen-Wirkungs-Beziehungen zwischen Triebkräften und Wachstum, auf neue Method en der Erfassung und Organisation und ein veränderte s Systemverständnis bei der Verdichtu ng
von Informationen. Forstwi rtsch aftliche und umweltpolitische Entscheidungsträger können nicht auf eine abschließende mechanistisch e
Erklärung des Waldö kosyslems warten; zumal eine erschöp fende
mechanistische Klärung nie möglich sein wird. D enn Erklärung
bedeutet letztlich imme r nur Rückführung auf eine höh ere Auflösungsebene, und hier gibt es keine Begrenzu ng (VO N BERTALANFFY.
1951). Die fors tliche Praxis muß vielmehr kont inu ierlich weiter
arbeiten und sollte hierbei bestmöglich mit quantitativen Informationen über Waldzustand und Walddynamik versorgt werden. Ausgangspunkt ist ein Prognose- und Erklärungsmodell für das Wald wachsrum, das nach dem ..top-down-Prinzip" zunächst nu r di e
wichtigsten Triebkräfte und Systemeigenschaften einbezieht, nah an
praxisrelevante n Eingabe- und Au sgabegrößen bleibt, aber mit
forts chreiten dem Wissen in der Beschr eibun g prozeßnaher wi rd. Di e
der WaIdw achsrums fo rschung in ihrer Mittlertu nk tion zwischen
Wissenschaft und Praxis gestellte Aufgabe der Wissensbündelung
und -rückführu ng zu den Entscheidungsträgem ist gegenw ärtig am
ehesten auf mesoskaligern Erkläru ngsniveau möglich da die D atenbasis für höh er auflösend e Erklärungs- und Prognosemodelle noch
erhebliche Lücken aufweist. :
Mit dem bereits mehrfach vorgestellten Einzelbaumsimulator
SILVA können verschiedene Behandlungsprogramme, Waldaufbauform en und. Störeinflüsse in ihren enrags kundlichen, berriebsw irtschaftlichen und ökologischen Ko nsequenzen analysiert und
bewertet werden (PRETzsCH. 1996; PRETlSCH und KAHN. 1996). Das
stark vereinfachte Flußdiagr amm in Abbi ldung 1 zeigt, daß das
Modell schon in seiner Gro bstruktu r vo n einem erweiterten Systemverständnis in folgenden Pun kten ausgeht: Als externe Variablen
steu ern Behan dlung, Risiko- und Standortfakto ren den Baumzuw achs un d die Bestandesstru krur, D as Modell wird damit offen für
die Abbildung der Wachstum sreaktionen auf Managemem - und
Störeinflüsse. Der hierarchischen Organisation von WaIdökosystemen trägt das Modell Rechnung. indem das Bestandeswachstum auf
der Basis der Einzelbäume und das Einzelbaumwachsru m wiederu m
u. a. von der Kronen- un d Srammorphologie determiniert wird .
Durch Einb ind ung des Modell s in ein geographisches Informationssys tem wird die Mod ellierung ganzer Betriebsklassen oder Forstbetriebe möglich, eine feinere Na chbildung der Stamm- und
Kro nenentwicklung erbringt u. a. Au ssagen zur H olzqualität. Die
Verbind ungsstellen zu Ebenen mit höh erer und geringerer Auflösung
sind vo rgezeichnet. D em raumliehen und . dynamisch en Systemcharakte r wird SlLVA gerecht. ind em es in 5-Jabres-Schrinen die
räumliche Bestandesstruktur mode lliert, aus dieser für jeden Baum
seine individu elle Wuchskonstellation abgreift und den Baumzuwachs in Abhängigkeit von der Wuchskonstellation und der Aus gangsdimension des Baumes steuert. In der Dimension des Baumes
zu Period enbeginn sind jeweils die Resultate seiner geschichtlichen 6. ZUSAMMENFASSUNG
Entwicklun g gespeichert. Die Rückkopplungsschleife BestandesDie Verände ru ng der Wuch sbedingungen durch Nutzung, Sto ffsrrukrur > Zuwachs- > Baumzu stand -> Bestandesstruktur bildet gewis- eintrag und Klimaänd erung, der Ü bergang zu Mischbeständen und
sermaß en das Rückgrat des Modells und prägt neben anderen impli- das erweiterte N utz ungsinteresse am Wald forder n die WaIdwachsziert en Rückkopplungen seinen kyb ernetischen Sysremcharak rer; tumsforschun g zu eine m Paradigmenwechsel heraus . Dieser läuft
Ge wollte Ein griffe in di e Struktur durch Läuterung, Du rchforstung hinaus auf eine Auffassung vom Wald als hierarchisches. offenes
oder Verjüngung oder ungewo llte du rch Sturm, Wmd oder Alters- dynamisches Syst em. das räu mlichen Charakter hat, d urch ein N etz
rod, lassen sich in ihren Konsequenzen für die Bestandesdynamik von Regelkr eisen mit Anpassung sfähigkeit ausgestat tet ist und an
nach bilden. Die schrittweise Modellierung des Wachstu ms aller Ein- dem uns ein ganz er Vektor von Zustands- und Outp ut-Variablen
zelb äume über Differentialgleichungssysteme ermöglicht es, die auf interessiert . Er st durch ko nsequente Ü bernahme einer solchen ko mden H olzertr ag ausgerichteten Ergebnisgröß en H öhe. Brusthoh en- plexeren Systemvorstellung vermag die Waldwachstumsforschung
durchmesser; Stammzahl usw. um Informationen zur Sortiments - forstwirtsc haftliche und umweltpolitische En tscheidungstr äger wieund Holzerl ösenrwicklung, Bestande sstrukrur; Bestand esstabilität der mit beständigen qu antitativen Information en über WaIdzustand,
und D iversität zu erw eitern. Die Abwägung zwischen ertragskund - H andlun gs- und Ent wicklungsaltern ativen zu versorgen. Voraussetliehen, sozioö konomischen und ökologischen Wirku ngen und Lei- zung ist eine Umsetzu ng dieser Systemvorstellung auf allen Stufen
stu ngen von Waldbeständ en wird damit auf eine quantita tive Grund- der Waldwa chstum sforsc hu ng. vom Versuchsdesign üb er die Meslage gestellt.
sung bis zum Mod ell. Au ch das Feedback vo n Informa tion zw ischen
D ie begonn ene Einführu ng des Wuchsmodells SILVA in For- Wissenschaft und Praxis wird künfti g nicht mehr über ein Kompenschung, Lehre und Praxis erb ringt ein zunehmend klareres Bild von dium von Ertragstafeln möglich sein. Entscheidungsträger müssen
den Anforde rungen der Nutzen An 1. Stelle steht eine möglichst mit einfach zu bedienenden Co mputermodellen ausgestattet werden,
breite datenmäßige Ab sicherung des Mod ells und Mög lichkeit einer in denen der aktu elle Wissensstand zum Waldwachstum verd ichtet
Reparamerrisierung für vorgegebene Wuchsbedingungen, Kosten - ist. Am Pr ototyp eines solchen Wuchsmodells werden beispielhaft
und Preisspiegel. An 2. Stelle steht die Benu rzerfreundlichk eir, die Kon zeption und Einsatzmöglichk eiten einer neuen Generation von
Allg. Forst- u.J.-Ztg., 168.Jg ., 6-7
101
Infor matio nssystemen skizziert. Ausgangspunkt ist eine M od ellvorstellung vo m Waldbestand, d ie zunächst nur d ie wichtigsten Trieb krä fte einb ezieht und nah an praxi srelevanten Eingabe- und Au sgahegrö ßen bleib t, mit for tschreitendem Wissen in der Beschreibu ng
aber p rozeßnäh er wird .
systeme co mple xe qu e la recherch e sur la croissance des fore ts sera en
mesu re d'apporter a nou veau aux decideurs dans les domeines de
l'e conomie lorestiere et d e Ia p olitique de I'environnement, des infor matio ns quantitatives inan aqu ables sur l'erat des forers et les alternatives envisage ables pour Ie traitemen t et le developpement. On doit
supposer u n transfert de cette p resenration systematique a tous les
nivea ux de la recherche sur la croissance des for sts, du ..design» du
7. Summary
dispo sitif experimental au mode le, en p assaut par les rnesures. Par
Tid e of rhe paper: Fcreu yield science - iss p resent stand. Thougbt
ailleurs le feedb ack d es inform arions entre la science er la pratiqu e
patterns, rnetbods, feed-back.
ne sera plus p ossible a I'avenir par le simp le compendium qu e
con st ituent les tabl es de production. Les decideurs doi vent disposer
A cha nge in th ought-p an em s in forest yield research is called for
as a consequ ence of forest urilization's adverse effects o n growth" de modeles su r ordinateurs faciles a uriliser, qui cond ensent I' etat
conditio ns, po lluti on and climate change combined with the gradu al actue l de nos con naissances sur la croissance des for ers. Comme
transition to mixed srands and growing inter est in making mor e prototype d' un tel modele d e croissance, on a esqu isse, a titr e
varied u se of forests. A new concep t of the forest is required as a d' exemple, quelles pou rraient etre la conc ep rion er les po ssibilites
h ierarch ic, op en dynamic and sp atially orienred sy stem, endowed d' extension d 'un e nou velle generation de systemes cl'info rmation. Le
with a nerwork of adaprable, automaric control sys tems. This point de depart est la presentation d 'un modele de peupl emen t
involves an entire vector of in teresting variables on the state of ehe for est ier qui, initial emem, n 'integre que les elements essentiels de Ja
Ior est and its outpur. O nly co nsistent adherence ( 0 this mor e croissance et res te proehe d es entrees et sorties coura mme nt admises
complex sy stems concep t will PUt forest yield researchers in a dans 1a pratiq ue, mais dont la descrip tion est faire suivant une
position tO go o n providin g foresters and environmen talisrs w ith a meth od e plus proehe des co nnaissanc es scientifiques qui progressent
rou jou rs.
J. M .
steady srream of quantitativ e information on the stat e of Forests and
viable alternatives for concerte d actio n and developrn en r. It requires
9. Lite ratu r
that this concept be appl ied to all stages in forest yield research, Irom
ASSMANN,
E. und FRANZ, F.: Vorläufige Pichreo-Erm gseefel für Bayern.
test series plann in g to rneasuring an d modellin g. Also, data feedba ck
Institut für Ertrags kunde der Forsrl. Forschungsanst. München. 104 S., 1963
berween scien tific research and practical applicarion will no lo nger be
BACHMANN. M.: Indizes zur Erfassung der Konkurrenz im Bergmiscbwald feasible merely on the basis of y ield tables. Deci sion makers need tc
Eine Methodenstudie. Bericht von der Jahrestagung der Sektion Ertra gsbe fumishe d w irh simple computer models thar are a co ncise refleckunde im DVF FA in N eresheim. S. 249-265, 1996
rion of all that is cu rrently known in forest yield seien ce. The concep t B EESE, F. 0 .: Indikatoren für eine multifunktionelle Waldnutzung. Forstw.
Cb l. 115, 65- 79, 1996
for and potent ial applications of a new generation of information
BERTALANFFY, L. VON: Theoretische Biologie. II. Band. Stoffwechsel, Wachs~
systems are ou tlined using the examp le of a pro to type of this kind of
turn. VerlagA. Francke AG. 418 S., 1951
growth model. Ir goes back to a model concept of forest stands FRANZ. F.: Zum Aufbau eines neuzeitlichen InformationssYStems für die
Forstwirtschaft. Forstarchiv 58, (4),13 1- 137. 1987
involving. for ehe presenr, ooly the most import ant driv ing vari ables
and adherin g clo sely to input and output p ar ameters as obtained KAHN, M.: Modellierung der H öhenentwicklung ausgewähJter Baumarten in
Abhängigkeit vom Standort . Forsu. Forschungsber. München, Nt. 141,
from forestr y p ractice. In time and with p rogressive experti se in
22 1 S., 1994
describing the sta te of fore srs it will. however. becom e bett er ada pted
LANDSBERG , J. J.: Physiologieal Ecology of Forest Producuo n. Academic
Press. 198 S., 1986
to acrual biol ogical proce sses in forest growth.
M.: Einfluß räumlicher Bestandesstruktu ten auf di~ Strahlungsverhälmisse in Fichten-Buchen-Mischbeständen. Bericht von der Jahrestagung der Sektion Ertragskunde im DVFFA in N eresheim. S. 293- 305,
M ESCHW ERU,
8. Resume
Titre de l'arti cle: 0 14 en est aujourd'hui la recherche sur la crois-
sancedesforets? Schema de reflexion, mirhodes, f eedback.
La modifica tio n d es conditions de croissance p ar suite de I'utilisation de la forct, de l'influence de certaines sub stances et des chan gements climat iques, ainsi que du passage aux peuplements melanges et
de I'interet croissan t po rtes aux productioris' de la fo ret, ob ligen t la
recherc he sur la cro issanee des farers a revoir totalement ses modeIes
et paradigmes. C ela decoule de ce qu 'on con.;oit Ja foret comme un
systeme dynamique Duvert , hierarchise, ayanr un carac cere sp atial;
celui-ci est po urvu d'u n reseau de ..boud es d 'asservissemenc. d on t
fiOUS interesse un vecteur en rier des variables relatives a la siruation et
a l'output. C e n 'est qu'en accordant un e ca mpiere att enti on a un tel
102
1997
PRFr2scH, H .: Struk turvielfalt als Ergebnis wald bauIichen Handels. AFJZ J67
(11), 21J-221. 1996
PRErzscH, H. und KA HN, M .: Modelling growth of Bavarian mixed stands in a
changing environment. IUFRO XX World Congr ess TampetelF inland.
Congress Report, Volume 11, 234-248, 1995
P RETZSCH. H . und KA HN, M.: Wuchsmodelle für die UnterstÜtzung der Wut schaftsplanung im Forstbetrieb. Anwendungsbeispiel: Variamenstudie Fichtenreinbestand versus FichtenlBuchen-Mischbestand. AFZ 51 (25).
1414-1419,1996
SCHOLZ, E : Anforderun gen an die forsdiche Forschung aufgrund der prognosuz ien en Klimaänderung. AFZ 48 (12), 592-595, 1993
ULRI CH, B.: Prozeßhierarchie in Waldökosystemen. Ein integrierender
ökosystemtheoretischer Ansatz. Biologie in unserer Zeit 2J (5), 322- 329,
1993
A llg. Fo rst - u.].-Ztg., 168.J g., 6- 7
Strukturentwicklung ein es Buchen-Fichten-Mischbestandes
Aus dem Institu t für F orsteinrichtung und Ertragskunde der Universität Göttingen
(M it 1 A bbildung und 2 Tabellen)
Von K. VON GADOWI)
(Angenommen Februar 1997)
T ab. 1
SC HLAGWÖ RTER - KEY WORDS
Bestandesst ruktur; Diff erenzierung; Du rcbmiscbung; Dichte;
D urchfo rstung.
Forest stru ctu re; dzfferentiation; mingling; density.
1. EIN LE IT UNG
Di e Entwicklung eines Walde s, der for stlicher Bewirtsc haftung
unterliegt , wird durc h die periodischen waldbauliehen Eingriffe,
durch ungeplent e Störungen und durch das zwischen den Eingriffen
sta ttfindende Wachstum der Bäume bestimmt. Eine realistische
Entwickl ungsprognose muß diese unterschiedlichen Zu standsver änd erungen und Prozes se beschreib en. Sie kann sich ni cht nur auf das
u n gestö rt e Wachstum beschränken. D iese Feststellung trifft
um so m ehr zu , je un gleichf örmiger der Best and esaufb au und je vielf ältiger die fo rs tlichen Eing riffe sin d, de~ eine Voraussetzun g fü r di e
wirksame Pl anung und Kontrolle for stbetrieblicher Ma ßnahme n ist
di e verbesserte Beschreibung des Waldzustandes un d das Sam meln
von Erfahrungen darüber, wie di e Dichte-, Struktu r- und Werrverhaltn isse in d en unters chie dlich sten Beständ en durch forstliche Eingr iffe ve rä n dert werden . D iese Kenntnisse liegen bisher kaum vor,
und deshalb steh t die Forstwis senschaft ziemlich unvorbereit et einer
gr o ßflächi gen Umgesta ltung der Waldbau prexis gegenübe r.
Beso ndere Bed eutung fü r die Beschr eibu ng vo n Mischb estind en
u n d der en Z ustan dweränderu ng h at die rä umliche Stru k tur. Wie die
R aumstruktur eines M ischbestandes fü r die Forstpraxis vers tändli ch
und für di e M odellierung ausreichend genau beschrie ben we rden
kann, soll mit H ilfe von Aufnahme daten der Parzelle t der BuchenFi chten Mischbestan ds-Versuch sfläche Zwie sel 1t 1 auf gezeigt
werden (Ta b . I )').
Die Parz elle t de r Versuchsfläche Zwiesel 111, im Forstamt
Z w iesel im Wuchs gebi et Bay eriscber W,::ld gelegen , hat eine
Fl äch ena usd ehnung vo n 60 m x 60 m . Sie wurde 1954 von A SSMANN
und MAGIN angelegt und vo n KENNEl (1964) erstmals ausgewert et.
F'RANZ (1986) stellte die Ver su chsergebnisse nach etwa 30jähr iger
Beo bach tu ngszeit zusam men. Auch die letzt e wisse nschaftliche
Auswertung du rch P RETZSCH (1992) erbrach te zahl reich e neue
E r kenntnisse und w icht ige Imp ulse im Ber eich der waldwachsrurnskun dlieh en M odellfo rschung.
2. ZU STAND UND ZUSTANDSVERÄNDERUNG
Grundlage der Beschreibung d er Ent wicklungspfade von Waldbeständen , also der A bfo lge vo n eingriffsbeding ten Verä nderungen
und na türlichen Wachstumsphasen, ist eine ausrei chend genaue
Z u srandsb eschreibu ng, in sbesondere die Beschreibung der Bestandesdichte u nd Struk t ur.
Zu den b ekannt en Dicht em aßen zählt der relative Baumabstand 3) ,
der zwar nur in Bestän den mit geschlo ssenem Kro nendach wirksam
Anlaß des 70. Gebu rtstages von Prof. F. FRANZ,
1997.
2) D ie Da ten wu rde n mir freundlicherweise vom Lehrstuhl für Waldwachstumskun de d er Univ er~ ität Mün chen zur Verfügung gestellt.
1) D er relative Baumabstand - das Verhältnis von mittlerem Abstand der
Bäume zur Bestandesob erhöhe - ist in der Fachliteratur auch bekannt als
ScProzem (eng!. reiaioe spanng).
I) M anuskri pt verlaßt zum
Allg. Forst- u . J.- Z tg., 168 .J g., 6- 7
Datenerhebungen in der Parzelle 1 der Versuchsfläch e
Zw iesel t 11 (H bedeutet A ufnahme im H erb st;
F bedeu t et Aufnahme im Frühling;
BHD =D urchmesser in 1,3 m H öhe cm ; H =Bau m höh e m;
KRA = Kronenansatzhöhe m ; BKL = BaumkIasse nach KRAFt;
KOO RD = St am m fu ß koor d ina ten)
Data assessed in plot 1 of the growth trial Zwiese l 111
(H means measurements t ak en in aurumn ;
F means me asurernents taken in spring;
BHD = diameter at 1.3 m h eigh t cm; H = tree height m ;
KRA = h eight to ba se of crown M, BKL = t ree dass
acco r ding t o KRAFT;KOORD = t ree coor dinates)
D atenerh ebu ngen
Aufnahmen
Durch-
forsrung
H
BKL
KOORD
1954 H
1959 H
1970 F
1982H
1987 H
1992 H
ist, dor t aber die eing riffsbed ingte Veränd eru ng der Bestande sdichte
ansch aulicher als die Grun dfla che beschr eibt . Beide bestand esbezogenen Dich temaße berücks ichtigen nicht die unterschi edlichen
Rauman sprü che der Baumanen und sind dah er str eng geno mmen
nur in Reinbeständen anwendbar. Für die Quantifizierung der Dicht e
von Mischb eständen sind bisher nur der Er tragstafel-Bestockungsgrad - bzw. d ie auf G ru ndl age d er H ol ztroc kendichteverhältnisse
biolo gisch vergleichbaren Grundfl ächen nach AssMANN (1961) - und
der Kronenkonku"enz/a k tor na ch KRAJICEK. et al. (19 61) verfüg bar.
Zunehmende Bedeutu ng erhalten die einz elbau mbezogenen Ko nkurrenz- bzw. Punletdichternaß e, und der en Verteilung, auf die hier
allerdings nich t näh er ein gegangen werden kann (PRErZSCH, 1992;
BIBER, 1996; LEE und G ADOw, 1997).
Beispielhaft ist die Grundflächenentwicklung de r Parzelle I,
getrennt für die Fichten und Bu chen, in Abb ildung 1 d argestellt.
D eutlich erkennbar ist die wesentlich höh ere Grundflächenhaltu ng
der Fichten sowie die hö her en Eingriffstär ken im Fichtenkollektiv in
d en Jahren 1958 und 1970. Auf di e längeren Ph asen un gestörten
Wachsrums folgen stärkere Eingriffe. Auf die Eingriffe re agiert das
Fich tenk ollektiv mit ein em erheblich h öh eren Gru ndflächenzu wachs
als das Buchenkollektiv. Bestandesdic hte und Eingriffsstärke flukruieren teilweise stark während der 40jährigen Beobachtungsperiod e.
In Mischbeständen geling t eine ausreichen d genaue Zu standsbeschreibun g nur m it Hilfe vo n Variab len, die eine räum liche Aussage
erm öglichen . Als geeign et erw iesen habe n sich z. B. die Verteilung en
der A rtendu rchmisch ung und Di mensi onsdifferenzierung (G ADOW
un d FOLDNER, 1992) u nd die Vert eilu ng der Abs tän de zu den n nächsten Nachbarn (POMMERf.NING, 1996). D ie Arte ndurchmischung
103
35
~,-~ - - ----
30
------- - - - - ~
...
-"
----------------::; . _:: ::-,-,-...----'----------Ji.~,,::.:~- ...-::: --------
-,,-'
10
-00'-
-
-- - - -
1994; KAHN, 1995; D AUME, 1995).
-- ---"'-- -
---.
--------+- ---- -- -- ~ - - --
5+-r_____i~__+_~+_r_____i~_+_~_t_r_t~_+_-.---'
52
57
62
67 72 77 82
Aufnah me [Jah r]
87
92
A bb. 1
Eingriffstärke , gemessen in entnommener Grundfläche pro ha
für 4 D urchlorsrungen in Parzelle 1, Zwiesel 111.
D ie obere Linie zeigt die Entwicklung für das Fichtenkollektiv.
die untere Linie für das Buchenk o llektiv
Thinning w eights, measured in terms of basal area per ha
removed in pl ot 1, Zwiesel 111. The upper line indi cares the
development of the spruce rrees,
the lower line represents the beech trees
(M) gibt den relativen Ante il artfremder Nachb arn j (j = L n) des i'ten
Baumes an:
wobei Vij eine d iskrete binäre Variable ist, die den Wert 0 annimmt,
we nn der N achbar j der gleichen Art angehört, den Wert 1, wenn es
sich um eine andere Art handelt.
Für den i'ten Baum und dessen n nächste Nachbarn j (j::: Ln) ist
die Durchmesserdifferenzierung (T;) definiert als
Ti
=l-2.i
n
j =1
m in(BHDi, BHD j
m ax(BHD i , BHD j
)
)
mit BHD::::Brusthöhend ur chm esser (cm). Statt des Bru sthöhendurchmessers kann eine beliebige Dimensions variab le (z. B. die
Baumhöhe) berücksichtigt we rden .
1
Di e Strukturbeschreibung wird vervollständigt durch eine dritt e
Variable, den durchschnittli chen Abstand des i'ten Baum es zu dessen
n nächst en Nachbarn (Ai)
mit sjj=de r A bstan d des i'te n Baumes zu dessen j'ten N achb arn (m).
Bestände mit ko mplizierten räu mlichen Strukturen lassen sich, wenn
au ch bish er nur bedingt, aus Stichpro bena ufnah men erzeugen
(PRETZSCH, 1993; LEWANDOWSKI und GADOW, 1997). D iese Ans ätze
er öffn en n eue M ö glichkeiten für den Einsatz positionsabhängiger
Wu chsmodelle in der Forstpraxis. Zunächs t geht es aber darum , die
~)
Die Anzahl der möglichen Eingriffe in einem Bestand mit n Bäumen,
einschließlich der Optionen KahlschLtg und Nichtstun, ist gleich Z''.
10 4
Waldentwicklung zu modellieren, die zwar auch durch das Wachstum der Bäume, aber vor allem durch die Stärke und die Art der
for stlichen Eingriffe bestim mt wir d"). D ie ModelIierung von Eingriffen gehört zweiffellos zu den vorrangigen Aufgaben der Waldforschung (FRANZ, 1972; SCHOBER, 1987; FÜillNER und GADOW,
Die Eingriffsart kann auf unterschiedliche Weise beschrieben werden . Eine übliche Darstellung ist die Verlagerung der Du rchmesse rverteilung (KRAMER, 1988, S. 85). Gee ignet für die Modeliierung sind
auch der Trennungsparameter (GADOW und STüBER, 1993) oder das
Verhältnis von relativer Stammzahlentnahme zu relativer Grundflächenentnahme (KAsSlER, 1993). Im He rbst 1987 wurden im
Buchenkollektiv der Pa rzelle 1 immerhin 32,7% der Stammzahl, aber
nur 12,4 % der Grundfläche entnommen, bei der Fichte waren es
26,6 % der Stammzahl und 20,4 % der Grundfläche. Das Verhältnis
der Buchendu rchforstung ist mit 32,7/12,4 =2,64 etwa doppelt so
hoch wie bei der Fich tendurchfor stu ng. Da selbs t die vollwüchsigen
Buchen Mühe harte n, mit der Fichte Schritt zu ha lten, wurden sie
geschont; zum Erhalt der Mischung wurde bei der Fichte dagegen
stärker im H errschenden ein gegriffen, - dies wäre eine mögliche
Interp retation.
Die Analyse der eingriffsbedi ngten Verän derung der räumlichen
Verteilung der Arten u nd Baumdimensionen vermittelt wei tere
Einsich ten und erleichtert die Modellierung von Durchfo rstu ngen in
Mischbeständen auf der Grundlage der bereits erwähnten Verteilungen der Artendurchmischung, Dimensionsdifferenzierung und
Abstände zu den n nächsten Nachbarn erheb lich. Tabelle 2 zeigt
beispielhaft die relativen H äufigkeiten der gemeinsam vertei lten
Du rchmischungs- und Differenzierungswerte für den Gesamtbestan d vor dem Eingriff und den ausscheidenden Bestand 1987,
getr ennt für die Fichten und Buchen. Es wurden jeweils die drei
nächsten Nachbarn b erücksichtigt. Je dunkler ein Feld umlegt ist,
desto höher ist der relative H äufigke itswert.
Aus den Daten der Tabelle 2 lassen sich Entnahmepräferenzen
ableiten (vgl. DAUME 1995). Zum Beispiel befanden sich nur 13%,
der Fichten im H er bst 1987 vor dem Eing riff in der Durchmischungsklasse (0,33)5) und in der Differenzierungsklasse (0,3 bis
0,5). Entnommen wurden in diesem Wertebereich aber 75 % aller
Bäume. Alle entnommenen Fichten hatten genau eine Buche zum
Nachbarn. Ähnliche Interp retationen ergeben sich für das Buchenkollektiv. 40 % aller entnommenen Buc hen befanden sich in rein en
Buchengruppen. Bei weiteren 40 % der entnommenen Buchen waren
2 der 3 nächsten Nachbarn ebenfall s Buch en.
Besonders inte ressant im Zu sammenhang mit der Ana lyse eines
Eingriffes ist der Vergleich der beobachteten mit erwarteten
Strukturparametern. Speziell handelt es sich dab ei um die erw artete
Verteilung der D iffere nzi erungswerte bei gegebener D urchmesservert eilung bzw. die erwartete Verteilung der Durchmischungswerte
bei gegebenen Artenanteilen. Auf diese Vergleichsmöglichkeiten bei
der Analyse eines for stlich en Eingriffes soll hier nicht näher eingegangen werden. Ein zelheiten finden sich bei POMMERENING (1997,
S. 55 ff).
3. DA UERVERSUCHSFLÄCHEN, WUCHSRElHEN,
INTERVALLFLÄCHEN
D ie Ergebnisse aus langfristig beob achteten Dau erversuchsflächen,
den sogena nnten echten Zeitreiben. bild eten bish er die wicht igste
Grundlage bei der Erste llu ng von Ertragstafeln und anderen Wuchsmodellen für gleichaltrige Reinbeständ e und Mischbestände . Zu d en
Na chteilen der D auerversuchsfläch en gehören die langfristige
Bindung an die Versuchsanlage u nd die damit verbundenen ho h en
~)
Bei} Nachbarnkann ein Baumnur 4 möglicheM-Werteannehmen.
Allg _F or st - u. J-Ztg., 168_ Jg _, 6-7
Tab. 2
Rela tive H äufigkeiten der gemeinsam verteilte n Durchmisch un gs- und Differenzierungs wer te für den
Gesamtbestand vor dem Eing riff und für den aussc heidende n Besta nd, getrennt für die Fichten und Buchen 1987
Relative frequencies of the dist ributions of rning ling and differentiation
(Gesamt means before th inning, aussch eidend means r emoved tree s, in 1987)
Buche/beech
Fichre/ spru ce
Gesamt
o
TJ
MJ
o
-0,3
0,00
0,3-0,5
0,01
0,5-0,7
0,5-0,7
0,01
0,7-1,0
0.7- 1,0
0,03
o
-0,3
0,00
0,3-0,5
0,00
- 0,3
0,3-0,5
TJ
aus scheidend
ausscheidend
MJ
o
0,67
- 0,3
0,00
0,00
0,00
0,3-0,5
0,00
0,00
0,00
0,5-0,7
0,00
0,00
0,00
0,00
0,5-0,7
0,00
0,00
0,00
0,00
0,7- 1,0
0,00
0,00
0,00
0.00
0,7- 1,0
0,00
0,00
0,00
0,00
o
TJ
Gesamt
MJ
Kosten eine r dauerhaften Versuchsflächeninfrastruktu r. D er Aufwan d wird gänzlich untr agbar, wenn nicht nur langfristige En twicklungen beobachtet, sondern gleichzeitig auch allgemeingülti ge
Aussagen üb er die Beziehun gen zwischen Wachstum, Standort und
waldbaulicher Behandlung erarbeitet werden sollen.
Einen kostengünstigen und zeitsparenden Ausw eg bot bisher das
sog. Wuchsreihenkonzept. U nter einer Wuchsreihe versteht man eine
Reihe von einmalig aufgenommenen Probefl äcben, mit deren Hilfe
das zeitliche N acheinand er der Beobachtu ngen auf Dauerversuchsflächen du rch ein räumliches Nebeneinander von Beobachtungen
ersetzt werde n kann (BIBER, 1996).
Allerd ings müssen Einzelb aum-En twicklungen mit Hilfe von
Bohrungen oder Stammanalysen reproduziert werden. und die
größte Schwierigkeit besteht darin, das historische Umfeld d er
Bäume zu reproduzieren, um ihren speziellen Wacbsrumsrhythmus
aus der Kenntnis der früheren unmittelbaren Nachba rschaftsverhältnisse erklären zu können. Diese Reproduktionen könn en mit erheblichen Un sicherh eiten behaftet sein und deshalb ist das Wuchsreihenkonzept grundsätzlich nur als letzter Ausweg zu betracht en, wenn
sonst keine Beobachtungen zur Verfügung stehen.
Einen praktikablen Kompromiß bietet das Intervallflachenko nzepr., bei dem die N achteile der Dauerversuchsflächen und der
Wuchsreihen aufgehoben, ihre Vorzüge jedoch beibehalten werden
(GADOW und STüBER, 1996) Die Intervallflächen werden dem Versuchsziel ent sprechend ausgewählt und mindestens 2 Mal aufgenommen. Zwischen der Anfangs- und der Endaufnahme darf kein Eingriff erfolgen. Um kurzfristige Wia erungseinflüsse auszuschalten
und die relativ zum Zu wachs hohen Meßfehler zu reduzieren, sollten
die Zeitintervalle zwischen den Aufnalun en mindestens 5 Jahr e betra gen. D a das für D auerversuchsflächen notwendige eiserne D urchhalten üb er lange Zeiträu me nicht unbedingt erforderlich ist, können
sich erhebliche Kosteneinsparungen ergeben.
Das IntervalIßächenkonzept erhebt nicht nur Zustände. sondern
auch mindestens eine eingriffsbedingte Zustandsveränderu ng bei der
AJlg. F or st - u .J.-Z tg., 168. Jg., 6-7
TJ
ersten Aufnahme. sowie eine unu nterbrochene Wachstumsphase
nach dem Eingriff. D er Vers~ch braucht nicht weitergefüh rt, sondern
kann nach dem ersten Wachsmmsintervall jederzeit abgebroc hen
werden. Wartezeiten sind also gering. Eingebunden in ein sinnvolles
betriebliches Inventu rkonzept e) wären die Daten ohne zusätzlichen
Aufwand verfügbar.
4. DANKSAGUNG
Für die Bereitstellung de r D aten danke ich H errn Prof. Dr.
Di e Auswertu ngen hat H err HENDRIK H EYDECKE mit
großer Sorgfalt dur ch geführt .
PRE17.SCH.
5. ZUSAMMENFASSUNG
Der vorliegende Beitrag befaßt sich mit elrugen Fr agen der
Dicht e- und Strukturentwicklun g in Mischbeständen am Beispiel der
Parz elle 1 der bayerischen Versuchsfläche Zwiesel 111. Besondere
Bedeu tung hat die Modeliierung forstli cher Eingriffe. D ie Anlage
und der Er halt von Dauerversuchsflächen ist nicht immer notwendig,
und häufig sogar unnötig . Eine pr akti sche Lösung bietet das sog.
In terv allfl ächenk o nzept. Dabei kommt es darau f an. geeignete
Flächen d em Versu chsziel entsprechend auszuwählen und mindestens 2 Mal aufzune hmen. Zwischen der Anfangs- und de r Endaufnahme darf kein Eing riff erfolgen.
6. Summary
Title of the pap er: Dev elopment of the structure
0/ a beecb-spruce-
[orest.
Th e paper pr esent s meth ods thar can be used for describing the
develop menr of a mixed forest, based on data from plot 1 of t he
6) D ie K ontr ollstichprobe bzw. Betriebsinventur ist (neb en dem unglücklichen,
nur auf die Volumenschätzung ausgerichteten Probekr eis-Entwu rf) wegen
der in regelmäßigen Abstände n statd indenden Aufnahmen ungeeignet, da
die dazwischenliegend en Eingriffe nicht erlaßt werden.
105
Bavarian rese arch trial Zwi~sel 111. Specific emp hasis is place d on
describing th e cha n ges of densiry and strucrure, caused by rhinnings.
lt is arg ued that .it is not alway s necessary to estab lish costly
lon gte rm growth tri als in order to ob tain usefu l data fo r growt h
mod els. A p ractical app roach wo uld be to garher obs erv ation s about
th e chan ges caused by grow th and th e chan ges caused by thin nings.
T his can be achi eved if plots are measured rwic e at 2 su ccessive
thinnings.
7. Resurne
Tit re de I'article: Evolution de la structure d'un peuplemem
melang e de be tres et d'epicias.
La presen te contributi on s' interesse qu elqu es ques tio ns rel atives
l'evolution de s grosseurs et des structur es dans des peuplemen ts
melanges en p r enant comme exempl e la par celle 1 du dispo sitif
experi ment al bavarois Zwie sel 111. La modelisation des inte rventions
sylvicoles revet un e importance toute particuliere. L'install ati on et
I'entre tien de placett es p ermanentes ne sont pas toujours necessa ires
et sont meme souv ent inutiles. Le concept des «placettes
temporaires» offre une solu tion pr atique. Il impo r te de bienchoisir
des su rfaces parfait ement ada prees a l'obj ectif d e la r echerche, et d'y
pratiq uer au moins 2 inventair es entre lesquel s ne doit avoir bien
aucu ne intervention.
J. M.
ä
ä
8. Lit er at u r
ASSMANN, E.: Wal den ragskun d e. BLV Verlagsgesellschaft , München Bonn ,
Wien. 490 S., 1961
BIBER, P.: Konstruktion eines einzelbaumori entierten Wachstumssim ulators
für Ficht en-Buchen-Misch bestände im Solling. Diss., Forsrw, Fak . d. Ludwig -M aximili an s- U n iv. München. 239 5., 1996
DAUME, S.: D ur chforsmngssimul ation in einem Buchen-Edellaub ho lz -Mischbest and. D iplornarbeir, In stitu t f. F ors teinr., Univ. Göttin gen. 103 S., 1995
FRANZ, E: E rtrag sk u nd liche Prog no semo delle. Forstw. Cb I. 91, 65- 80, 1972
FRANZ, F.: Fichten-Buchen-Mi schb estan dsversuch Zwies el 111. Exkursionsfüh rer MWWEF 55. Lehr stuhl für Waldwachstu msk unde d. LudwigMaximil ians-Univ., München. 29 S., 1986
FÜLD~ER, K. and GADOW, K. VON: H ow to Defi ne a Thi nning in a Mixe d
D ecidu ou s Beech Forest. P ro c. IUFRO Co nference in Lousa, Portugal.
Mixed stands - research plors, measurem ents and results, mode ls. 31-42,
1994
GADOW, K. VON und Fü LDNER, K.: Bestandesbeschreibu ng in der F orsteinri chtung. Tagungsberi cht d er Arbe itsgruppe Forsteinric htung, Klieken
bei D essau, 15. 10.1992. 1992
G ADOW, K. VON und STüBER, V: Di e Inven tu ren der Fo rsteinrichtung . Fo rst
und Holz 49 (5): 129-131, 1993
GEHRHARDT, E.: E rtr agstafeln für reine und gleichartige H ochwaldbe stände
vo n Eiche, Buche, Tanne, Fich te, Ki efer, grüner Douglasie und Lärche.
2. Aufl. Ju lius Springer Verlag, 1930
KAHN, M. : D ie Nachbildun g von Durchforstungseingriffen in Rein - und
Mischbe ständen mit dem Wachstumssimu lat or SILVA 2. Tagungsbericht d.
Sek tion Ertragskund e d es D VFFA j o achirnsrhal, 29. 5. 1995 bis 31. 5. 1995.
151-165,1995
KASSIER, H. W.: D yna mics of Di amet er and H eight Di stributions in Commercial Timber Planr ations. PhD dissertation, Faculty of Forestry; U ni v, of
Srellenbosch, Sourh Afri ca, 1993
KENNEL R. : U n tersuchu nge n ü ber die Leistung von Fich te und Buche im
Rein- und Mischbes tand . D iss., Univ. Münch en. 93 S., 1964
KRAjlCEK, J. E., BRINKMANN, K. A. u nd GINGRICH, S. E: C rown competition - a rneasur e of densiry For. Sei. 7: 35-42, 1961
KRAMER, H .: Waldwac hstumslehre . Paul Pa rey. 374 S., 1988
LEE, W. K . und GADOW, K . VON: Ein iteratives Verfahren zur Modelliero n g
der Konkurren z. Im Druck, AFJ Z, 1997
LEWANDOWSKI, A. und GADOW, K. VON: Ein h euri stischer An satz zur Reprodukt ion von Waldbeständ en. Im Dru ck, AFJZ, 1997
POMMERENING, A .: Eine Analyse neuer An sätze zu r Bestandesinven tur in
stru kturreichen Wäld ern . Diss., Fo rst!. Fak. d. U niv. Göttingen, 1997
PRETZSCH, H. : Konzept ion und Konstruktion von Wuch smodell en für Reinund Mis chbestande. Schrifte nr eihe d. Forstw. Pak. d. U niv. Mü n chen,
No. 115, 332 S., 1992
PRETZSCH, H.: Analys e und Reprodu k tion räumlich er Bestan desstruk tur en
- Versuche mit dem Struktu rgenerato r STRUGEN . Schriften aus der Eor stl.
Fak. d. U niv. G öttingen u. d. N ieder s. Forst!. Vers. Ans t., Band 114. J. D .
Sauerländ er's Verlag, FrankfunIMain, 1993
SCHOBER, R.: Durchfors mn g n ach Zahlen? AF]Z 158 (10): 174-183, 1987
Waldwachstumskundliche Beobachtungen im Fichten/Tannen/BuchenUrwaldreliktbestand "Höllbachgspreng" bei Zwiesel
(Mit I Abbildung und 2 Tabellen)
Von T. PREUHSLER
(A ngenommen Feb ru ar 1997)
He r rn Pr of. ern. Dr, D r. h.c. FRIEDRICH FRANZ zum 70. Ge burtsta g am 5. 8. 1997 gew idmet
SCH LAGWÖRTER - KEY WORDS
Waldw achstu m; Bestendesstruletur; Bergmischwald; Urwa ldrelikt.
Grow th and y ieid; stand strueture; mou ntein mixed stan d; uirgin
[orest relict stan d .
I. LAN GFRISTIGE WALDWACHSTUMSKUNDLICHE
BEOBA CHTUNGEN IN BAYERISCH EN
RELIKTBESTÄNDEN
Weitgehend un gestört e, urwaldarti ge Bergmischwäld er der bayer isehen Alpe n waren in den 50er und 60er Jahren von Prof. D r.
ROBERT MAGIN und Pro f. Dr. ERNST ASSMANN am Institu t für
Er tragsku nde in M ünchen in wissenschaftlich- lan gfr istige wald wachst umskundlieh e Beobachtung gestellt wor den (MAGIN, 1959).
D iese Dokumenta tio n urw üchs iger Bestandesstru k tu ren und Wuchs leistu n gen im R ahmen des Ertragskundlichen Versuc hswesens in
Bayern wur de in den 80er Jahren durch Prof . D r. D r. h.c. FRIEDRICH
106
FRANZ un d seine Mit arb eiter in ausg ew ählten bayerischen Bestände n
wi e den Plenterwaldb eständen Steinhüt tl im Fors tam t Bod enmais
(RAUSCHER; 1981) und Bärneu im Kreuzberger F orst (PRETZSCH,
1981), dem Fu rn ier eichenbe stand Eichhall im Forstamt Rohr brunn
(PREUHSLER und STÖGBAUER, 1990) und dem Buchenstarkhol zReliktbestand Kleineng elein im Fo rsta mt Ge rolzho fen (PREUHSLER
und REBHAN, 1991) fortgesetzt. Au f Anregung des zus tänd igen
Waldbau referenten M . WALDHERR und mit Unterstütz ung des Leiters des Forstamt es Zwiesel H . D EMMELBAUER wu rden auch in den
Urwaldrelikt beständen Höllbachgspreng un d Mittel steighü tt e in
Bereich des Forstamt es Zw iesel waldwachstumsku ndliche D auerbeob achtu ngsflächen eingerichtet. Anlage un d Gr undaufnahme
erfolgten im Jahre 1987. Di e b eiden P arzellen der Beobachtungsfläche
"Höllbachgspre ng " sind in der D iplom arbeit von M. HARTINGER
(1988) au sgezeichnet dargestellt; sie wurden mit der Bezeichnun g
ZW I 138/ 1 un d ZW I 138/2 in das bayer ische ertragskund liche Versuchsflächennetz aufgeno mmnen.
Allg . Forst - u .J.- Ztg., 168.J g., 6-7
h (m)
40
bachriegel, Schwa rzbachh äng und H öllbachau zum Naturschutz gebiet erklärt. Der Urwaldrelik tbestand hat eine Größe von 51,..3 ha.
Im Jah r 1978 wies di e bayerische Staatsforsrverwalrung ein Na turwaldre servat "H öllbachgespreng" mit insgesamt 96,4 ha aus, in
dessen Kern das Naturschut zgebiet liegt und das im Rahmen der 145
bayerischen Naturwaldre servate von der Bayerischen Land esanstalt
für Wald u nd Forstwirtschaft betreut wird (Bay. Staatsministeriu m
für Ern ährung, Lan dwirtschaft und Fors ten, 1993).
"
3. LAG E, STANDORT UND KLIMA DER
BEO BACHTUNG SFLÄCHE . H Ö LLBACH GSPREN G "
NI 138 Pri 1 " 87H
~n. Ba.-n e llNl Art"!
f'1ocicl'lI' ')()m • 50," ~cM
Streif ... 0 btJ 5l'Il
10
o
Z'w'1 13a PN 2 1987H
~n. Baum. ,",d Anln
1'1",,1-. 100m . 5 Om H.M>g flWocI-.
S lrllf... 0 bis :im
to
20 m
Abb. 1
Struktu raussc h nitte de r Parzellen 2WI 138/1 (oben) und 138/2
(u n ten) d er w ald wac hstumskundlich en Beobachtungsfläche
.Höllbachgspreng·
Lay-out of plo ts 2W I 138/1 and 13812 at virgin for est relicr
srand . H öllbachgspreng·
2. N ATIJRSCHUTZG EBI ET U N D N ATIJRWALD·
RESERVAT . HÖLLBACHGSPRENG"
In der erst en inve ntu rmäßigen Erfassung der Waldb estände des
Fo rsta mtes Zw iesel - im sog. "Primitiven Operat" aus dem Jahr
1856 - wird für die heutige Abteilung Schwarzbachhän g des Di striktes H öllb ach ein Mischbestand mit 40 % Fichte, 30% Tanne und
JO% Buche beschrie ben . Bei einer Alterssp anne der Bäum e von ru nd
60 bis 210 Jahren war der Bestand da mals im Minel 135 Jahre alt. Im
Jahr 1986 ermittelt die Zwischenrevision 35 % Fichte, 25 %, Tanne,
25%, Buche und 5 % Bergahorn, eine Alt ersspann e von 61 bis 361
Jah ren und ein mittl eres Al ter von 261 Jahr en.
In den Forst einrichtu ngswerken der vergangenen 130 Jahre war
von "Aus zugs hau unge n", "Reinigungen" und . Plencerungen" die
Rede, doc h habe n diese for stlichen Nutzungs- und Pflegemaßnahmen in dem abgele genen u nd steilen Waldgelände kaum erkennb ares
Au smaß err eicht: Die Schwierig keiten einer forstlichen Nutzun g mit
anschließende r Wiederverjü ngu ng hätten kaum einen G ewinn übrig
gelassen. Streunutzungsrec hte in den bewaldeten Steilhängen wu rden
nie ausgeübt, auch wenn die nahebei gelegene H öllbachschwelle mit
Umgriff bis 1938 beweid et worde n war.
So wurd e im jahr 1914 ein Schongebiet ..H öllbachgspr en g" abgegrenzt, in dem nach damaliger forstamtlicher Mitteilu ng "zahlreiche
herumliegend e Baumriesen aus ältester, alter und neuer Zeit" darauf
hinwiesen, "da ß in diesem üb erau s felsigen Steilgelände eine Wirt schaft bisher nicht sta ttg efu nde n hat". Da s Schongebiet wurde in de r
Folg e um Teile der Abteilung Schwarzbachhäng erweitert, da ..gerad e
hier nun
der Urwaldcharak ter in einer Mächtigkeit von Baum formen
wie er woh l selten mehr zu finden ist" erhalten geblieben
war.
Im J anuar 1941 wu rde d as Schongebiet H öllbachgspreng mit der
Abteilu ng H öllbachgspreng sowi e Flächen der Abteilungen H öll-
Allg.Forst- u.J .-Ztg., 168.Jg., 6-7
D ie langf ristige wa ldwachsromskundli che Beobachtungsfläche
"H öllbachgspreng" liegt in Mitten des Naturschutzgebietes
..Höllbachg spr eng" in den oberen Hanglagen zwischen ru nd 900 m
und 1200 m NN. im Osten bzw. Südos ten des 1312 m hoh en G ro ßen
Falkenstein. Es handelt sich nach K REUI'ZER un d FORFST (1978) um
den Wuchsbezirk ,,11.3 Innerer bayerischer Wald" im Wu chsg ebiet
"11. Bayer isoher Wald" . D ie beiden Parzellen befinden sich in den
steilen, ostexp oniert en Einhängen des v-förrnig eingesch nittenen
H öllbsches, oberhalb b zw. unterhalb einer Triftschwelle d es nahezu
ebenen Talschlu sses vo r dem steilen Gefällsbruch zu den flachen
Rücken und Plateaus der Ho chlagen. Das geologische Ausgangsgestein bilden Gne ise u nd Glimmer des südwestlichen R and gebietes
der Böhmischen Masse.
Das Klima ist gekennzeichnet durch den Gre nzbereich d es atlanti schen und kontinentalen Einflusses mit einerseits atlant ischen H oc hdruckgebieten un d von Westen auflaufend en Wetterfronten mit
ausgeprä gten Niederschlagsmaxima im Sommer und andererseits
häufigen oste uropäisch- kon tinentalen kalten Hochdruckgebieten im
Wmter. Ge mäß Klimaatlas für Bayern betra gen die j ahresniederschlage in den oberen Hanglagen rund 1300 nun bis 1600 mm, mit
10 % bis 20 % als Starkregen und 30 % bis 50 % als Schnee in der Zeit
von Oktober bis Mai, bei einer Schneedeckenzeit von 5 bis 6 Monaten. Eine n bed eutsamen Einfluß auf die natürliche Vegetation im
Distri kt Höllbach haben die Inversionen in rund 800 m bis 950 m
Seeh öhe. die Kaltluftabflüs se aus den Hochlagen und d er ho he A nt eil
von Nebelnied erschlag . Minimumfaktor fü r das Wachs tum ist die
Temp eratur mit Jahr esmittelwert en von 4,5 C. FOERST und KREUTZER (1978) ordnen die Beständ e der Hanglagen des Bayeri schen
Wald es d en ..su bmonta nen und montanen Bergmischwaldem" zu.
die d er H ochlagen den "hochmontanen Ficht enwäldern ".
Q
Parzelle 138/1 liegt in run d 1050 m NN im Bestand XX la 1 der
Abteilung H öllb achgsp reng. Geringe Sonn eneinstrahl ung . üb er de n
Geländeabbru ch des angren zende n Talschlusses abstürzende H och lagen-K altluft und Block -Humu s-Böden mit mächt iger Mod er- bis
Roh humusauflag e sow ie ein run d 400 m2 großes N iedermoor. in
Parze llenmitte prägen die kleinstandörtlich en Verhältn isse. Die
Meßp arzelle hat die A bmessung 90 m x 50 m H angstr ecke und eine
Größe vo n 0,4377 ha in H oriz ontalprojektion, bei einer mittleren
H angneigung vo n 12°.
Parzelle 138/2 liegt in run d 950 m NN im Bestand XX4a l der süd lich angrenzenden Abtei lun g Schwarz bachh ang. Ihre Abmessung in
H angstrecke bet rägt 100 mx 50 m, die Größe in Horizonralproj eknon 0.4728 ha. Zw ar ist die Parzelle mit 19° mittlerer H angneigung
steiler als Parz elle I, do ch kann der SO -exponierte H ang die
Sonneneinstrahlung besser nutzen als der O-Hang der Par zelle 1. Im
N ordteil d er Par zelle finden sich ebenfalls Block-Humus-B öden, im
Südteil Block-Lehm -Böden . Der Bestand wird oftmals von Inversio nen betroffen.
4. STRUKTUR DE S ALTBESTANDES
Die beiden Parzellen zeigen 2 seh r unters chiedliche Bestockungsbilder des Urwaldreliktbesrandes, d ie in erster Linie auf die rund
107
100 rn H öhend ifferenz und auf kleinsrandörtlichen U nterschiede
zurückzuführen sind:
Parze lle 1 wird von Fichte dominiert, die übe r alle Dimensionen
hinweg 89% der Stammzahl . 80% der Grundfläche und 76 % des
stehenden Vorr at es einnimmt (Tab. 1). Buche find et sich fast nur auf
trockeneren und hum usreicheren Plätzen. die wen igen Tann en
gehö ren entw eder dem Unrersrand oder den stärkeren Klassen an.
Tro tz der relativ hohen Stammza hl von 525/ha betr ägt die Gesamtüberschirm urig wegen des lediglich von einigen wenigen schwä cheren Ficht en besiedelten N iedermoores nur 76.5 % . Beteiligt sind
ü berw iegend Fichten mit mittl eren Kronengru ndflächen von 40 m ! in
Baumklasse 1, 26 m2 in Klasse 2 und 18 m Z in Klasse 3, daneb en
Buchen mit im Mitt el 136 rn! bzw. 110 m 2 und 79 mZ in diesen
3 Baumklas sen sowie einige wenige Tannen in Klasse 1 mit im Mittel
47 m Z Kro nengrundfl äche. die Fichten erreichen H öhen bis 37 m un d
D urchmesser bis rund 76 cm, während Buchen u nd Tannen zwar im
Du rchm esser mithalten könn en. in den er reichbaren H öhen aber um
4.5 m bzw. 6.5 m zurü ckbleiben.
Tab. 1
Waldwach stu mskundliche Bestandesdat en der Parzell en
ZWI 138/1 un d ZWI 13812 der waldwachstu msk u ndlichen
Beobachtungsfläch e "H öUbachgspren g" (erfa ß t sind aUe
st eh en den lebenden, und toten Bäum e mit einem Durchmesser
über 6,4 cm = D urch messer-St ufe 7 cm, 1987H)
Stand data of plots ZWI 138/1 end ZWI 138/2 at virgin fore st
relict stand "HölJbach gsp ren g'" (all sta nding Jiving end dead trees
with more than 6.4 cm bhd)
Parz ZWl1381l
lebend
N / ha
Fi
Ta
Bu
Bah
ge<
Glba
(rn'J
Fi
Ta
Bu
Bah
ge<
V/ ba
(Ndl b: Vfrn S)
(Lbb; Vfrn D )
Pi
Ta
Bu
Bah
ges.
d rn
(ern)
hm
(rn)
dmax
(ern)
dm ax
(cm)
108
Parz ZWl138/2
totstehend lebend
tot stehend
468
7
43
7
525
96
9
5
2
112
72
4
324
400
4
17
4
25
32,65
2,06
5,64
0,45
40,80
1,76
5,14
16,72
0,61
2,26
352,3
27,1
76,9
5,1
461,4
0,61
2,73
21,92
0,03
7,54
-
0,14
41,3 7
3,01
11,4
67,7
233,0
7,7
-
7,5
0.2
86,8
335,5
609,2
40,7
Fi
Ta
Bu
Bah
61,8
40,7
54,4
90,7
29,4
29.0
-
Fi
Ta
Bu
Bah
21,7
32,2
24,2
20,2
31,7
Fi
Ta
Bu
Bah
75,9
81,3
76,8
44,2
28,5
107,3
Pi
Ta
Bu
Bah
29,8
34,4
1,2
43,3
39,6
21,8
56,4
-
47,1
13,3
-
25,1
37,0
17,2
42,4
30,5
35,3
16,3
8,2
36,3
33,1
24,9
24,5
36,3
-
Auf Parze lle 2 sind 81% der Stammzahlen, 54% der Grundfläche
und 55 % des Vorrat es Buche. Sie bildet zusammen mit Fichte in
allen D urchmesserstufen sowie mit geringer Beteiligung von
stärkeren Tannen den H auptbestand. dessen Gesamtü berschirmun g
77,4 % beträgt. Die Überschirmung wird v on großkro nigen Buchen
bestimm t mit 161 m Z mittlerer Kronengrundfläche in Baumkl asse 1
b zw. 112 m Z in Klasse 2 und 61 m Z in Klasse 3. die Fichten haben im
Mittel ledi glich 46 m 2 bzw. 36 m 2 un d 21 m! Kro nengrundfläche. Im
SO -Teil der Parzelle hat sich in ausgedehnten Überschirm ungslücken
ein flächiger Buchenu nterstand mit D ur chm essern bis erwa 11 cm
und H öh en bis etwa 13 m eingestellt; er ist (ab D urchm esserstufe
7 cm) mit run d 225 Bäumchen an d er hohen Stammzahl von 400/ha
übergewichtig beteiligt, wirkt sich aber bei Grundfläche (rund 5 % )
und Vorra t (rund 2.5 % ) kau m aus.
Auc h auf Parz elle 2 bleibt die Buche in ihrer Höhenkurve wie auch
in de r erre ich ten M axim alhöhe d eutlich hin ter der Fichte zurüc k und
ist in der Bestandesoberschicht kaum beteiligt.
D as stehend e Totholz umfaßt mit 25 Bäumen bzw. 43,3 Vfrn übe rwiegend Unterstandsbuchen sowie einige wenige Buchen, Fichten
un d Berg ahorne mittlerer Dimensionen. Zusätzlich finden sich
5,7 Vfm liegendes Totholz, das über seine Stammf üße noch erk ennbar aus de r Parzelle stammt.
5. STRUKTUR DER VERJüNGUNG
Di e Verjüngungsvollaufn ahm e u mfaßte die Bäum chen bis einschließlich Durchmesserstu fe 6 cm sowie alle Baumpflanzen unter
1,3 m H öhe.
Parze lle 1 weist ru nd 6500 Verjüngungspflanzen pro ha auf
(Tab. 2). Buche do miniert mit 53,8 %. Fich ten und Tannen um fassen
zu sammen 13,5 %. d ie Pionierb aumart Vogelbeere err eicht
knapp 22 % und Bergahorn 9 % . D ies würde für die gesicherte Verjün gung eines vielschichtigen Mischbes tandes ausreichen, wenn alle '
Pflanzen Ü berlebenschanc en hätt en. Im Bereich der Parzelle
befinden sich jedo ch d erzeit über 90 % der N adel- und Laub bäu mchen in der Klasse "u nte r 1,3 m Hö he'". N ur wenige Fichten
(72/ha) u nd Buchen (380/ha) err eichen Durchmesser bis 6,4 cm; sie
sind zude m im N O - u nd 0 - Teil der Parzelle kon zentri ert .
Parze lle 2 hat mit rund 14000 Pflanz en eine dopp elt so hoh e Verjün gun gsdichte wie Parz elle I, wobei die wärm ebedürftigen u nd
schattenertragenden Buchen und Tannen mi t 84,8 % bzw. 9 % an der
G esamtza hl wesentli ch stärker beteiligt sind als auf Parzelle 1. Mit
Au snahme vo n Buche un d Vogelbeere befinden sich in jeder Baumart
üb er 90 % d er Verjüngungspflanzen mit Pflanzenh öhen unter 1,.3 m
"in Warte position'" . Di e Buchenv erjüngung zeigt in ihren D imensione n gleitende Übergänge zum bereits erw ähnten Buchenunterstand; Tan ne, Fichte un d Vo gelbeere erreichen mit einigen Exemplaren auch die Durchmesserstu fe 4 cm.
97,4
92.2
94.0
32,5
Daß Tannen auf diesem Standort auch größere Dimen sionen erreichen kon nt en, zeigt eine abgestorbene. stehende Tanne auf der
Meßparzelle mit 35,5 m H öhe un d 107.3 cm Du rchmesser. Die hohe
Zahl von 112 stehenden toten Bäumen pr o H ektar umfaßt hauptsächlich schwächere Fichten, der beträchtliche stehend e Totholzvorrat von 86,8 Vfm wi rd jedoch überw iegend von starken Tann en
gebildet. Zusätzlic h wu rden 12,3 Vfm liegend es (Pichren-) Totholz
ermit telt.
67,S
24,9
15,2
D ie kleineren Pflanzen sind auf beiden Parzellen meist signifikant
geklum p t vertei lt, mit zu neh mender Pflanz engröße zeichnet sich eine
zunehmende Glei ch mäßigkeit der räum lichen Verteilung ab.
Vom Wild ver bissen sind auf Parz elle 1 insgesamt 9,1% der
Pflanzen, auf Parzelle 2 sind es nu r 2,5% . Bevorzugt werden Tan ne
(Parz . 1: 25,2 %; Parz. 2: 17,5 % aller Tanne npflanzen), Vogelbeere
(Parz . I: 23,3 % j Parz. 2: 14,0 % aller Vogelbeeren) un d Weide (n ur
auf Parz. 1: 25,2 % allerWeidenpflan zen).
Alig. Po rst - u .J .-Z rg., 168. J g., 6 -7
Tab. 2
Pflan zenzahlen der Verjüngung auf den ParzelIen ZW I 138/1 und ZWl 13812 der waldwachstumskundlichen Bobach tungsfläche
",HöUhachgspreng" (N/ha Hori zontalfläche, na ch ",k leiner 1,3 m H öh e" und 2 cm -D urc hmesser klassen)
N um bers of regeneratio n plants at plor s ZWI 138/1 and ZWI 138/2 at virgin fo rest relic t st and .H öllbachgsp reng"
Fichte
Tanne
Ei be
Nadelb.
< I,3 m
-2.,4 cm
-4.4cm
- 6,4 cm
Gesamt
< 1,3 m
- 2.4 cm
-4.4 cm
458
339
2
799
33
2
24
15
568
1217
31
31
2
6
601
1254
35
24
15
530
341
2
873
23
1808
62
8
1878
69
26
2
6278
122
3694
1357
69
93
3113
529
1299
122
Vogelbeere
Weide
Laubb.
5063
285
24
117
25
451
Gesamt
5862
486
Bu che
Bergaho rn
Pan. ZWI 138/2
Parz. ZWI 138/ 1
Baum art
- 6,4 crn
G esam t
23
77
27
8
549
2
2
28
3493
555
1416
147
5611
2
6479
3721
1365
553
11 878
124
114
2
11118
43
6484
8287
3783
1373
553
13969
6. ZUSAMMEN FASSUNG
So kn app der Übe rbl ick in dieser Präsentation auch sein muß, so
ze igt er d och einige w ichti ge Asp ek te auf:
- Di e heiden waldwachstumsku ndlichen Beobachtungsparzellen
des Urw ald reliktbestandes H öllb achgspreng zeigen bei nur geringer
ho rizontaler un d vert ikaler Distanz große Variabilität hinsichtlich
Kleinstandort und Strukrurtyp, wie sie auf so engem Raum in anderen U rwald beständ en ka um anzutreffen sind (Abb. 1). Das un terstreicht d ie Bedeutung dieses N aturschut zgebietes und Naturwaldreservates für langfristig vergleichende forstliche Forschung.
- Der U rwald reliktbestand H öllbachgspreng befind et sich in der
oberen H anglage des Bayerischen Waldes, .die an d ie Bergmischwaldstufe der mi tt leren H anglagen anschließt und nach oben hin in die
fich tenreich en H ochl agen übergeht. Durch seine kleinstandörtli chen
Besonderheiten, vor allem durch die Kaltlu ftabstür ze aus den Ho chlagen u n d durc h die nach unt en angrenzende Inversionszone wird er
in seiner Struktur, in der Zusam mense tzung der Baumarten un d in
der Wuchsentwicklung besonders sens ibel auf sich ändernde
U mweltpa rameter reagieren. Er hat daru m einen hohen Weiserwert
im Z usam me nhang mit der sich abzeichnend en Klimaänderun g.
- Die D at en des Alt bestandes zeigen bei allen vorkomme nden
Baumarten ausgewogene und stabile Einze1baum- und Bestandesstru kru ren ; sie belegen aber auch, daß in den letzten 100 bis 150
J ahren d ie Tanne nahezu gänzlich ausgefallen war. D ies mag
ins besondere auf den hohen Wilddruck vergangener Zeiten zurüc kzu füh ren sein.
- Die Verjüngu ngsaufnahme belegt, daß eine vielschichtige Folgegeneration ..in Wartest eUung" mit den wichtigsten Baumart en,
einschließlich wieder der Tanne , auf freiw erdende Altbes tandslücken
vo rbereitet ist und diese ggf. auch nutzt. D er Wildverbiß spielt in diesem Bestand heut zutage keine gro ße Rolle.
Abrief chara cterisric of rhe yield ob servaricn plots ZWI 138/ 1 and
ZWI 138/2 in the virgin foresr relict stand ..H ollb ach gspreng", which
was ins tall ed in 1987, shows so me importanr aspects:
- Th e 2 plot s show great variery in sire and stand struc ture char acreristics, even at short hori zont al and vertical distance. It un derlines
the impo rt ance of this nature reserve stand in respect of long rerm
comparing research.
- By irs extr em sire cond irions th e stand will react very sensible
upo n changin g enviro nme nt conditions. T herefore rh e stan d h as
imp orrance as indicato r for global change effecrs.
- The main stand has we il balanced stabiliry in single tree and
stand strucrure: bu r demonstr ates an almost total Ioss of fir du ring
the last 100 to 150 year s, may be by rea son of game.
- T he multifo rm regeneration with the main important
species - indudin g agam fir - is already waiting for a breach in the
canop y and wi ll be able to use ir. G ame nowadays does no t seem ro
be rhe pr oblem.
.
- Th e yield observatio n plo ts contri bu te as an impo rt ant part tc
the complex research aims in natu re pr eserve srands; firsr informations abou t th e developing stand strucrures soon will be available
efter th e second measure ment.
8. Resu rne
Tiere de l'article: O bseroation s relatives al'accroissement des [orets
f aites dans le peup/ement reliqx e sapins, epidas et hetres «Hö llbechgspreng»pres de Zwiesel (Baviere).
Bien que dans cette presentarion il ne puisse s' agir qu e d 'un bref
il s' en d egage n eanm c in s quelques aspec ts importants:
aper~u,
- Die wa ld wachstumskund liche D auerb eobachtu ngsfläche umfaßt
einen wichti gen Teilbereich des ko mplexen Forsch un gsauftr ages für
das Natu rwaldreserv at und N aturschu tzge biet. Die demn ächst fällige
Zwe itaufnahm e wird bereits Aussagen üb er derzeitige Stru ktur enrwicklungen ermögl ichen.
- Les 2 placette s d 'o bs erv ario ns portant sur la croissance des for ets
sises dans Ie peu plement relique d' H öllbacbgspreng mon trent une
forte va riabilire - meme a de faibles di stances horizont ales et verticales - en ce qui concerne Ia microstation et le type de stru ctu re, teile
qu 'on en reneentr e bien rarem ent dans d'autres p euplements
representant la fore t primitive (Fig. 1). C ela souligne tou t l'imeret
que p resente pour les recherches Fo restieres compara tives a lon g
terme cerre zone de pro rection de Ia nature et de reserve de for et
7. Su mmary
natu relle.
Tid e of rh e paper: Structure and growt h in the virgin [orest relia
stand Jo Höl/bachgspreng" near Zwiesel
Allg. Forst - u.J. -Ztg., 168.J g., 6-7
- Le pe uplerne nt r elique d 'Höllbachgspreng se trou ve
superieure des versants de Ia [orer bavaroise, co nrigue
a la pa rt ie
a la forer
109
melang ee de mo ntagne des alltirudes moyennes, et, vers Ies sommers,
aux p euplemen ts purs d'epiceas. En ra iso n de ses parricularires
microstationnelles dues essenriellement aux cou rants d 'air froid
provenant des haures altirudes et aJa proximite d e la zone d' inversion
des temper aru res, ce peup lem ent esr pa rticulieremenr sensi ble po ur Ja
repar tition des essences er l'evolution de sa croissance, aux mo d ifications des p arametres de l'en viro nn ement auxquelles il reagit. Il a ainsi
une gr ande valeu r indicat rice du fait de cen e re acrio n aux modifications du climat.
9. Lit eratu r
Bayerisches Staatsministerium für Ern ähru ng, Landwirrschafe und Fors ten:
Naturwaldreservate in Bayern. München, 1993
FOERST. K. und KREUIZER, K.: Regionale natürliche Waldzusammenseuung
B ayem~ - nach H auptbauman en. Bay. Staauministerium f. Ernährung,
Landwirtschaft und Forsten, München, 1978
HARTINGER., M.; Urwaldbestand .Hö llbacbgspreng" im Forstamt Zwiesel.
D ipl om arb eir, Forstw. Fakultät, LMU München, 1988
KREtrrzER., K . und FOERST, K .: Forstliche Wuchsgebietsgliederung Bayerns.
Bay. Staatsministerium f. Ernährung, Landwirtschaft u. Forsten, München,
1978
MAGlN. R.: Struktur und Leistung mehrschichtiger Mischwälder in den bayeri- L es donnees collectees dans Je vieux peuple ment mo ntren t, pou r
sehen Alpen. MitL a. d. Stafo Bayern, H . 30. 1959
tou tes les essences, que Jes srructures des arbr es er du peuplemenr Oberforstdire ktion Regensburg: Langfristige Forstbetri ebsplanung tUr das
sonr equilibrees er stables; mais elles menent aussi en evidence q ue Je:"
Forstamt Zwies el 1986. 1986
sap in a p resque comp letement disparu au cou rs des 100 a J50 PRETZsCH. H .: Ertragskundliehe Merkmale des Plenterwaldversuches Kreuzberger Forst (Vecsuchsfläche Freyung: FRY 129). Diplomarbeit, Pors rw,
demieres annees. Cela peu t etre principalement artri bue a un e [ort e
Fakultät, LMU München, 1981
pression du gibier d ans le passe.
l'RE UHSLER., T. und REBHAN, P.: "K1einengelein-. ein Buchensrarkholz-Relikr
im Forstarm Gerolzhofen. Forst und Holz 46, (16), 436-445 . 1991
- L'inven taire de Ja r egeneration indique qu' une nouvelle generaPREUHSLER, T und STÖGBAUER K .: Struktu r m er km ale des Furniereichenberion pluri etagee compren ant Ies pr incipales essences, y compris d e
standes "EICHH ALL.. im Bayerischen Forstamt Rohrbrunn. Forst und
nouveau Je sap in , est «en p osit ion d'anente» p rete a occuper les vides
H olz 45 (11), 283-289. 1990
Iiberes dan s le vieu x peupl ement et elle sera urilisee le cas echean t. RAUSCHER, G.; Emagskundliche Merkmale des Plenterwaldversuches BOM
130 im Forstamt Bodenmais. Diplomarbeit, Forsrw, Fakultät, LMU
L'abrourissem en r n 'a plus aujourd'hui un r öle import anr.
Münchtn, 1981
- La placett e d ' observation s permanente Installee p our suivr e la Regierungsforstarnt Regensburg: Operat für das Forstamt Zwiesel 1856. 1856
croissance de la for et correspond a un e p m imp ort ante des missions
de Ja r echerche co ncemant la reserve de fore t n aturelle er la p rotection de la natu re . Le deuxieme inventaire, qui irnerviendra so us peu,
perm ettra d'avoir des indications SUT l'evolution acruelle des s rruc rures.
J. M .
Än de r u ng vo n Bonität und Ertr agsniveau in südbayerischen Fichtenbeständen
(Mit 5 Abbil du ngen und 2 Tabellen)
VonH. RÖHLE
(Angenommen Februar 1997)
SCHLA GWÖRTER - KEY WO RDS
Fichte; Wach stu m strends; Bonität.
Norway spruce; growth trends; site da ss.
I. EI NLEITUNG
Über da s Wac hs tum der Fichte im gleicha ltr igen Reinbestand lie gen zahlreiche U n tersuchun gen aus dem In- un d Au sland vo r. D as in
D eut schland erarbeitete Wissen dokum entieren d ie in den letz ten 100
Jahren entstande nen Er tragst afeln. Sie beschreiben die En tw icklung
von Best änd en, die nach einem bestimm ten D urc hfor stu ng sko nze p t
behand elt w erden und bei konstanten U mweltb edingun gen aufw achsen. D ie Ertragstafeln definie ren das Normalwachs tu m für die Fich te. D ie tradit ionellen forstlichen Boni rieru ngsverfahren beurteile n
das Ertragsve rmögen eines Standort es aufgru nd der Prod uktionsleistu ngen des aufslockenden Waldbest ande s. Bei einer weitgeh end
identisch en gene tischen Ver anlagun g aufein and erfol gender Waldgen er ationen dürften die Wachs tumsgänge jünge rer Best änd e nur
gerin gfüg ige Abweichun gen von den Verlaufskurven älterer Best änd e
aufw eisen; außerd em mü ßt en die Zuwachsgänge älterer w ie auch jüngerer Wä lder wen igstens vo m T rend verlauf her den vo n ASSMANN
(1961) besch riebe n en Modellvor st ellungen (A ufschwung-, Vollkra ftund Abschwu ngphase) fo lgen. Waldwachstu msku nd lich e Beob ach tu n gen zeigen abe r, daß die tatsäch lichen Z uwach sgänge in vielen
Regionen Europ as in den let zten Jahrzehnten Sprünge in den Verlaufskurven aufweisen, die in Art und Au smaß bishe r unbekannt
110
wa ren (FRANZ, 1983; KELLER 1992; PRETZSCH, 1992; FOERSTER er al.,
1993; SPIECKER et a1., 1996).
Z ur Prü fung von Zuwachsve rläufen au f Normalität is t die D efini tio n geeignete r Bezu gsgrößen erforderlich. D a fast alle derzeit ver fügbaren WachstumsmodelJe u nt er der Prä misse der Stan do rt konstanz konstruie rt wurden, bedeut et eine D iskr epanz zwischen
Modell und Real ität nicht unbedingt eine Abweichung von dem
",no rmalerw eise'" zu erwarte nden Trendverlauf Denn Baum e reagieren auf die Umweltbe di ngungen im Rah men ihrer genetisch veranker ten Mechanis men imm er nor mal, d. h . ihren Möglichk eiten und
Grenzen gemäß . Insofern sind Abw eich ungen von den Modell verläuf en nu r Indizien dafür, daß in einem kurzen Z eitr aum ein tiefgr eifender Wand el der Umw elt eingetr eten sein muß, der in einer veränderten Wuchsd ynamik zu m Aus druc k kommt.
2. ZIEL E DER UNTERSUCHUNG
Im folgenden werd en die Best and esentwicklungen südbayerischer
Fichtenwälder ins besond ere unter dem Asp ekt eventueller Trendänderu ngen im Wuch sverhalten analysiert. Dazu d ienen die Ergebnisse einer ertragskun dl ieh en Auswertu ng von 9 Ficht en-Versu chsreih en mit insgesamt 27 Parzellen (R ÖHLE. 1995), die vor meh r als
100 J ahren auf H ochleistu ngsstand orten in d en damaligen Forstämtern D en klinge n, E glh arti ng, O tt obeu ren und Sachsenried in stalliert wurden und z. T. bis zum Jahr J 990 unt er Beobachtu ng standen .
Außerde m wi rd auf das D ate nmaterial von 4 jüngeren, raschwii chsi-
AJlg. Forst- u. J.-Ztg., 168.Jg., 6-7
gen Fichtenp robefl ächen zurückgegriffen und auf 2 Ficht en-Versu chsr eih en das Wachstum aufeinand erfolgender Wald generarion eu
verg lichen .
3. BO NITÄTSENTWJ CKLUNG
D ie Oberh öhenen tw icklung auf den 27 Parzellen verl äuft bis etwa
1950 annähe rn d ertragstafelkonform. Danach ist ein kon tinuie rli cher
und bis zu r letzten Aufnahme im Jahr 1990 anhaltende r Bo nitätsanstieg im Vergleich zu r Ertragstafel ASSMANNIFRANZ (1963) zu verzeichn en. Werden anstelle der errei cht en O berhöh en die H öhenzuwachse mit den Referenzwerten'} d er Tafel verglichen, treten die
Ä nderu ngen im Wuchsverhalten besonders deutl ich hervor. Abb ildu ng 1 belegt, d aß d ie Oberhöhen zu wächse von 1880 bis etw a 1950
ein enges Stre uban d u m die Ertragstafelreferenz besch reiben. In
diesem Ze itra um liegen die Mehr- bzw. Min derleistungen bei maximal 25 % (75 % bis 125 % des Ertragstafel-H öhenz uw achses). Nach
1950 w eitet sich das Kurvenbündel stark auf, sodaß bis zum Jahr 1990
die Leistu ngen Wert e zwischen 129 % (Eglharting 72, A-Grad) und
314% (D en klingen OS, A-Grad) err eichen. In konkreten Zahlen ausgedrü ck t bed eu tet ein H öh en zuwachs von 314% in dem 143jäh rigen
Fi chtenb est and De nkli ngen 05, daß d er ta tsächliche O berhöhenzuwachs/jahr bei 14 cm liegt, die Tafelreferenz aber nu r 4,5 cm auswe ist.
Zh-Notnl ifI %
300
""
straffen Zusammenhan g zwischen der Zielgröße und den Erklärun gsvariablen erkennen (Tab. 1). Wie die Regressio nskoeffizienten belegen, fällt de r Einflu ß des Kalenderjahres wesentl ich höher aus als der
Einfluß d es Bestand esa lters. D a die untersu chten Bestände nur den
Boni tätsbereich zw ischen 32 und 40 nach d er Ert ragstaf el
A SSMANN/FRA NZ abdecken und zum Zeitpunkt der letzt en Aufnah me zwis chen 110 und 143 Jah ren alt waren, erschien eine Berechnung der Funktionswerte nur für dieses Bonitäts- und Altersspektrum zu lässig. Deshalb ent hält Abbildung 2 nu r einen Ü berbli ck
übe r die Bonirärsen rwicklun g theoretischer Modellb estände. die im
Basisjah r 1920 Ausgan gsbon itäten von 32, 36 und 40 aufwe isen und
die im Jahr 1990 Alte r von 100, 120 bzw. 140 Jahren besitzen. D ie
Boni täts schätzung erfolgte für den Zeitraum von 1920 bis 1995, eine
Extrapo lation ü ber d as Jahr 1995 hinau s wäre hypothetischer Na tu r
gewesen und mit d em vorliegenden D atenmat erial auch nicht zu
rechtfertigen. In sofern erlaub t die Schätzfu nktio n nur eine Zustands beschreibun g, aber keine Progn ose d er künfti gen Bonirätsenrwick-
lung.
Aus der G rafik geht hervor, daß die Verbesserung für den Schätzzeitraum vo n 1920 bis 1995 zwis chen 2,2 4 Bonitätsstufen bei einem
Bestande salter von 100 im Jahr 1990 und 2,67 Boni tätsstufen bei
einem Bestande salter von 140 im Jahr 1990 liegt. Au ßerdem hat die
G eschwindigkeit d er Bonitätsänd eru ng im Lauf der Zeit merklich
zugenommen: Während in der Dekade zwischen 1920 und 1930 die
Verbes serun g je nach Bestand esalter 0,10 bis 0,16 Bonitätsstu fen
betrug, lag sie im Zeitraum zwischen 1980 und 1990 mit Wenen von
0,47 bis 0,53 Bonitäts stufen fast 5 mal höh er.
Ertragslaf &lRefe ren z
e a s ta nde 5a ~ E>r
250
4'
aonnät
20 0
42
- - - - - • • • • • •• - - - -- • • • • •• --• • • • • • • • •• - - - - • • •• • • -- - -- • • --- . - - - - -- • •• -
150
41
im Jahr 1990
""
120
100
0 <0
Ertl"il stat et-
100
Referenz
~ -_-_-~~_~-_-~~
50 + - - -
1880
10100
19 40
19 2 0
19 60
1980
Abb. l
N ormierter Oberhöhenzuwachs (Zh- Norm) der 27 Parz ellen
auf d en 9 Versuchsr eihen ü ber dem Kalen de rjahr
Standardised top height increment of th e 27 parcels on th e 9 trial
seri es, plotted against the calendar yea r
40
"
38
:
140
:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::z0 :~~
"
0"
"
3.1 Regress ionsanalyt isch e Schätz ung
Zu r regressionsanalytischen Schätzung der Bonitätsentwicklun g
wurden d ie Ausgangsboni tät, die der betreffende Bestand um d as
Jah r 1920 innehatte, sow ie weitere Variable n als Bestimmungs größ en
gewählt . Zielvariable war die Boni tät im jeweiligen Jahr. Eine schrittweise mul tip le R egression ermi ttelte die Au sgangsbonität und Transformationen d er Variab len Kalenderj ahr und Bestande salter als signifikante Erklärungsgrö ßen. Di e statistischen Kennwerte lassen den
I) Di e für die einzelnen Bonitäten aus der Tafel .abgegriffenen H öhenzuw ächse
d ienen als Bezugsg rößen zur N ormierung der Zuwachswerte der Versuchsflächen. D abei wu rd e für jede Versuchsreihe die bei der ersten Aufn .ahme
ermi ttelte überhöhe zu r Festlegung der Ursprcng sbonieär herangezogen.
Zu m besseren Verständnis sei darauf hingewiesen, daß die N ormierun g den
bei Darstellun g von Absolucwen en altersbedingt fallenden F ächer der
H ähenzuwa chskurvenschar auf eine einzige, abszissenparallele Gerade
(Ertragstafel-No rmverl.auf) reduziert. Somit weist jede Abweichung einer
Zuwachsku rve von dieser N orm für die betreffende Parzelle ein nicht
modeUkonformes Wuchsverhalten aus (Mehr- bzw. Minderzuwachs).
Allg. Forst- u.J.-Ztg., 168.Jg., 6-7
as
34
.----_
---_
_- ---
_
_---_.. _- _--
,...-
. - - - - -• • •• • • - -- - - -•• •• • •- --- • •• •• • • - --- •• • •• • •- --- -• •• •• ••• - -- . . . .
•
''''
'20
-.
'00
as
032
32
"'"
1930
1 95 0
197 0
1 9 90
Abb .2
Bonitätsentwicklu ng süd bayerischer Fichtenbestände nach de n
Ergeb nissen der Regressionsschätz un g für den Zeitr au m von 1920
bis 1995. Jahr 1990 durch Signatu r besonders hervorgehoben
Site dass devel opment of sou thern Bavar ian sp ruce srands for
th e time peri od from 1920 to 1995. The year 1990 is provided
with special symbo lisation
111
Tab.!
Stat istische Ken n werte der Regressions funktion zu r Sch ät zung der Bonitä ts entwicklu ng von 1920 bis 1995
Statistical chara ct eristics of the regression fu nction for the estimation of site dass development from 1920 to 1995
BON == ao + a\ . A-BON + a2 • ]HR2+ a} · ALP
BON,
A-BON,
JHR,
ALT,
Stichproben umfang
Bestimmtheitsmaß
Signifikanzgrad
234
0,961
***
Bo nität im jew eiligen J ahr
Ausgangsbonität im J ahr 1920
Kalenderjahr
Bestan desa lter im jew eiligen Jahr
Regressionskoeffizienten
Regressionskoeffizi ent en
9,4571 E-Ol
a
9,6402 E-Ol
a2 2,3924 E-04
aJ
7,054 8 E- OS
• a,
Um die A bsolutbeträge der Kalenderja hre bei den Transformationen (getestet wurden qu adrierte Werte wie auch hö here Pot enz en) nicht ins
"Astronomische" wachsen zu lassen, wurde dasJ ahr 1911 programmintem mit dem Betrag ..1" belegt, das Jahr 1912 mit dem Betrag ,,2" usw.
3.2 Bon it ier u n gsfächer für die Fichte in Bayern
Wie gezeigt wurde, werden die bisherigen Boniti erun gsgru ndlagen
de m aktuellen Status quo nicht mehr gerecht. Deshalb wir d für die
Fi cht e in Bayern ein neuer Bonitä tsfächer präsentiert . D aß dieses
U nterfangen kritisch zu bewerten ist, steht außer Frage, da zur
Konstruktion eines aktualisierten Fächers nur Inform ationen von
Bestän den mit Bonitäten über 32 vorlagen un d die momentanen
U mweltb edingungen noch (?) keinen neuen Gleichgewichtszustand
8on.48
ho in m
50
45
40
35
30
Zur Kons truktion des neuen Bonit ierungsfächers für wurde eine
von Slobo da (1971) vorgeschlagene Differenti algleichung verwendet,
die bereits mehrfach erfolgreich zum Ausgleich von H öhenw achstumsverläufen bzw. bei der Ertr agstafelaufstellung herangezo gen
wurde (NAGEL, 1985; R ÖH LE 1992). Bei dem Vergleich des neuen
Bonitatsfach ers mit der Ertragst afel ASSMA~/FRANZ fällt neben der
Erweiterung des Leistun gsspektrums (bis Boni tät 48) und des Alte rsrahme ns (bis 140 Jahre) insbesondere auf, daß die Kurvenverlä ufe
zwischen dem Alter 40 und dem Bonitierungsalter 100 wenige r star k
gekrümmt sind und der Zu wachs trend nach dem Alter 100 ste iler
verläuft als in der Tafel angegeben . Die in Abb ildung 3 eingetragene n
Höhenentwi cklungen von 4 jüngeren bzw, mitte lalten Fichtenflächen
demonst rieren darüb er hinau s, d aß in Bayern derzeit auf den besten
Standorten Bonitäten zwischen 44 (Stadrw ald Augsburg) und 46
(Kaufbeuren) err eicht werden.
4. ÄNDERUNG DES ERTRAGS NI VEAUS
25
20
15
- - _ . StadlWald Augsoorg
-- -+--- Högiw akl .
10
- ....... - Sach:>ellriPl'd602
- - - - ET·AS$MANIWFRANZ
- - n(lubar. Fäc her
5
Aller in Jahren
o
o
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100 1 10
12 0
Abb.3
Vergleich d es neuberechn eten Bonitätsfächers für die Ficht e
in Bayern mit dem Bonitätsfächer d er Er tragstafel
ASSMANN / F RANZ u nd H öhenwachstumsgängen ausgewählter
Versu ch sflächen. Zu r besseren Übe rsichtl ichk eit ist der
neuber ech nete Fächer nur in d er 4er Bonit arsstufung
(Bonität en 20, 24 bis 44, 48) ausged ruck t
Comparison of the new site d ass system for spruce in Bavaria
with ehe site d ass syst em of the ASSMANN/FRANZ yield ta ble
and th e height grow th cu rves of selecred trial plots.
• ASSMANN/FRANZ site class system: black br ok en lines
• new site dass system:
boldtype grey lines
11 2
erreich t haben, sondern vielmehr intermediären Charakter aufwe isen
und möglicherweise raschen und nicht annäh ernd vorh ersagbaren
Verschiebungen unterliegen werd en.
Wachstums fördernde Änderungen der Standortverhältnisse schla gen sich bei älteren Ficht enbest änd en in einer Abschwächung oder
sogar in einer U mk ehr des Alterstrends nieder. Jün gere Bestände
reagieren dara uf i_d.R. mit einem steiler ansteigend en Zuwachsver lauf, was zu dras tischen Verbesserungen der Wuchsle istungen fü hren
kann . So beo bachteten KENK et al. (1991) an Fichte in Bade nWür ttemberg Bonitätsanstiege um bis zu 10 Stufen nach der Er trags tafel ASSMANNiFRANZ (Versuchsfläche 116, Forstbezirk O bert al:
Anstieg von Bon ität 28 auf 38).- Diesbezügliche Untersuchunge n auf
2 Fich tenstandorten im Bereich der Fors tämter Schongau (Vorbe stand Sachsenrie d 03 / Fo lgebestan d Sachsenried 602) und Kaufbeuren (Vorbestand O ttobeur en 08 I Folgebes tand Kaufbeuren) deuten
ebenfalls auf eine Steigeru ng des Leisrungsvermögens hin (Tab. 2).
Ein Teil dieser Überlegenh eit ist sicherlich auf die gering eren Begrü ndungs dichten d er Folgegenerationen zurückzuführen, wo du rch
selbst im A-Grad für den Einzelbaum günstigere Wuchskonstellationen geschaffen wo rden sein dürften. Dadu rch lassen sich aber nur die
Divergenzen de r Mittelstamm wert e erk lären, ni cht jedoch die
enormen Unterschiede bei den übr igen Ertragsgrößen. Auffällig ist
darübe r hinaus, d aß der Wachstu msvorsp rung bei den Grundfläch enund Vorratswert en stär ker in Erscheinung tritt als bei der H öhenernwicklung. Dies bedeutet, daß n icht nur die Bonität angestiegen ist,
sondern auch eine Verb esserung des Ertr agsniveaus selbst stattgefunden haben muß. Abb ildun g 4 z eigt die Überlegenheit der Folgebestände am Beispiel d er Volumenenrwicklun g: So liegt d er Vorrat auf
Allg. Forst- u. J.-Ztg., 168.Jg., 6-7
Tab . 2
Leistungen von Vor- und Folgebes tänden auf den Fläche n Sachsenried 03/Sachsenried 602 und O ttobeuren 08/Kaufbeuren.
Absolutwerte nach den Flächenaufnahmen und Relat ivwerte (kursiv in Klammern) in % der Angaben der Bonität 040,
Fichten-Ertragstafel ASSMANN/F RANZ( 1963 )
Performances of advance and successive crops on the plots Sachsenried 03/ Sachs enr ied 602 and Ottobeuren 08/ Kaufbeure n.
Absolute va lu es according t o surveys of plots and relative values (in brackets) given in % of the 040 site dass,
ASSMANNIFRANZ yie ld table (1963)
Ver such sfläche
J ahr
Alter
N
G
dm
hm
ho
V
Sachsenri ed 03
(Vorbesrand)
in % von 040
1882
33
7428
(230)
43,3
(112)
8,6
(5 7)
10,6
(72)
13,8
(78)
180
(62)
Sachsenr ied 602
(F o lgebest an d)
in % von 0 40
1992
29
4708
(46)
59,S
(183)
12,7
(96)
12,5
(9 8)
14,5
(95)
339
(154)
O ttobeuren 08
{Vo rbes tan d)
in % von 040
1882
32
4232
(171)
54,8
(146)
12,8
(88)
14,0
(9 8)
17.1
(100)
356
(129)
1993
25
3175
(99)
48,3
(153)
13,9
(124)
14,7
(141)
17,1
(134)
341
(212)
25
30
35
3217
2467
1979
31,6
11,2
13,6
16,0
10,4
12,8
13,2
16,0
16,0
18,0
161
23 5
311
Kautb curen
(Fo lgebestan d )
in % von 0 40
Et Ass.IFRANZ, Bon. 0 40
N
StarnmzahVha
dm
ho
Mitteldurchmesser in cm
Oberhöhe in m
G
hm
V
Grundfl äche in m 2/ha
Mittelhöhe in m
Volumen in VfmD/ha
Sach se nr ied 03 I 602
4 00
.-o •
~0 _~
3 00
~
»
20 0
10 0
Folgebesland
v orbestand
Al ter
29
O tt obe uren 08 I Kaufbeuren
o •
-~
~0 ~_
»
Abb.4
Volum enentwickl ung von Vor- und Folgebeständen
auf den Flächen Sachsenried 03/Sachsenri ed
602 (e ben) und O tto beuren 08/ Kaufbeu ren
(unten) im Ver gleich
Volume development of advance and successive cro p
on rhe pl ots Sachsenried 03/Sachsenried 602 (to p),
and Otto beuren 08/Kaufbeuren (below)
A llg. F o rst- u.].-Z rg., 168.J g., 6 -7
35,9
39 ,8
der Versu chsfläche Sachsen ried 602 im Alter von 29 Jahren bei 339
VfmD/ h a; die Vorgänger generation dagegen erreichte im Alter von
33 J ahren mit 180 V fmD /ha nur 50 % der stehenden Masse, welche
die Fichte heute 4 J ahr e früher erbring t. Mindestens ebenso bemerkenswert ist die Vorratsakkumulation auf der Probefläche Kaufbeuren: Hier stoc kt im Folgebestand im Alter 25 mit einem Volumen
von 341 VfmD /ha fast dieselbe Holzmasse, die der nach ASSMANN
(1961) ausgesprochen r aschwü chsige Vorb estand mit 356 VfmD/ha
erst im Alter 32 erreicht hatt e.
Allerd ings sin d di e von ASSMANNIFRANZ für d ie Fichte in Bayern
formulierten Ertragsniveau beziehun gen nicht nur im Lichte vo n
Klimaänd erung und Stickstoffeinträgen kritisch zu ü berprüfen, w ie
di e Grundflächenemwicklu ngskurven der beiden A-G rad-Pa rz ellen
:auf den Versuchsflächen Ottob euren 08 und D enkIingen 05 unterstreichen (A bb. 5): Während auf der Fläche O tto beuren 08 di e
Grundfläche mit 86 m2 / ha im Alter von 69 Jahren kulminiert und
danach bis zum Ende der Beobachtung langsam aber stetig auf
82 m 2/ha zurü ckfällt, wächst auf der Fläche D enklingen 05 d ie
G rundfläche über di e gesamte Meßp eriode konti nuierlich an; das
Maximum von 90 m 2/ ha wird erst bei der letzten Aufnahm e erreicht .
Aus diesen grundsätzlichen Un terschied en in der En twicklungsdynamik darf gefo lgert werden, daß die standörtliche Leistungsfähigk eit
differenz iert er betrachtet wer den muß, als dies in dem gestaffelten
Ertragsniveaufächer der Fichtentafel AssMANNIFRANZ zum Ausdru ck kommt.
5. AUSBLICK
Als H aup tfaktoren für d ie veränderten Wachstumshed ingung en
wer den die Entwicklung von Klimageschehen, CO2-Ge halt un d
Stickstoffkonzentra tion der Atmos phäre angesehen. Allerd ings ist
113
Glha in qm
90
Trend changes in growth b ehaviou r ar e analysed on high-yield
sp ru ce sit es in southem Bavaria. Here, special emphasis ha s been
placed on site d ass improvements and production level changes.
SO
• The heig ht development up to 1950 is largely in conformity wit h
the AssMANN/FRANZ yield table, thereafter up to 1990 it shows an
accelerated growth compared to th e table.
70
60
• T he basic ru les for site dass assessment of spruce that have been
valid until now do no langer correspond to the acrual status quo.
Therefore, a new sit e class system is presented.
50
-.q- -Denkllngen 05
40
-+-- Ottobeuren
30
--040
- - 0 36
- - 0 32
08
20
• The im mediate growth comparison berween the advance and
successive generation on the same site ascertains the superiority in
performance of young spruce stands and poi nts also to a produetion
level improvement in addition to an increase of site dass.
8. Resurne
Alle r
40
60
so
100
120
140
Abb. 5
Grundflächenentwicklungauf den A-G rad -Parzellen der
Versuchsflächen Denklingen OS un d Ottobeuren 08
über dem Alter
Basal area development on the thinning-gr ade-A parcels of the
trial plots Denklingen 05 and Ottobeuren 08, plotted against
the age
die Waldwachsmmskunde mit dem ihr zur Verfügung stehenden
Instrumentarium nicht in der Lage, eine umfassende Datengrundlage
bereitzustellen , mit der sie aus eigen er Kraft die Ebene der rein
deskrip tiven Analyse verlassen könnte. Daraus läßt sich für die waldwachstumskundliehe Forsc hung die Notwendigkeit ableiten, künftig
verstärkt in interdisziplinären Vorhaben mitzuarbeiten. Nur dann
wird es gelingen, die relevanten Umweltparameter zu quantifizieren
und mit den biologischen Wirkungsmechanismen zu verknüpfen und
dam it zu m besseren Verständnis der im Wald ablaufenden Produktionsvorg änge beizutragen.
6. ZUSAMMENFASSUNG
Auf Fichten -H ochleistu ngsstando rten in Südbayern werden
Trendänderungen im Wu chsverhalten analysiert. Besonderes Au gen merk wird da bei auf Boni tätsverbes serun gen und Ertragsniv eauänderu ngen gelegt:
• Auf den untersuchten Fl ächen verläuft die Höhenenrwicklung
bis 1950 weitgehend ertra gstafelkonform und läßt da nach bis 1990 im
Vergleich zur E rtragstafel ASSMANNIFRANZ ein beschl eunigtes
Wachstum erke nnen.
• Di e bisher gültigen Grundlagen zur Bon itieru ng der F ichte
werden dem aktuellen Status quo ni cht mehr gerech t. D eshalb wird
ein neuer Bonitätsfächer präsentiert.
• D er unmi ttelbare Wachstumsvergleich von Vor gänger- un d
Fol gegeneration auf demselb en Standort belegt die Leistu ngsüb er legenheit junger Fich tenbestände und w eist neben eine m Ans tieg der
Bon ität auch auf eine Verbesserung des Ertragsniveaus hin.
7. Summary
Titr e de l'article: Modification de La [ertilite et du niveau de
production des peuplements d'epiceas du sud de la Baoiere.
Sur des stations d'epiceas hautement productives du sud de la
Baviere on a analyse les nouvelles tendances du proeessus de la
croissance, en s'atrachant tout p articulieremenr aux augmentations de
fertilite et aux modifications du niveau de p roduction.
• Sur les pareelles etudiees, la cr oissance en hauteur eorresp ondait
tres sensiblement aeelle donnee par les tables de production jusqu' en
1950; ensuite, jusqu'ä 1990, la croi ssance se revele plus rapide qu e
eelle des tables ASSMANN/FRANZ.
• Les base s retenues jusqu'ä maintenant pour le c1assement des
epi ceas ne conviennent plus a la siruation actuelle et c'est la raison
pour laquelle on propose des nouvelles classes de fert ilites.
• La comparaison directe de 2 generations successives sur la meme
station etablit la superiorite de la produ ction des jeunes peuplements
d' epiceas et montre, outre une elevation de la Iertilite, une amelioration du niveau de production.
J. M.
9. Literatur
ASSMANN, E .: Walderuagskunde. BLV Verlagsgesellschaft, Münch en-BonnWien, 1961
ASSMANN, E und FRANZ, E: Vorläufige Fichtenertragstafel für Bayern. Selbstverlag Institut für Ertragskun de der Forstl. Forschungsanstalt , Mü nchen,
1963
FOERSTER, W., BOSWALD, K. und KENNEL, E.: Vergleich der Invenrur ergebnisse von 1971 und 1987. AFZ 47,11 78-1180,1993
FRANZ, F.: Au swirku ngen der Walderkr ankungen auf Struktur und Wuchsleistung von Ficht enb est anden. FwCbll02, 186-201, 1983
KELLER, W.; Bonität in Fic hten-Folgebeständen ehemaliger Ficht en-Versuchs flächen de r WSL. Tagungsbericht e der Sektion Ertrag skund e im Deu tschen
Verband Forstlicher Forschungsanst alten, 123-12 9,1992
KENK, G ., SPIECKER, H . un d D IENER, G .: Refer enzdaten zum Waldwachstum.
Kernforschung szenerum Ker lsruhe. KfK -PEF 82. 1991
NAGEL, J.: Wachstu msm odell fü r Bergahorn in Schleswig-H olsrein. Dissertation , Universität Göttingen 1985
PRETZSCH, H .: Zune h mende U nstimmi gkeiten zw ischen erwarte tem und wirklichem Wachstum unse rer Waldb estände . FwC b1 111, 366- 382, 1992
ROHLE, H .: Yield tables for Al eppo pine (Pinus halepensis) in Israel. Selbstverlag Lehrstu hl für Waldwac hsrumskunde der Unive rsität München, 1992
Röh le, H : Zum Wachstu m der Fichte auf H ochl eisrungsstandorten in Südba yern. Mittei lungen aus der Staats fors tverwa lrung Bayern, 48. Hef t, 1995
SLOBODA, B.: Zur D arstellun g von Wachsrumsprozessen mit Hilfe von
Diff erenti algleichungen erster Ordnung. MittBaWülFVA N r. 32, 1971
SrIECKER, H ., MIELIKÄINEN, K., KOHL, M. und SKOVSGAARD, J. P.: Growrh
Trends in European Foresrs. Spri nger, Berlin-Heidelberg-N ew York, 1996
Title of rhe p aper: Sire dass imp rovements and production leuel
changes in southern bavarian spruce stands.
114
Allg. Forst - u. J.-Ztg ., 168.J g., 6-7
Das Wu chsmodell SILVA - Parametrisierung der Version 2.1
für Rein- un d Mischbes tände aus Fichte un d Buche
Aus dem Lehrs tuhl für Waldwachstumskun de, Lud wig-M aximilians-Universität, Mün chen
(Mit 2 Abbildun gen und 4 Tabellen)
Von M. KAHN und H . PRETzscH
(A ngeno mmen Febru ar 1997)
SCHLAGW ÖRTER - KEY WORDS
Einzelbaumbez ogenes Wuchsmodell; Parametrisierung der M odell[un ktionen; Fichte; Buche.
Single tree g rounb model; parameterization; spruce; beech.
1. EINLEITUNG
D ie E ntwicklung vo n baumpositionsa bhangigen, einz elbaumorienti erten Wac hs ro msmo de llen geht bis auf d ie 1960er Jahre zu rüc k . Di e
Stärke der EinzeIbaumwuchsmodelle gerade im Hinblick auf die
Nachbildun g von Wachstumsprozessen in ungleichaltrigen Mischbeständ en läßt eigentlich keinen Zweifel offen, daß sich auch schon
un sere Vorgänge r bei der Entwicklun g der so erfolgreichen Ertragstafeln dieses Modellansatzes bedient hätten, wären Ihnen die
heutigen compu rergesrützren Modellierungswerkzeuge verfügbar
gewesen.
Im Jahr 1989 begann am Lehrstuhl für Waldwachsrumskunde der
LMU Mün chen die Entwicklung des .Einzelbaumwachsrumsimulators SILVA 1.0, der 1992 in einem Protot ypen fertiggestellt
werd en k onnte (PRElZSCH. 1992). In d en folgenden Jahren wurde für
SILVA eine Reihe weiterer Zusatzmodule entwickelt. Zu diesen
zählen ein Su-ukrurgene rator, ein sta ndortabhängiges H öhen- und
D urchmessermodell, ein D urchfors run gsmodul, eine Schnittstelle zur
H ol zsort ierun g. H olzernt ekostenb erechnung und Wertleistungsermin lung sowie eine Schnittstelle zur Indikation ökologischer Entwicklungs- und Zustandsgrößen. D araus ging die Programmversion
2 .0 des Wuchsmodells SILVA hervor (PRETZSCH, 1993, 1996;
P RETlSCH und KAHN , 1995, 1996; U TSCHIG, 1997).
Ne ben der Implementierung dieses neuen methodischen Rüstze uges wurde gleichfalls die Erweiteru ng einer für die Modellp arametris ierung notwendigen Datenbasis vorangetrieben: zum einen
du rch die Neuanlage von Versuchsflächen in Mischbeständen und
de r damit verbundenen Neubesc haffung von einzelbaumbezogenen
Wachsrumsdate n, zum anderen durch die Aufarheitun g und
Umstrukturierung der bisher i.w. nur für Bestandeskalkulation en
genut zten D aten schon bestehender Versuchsflächen in Rein- und
Mischbeständ en. Dieser Prozeß der D atenbeschaffung und -organisarion ist nun soweit gediehen, daß eine Neuparametrisierung des
Wuchsmode lls SILVA für Rein- und Mischbestände aus Fichte und
Buche erfolgen kann, die zu der Mode llversion 2.1 führt . Das dieser
Version zugrunde liegende Datenmaterial und der Aufbau sowie die
Paramet er der wichtigsten Funktionen werden nachfolgend
beschrieb en.
2. DATENMATERIAL
D as für die Par arnerrisierung der Mod ellfunktionen von SILVA 2.1
verwendete Datenmaterial stammt zu wesentlichen Teilen aus dem
Versuchsflächennetz des Münchener Lehrstuhls für waldwachsrumskunde. Für das sundortabhängige H öhenwachstu msmodell
konnte dankenswerterweise auch auf Daten der N iedersächsischen
Forstlichen Versuchsanstalt in Göttingen sowie der Eidgenössischen
Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft im
schweizerischen Birmensdor f zurückgegriffen werden. Diese Daten
bleiben im folgenden außer Betracht (KAHN. 1994).
Allg. Forst - u.J.-Ztg., 168.Jg., 6-7
Der verwendete Daten satz basiert auf 139 Parzellen von 31 Versuchsflächen. Die erste der insgesamt 343 Aufnahmen srammt aus
dem Jahr 1954 , die letzte aus dem Jahr 1996 (Tab. 1). Die Daten resultieren sowohl aus Wiederholungsaufnahmen als auch aus bisher einmalig aufgenommenen Wuchsreihen mit Z uwachs bo hru ngen. Für die
neu angelegten Mischbestands-Wuchsreihen in Bodenmais (821).
Freising (813), Kreuth (823) und Schongau (814) wurden die
Zuwachsdaten des Brusthöhendurchmessers aus Bohrspan analysen
ermittelt.
Über alle genannten Versuchsflächen und Aufnahmen hinweg
liegen insgesamt 59914 Datensätze vor, mit 37092 Fichten, 1942 8
Buchen und 3394 Bäumen anderer Baum arten. Die Brusthöhendurchmesser der Fichte reichen von 2 cm bis 200 cm, die der Buche
von 2 cm bis 123 cm . Die Baumhöhen liegen zwischen 2 m und 48 m
bei der Fichte und zwischen 3 mund 44 m bei der Buche. Entsprechend vielfältig sind auch die Bestandesstrukturen auf den Versuchspa rzellen , die durch Strukturindizes gekennzeichnet werden können
(PRETlScH, 1996) : der modifizierte SHANNON-Index variiert
zwischen 0 (einschichtig) und 1,1 (vertikal stark differenziert), der
ClARK- und Evxres -Index schwankt von 0,3 (extreme Klumpung) bis
1,8 (Pflanzverba nd), und der Index nach PIELOU liegt bei 1 in Reinbeständen und erreicht als Extremwert bei reicher Einzelmischung
der Baumarten - 0,26.
3. MODELLFUNKTIONEN VON SILVA 2.1
Die folgende Beschreibun g der Modellfunktionen von SILVA 2.1
beginnt mit den Schätzfunk tionen zur Kronenansatzhöhe und zum
Kron endurchmesser. Dann werden die stando rta bhä ngigen Funktionen zur N achbildung des potentiellen Höhen- und Durchmesserwachsroms entwickelt, und es schließen sich an die Funktionen zur
Modellierung des H öhen- und des D urchmesserzu wachses. Nach
einem kurz en Bezug auf das M ortalitätsm od ell werden ebenfalls
Schätzfunktionen des Struktu rgenerators STRUGEN neu parametrisiert.
3. 1 Kronena nsatzhö he und Krone ndurch messer
Zur Schätzung von Kronenansatz und K.ronendurchmesser werden Modellfunktionen aufgestellt, die auf den Variablen Brusthöhendurchmesser und Baumhöhe beruhen. D as Modell zur Schätzung des
Kr on enansatzes lautet:
Es bedeuten:
kra
= Kronenans atz. (m)
h
= Baumh öhe. (m)
bhd
aa. a•• 412
= Brusth öhendurchmesser,
=
(ern)
baumartenspezifische Funktionsparameter
Die Parameter der Schätzgleichung sind mit Standardfehlern,
Bestimmtheitsmaßen und Stichprob enumfängen in Tabelle 2 zusammengefaßt. Die Residuen zeigen über den vom Modell prognostizierten Kron enansätzen keinen Trend, die Prognosen sind stabil
(Abb. I).
115
Tab. 1
D a t enbasis für die Para metris ierung des Wuchsmooells SILVA 2.1 bilden 31 Versuc hsflächen mit 139 Parzellen . Aus Versuchsfläche n m it
län geren Beobach tu ngszeitreihen wurden nur bestimmte Wachs tumszeiträume zu r Pa ra metrisierung herausgegriffen.
(BH D = Messun g des BHD, Höhe = Mess ung von Baum- und Kr onen a ns a tzhöh e,
Kro ne = Kr on enablotung, Zuwachsboh rung = Ent nahme von Bohrspän en, Koordinat en = Ein messung der Baumfuß punk te)
Data f OT pa ramet erizin g t he growth m odel SILVA 2.1 fr om 31 experim ental areas with 139 plots
versuchsf läche
Bod enm ais 130
Bodenmais 821
Denklingen 5
Denklingen 118
D enklingen 606
E brach 640
Eglharting 73
Fabrikschleichach 15
Freising 813
Freyung 129
G erolzhofen 627
Köching 95
Kr euth 823
M ünchen 145
Rothenbuch 634
Rotheubu ch 640
Sach senri ed 67
Sachsenried 68
Sachsenried 607
Schongau 144
Schongau 814
Siamber g 91
Traunstein 639
Weissenburg 613
Zu sm arshau sen 603
Zusm arshausen 604
Zwiesel t 11
Zwi esel 134
Zwieselt 35
Zwiesel 1J7
Zwiesel 138
Anzahl der Aufnahmen
letzte
Auf-
Zuwachs-
Parzellen
erste
Aufnahm e
nehme
perioden
BHD
H öhe
Krone
3
5
3
1
6
8
2
3
6
3
1980H
1995H
1979H
1995H
1982H
1987H
1970H
1982H
1994H
1980H
1993H
19?5H
1990H
1995H
1995F
1996F
1983H
1991F
1994H
1993H
2
1
1
I
1
I
I
1
I
2
2
1
2
1
2
2
2
2
1
3
2
I
2
I
2
2
2
2
I
3
I
I
1
I
05.05
Bu
06.02
Fi
15.05
Fi/faIBu
13.02
Fi/faIBu
02.02
Bu
05.02
Bu
14.04
Fi
14.04
Fi
14.04
Fi
14.04 Fi, Bu, FilBu
4
2
1
2
5
10
3
3
13
3
1984F
1977F
1994H
199I H
1986F
1987H
1978H
1978H
1982H
1958H
1995H
199IF
1994H
1991H
1994H
1996F
1990H
1990H
1995F
1990F
I
2
I
1
I
I
1
I
1
1
2
3
1
1
2
2
2
2
2
2
2
3
1
I
2
2
2
2
2
2
14.04
FilE u
14.04
Bu
14.04
Fi
05.08
Fi
12.07
Fi
12.07
Fi
11.03 Fi. Bu. FilBu
11.03 Fi, Bu, FilBu
11.03 Fi, Eu, FiJBu
11.03
Fi!TalBu
11.03
FifTalBu
8
5
2
7
6
4
7
5
5
2
2
1995F
1980F
1988H
1975F
1975F
1975F
1954H
1985F
1985F
1987H
1987H
1994H
1994F
1995H
1995H
1995H
1995H
1992H
1994H
1994H
1987H
1987H
1
2
1
3
4
4
5
2
2
1
3
2
4
5
5
6
3
3
1
1
I
3
2
4
5
5
6
3
3
1
1
Wuchsbezirk
Baum -
Anzahl
arten
11.03
11.03
14.04
14.04
14.04
02.02
13.02
05.02
12.08
11.03
Fi/faIBu
Fi/faIBu
F;
FilBu
Fi
Bu
Fi
Bu
FilEu
Fi/faIBu
Zu r Schätzung de s Kron endurc hm essers .wird auf eine expo nen -
tielle Beziehung mi t multiplem Variablensatz z'urückgegriffen:
-
1
1
1
I
1
1
1
I
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
Koordi- ZuwachsDaten
bohrung
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
I
I
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
I
1
1
1
1
Parameter dieser baumartenspezifisc hen Kronenfomunodelle wu rden bereits von PRETZSCH (1992) publiziert.
kd = e bQ+b, • In (bhd) + "1° h +bJ e ln (bid )
3.2 Sta n do rtabhängiges Poten ti al des H öh en wachst ums
Es bedeut en:
kd
h
= Kronendurchm esser. (m)
= Ba um höb e, (m)
bh d
= Brusthöhend ur chm esser, (ern)
bo> b., b2• b, = baumartenspezifische Fu nktionsp arameter
D ie Bestimm the itsmaß e sind wie bei der Sch ätzung des Kron enans atz es relativ ho ch, die Standardfehler der Fu nk tion sp arameter
hin gegen ger ing, so daß vo n stabilen Modellparametern gesproc hen
werden kann (Tab. 2). Au ch hier weisen die Residuen über d en
prognostizierten Wenen keine Verzerrungen au f (Ab b. 1). Da s Kronend ur chmessennodell wurde mittel s linearer Reg ressione n paramerrisier t, so daß sich die Standardfehler der Mo dell schätzu ng auf die
logarith mierten Kro n endurchmesser beziehen (vgl. Tab. 2).
D ie Variablen Kr onenansatz und Kronendu rchm esser werden
benö ti gt, um mit d en im Wuchs modell SILVA imp lementier ten
Kronen formm odellen räum liche Kr on enform en zu erzeugen. Die
116
Die Parametrisierung d es sta ndortabhängigen Potenti als zu m
Höhenwachsrum gründet auf den Daten von insgesamt 277 Versuchspar zellen, die r äumli ch von Schleswig-Holsrein bis in die
Schweiz r eichen und aus d em niedersächsisc hen sow ie schwe ize rischen Versuchswesen stammen. H in zu komm en noch SO Versuchspar zellen aus dem ba yeris chen Versu chsflächennetz. D er
An satz zur Berechnung des H öhenpotentials beru ht auf einer Zparametrigen Wachsmmsfun ktion nach VON B ERTALANFFY (vgl. KAHN,
1995; P RETZSCH und K AHN, 1995):
hpol = A • (l-e-k -1)1
Es bedeuten:
hpot
A
= Bestandesoberh oh e, (m)
= Asymptote, (m)
k
= Sreigungsparameter; (I/j ahr)
= Besrandesalrer; (j ah r)
A llg. Forst- u.J.-Ztg., 168. Jg. , 6-7
Tab. 2
Paramet er der Kro n en ans atzh öh en- und der Kronendu rchmes ser funktion en von SILVA 2.1 (N = Stichproben um fang,
Rq = Bestimmtheitsmaß; SE = Standardfehler;
MSE = Mit tlerer q uadra tischer Fehler)
Param et er of the funct ion fot estimating cr cwn interseeti on
an d crown diam et er
Baumart
Fichte
Buche
Fichte
Parameter
Sch ätzw ert
Standardfehler
Kro nenansatzhöhe
N = 8275; Rq = 0,78; MSE = 6,1
aO
-0,094441
0,0322143
al
-0,849057
0,0244689
a2
0,0000377
0,0003288
N = 7439; Rq = 0,78; MSE = 8,2
-0,4995272
0,0257143
aO
al
-0,1709472
0,0176391
a2
-0,0007804
0,0002938
Kron endurch messer
N = 7928; Rq = 0,80; SE = 0,28
bO
-0,092425
0,024293
bl
0,312609
0,013757
b2
0,013118
0,000863
b3
-0,282520
0,010066
Buche
bö
bt
b2
b3
N = 5876; Rq = 0,75; SE = 0,33
0,339905
0,056572
0,326561
0,032139
0,014466
0,001890
-0,041266
0,026059
Rc hte
Buche
Kronenansatzhöhenschätzung
reslp red
1
++= " ~+
++
+
~. ,
~ + + +
~.
·1
+
~,
.
~
pred
,
"
"
resl pred
,.e
uz
06
w
·1
"
o
uz
...,
~.
·1
0
re,
•
O.
o.
...",
+
++ +
i.a
I.'
z
""""
zo
"
re,
••
"
1.
.,
Kronendurchmesserschätzung
,.
u
.•
+
~
+:
pred
..
·1
06
aa
r.B
Höhenzuwachsschätzung
I
o.
res/pred
0.'
!lf
+
..
0.'
...,
..
-e.a
,
· I +--~----'--<
o
++ +
_
+
~
p + pred
· I +--~--_---<
o
3 .
Durchmesserzuwachsschätzung
..
02
D er Steigun gspararmer k ist festgelegt, wenn der Zeitpunkt der
Zuw achsk ulmination des H öhenw achsrums bekannt ist:
.
-o.,
-c.,
-c.e
~
•
Es bedeuten:
k
= Stei gu ngsparameter, Cl/J ahr)
( k ulm
= Bestend esalter; zu dem der H öhenzuwachs kulminiert,
(jahr)
Die Param eter A und ( kulm werd en nun als Funktionen in Abhängigkeit vom Standort mod elliert. Der Standort wird in Form von 9
Standortvaria blen besch rieben, und Sn beinhaltet die Faktorausprägung eines Standortes mit der Standortvariablen n. Es ist:
S1
= N ährstoffversorgung des Bodens
S2
= N O,,-Gehalt der Luft
S1
= C01-Ge halt der Luft
S4
S5
56
= Linge der Vegetation szeit
= Jahrestemp eraturamplitud e
= Mittlere Temperatu r in der Vegetationszeit
nach DE M ARTONNE
S7 = Ariditatsindex
S8
= N iederschlagssumme in der Vegetationszeit
= Bodenfrisch e
Die Variab len Nährstoffversorgun g des Bodens und Bod enfrische
sind ordin al skaliert. Sie werden mi ttels des fuzzy ser - theoretischen
Konzepts linguistische r Variablen auf metrisches Skalennviveau
gehoben. Sämtliche Klimainform ationen können aus der Wuchsbezirkszugehörigkeit eines Stando rt es hergeleitet werd en. NOll und
C02 sind i.d.R. glo bale Variab len. Alle Variablen werden über
un imodale D osis-W irkungsfunktionen f(sn) auf das Intervall [0; 1J
ab gebildet:
S9
ro
=[(so), n = 1..9 u nd rn E[O; 1]
A Jlg. Forst - u .J .-Zrg., 168.J g., 6- 7
•
Abb . 1
Resid uen (res) und p rognostizierte Werte (pred ) der
Schät zfu nk tionen rur Kr onend urchmesser, Kronenansatz hö he,
H öhenzu wachs und Durchm esser zuwach s
Residuals (r es) and pre d icted values {pred) of th e fun ctions for
estima ting crown diam eter, cro wn intersection, height increm ent
end diame ter increment
Der Wirkungswert r n beschreibt die Wirkung der Fakto ren Sn auf
das potentielle H öhenwachstu m einer Bauman, ist also kontextsensitiv für die Baumarten. Diese Wirkungswerte werden nun zunächst zu
komplexen öko logischen Fakt oren zusammengefaßt:
* ([ - IIj"i = (j-l)*3+1( [ - ri ))YJ"
Es bedeute n:
K.F
;:: kompl exer öko logischer Fakto r
r
= Wirku ngswert
'Y
;:: baum artenspezifischer Funktionsparam eter
J
= Lau fvariab le G= I.. 3)
So ergeben sich die drei ökologischen Faktoren KF j , K F1 und KF).
Di ese kö nn en interpr etiert werden als Nä hrstoffversorgung (KF I ) ,
Wärmeversorgung (KF2) und Wasserversorgung des Stando rtes (KF) ).
In -einem weiteren Schritt werden die ökonomischen Faktoren nun
117
baumartenspezifisch auf die Asymptote und den Zeitpunkt der
Zuwachskulmination abgebildet :
A = An + AI *
(TI;:t KFr
r
,
* (I -
TI;:t(I - KF;)
r
und
Tab. 3
Parameter der Durchmesser- und der H öhenfunktion
v on SILVA 2.1 (N = Stichprobenumfangt
Rq = Besti mmtheitsmaß; SE = Standardfehlen
MSE = Mittlerer quadratische r Fe hler)
Parameter of the diamet er- an d h eight increm en t func tions of
SILVA 2.1
Baumart
Parameter
Fichte
N
Schätzwe rt
Standardfehler
H öhenpotential
Es bed euten :
= Asy mptote, (m)
A
An = minimale Asympto te, (m)
AI
= maximale Asymp tote minus Ac, (m)
tkulm = Bestan des alter; zu dem der Höhenzuwachs kulminiert, (jahr)
to
t1
K.F
'Y
)
11
12
13
14
15
D ieser Modellansatz zur Schätzung der Parameter einer standortab h ängige n H öhenwachsrums kurve liefert Bestimmtheitsm aße bei
der Fichte von 0,93 und bei der Buche von 0,78 (Tab. 3). D a d ieses
Höhenwach stum aus Bestandesdaten resultiert, wird es nach statistischen Au sw ertungen des Datenmaterials zur Erreichung eines
Höhenpotentials de s Ein zelbaumes für die Fichte um 13,8 % un d für
die Bu ch e um 13,2 % erhöht (vgl. KAHN, 1994). Der potenti elle
H öh en zu wach s ein es Einzelbaum es im. Zeitraum 6t ergibt sich nun,
inde m zunäc hst d essen theo retisches Alter errec hnet w ird (vgl.
PRETZSCH, 1992),
r_
-
11
12
13
14
15
Fichte
= Zeitperiode , z. B. S Jahre, (jahr)
= Asymptote, (m)
k
= Steigungsp aramerer; ( I/Jahr)
ergibt sich de r po tentielle H öhenzuwac hs eines Baum es als
zhpot = c • (h2 - h1)
Es b ed euten:
z~oc ,..po ten tielle r Höhenzu wachs eines Baum es, (m/S Jahr e)
h2
h,
c
N
dO
d1
H öhenzuwachs
d2
d3
d4
=22041; Rq = 0,54; MSE =0,64
1,235824277
0,568984327
0,336577688
2,183120656
11,97436286
0,016600218
0,008230879
0,005758839
0,166061366
0,276490131
Buch e
N = 9718; Rq = 0,19; MSE : 0,13
dO
1,169083241
0,295689811
dt
0,552119116
0,065705010
d2
0,494704485
0,039680824
d3
-5,302417068
0,675296253
d4
1,876207138
0,633120613
Ficht e
N
dO
dl
d2
d3
d4
d5
Durchmesserzuw achs
Buche
do
dl
d2
d3
d4
d5
=22041; Rq =0,56; MSE = 0,97
2,754169882
1,404583910
0,508546572
- 5,446839847
2,459669496
1,336302506
0,312181433
0,030449615
0,008868777
0,203515958
0,046812683
0,171314017
N = 9718; Rq = 0,55; MSE = 0,43
4,281140375
3,274455124
0,585544328
0,015336756
- 1,476376285
0,251890300
1,567243741
0,106817569
0,707562356
0,687322937
0,707562356
0,687322937
= Baumhöhe zum Zeitp unkt t+'ö't, (m)
aktue lle Baumhohe zum Zeitpunkt t, (m)
= baumartens pezifischer Faktor zur Umrechnung von Bestandes- zu Baumh öhe (1,138 bei Fichte und 1,132 bei Buche)
:=
D amit erfo lgt die Schätzung der potentiellen Höhenentwickl ung
des einzelnen Bau me s über dem Alter ausschließlich in Ab h ängigkeit
von Stand ortvariablen.
118
0,000 10‫סס‬oo
0,183476914
0,123409281
0,097334837
0,033346835
0,311601136
0,326903024
Fichte
= Bau mh ö he zum Zeitpunkt t + 'ö't, (m)
= theo retis ches Baum ah er, (jah r)
A
.1..t
0,672250779
0,749076069
0,923191597
Durchmesserpotential
N = 3397; Rq = 0,86; MSE = 46,9
cO
1,305581829
0,021208571
cl
0,028439762
0,000349739
Unter Anw en du ng von
mit
h2
=1159; Rq =0,78; MSE = 8,9
N = 3013, Rq = 0,75; MSE : 60,3
cO
1,235026405
0,027649776
cl
0,038845189
0,000598098
k
h2=A . (1_ck a (l+ AdY
0,022560311
0,030210723
0,242589768
0,300701355
0,429715289
Buche
-lnrW)
Es bedeuten:
= theo retis ch es Baumalter; (jahr)
h,
= akt ue lle Baumhohe zu m Zeitpunkt r, {m)
A
= Asymp to te, (m)
= Sreigungsparam eter; (I /Jahr)
k
0,931025813
0,909237467
0,391734663
0,233646896
0,000100000
N
Buche
Minimalwert von tkulm' (jahr)
= Maximalwert von tkulm minu s to, (lahr)
= komplexer ökologischer Faktor
= Fu nkti onsp arameter
=Lau fvariab le (j =1..3)
:=
=845; Rq =0,93; MSE =6,6
3.3 Stando r ta bhä ng iges Potential d es Durchmesserw ach stums
Es ist naheliegend, auch d as po tenti elle D ur chmesserwachsturn in
Abhän gigkeit vom Standort zu beschreiben. Folgender Gedan ke liegt
nun de m Aufbau einer geeigneten Sch ätzfunkt ion zugrunde: erstens
entwick elt sich die Baum höh e über dem Bru sthö hendurchm esser
Allg. Fo rst- u.J. -Ztg., 168.J g., 6-7
entlang einer S-förmigen Wachstu mskurve, und zwei tens kan n die
Baumh öh e zu einem gegebenen Z eitpunkt über dem Durchmesser
nicht grö ßer sein als ü ber dem Alter. Der erste Gedanke führt dazu ,
das potentielle Durchmesserwachsrum in Abhän gigkeit von der
H öh e mit Hilfe einer inversen Wachstu mskurve zu beschreiben. D er
zweite Ge danke legt fü r diese inverse Wachstumsfu nktion als ordinatenparallele Asympto te zwa ngsläufig die aus dem H öh enwachsrum
bereits definiert e absz issenparallele Asymptote fest (Abb. 2). Die
Zu sammenhänge zwisc hen Durchmesser, H öhe, Dur chm esserzuwachs und der Zeit sind klar ersichtli ch: der Durchme sser üb er der
H öh e entwickelt sich entla ng einer inversen S-Kurve und ist standortabhängig . D er D urchm esserz uwachs über dem Durchmesser
entspricht dem bekannten Verlau f einer Differenti alku rve. und der
Durchme sserzuwachs über der Zeit ist ebenfalls typisch ausgeprägt,
ind em er sich in hoh em Alter asympto risch dem Wert 0 nähert.
Dami t läßt sich das standörtlich möglich e Durchmesserwachstum
festlegen in der Funktion
d
so
1'''
h (rn)
gute r Slalldon
'"
'"
schlec hter Standort
zc
'"
Alter Iel
!l'O
""
' 00
'"
sc
'"
zo
gtner
dlem]
s"""""
sehtechter
Stando rt
zd remlS8]
~
10
schlech ter
S"""""
(I
)(J
60
-
-=
In(l - V ~ )
c,
+ 4 • sm(dpot)
!l'O
110 ISO 180 210 240 210
"+--~-+--+-I--+--'+--'<
(I
Aller la]
Es bedeu ten:
dp o1
= stand örtlich potentieller Baumdurchmesser; (cm)
~I
= sundö rtli ch potentielle Baumhöh e, (m)
A sy
= baumart ensp ezifische Asymp tote des potentiellen
H öh enwachsrums, (m)
s,es(dpot} = Standard abw eichu ng der relativierten Residuen,
um gerech net in (cm)
Co, Cl
= bau mart ensp ezifische Funktionsparameter
Die baum artenabhängigen Punktionspar ameter Co und Cl charakterisieren inhaltlich die Dy namik des po tentiellen Durchmesserwachstums . D er pot ent ielle Durchm esserzuw achs ergibt sich schließlich
aus Differenzbildung. indem zunächst der potentielle Durchmesser
bei der Baumhöhe h plus zhpot ermittelt wird. Davon wird der potentielle Durchm esser bei der H öhe h su btrahiert.
hl m)
" ....,=+---~-~=:::.,
c
rc
120 150 180 210 240 210
zd [eml58]
c
d.pot --
CI
Es bedeuten:
dpoc = st andö rtlic h potenti eller Baumdurchmesser, (ern)
hpo( = standörtlic h po tenti elle Baumhohe. (m)
A
= baum art enspezifisch e Asy mpto te des pot entiellen H öhenwac hsrums, (m)
Co, CI = bau mart enspezifische Fu nkti onsparameter
60
Aus der Vert eilung der zu den jeweiligen Baumhöhen relativierten
Residu en die ses Ausgleichs wird die Standardabweichun g geschätzt
(die Relativierung wird vor genomm en, weil die Residu en hereroskedasrisch sind ). Di ese wird mit einem Wert von 4 multipl iziert und
zu dem jeweils errechneten potentiellen Du rchmesserwert addiert.
um am obe ren End e der Vert eilung der Residuen die bei gegebene r
H öhe maximal möglichen Durchmesser so üb erdeck en zu können.
daß mit einer Wahrscheinlichkei t von mehr als 99% alle errechne ten
D urchm esserz uwachsp otentiale höher als wirklich vorkommende
D urchmesserzuwachse sind. Der Mittelwert der relativierten
Residuen liegt bei 0, die Standardabweichung beträgt bei der Ficht e
0,3 und bei der Buche 0,26. Es liegt also nun folgende Funktion vor.
=_ In(l- V '''-''
A)
po r
)(J
der jeweils 3 dicksten Bäume jeder Baumart ausgewählt. Der
Zusammenhan g Durchmesser über der H öhe wird dann mitt els einer
nichtl inearen Regression statistisch ausgeglichen (Tab. 3).
20
4ll
60
80
100
120
3.4 H öhen zuwachs
D as Höhenzuwachsmodell setzt sich aus mehreren Einflußfak to ren zusa mmen . D er 1. Faktor beinhaltet die Wirkung der relativen
Kronenmant elfläche auf den H öhenzuwa chs. D ie relative Kronenmantelfläche ist der Quotient aus wirklicher und po tentieller
Kronenmantelfläche. D ie Kronenmantelfläche wird nach den
Kro nenmodellen von PRFrzsCH (1992) berechn et. Die potentielle
Kronenmantelfl äche ergibt sich, ind em der Kro nenansatz bis zum
Boden . verlage rt und der Kronendurchmesser um die 3fache
Standardabweichung der Residuen des Kronendurchm essermodells
verbreiter t wird. Di e Wirkung der relativen Kronenmantelflache auf
den Höhenzuwach s wird ausgedrückt dur ch die Funktio n:
1411
d lem]
KR ONE =
l-e....Jl oltm •••116pot
Abb. 2
Zu sammen häng e zwischen p otenti ellem H öhenzuwachs.
potentiellem Baumdurchmesser in Brus thö he,
Durchmesserzuwachs . dem Alter un d dem Stan dort.
Links oben: H öh enentwicklung ü ber dem Alter.
Rech ts oben : Durchmessere ntwickl un g über d er H öhe.
Links unten: Durchmesserzuwach s ü ber dem Alt er.
Rechts unten: D urchmesserzuwachs ü ber dem Durchmesser
Relations berween poten tia l hei ght growth, potential diame rer
gro wth, di ameter incr eme nt, age and site conditio ns
Die Funk tion potentieller Durchmesser in Abhän gigkeit von der
Baumhö he wird über das gesamte in Tabelle 1 besch riebene D atenmaterial parametrisiert . D azu wird aus den Standortvariablen die
Asymptote des H öhenwachstu ms ermittelt, und aus den Bestandeshöhenkurven wird jedem Baum eine Baumh öhe zug eord net. Au s
jeder Parzelle wird nun für jeden Aufnahmez eitpunkt ein Kollektiv
Allg.Forst- u.[ c-Zrg., 168_Jg., 6-7
Es bedeut en:
KRONE = Wi rkung der Kronenauspr ägung auf den H öhenzuwachs
kmrnl
= wirkliche Kr onenmanrelfläche, (mI)
kmpot
= pot entielle Kronenmantelfläche, (m2)
dl
= baumartenspe zifischer Funk tionsparameter
Ein 2. Einflußfaktor wird bestimm t durch den Grundflachenantei l,
den die Baumart Ficht e in einem Umkreis von mind estens 10 m und
maximal dem 2fachen Krone ndurchmesser um einen Baum hat.
Dieser Einflu ßf akcor wird modifiziert durch die Verlagerung des
Kon kurrenzschwerpunktes. der dadurch auftri tt, daß die Konkurrent en nicht in kreisförmiger Regelmäßigkeit um einen Baum
vertei lt sind (PRETZSCH . 1995b). D er Ein flußfaktor 2 lautet:
PBA_NDIST
(l ? tf!)
-
( t + ndiu )
3
119
Es bed eut en:
PBA_NDIST = Wir kung vo n Mischu ngsanteil und Konkurrenzverl agerung auf den H öhenzuwachs
pba
= Gru ndflächenantei l der Fich te in einem Bezug skr eis
= Verlageru ng des Konkurrenzschwe rpu nk tes
ndi st
Als ze ntrale Einfl ußgröße auf den H öhenzuwachs ist d er Kon kurren zindex KKL (Kronenkc nkurrenz um Licht) di e wichtigste
Variable im H öhenzuwachsmod ell. Seine Berechn ung wu rde ebenso
wi e di e der Verlagerun g des Konkur renzs chw erpunktes von
PRETZSCH (199Sb) beschri eben. Der Konkurrenzindex KKL ist in
seiner Wirkung auf den H öh enzuwachs sehr stark von der jeweiligen,
Baumhöhe. d. h. dem zeitlichen Entwicklun gsstadium des Baum es;
abhängig. U m zu sätzlich Standort einflüsse bei d-er Einb eziehu ng der
Baum h öhe berü cksichtigen zu kö nnen, wird sie durch D ivision mit
de r stand o rta bhä ngigen H öh enasymptot e relativi ert. D amit ist die
Wirkung ein er gegebenen Konkurrenzsituati on auf den H öhenzuwachs enrwicklung s- und stan dortabhängig. zusätz lich zu der
Tatsach e, daß auch der potentielle H öh enzu wachs vom Stando rt
ab häng t. D ie Wirkungsfun kt ion lautet:
WKKL = (KKL + 0,01 • IJ.KKL) • (1 +
1)"
Es bedeute n :
= W irkungs fakto r Lich tkonkurr enz
W KKL
KKL
= K ron enkonkurrenz
ökkl
= Veränderu ng vo n KKL aufgrund von Du rchforstung
od er Mortalität
= Baumh öhe (m)
= standortabhängige Asymptote des Höh enwachstums,
(m)
= bau martenspez ifischer Funktionsparameter
h
A
d2
D ieser Wi rk u ngsfakto r WKKL wi rd nun in ein er expo nentiellen
Funktion mi t dem Faktor PBA_NDIST und zus ätzlich en Par ame tern gewi ch tet. Damit lautet der 3. Einflu ßfaktor:
WKONKU =
e-dJ - (PM J/DI IT -wKKLt'4
Es bedeu ten :
WKONKU
WKKL
= Konkurrenzfaktor
= Wirkungsfaktor Lichtk onkurrenz
PBA_N DIST = Wtrkung vo n Mischungsanteil und Konkurrenzverlagerun g auf den H öhenzuwachs
= baumartensp ezifische Fun ktionsp aram eter
d), d,
Aus den genannt en Ei nfluß faktoren sowie dem potenti ellen
H öhenzuwach s zhprn wird nun das H öh enzu,w achsm odell aufgebaut:
zh = da· zhpot • KR ONE · WKONKU
Es bedeuten:
zh
z~
KR O NE
= H öhenzuwachs, (m/5 J ahre)
= po tentieller H öhenzu wachs. (m/S Jahre)
= Wir kun g der Kronenau spr ägung auf d en H öh enzuwachs
WKO NKU = Wir kung de r Konkurrenz auf den H öhenzuwachs
da
= baumartenspezifische r Funktionsp ara meter
Di eses H öh enzuwachsmodell wird auf der G rundlage von 22041
Fichten und 9718 Buchen p arametr isiert. Die Stan dardfehler der
Funkrionskoeff iaienren sind bei beiden Baumart en stets sehr klein
und liegen zumeist bei weniger als 10 % (Tab. 3). D ie Bestirnmtheitsmaße betra gen als Resu ltat nic ht linear er Regressio nen 0,54 bei der
Fich te und 0,19 bei der Buch e. Di e Residuen sind gut verte ilt
(Abb. 1).
Erklärung der Varian z der Durchmesserzuwachse trägt auch h ier der
Einflußfaktor WKKL bzw. W KONKU, d.h . also der Konku rren zindex. In der Ran gfolge der Varian zerklärung folgt darauf das sta ndortabhängige Durchm esserzuwachspot ential. Indem bei der H erleitu ng dieses Pot entials die A sym pt ote des H öhen wachstu ms in die
Berechnungsfu nktion einfließt (vgl. U nterkap itel 3.3), liegt berei ts
eine primäre Standortabhängigkeit vor. Es erweist sich allerdings als
unu mgänglich , die D ynamik des Durchmesserz uw achspotentials
noch direkter stando rta bhän gig zu gestalten un d zugleich das zeitliehe En tw icklungsstadium des Baumes zu berü cksich tigen . D azu
wird die Variable
mit
STO_DYN = stan dortabhängiger Modifikato r der Potentialdynamik
h
= Baumh öhe, (h)
A
= standort abhängige Asymptote des H öhen w achsru m s,
d,
= baumanenspezifisch er Funktionsp arameter
(m)
eingeführt, die mu lt ipli kativ mit dem Durchmesserzuwachspotential
verknüpft eine wesentliche Ver besserung der Z uwachsschätzung
bew irkt. D ie Funktion zur Schätzung d es Durchmesserzu w achses
entwi ckelt sich nun zu
zd = d, ' z d,.. ' STOJJ YN ' KR ON E ' WKONKU
Es bedeuten:
= Durchmesserzuwachs, (cml5 J ahre)
zd
:: p otentieller D urchm esserzuwachs. (cm/S Jahre)
= Wirk ung der Kr on enausp rägun g auf den Durchmesserzu wachs
zdpot
KRONE
WKONKU = Wrrkun g der Konk urr enz auf den Durchmesserzuwachs
srO_DYN = stando rta bhängiger M odifikator der Poten tialdynami k
do
= baumartenspezifisch er Funktion sp arameter
Die ses Zuw achsmodell wird u nter Ausnutzung der gesam ten
Datengru ndlage parametrisiert. Von den insgesamt 37092 Fich ten
könn en 22041 mit Zuwachsw erte n in die Par ametr isierung einfließen
(bei der Buche sind es 9718 von 19428 Bäumen), d ie restlichen sind
aufgrund natürlich er Mortalität oder bei Durchfor stu ngen au sgeschieden od er es liegen aus anderen G rün den keine Zuwachswerte
vor {z.B. keine Zuwachsbohrung au f den Wu chsreihen) . D ie ausg eschiedenen Bäum e bestimmen die Au sp rägu ng d er Variabl en i1KKL.
Die Besrimmtheit smaße sind fü r Ficht e und Bu che nahezu iden tisch
und betr agen 0,56 bzw. 0,55 (Tab. 3), die Stand ardfeh ler der Funktionsk oeffizienten liegen niedrig. D ie Residuen sind zw ar hereroskedastisch, aber gu t verteilt (A bb . I).
3.6 Mortalität
Zu r N achbildung der Mortal ität im Ein zelbaummodell SILVA 2.1
wird der Ansatz vo n DURSKY (1997) impl ement iert. D er Ansatz
beru ht auf einer logist ischen Klassifikationsfun kt ion der Form
LT KLASSE =
-
1 .
I
I +e ~o+ t l -bhJ + tl - il1 + I'J - W+tf -bo"
Es bedeut en:
LT_K LA SSE = wahrscheinliche Klassenzu gehöri gkeit lebend / tot
ig
bh d
h
= G rundfl äch enzuwach s ein es Baumes, (cm 2/S Jahr e)
= Baumdurchm esser, (cm)
= Baumhöhe, (m)
3.5 Durch me sserzuwachs
bon
D as Durchmesserzuwachsmodell ist im Au fbau mit dem H öh enzuwachs modell weitgehend identisch. D en wichtigsten Beitr ag zur
= stan dortabhängi ges H öhen wachstumspo tent ial im
A lter 50, (m)
ea, .. .,e 4
= bau mart enspe zifische Funktio nsp arameter
120
All g. Forst- u. J. -Z tg. , 168.Jg ., 6-7
Mit dem Funk tionswert LT_KL ASSE liegt eine wahrscheinliche
Zugehörigkeit zu der Klasse lebend er ode r toter Bäume vor. Bei der
Parametrisierung der Schätzfunktion (Tab. 4) ergab sich nach einer
Residualanalyse. daß die H äufigkelten richtig klassifizierter Bäume
Tab. 4
Parameter der Mortalität s- und der Bauma bst andsfu nktion
von SILVA 2.1 (N::: Stichproben umfan g,
Rq := Best immtheitsmaß; SE = Standardfehler)
Parameter of the m ortaliry- and the tre e distance fun ction of
SILVA 2.1
über d er Variablen LT_KLASSE ungleich, aber systematisch vert eilt
sind. Aus diesen H äufigkeiten wird d aher eine Mortalitätswahrscheinlichkeit entwickelt, die von einem stochastischen Auswahlprozeß begleitet eine tr effgenaue Pro gnose der Mortalität von Einzelbäu men ermöglich t (vgl. D URSKY, 1997). Du rch Einbez ieh ung der
Variablen bon, die der potentiellen Baum höhe im Alter 50 entspricht,
enthält das Morta litä tsmodell eine standortab hängige Komponent e.
Durch die Integration des Grundflächenzuwachses sowie der Bau~­
höhe relativ zum Baumdurchmesser kom men Konkurrenz- und
Dimensionseffekte zum Ausdruck.
3.7 St r u ktu rgenerat or
Baumart
Ficht e
Parameter
Schätzwert
Standardfehler
M ortalität
N = 4764; 88 % richtig klassifiziert
eo
5,3908
0,3301
el
-0,0089
0,0027
02
1,4802
0,0283
e3
- 5,3998
0,2070
04
-0,0406
0,0070
Buche
N
:=
eö
el
02
03
e4
526; 88% richtig klassifiziert
6,6686
2,0206
-0,2610
0,0658
3,0796
0,2917
- 7,6405
1,5171
0,2695
0,0586
Mindes rbau mabs rand
Fichte/Fichte
N
= 10122; Rq = 0,77, SE = 0,59
10
f1
12
0,108713
0,604837
0,007288
0,003746
0,001496
f3
f4
N
=7; Rq = 0,99; SE =0,03
f5
f6
-0,039075
0,227321
N
0,087340
-0,538810
N
0,056301
0,056301
=11909; Rq = 0,74; SE =0,75
fO
I1
f2
-0,145029
0,644050
0,009169
0,006299
0,000286
f3
14
FichtelB uche
und
Buche/Fi chte
0,008619
0,019819
=7; Rq =0,99; SE = 0,08
f7
f8
BucheIBuch e
0,0127770
0,0064690
0,0006427
0,0006363
0,0005439
0,0160660
0,0060940
0,0006408
0,0006334
0,0005795
f5
16
N = 8; Rq = 0,97; SE = 0,11
-0,019830
0,028790
0,286532
0,028790
17
18
N = 8; Rq = 0,98; SE = 0,16
-0,121695
0,109586
-0,521111
0,041180
N = 2651; Rq = 0,58; SE = 0,83
0,082217
0,043340
0,654770
0,015374
0,005956
0,001163
f3
0,000134
0,001190
14
-0,005755
0,001095
10
f1
12
15
16
N = 8; Rq = 0,99; SE = 0,03
0,114416
0,007769
0,200779
0,020797
N
=8; Rq = 0,99; SE =0,07
f7
18
Alig. F orst - u .]. -Z tg., 168.J g., 6-7
-0,226136
-0,448720
0,04 3399
0,016212
D as Ein zelbaummode ll SILVA ist baumpos itionsabhängig. Vor
Beginn eines Progn oselaufes ist es daher erforde rlich, jedem Baum
eine durch räum liche Koordinaten bestim mt e Position zuzuord nen.
Zu diesem Zweck wurde der Stru kturgenerator STRUGEN entwickelt (PR.ETzscH, 1993), der in Bezug auf die Baumabstandsfu nktione n für die Baum arte n Buche un d Lärche parame tris iert war.
Diese Baum abstands funkt ionen legen fest, wie nah M od ellbäume
bestimmter Dimensio nen höchstens zusammen stehen dürfen , w enn
ihnen mittels STRU GEN ein e Position im Bestandesgefü ge zugewiesen wird. Bisher wa r dieser Mindestabstan d zum nächs ten Nachbarn
in Form eines "hanen Kerns" nur vom Brusthöhend urchmesser und
der Baumart des Bezugsb au mes sowie der Bau mart d es nächsten
Nach barn abh ängig. Fo lgend wird eine Meth ode vorges tellt, die zur
Ermittlung des Mindesta bstandes bei ,.weichem Kern" die Brus th öhend urchmesser des Bezugsbaumes und seiner zw ei nächsten
N achba rn sow ie die Di st anz zu m zweitnächsten N achbarn mit
berü cksichtigt. Als Berechnungsgru ndlage dient wiederum das
gesamte verfügbare D atenmaterial (vgl. Tab. 1). Zunächst wird ein
lineares multiples Regressionsmodell zur Schätz ung d er Entfernung
zum nächsten Nac hbarn aufgestellt:
Abst_O l = 10+ f, • Abst_02 + I, • bhdo +I, • bh d, + I• • bhd,
Es bedeu ten:
A bscOl = A bstand vom Bezugsbaum zu seinem nächsten N achbarn, (rn)
A bsc02 = Abstand vo m Bezugsbaum zu seinem zweitnächsten
N achbarn, (m)
= Baumdu rchm esser d es Bezugsbaumes, (ern)
bh d,
bhd .
= Bau mdu rchmesser d es nächsten N achbarn. (cm)
bhd,
:= Baumdurchm esser d es zw eitnächste n Nac hbarn. (ern) .
foo ' .. ,f.. = baumartenspez ifische Funktionsparameter
Dieses Mode ll wird fü r 3 Fälle paramet risiert: Bezu gsbaum u nd
nächster N achbar sind Fi ch ten , beide sind Buchen o d er es hand elt
sich um Fich te und Buche bzw. Buche und Fichte . D ie Bestimmtheitsm aße der Schätzungen liegen zwischen 0,58 für gemischte Paare
un d 0,77 für reine Fic htenpaare (Tab. 4). Bei let zterem sind alle Par ameter signifikant und mit kleinen Stand ardfehlern verbu nden. B ei
reinen Buchenpaaren ist der Koeffizient für den D urchmesser d es
zweiten Nachbarn weniger stabil (f..), bei gemischten Paa ren gilt dies
für den Koeffizienten d es nächs ten Na chbarn (f) . Die Residu en d ieser Schätzung liefern ü ber d en prognostizierten Wert en, gleichw oh l
sie heteros kedastisch sind , ein seh r stabiles Bild. Di e positiven Residuen sind besond ers wichtig, weil sie den geschät zten Ab stand sbereich zwische n Bezugsbaum und nächstem Nac hbarn chara kte risieren. Daher werden die negativen Residuen eliminiert , die po sitiven
werden verdopp elt u nd diese d oppelten dann mit -1 mu ltipli ziert .
Für dieses neu e Kollek tiv an Residu en werden nun , getrennt für
gruppierte Bereich e der prognostizierten Werte , minima le Residue n
und die Standardabw eichung d er H äufigkeitsverteilungen ermi ttelt.
Da die positiven Residuen verd opp elt wu rd en, sind diese Verteilungen auf jeden Fall sy mmet risc h und bei geringem Exz eß gute
Approximation en der Normalverteilun g. Daher ist das errechn et e
Moment der Standardabw eichung auch relativ stabil. Sowohl Min i121
malwerte der Residuen als auch die Standardabweich ungen stehen
n un in einem sehr straffen linearen Zusammenhang zu den Gruppenmittelwerten der prognostizierten Abstandswerte. Mittels der
Schätzmodelle für die Standardabweichung
Std_Res = fJ + it,
. AbsC0 1p,-ed
mit
Std_Res
= Standardabweichung der Residuen, (m)
AbscOI p"d
= prognostizierter Abstand vom Bezugs baum zu
f5 • • • · ,f6
= baumartenspezifische Funk tionsparameter
seinem nächsten Nachbarn, (m)
und die minimalen Residuen
mit
Min_Res
AbsC01pr.d
= Minimum der Residue n, (m)
= prognos tizierter Abstand vom Bezugs baum zu
seinem nächsten Nachbarn, (m)
f7 , • • .• fg
= baumartenspezifisc he Funktionspa rameter
w erden Bestimmtheitsmaße zwischen 0.96 un d 0,99 erzielt (Tab. 4).
D amit ist folgende Vergehensweise zur Ermittlung des Abstandes
zw ische n Bezugsbaum und nächstem Nach barn gegeben: es seien
bekannt Baumdurchmesser vom Bezugsbaum, vom nächsten und
zwei tnächsten N achbarn sowie die Abstände vom Bezu gsbaum zu m
n ächsten (AbscO l) und zweitnächsten Nachbarn. Dann we rde n der
wahrscheinliche Abstand zum nächsten Nachbarn geschätzt
(Abs C01p,-ed) u nd die Standardabweichu ng der Residuen
(Std_Res pred) sowie das minimale Residuum (Mi n_Respr•.J erre chnet.
Mit A bsc01pr.d minus Mm_Resp"d liegt ein Mind estabstand
zwi sch en Bezu gsbaum u nd nächstem Nachbarn vor, der nicht un terschri tten wer den darf ("harter Kern "). Aus der mit N (Ab sC01p"d'
Std_Res pred) fest gelegten Normalverte ilungsfunktio n F kan n an dem
Punkt Absc01 eine Wahrscheinlichkeit F(Absc01) ermittelt werden.
Ist F(Abst_01 ) kleiner als eine gleichverte ilte Zu fallszahl, so wird der
Ab st and AbscO l zwischen dem Bezugsbaum u nd seinem nächs ten
Nachbarn als nicht akzeptabel verworfen ("weic her Kern ").
Eine Erwe iterung erfährt dieser Ansatz durc h Einbeziehung einer
Cl-Schwelle (ClE[O;l ]), mit der die Regelmäßigkeit der Baumabstände
gesteuert werden kann. Über den a -Wertwird ein zusä tz licher harter
Kern mit de m Radius F-l(a) definiert, der umso größe r liegt, je
größer Cl ist. Damit kann nun ein c -regulär es Baumabstandsmuster
erze ugt werden. Ne ben der Ausprägung des Wertes a hängt dann die
G leichmäßigkeit der Baumab stände lediglich noch davon ab, wie
groß die Streuung der Stammzahlen üb er den Durchmessern ist.
4. DISKUSSIO N
4.1 P arameter von SILVA 2.1
D ie in den vorangehenden Kapiteln in den Tab ellen 2, 3 und 4 aufgeliste ten Parameter sind bei w eitem nicht alle, die das Wuchsmodell
SrLVA 2.1 steuern. Jedoch handelt es sich bei dem hier gezeigten
Fu nk tionen system und dem damit verbundene n Param etersatz um
das eigentliche Kern modul von SILVA 2.1: die Steue rung des Wachstu ms von Ein zel bäumen in Abhän gigkeit von der Baumart , dem
Standort und bau mindividueller Konkurrenzsituation.
Weitere Parameter sind in zahlreichen Modellko mponenten enthalte n. So schließt allein das Standort modelJ noch 36 Parameter je
Baumart ein, welche die Formen der Wirkungsfun ktionen bestim men, die eine Fakto rausprägung einer Stando rtva riablen auf den
Wirkungsraum abbilden (KAHN, 1994). Die Parameter, welche aufgru nd der Wuchsbezirkszugehörigkeit eines Stan do rtes klimatisc he
Kenn größen ableiten oder über fuzzy set-theoreti sche Algorith men
Skalierungsprobleme überbrüc ken, seien nur der Vollstän digkeit
wegen genannt. Auch der Strukt ur genera tor ent hä lt zahlreiche w eitere Parameter, die z. B. über Filterfunkti onen Größe und Durch-
122
mischung vo n Gruppen- , H orst-, Trupp- oder Streifenmischung der
Baumarten beeinflussen (PRETZSCH, 1993). D ie hier nicht aufgeführten Parameter der Kronenformmodelle wurden bereits in Un ter kap itel 3.1 erwähnt.
Einen sehr umfangreichen Parametersatz enthält ferner das Sortierungsmodul BD AT, das an der Baden-Württ embergischen Forstlich en Versuchs - und Forschungsanstalt entwic kelt wor den (KUBLIN
un d SCHARNAGL, 1988) und SILVA 2.1 implementiert ist. Zu den
Param etern zählen solche fü r baumartenspezifische Splinefunktionen
zur Nachbild ung de r Stam mform ebenso wie jene zum R inden stärke nabzug oder für präzise ausgelegte Aushaltungsvorschr iften.
~.• Breiten Ra um neh men auch die Paramet er ein. die bei der Ho lzer nte kos ten berec h nung ü ber de n Erweiterten Sortentarif und der Bestimmung der Umsatzerlöse aus H olzpreisst atistik en genutzt w erden
(PRETZSCH und KAHN, 1996). Weite rhin sind auch die zahlreich en
Parameter zu nennen, welche die Formzahlfunkt ionen steuern und
die Durchf orstu n gsalgorithmen ko n tro llieren.
4.2 Parametrisierungsprozeß
Bei der Au fstell ung der klassischen Er tr agstafeln war der mit einer
Param etrisierung, aber auch der dann mi t dem Buchdruck und der
Distribution des gedruckten Tafelwerkes verbundene logistische
Aufwand enorm hoch. H eu te ist die Lage etwas einfacher: neue
D at en werden in den D atenbanken eher leicht angefügt, bestehende
Parametrisierungsalgorit hmen we rde n vielleicht du rch Tastendruck
neu gestarte t. Zwar bleibt d er Parametrisierun gsaufwand nach w ie
vor h och, denn die mit Blick auf die praktische Anwendung des
Wuchsmodells op timi erte Pro gnosegenauigkeit erforde rt sowohl bei
der Daten aufb ereitung als auch bei der statistischen Modellbildu ng
höchste Sorgfalt. D en noch wir d der Stellenwert der Parametrisierung
eines Wuchsmodells etwas verschoben : D ie Parametrisierun g w ird zu
einem Prozeß mit u.U. zeitlich ku r zen Rückk opplungen, etwa weil
neu e Inventurresu ltat e vorliegen ode r ein bisher nur schwach abgedeckter D aten bereich mit neuen Da ten nun solide eingezirkelt
werden k ann . Ebenso ist zu erwarten, daß für bestimmte Frage stellungen au f landesweiter ode r Betrie bsebene spezielle Anpassungen d es Modells vorge nommen werden, die zu ganz spezifisch en
Para met erlösungen führen. Ein Beispiel für model lintern bedingte
Neuparametrisierungen von SILVA liefer t etwa die Adaption an
H angverh ältni sse (BACHMANN, 1997).
Mit einer Par ametrisieru ng ist der Model lieru ngsprozeß jedoch bei
weitem noc h nicht ab geschlossen, denn jetzt beginnt eine breit angelegte Modellvalidierung. Auch diese wird Eingr iffe in bestehende
Parametersätze auslö sen, möglich erw eise sogar zum Austausch komplette r Mo dellbestandteile beitr agen. Dieser fortwährende Rückkopp lungsprozeß ist system-. d. h. modellierun gsimmanent und für
den Modellanwender ein deutlicher Gewinn . Viele der heutige n
Ertragstafeln beru hen noch auf D atenma terial, das teilweise in den
Vorkriegsjahren und anderente ils in den 1960er Jahren zum letzt en
Mal ertragsk undlieh ausgewertet worden ist.
4.3 ModeIlvalid ier un g
Der hoh e Komplexit ätsgrad eines so hochpa ram etrischen Manage mentmo dells wie SILVA 2.1 erfordert eine stru ktu rierte Vergehensweise bei d er Validieru ng. Zunächst muß vorau sgesetzt werden, daß
das zur Par ametr isierung verwend ete Datenmaterial keine systemati sche n Fehler enthä lt. Di es ist vor allem eine Fr age des Q ualitätsmanagements im ertragsku nd lieh en Versuchswesen . Eine erste Validieru ngseb ene des G esamtmodells b esteht nun darin, die isolierten
Schä tzmod elle etw a zum Kronendurchmesser oder zum Durchmesser zuwachs hinsich tlich verzerru ngsfreier Residuen und der
Standardfehler des M od ells sowie der Funktionsk oeffizienten zu
übe rprüfen. Eine zweite Validierungsebene betrachtet ebenfalls noch
für iso liert e Schät zm odelle biologische Pl ausibilitären der Kurve n verläufe vor allem im Extr apolationsbereich.
A llg. Forst - u. j. -Ztg., 168.J g., 6-7
Diese Analysen der Ei nzelm odu le geben allerd ings keine Au skunft
ü ber die P r o gnosegen auigk eit des Ge sam tm odells u nd w ie sich dort
die Sch ätzfehler der E inzeI mode lle in Komb inati o n aus wirke n. Auf
einer d ri tten Ebene steh t da her der Übergang z ur P rüfung des
G esamtmodells. H ier wird getes tet, ob Wachsrum sprogno sen mit
d em W u ch sm odell zu bi ologisch p laus iblen Re su ltaten führen.
inwi efern sich also beka n nt e ert ragsk undliehe Ges etzmäßigkeiten
wi de rsp iegel n, etwa zu Kulmination szeitpun kten de s H öh en- o de r
Volumenw achsrums. Auf d er gleiche n Ebene muß au ch ein Vergleich
mit den E n twi cklu n gsgängen ertragsku ndlicher Kennwerte auf Versuchs flächen erf olgen . Zu eine m sol ch en Vergleich der Kenn werte
gehört au ch die Ein beziehun g vo n Strukturparameter n wi e dem
m od ifizi erten SHANNo N-Index, dem CLARK- un d EVANS-I nd ex od er
dem Index n ach P ILOU. Ein e 4. Valid ieru ngsebene wird schl ießl ich
bei ein em Vergleich von Wuchs m od eUprognosen mi t E rtragstafelau ssagen betreten . D abei w erde n beide Modelle (Einzelba ummodel l
und Ertragstafelmod ell) mit d en gleich en Bestandesinfo rm ationen
ein gesteu ert . und es interessiert hier w eni ger die Frage, in wiew eit d as
Einzelbaummodell de n Vergleich mit de r Wir klichkeit besteht
so nd ern vi elmehr, w elch es d er beide n Modelle die besseren Resultate
liefert.
Somi t sind d ie näch st en Schr itte de r Modellentwicklung durch
ein en umfangr eichen Validierungsp rozeß b esetzt, w as mö glich e Eingriffe in d ie b est ehende Modellstruktur mit einschließt. P arallel d azu
sch re itet d er wei tere Ausbau des Wuc hs mode lls SILVA für die Bau marten Kief er, Tanne u nd E iche rasch voran. In de n letzten 3 J ah ren
wurden am M ü nc h ener Lehrstu hl fü r Wald wachsrumskunde insgesam t je 3 Wu chs re ih en in Mi sch bestän de n mit ca. 50 Versuchsp ar ze llen au s Kiefe r/B uche, Fichte/Ta nn e/ Buche und E iche/ Buc he
n eu an geleg t . D ie Daten sin d we it geh end aufb ereitet, un d nac h den
grund sätzlich era rbe ite ten M od ellierungsschrinen zu Fic hte!B uch e
so llte die Erweite rung des Baumartenspektrums bald m öglich
w erden. D ie vo n der Seite ertragskund lich er Fo rschung zu erfül lende
A ufgab e. de r fo rstliche n Praxis au ch fü r ein br eiteres Baumarten sp ek trum tr effgenaue u nd leistungsfäh ige Pro gnoseinstrumen te als
Entscheidu n gshilfen z.ur H and zu geben, schei nt in absehbarer Zeit
realisierbar z u sein .
5. ZUSAMMENFASSUNG
Für d ie P aramerrisierung des pos it ion sabh ängige n E inzelbaumsim ula to rs SILVA 2.1 liegt inzwischen ein um fangre icher D atensatz
aus R ein - und Mi schbes tan d sversuchsflächen d er Baumanen Fich te
und Buch e vor. Mit diesem Datens at z we rden die Kro nendurc hmesser- und Kronen ansat zh ohenfunktion en par amerrisiert u nd
Poten tial bezi ehun gen für sta n do rtabh än giges H öhen- und Durch messerwachsrum abgeleitet. D arauf aufb auend we rd en die Modellfunktionen zu m Höhen zuwachs und zum Durchm esserzu wach s neu
en twicke lt und ebe nfalls auf statistischer Grund lage parametrisie rt.
Ebenso werden die B au mab standsfunktio nen des Stru ktu rgene rato rs
STRU G EN d er neue n D atenl age eng epaßt. Mi t der neuen Paramet ri sieru ng des Wu chs mod ells SILVA 2.1 st eht nun ein empirisch gut
ab gesichertes Modell zu r Wach stu ms- u nd En tw icklungsp ro gno se
von Rein- u nd M ischbeständen au s Fichte und Buc he zu r Verfügung.
6. Summary
Title of rhe p ape r: Th e grow th model SIL VA 2.1 - A parameteriz ation fOT pure an d mixe d species sumds[r om spruce and beech.
After yea rs of data co llec tio n in mixed species stands a n ew version
of th e distance d epende nt single u ee model SILVA can be para-
Allg. Forst- u.J.-Z tg., 168.Jg., 6-7
meteriz ed fo r mixed an d pu r e stands of spru ce an d beech . M odels for
p red icting crown intersecnon and crown diameter are develo ped,
potenti al relations b erween tr ee heighr, tree di amet er and site factors
are given. In addirion m odels for pred ieting heig ht incr em ent and
diamerer increment are derived, mortality functions and m ulti
dime nsional di stanc e fun ctions for generaring st and stru ctu res are
p resenred. All models include p ar ameter esrimates and their standerd
erro rs r espectively, pl ots of ehe resid uals are scetched too.
7. Resurn e
Titre de I' arti cle: L e m odele de croiseance SI LVA, Determination
des param etres pOUT des p euplemen ts pun et melanges de hetres et
d'epiceas.
POUT dcterminer les p ar ametres du simulateur . SILVA 2.1» qu i
concemenr des arbres consideres comme indivi dus er qui sont lies a[a
p osirion q u e ceux-ci occupe nr, on disp ose d 'une ban que
extremement r iche en donnees ccllectees dan s des placetres
d'experien ce installees dans des p euple ments pu rs er melanges d es 2
essences concemees, h eue et epicea . A pa rtir de ces donnees on a pu
d eter miner les p aram etr es des fon ctions rel atives aux diam etr es des
co uro nnes et a [a hauteu r d e la base d e ces couronnes, pui s en deduire
la po ten tialite co rr espond ant e p our la croissance en hauteur er Ja
cro issance en h auteur liees a la sta rion. Sur cett e base, on a de
n ou veau dev eloppe des fon ctio ns cons tituant des modeles de [a
croissance en hauteur et de Ia croissance en diametre; leu rs
p aram etres on t ete dete rm ines sta risriqu emen t. Pareillement o n a
ajuste les fonctions «dis ta nces ent re arbres- du egen er areur de
strucru re s» STRUGEN aux nouvelles donnees. Av ec les paramerres
ains i etablis pour le modele de croi ssan ce SILVA 2.1, on disp e se
rnain ten an r d 'u n mo dele, do nt la validite a ete bien verifiee empi riqu ement, po ur p r evoir la cro issance er l'evolution d es peup lem en ts purs et
melanges de hetres erd'epiceas.
J. M.
8. Literatur
BACHMANN. M.: Zum Einfluß von Konkurrenz auf das Einzelbaumwachstum
in FichtenffannenIBuchen-Bergwäldem. AFJZ 168 (617), 127- 130,1 997
DURSXY. J.: Modellierung der Absterbeprozesse in Rein- und Mischbesränden
aus Fichte und Buche. AFJZ 168 (6/7), 130- 134,1 997
KAHN, M .: Mode.llierung der H öhenentwicklung eusge w ählrer Baumarten in
Abhängigkeit vom Standort. Forsd. Forschungsber. München, Nr. 141,
221 S., 1994
KUBUN, E . und Sc HARNAGL, G .: Verfa hr ens- und Pro gram mbeschreibu ng
zum BWI-Unterprogramm BDAT. Forstliche Versuchs- und Forschungsansralt Baden-Wümemberg, 87 S., ] 988
rarrasen. H .: Konzeption und Konstruktion von Wuchsmodellen für Reinund M ischbestande. Fors rl. Forschungsberichte München, Nr. 115, 358 S.,
1992
PR ETZSCH. H .: Analyse und Reproduktion räumlicher Bestandesstru ktur en.
Versuche mit dem Strukturgenerator STRUGEN. Schriften aus der Forstlichen Fakultät der Universität Gärungen und der Niedersachsischen Forstlichen Versuchsanstalt, Bd. 114, 87 S.. 1993
PR.EnscH, H.: Perspektiven einer modellorientierten WaIdwachstumsforschung. Forstw, Cbl., (114), 188-209, 1995a
PR ETZSCH, H .: Zum Einfluß des Baumverteilungsmusters auf den Bestandeszuwachs. AFJZ 166(9/10), 190- 201, 1995b
PRETzsCH, H.: StrukturvieHalt als Ergebnis waldbauliehen Handelns. AFJZ
167 (1I ), 213-221, 1996
parrzsca, H . und KAHN, M.: Modelfinggrcwrh of Bavarian mixed srands in a
changing environmenr. IUFRO XX World Congress TampereIFinland,
Congress Report, Volume 11, 234- 248, 1995
PRE TZSCH, H. und KAHN, M .: Wuchsmodelle für die Unterstützung der
Wim chaftsplanung im Forstbetrieb. Anwendungsbeispiel. Variantenstudie
Fichtenreinbestand veraus FichtenIBuchen-Mischbesund. AFZ 51 (25),
1414- 1419,1996
U rs CHIG. H .: Umwandlung von Fichtenreinbeständen in Mischbesrsnde-cEine
ökologischeund ökonomische Bewertung - . AFJZ 168(6/7), 123-127, 1997
123
Umwandlung vo n Fichtenrein beständen in Mischb estände
- Ein e ökolo gische und ökonomische Bewertung Aus d em Lehrstu hl fü r Waldwac hs rums ku nde, Ludwig-M aximilians ~Universi tät Mü nche n
(Mi t 3 Abbildunge n)
Von H. U TSCHIG
(A ngenommen Februar 1997)
SCHLAGWÖRTER - KEY WORDS
Versuchsfläche stockt auf einem Niederterrassenstandort, mit weirge;.•
hend versauertem Obe rboden . Die Temperatu ren gleichen denen in
Naturnahe Waldbewinschaftung; Mischbestand; ökologische und
München, jedoch liegt die Jahresniederschlagssumme nur bei
ökonom ische A nalyse; Überführung.
940 nun. Der F ichtenbestand wurde 1864 mit einem Pflanzverband
Close to nature forestry; mixed stand;economic and ecologicvaluation; von 1,2 m x 2,0 m begründet, die erst e Aufnahme erfolgte im
silvu:ultural transf er.
Jahr 1906. Die ausgew ählt e Parzelle wurde als B-Grad behandelt.
Der Bestand wurd e im Alter von 119 Jahr en nach n jähriger Beobachtung (12 ertragskundli ehe Aufnahmen) im Wmter 1983/1984
I. EINLEITUNG
eingeschlagen.
Als Konsequenz aus den Schneebruc h- und Wmdwurfereignissen
der 80er und 90er Jahre haben viele deutsche Landesforsrverwalrungen die Begründung, Erziehung und Erhaltung naturnaher,
gemisc hter Waldbes tände als obers tes Ziel in ihr e Wald hauric hdinien
aufgeno mme n (BAUER., 199 1; BERGMANN, 1992; BENTRUP, 1992;
ECKARDT, 1994; K OHLER, 1992; Orr, 1992; orro, 1992).
Seit Anfang der 80er Jahre wurden am Münchner Lehrstuhl für
Waldwachstumskunde verstärkt For schungsvorhaben in Mischbeständ en du rchgeführt . Im selben Zeitraum wurde mit der Entwicklung des Wachstum smodelles SILVA (PRETlSCH, 1992) am Lehrstuhl
für Wald wachstumskunde ein leistungsfähiges Progn ose- und Bewertun gsinstrument für Rein und Mischbestände geschaffen.
Im fol gend en soll am Beispiel des von SCHMITf (1994) bearbeiteten
Mischb estandsversuches München 145 gezeigt werden, wie die Verknüpfung einmaliger Versuchsflächenaufnahmen mit einem Wachstumsmod ell zu Beurteilungshilfen für die ökologische Wertigkeit und
die Wirts chaftlichkeit von Waldbeständ en fuhren kann. Die Bewe rtung des Mischb estandes erfolgt im Vergleich mit einer langfristigen
Meßreihe auf einer Fichtenreinbestandsversuchsfläche auf ähnlichem
Stando rt .
2. MATERIAL UND METHODEN
2. 1 D er Best and Mün chen 145
Die Versu chsfläche München (MUE) 145 mit den Parzellen 1 und
2 wurde im Jahr 1991 im WasserschutzwaId der Stadt München in
der südlichen Mün chener Schottereb ene angelegt. Der Bod entyp ist
eine typ ische Parabraunerde. Die Flächen liegen 550 m ü. N.N, die
jahresdurch schnirtsrernperarur beträgt 7,2 "C, die jährlichen N iederschläge erreich en 1130 mm. Die potentielle natürli che Waldgesellschaft ist ein submontaner Buchenwald mit Stieleiche und Fichte
(KRELTrZER und F OERSf, 1978).
Der Untersuch ungsbestand München 145, ein ursprünglich dicht
geschlosse ner, einschichtiger Fichtenbestand mit zahlreichen Kiefern,
wurde bis zum Alter 80 (im Jahr 1955) niederdurchforstu ngsartig
behandelt, anschließend erfolgte die konsequente Umstellung auf
Zielstarkennutzung (mindestens 60 cm BHD) . Der Bestand wurde
im Laufe der letzten 35 Jahre mit ca. 3500 Buchen und Tannen pro
H ektar unt erba ut. Während dieser Überführungsphase wandelte er
sich zu einem Fichten-Kiefern -Bestand mit lockerem Kronenschluß,
mit einer dichten Vorausverjüngung in der Unt erschicht und einer
Zwischenschicht aus ehemals zwischen- und unterständi gen Bäumen.
2.2 Der Best an d Eg lhar ting 73/B-Grad
Als Vergleichsbestand zur Versuchsfläche München 145 wird der
Fichtenversuch Eglharting (EG L) 73, Parzelle 2, herangezogen. Die
124
2.3 Das Wuchsmodell SilV3 2
Das Modell zählt zu der Kategori e der einzelbaumbezogenen
Wuchsmodelle (PRETSCH und KAHN, 1996a). Es wird durch standortsensitive Wachstumsfunktionen gesteuert. Ein Programmodul zur
ökonomischen Bewertung (PRE1ZSCH und KAHN, 1996b) liefert auf
der Basis der Einzelbaumsortierun g die H öhe der Erntekosten und
der Erlöse. Ergänzend werden im Rahmen einer ökologische Analyse
verschiedene Indizes zur Beschreibung der Bestandesstruktur errech net und deren zeitliche Entwicklung betrach tet (PRETlSCH, 1996).
3. VERGLEICH EINE S ÜBERFüH RU N GSBESTANDES
MIT EINEM FICHTENREINBESTAND
Di e Erstaufnahmen der Versuchsflächen MUE 145/ 1 und 145/2
werden dazu verwendet, die Startbedingungen für die Vorhersage der
Bestandesentwicklung mit dem Wuchsmodell Silva 2 zu definieren.
Die En tnahme wird einzelstammweise nach Zielstärken durchgeführt, wobei der Zieldurchmesser für die Fichte mit 60 cm BHD und
für die Kiefer mit 55 cm BHD festgelegt wurde. Bei der Wachstumsprognose, die einen Zeitraum von 40 Jahren umfaßt, wurden nur
Bäume berücksichtigt, die zum Aufnahmezeitpunk t 1991 6,5 cm
BH D erreicht hatten. Die Ergebnisse der Prognose werden mit der
realen Bestandesentwicklung auf der Versuchsfläche EG L 7312 verglichen.
3.1 Entwicklung der ertragskundJichen Kenngrößen
Der Bestand MUE 145/ 1 setzt sich zum Zeitpunkt der ertragskundliehen Aufnahme im Früh jahr 1991 aus Fichten (165 Bäume)
und Kiefern (76 Bäume) und 930 Bäumen in der Unt er- und
Zwischenschicht aus Fichte, Tanne und Buche über der Kluppschwelle von 6,5 cm zusammen. D er Ü b erfü hru ngsbes tand MUE
145/2 hat eine ähnliche Stammzahlverteilung im Altbestand, enthält
aber nur 292 Bäume über der Kluppsc hwelle von 6,5 cm in der
nachwachsenden Schicht. Der Bestand EG L 73/2 ist im Alter von
119 Jahren noch mit 520 Altfichten bestockt. Die hld Werte der
Altfichten in den Umbaubeständen liegen zwischen 70 und 80, die
Bäume sind als sehr stabil einzustufen. D agegen erreichen die hld
Werte im Fichtenreinbestand im gesamten Beobachtun gszeitraum
nur Werte zwischen 97 und 88, die Einzelbäume sind hier labiler.
Abbildung 1 (links) gibt die Volumenentwicklung des Fichtenreinbestandes über dem gesamten Beobachtun gszeitraum wieder. Der
stehende H olzvorrat erreicht bei einer Ob erhöhenbonität 33
(ASSMANN und F RANZ, 1963) bis zum Alter 119 einen Wert von
1064 VfmD; dies repräsentiert für Bayern eher mittlere Wuchsverhältnisse. Demgegenüber ist der Vorrat der Überführungsbestände
All g. Forst- u .J.-Ztg., 168.J g., 6-7
D er Vertei lun gsi ndex R von C U RK und EVANS (1954) charakteri siert das horizontale Baumvert eilungsmuster. Auf d en beid en
Urnbaup arze llen sind die Baumarten eher zufällig verte ilt (R=O,9),
d as ist typ isch für na tu rn ah beh andelte Bestän de. O bwohl der
F ich tenreinbest and in einem regelmäßigen Pflanzverband begründet
wurde, zeig t der Index R = O,984 im Alter vo n 99 J ahren eb enf alls
eine z uf ällige Verteilung der Bäume auf der Fläche an.
bei der E rs taufnahme im J ahr 1991 m it 589 VfmD (MUE 145/1 ) und
636 VfmD (M U E 14512 ) deutlic h geringer. Im ansch ließe nde n
40jährigen Pro gnosezeitrau m bl eibt die Vorratsh öhe tr ot z kontinu ierli cher Zielstärkennu tz un g rel ativ konstant . D ie Höhe des laufend en Volu menzuwachs es (Abb. 1 r echts) resulti ert aus den un terschi edlichen Vorrarshalrun gen. D er Fichtenreinbesta nd leist et fast
durchg ehend Zuwachse zwisch en 15 VfmD und 20 VfmD je ha und
Jahr, w ährend die Zuw achsleistun g der Überführungsbes tände im
Pro gnosezeitraum unter 10 Vfmn je ha und Jahr liegt. Di es ist
begründet du rch die bereits stark abg esenkt e Stammzahl, die sich zu
3D % aus Kiefern aufb aut , so daß die Zuwachsleistu ng deu tlich un t er
d er des F ich tenre in bes tande s liegt.
Der Segregationsindex 5 von PlELOU (1977) beschreibt die Durchm ischung de r Arten . Auf der Fl äche München 145/2 (5 =0.58) ist die
Tendenz zu eine r star ken Trennung der Arten ausgeprägter als auf
der Fläche Mün chen 145/2 (5 = 0,30).
3.3 Sor t enst r u ktu r
1200, - - -- - - - - -
·
,
~
.~,
l
;./
~
\J N
.§
>
EGL73f2
., "
800
D ie So rtenstrukru r; d ie Ausgang sb asis für die monetäre Bewertu ng , wurde jeweils für d en verbleibend en un d ausscheidenden
Bestan d am Ende jedes der 5jährigen PrognosezykJen für die
3 Untersuch ungsbestände kalkuliert (PRETzscH un d KAHN, 1996 b).
D er Fichtenreinb estand (Abb. 2) hat seine Sorte ns truktur währ end
des Beobachtu n gszeitrau m es stark ver ände rt : in der J ugend dominiere n wie z u erwart en die Schwachholzso n imente . An deren Stell e
sind am Ende der Umtri ebszeit Starkho lzso rtimente getreten, die
hohe Erlös e u nd geringe Au farbeitungskosten erw art en lassen.
"
··,
EGL 73/2
~
"
fJJ(J
-cot _
MUE 14Sf1 ~
_ +-_--\-~...:.:."_M""'UES<I'4 S12
~
~
200
I.
~MUE I <S1l
..
e
•"
,
MUEI . 1I2
-e
c
o
so
100
150
Alter in Jah ren
200
~
o
c
50
' 00
'50
Alter in Jahren
Ab b.l
L inks: E ntwicklung des Bestandesvorrates für die Umb au bestände
München 145/1 und 145/2 (prognose, 40Jahre) und für den
F ichtenr einbest and E glharting 7312 .
Rechts: Entwicklung de s laufenden jährlichen Volumenzuwachses
,ooo +---- - - - -t-H' - --
" 800 +----~
~
Fi ch tenreinb est and Eglharting 73/2
L eft: Volu m e of the rem aining stand.
Right: develop ment of the annua l v olume incr ement fo r the
transi er ed sran ds M unich 145/1 an d 145/2 and ehe pu r e sp ruce
stand Eglhaning 73/2
Au s d en Besrandesa ufnahmen, den Aufzeichn un gen im Revierbuch und ein er intensiven Stockinventur in den überfü hrungsbest änd en (5CHMm. 1994) kann die Vomutzung für M UE 145/1 und 145/2
gut abge schätzt we rde n, die Vornutzun gspro zente liegen auf der
Fl äche MUE 145/1 bei 49 % und auf der Fläche MUE 145/2 bei
56 % . Im Fic h ten bestand EG L 73/2 liegt das Vomutzungsprozent
nur bei 39 % . D ie Umbaubestände haben im Alter von 150 Ja hren
einen durch schnittlichen G esamtzu w achs von 7,6 Vorratsfestmeter
Derbholz, während d er Fichtenbestand im Alter von 99 J ahren einen
durchschn ittlichen G esamtzuwach s vo n 12,3 VfmD aufweist.
3.2 Ökol ogische Aspekte
Zur Beu rteilung des Stru ktur r eichrums der Bestän de w ir d der
Artenprofi l-In dex A (PRETZSCH, 1996) herangezogen, d er ein Maß
fü r die vert ikale Strukrurierung eines Bestan des darste llt. Es erge ben
sich deu tli che Unterschied e zwi schen dem Fichtenreinbestand und
d en Mi schbestinden München 145/1 und 14512. In den U mbaubeständen d euten di e hoh en Werte zwisch en 1,6 und 2,1 im Prognosez eitrau m auf eine seh r hetero gene Bestandesstruktur hin. In allen
H öhenschicht en d es Best and es sind mehrere Baumarten vertreten.
D er Art enindex fällt im Fi cht enr ein best and nach der anf änglichen
D ifferenzieru ngsp hase (Index A"" 0,6) bis zum Alter 70 sehr st ark
zu rück u nd geh t ab Alter 99 gegen 0, der Bestand ist zu m En de der
Umtriebszeit einschich tig geworde n.
_
1000 +---- - - - - - - - ~
800 +--
_
cl
!
W)
+--- - --F"\-"'-- - --
400
-f-- --/;;;--\r :-- - -- - ] 4OO +--- - - --.oJ"=":::-,,-,..,,-
e
~
- --If--- - -
für die Umbaubestände München 145/ 1 und 145/2 un d fü r den
A llg. Forst - u.J.-Zt g., 168.Jg., 6-7
1200. ,
1200 r - - - - - -- - - -
W)
+----- - - -- - - - -
.......
200+---
••
80
120
160
Alt er In Jahren
~=~
40
80
120
160
Alt er In Jahren
Abb .2
Sorte nvert eilung fü r den Fichtenreinbestand Eglhaning 73/2 (links)
und für die U m b au bestände München 145/ 1 und 145/2 (r echts) im
Untersuchungszeitraum
Assortmenta fo r ehe p ure spruce stand Eglharti ng 73/2 (left) an d
the transfered stands Munich 145/1 and 145/2 (righr) during the
su rv ey pe ri ods
Betrach ten wir dagegen den Umbaubestand MUE 145/ 1. so fäll t
neben der in sgesamt geringeren Vorratsh öhe die gleichbleiben d e
Sorte nstruktur im Starkholz auf (vgl. Abb. 2). Ge rade für die Fichte
steht H ol z. d er Stär kekl assen H5 und H6 nach der Pr ognose über
einen Zeitra um vo n 40 J ahren in bed eutsamen Me ngen zu r Verfügung. In de r Pro gnose wurde angenommen, daß pro J ahr zehnt
50 VfmD bis 100 VfmD geerntet w erd en. Die anst eigend en Vorrät e
in der nachw achsend en Sch ich t zeigen, daß nebe n dem pr o duk tiven
Altbestandes de r ju ngbestand ein en größer werdende n Anteil an de r
Gesamtprodu kti on leistet . Der jungbestand ist relativ stammzahla rm;
der Anfall von ko stenträchtigen Schwachh olzsortiment en ist mi n imiert. Insgesam t sind annähernd 50 % d es st ehen den H olzvorrates in
den Starkholzsortimenten gebun den .
3.4 Ges a m twer tle ist un g
Werden diese Sorten mi t aktuellen Preisen und H olzern tekoste n
bewertet. so erg ibt sich d er A btriebsw en des Bestandes zum jew eiligen Betrachtungszeitpun kt. Addiert man d ie aufsu mmierten ho lz-
125
200
ern tekos tenfre ien Erlöse aus den Dur chforstu ngen dazu, so erhält
man die G esamrwertleis rung des Bestan des.
I m Fichtenreinbestand EGL 7312 wird im Alter von SO Jahren
erstmals eine pos itive Gesamrwertleisrung erreicht. D anach steigt die
Wertleisru ng d es Fichtenreinbestandes beträchtlich an. Zum End e d er
Umtriebszeit ergibt sich eine Gesamtw enle istung von 95200 DM .
Die Wertleistung der Vorn utzung fällt mit 17 800 D M relativ gering
aus. Die mäßige Ni ederdurchforstung des Fichtenbe standes führt zu
einer Akkumulation des Wertes im stehenden H olzvorrat.
hohen laufenden Volume nz uwachs, zu gleich ist der Bestandesw ert
sehr hoch. D ies fühn tro tz d er hoh en Zuwac hsleistung zu einer
geringen Verzin sung. Eine G renzverz insu ng zwischen 0,5 % u nd
1,5 % wird im Beobachtungszeitraum err eich t. D ie Umbaubestände
weisen eine geringe Kapitalbindung und durch die relativ hohe n
Lich tungszuw achse noch beach tliche Wertzuwächs e auf. Di es führt
zu einer Gr enzverzinsung von über 2 % w ähr end des gesamten P rognosezei traumes.
3.6 G egen überstellung der ö kolog ische n und öko nom ische n
Ganz ande rs dagegen liegen die Dinge auf den beiden Umbauparzellen. D er Anteil der Vornutzu ng an der G esamrwertleistu ng ist
hier sehr hoch. Bei der Rekonstruktion der Vornutzungen im
Bestand MUE 145 kam SCHMITI (1994) zu ähnlich en Vomurzungsmengen wie sie im Bestand EG L 73/2 angefallen sind. D eren Wert
wurde mit 17800 D M in die Kalku lationen eingerechnet . Der Wert
des verbl eibend en Bestandes (29000 DM) bleibe über den gesamt en
40jährigen Pr ognos ezeitraum konstant. D ie Nutzu ngsstrategie läuft
auf eine Vor ratspflege im Altbestand und die Ab schöpfung d er
laufenden Werdeism ng bei niedriger Kapitalbindung im Altbestand
hinaus.
:. In Abbildung 3 werden die Ergebnisse der ö konomischen und
ö kologischen A nalysen in einem Spin-Diagramm einande r gegenüber
gestellt. D er Wertebereich auf den Skalen beschreibt die Amplitude
d er Kriterien , ansteigende Werte sind mi t einer po sitiven Bewertung
verbunde n. Das Spin-Diagramm für den Fichtenreinbestand ist sehr
exzent risch, es zeigt nur hoh e Bew ertungen bei d en ökonomischen
Belangen . Im Gegensatz dazu erreichen die Umbaubest ände in allen
Kriterien relativ hohe Bewertu ngen, eine Balance zw ischen ökonomischen u nd öko logischen Aspekten wird angez eigt.
3.5 Bewertung der ökonomische n Ausw irku ngen
4. SCH L USSFO L GERUNG
Wie lassen sich nun die beiden sehr gegensätzlichen Wirts chaftsk on zepte ö konomisch bewerten? Aus der Gesam twertleistung der
beiden Bestände bis zum Alter 155 err echnet sich eine durchschnittliche G esamtwertleis tu ng pro H ektar und Jahr von 499 DM und
528 D M für die Bestände München 145 Parzellen 1 bzw. 2, wä hrend
der Fich tenrein best and auf beachtliche 800 DM je ha und Jahr
k ommt (Ab b. 3).
Ein en mö glichen Übergang von einem geschlossenen Fichtenb estand zu eine m U mbaubestand zeigt Abbildung 1 (links) am Beispiel
d er Vorratse nrwicklu ng. D er Umbau von Reinb eständen in Mischbestände führt zu eine r früh en R eduktion des Bestandeswert es,
dadu rch wird d ie Liq uid ität des Wald besit zers z eitweil ig erh öh t. Die
Lichtstellung des A ltbestandes führt durch Lich tungsz uwac hs zu
einer hoh en Rendite aus dem verble iben dem Kap ital. G leichzeitig
w ird der Anfall von Schwachholzsortiment en reduziert, da die nachwachs end e Schicht relativ stamm zah lar m heranwächst. D adurch tritt
die ertragsarme Phas e der Jun ghestandspfl ege (bis zu m Alter 30 bis
50 Jahre) nu r sehr abgeschwäc ht auf; die Erträge fallen kontinu ierlich
an. D ieser Effekt ist besonders für klein ere Waldbesirzer vo n große m
Vort eil. D ie erzeugt e Waldaufb aufor rn biet et du rch die Mischung
und d ie vielsch ichtige Bestandesstruktu r öko lo gische Vorteil e, die
besonders in W:ildern mit erhöhten Anforderungen an die Schutzund Erholungsfunktion von Bedeutung sin d. Die h öhere ökologische
Wert igkei t er bringt bish er für den Waldbesit zer keine di rekten ökonom ischen Vorteile und kann für gr öße re Ge biete mit verschiedenen
Verfahr en bewertet werden (van K O OT EN, 1995). Nicht zu verna ch lässigen ist allerdings das hohe betri ebliche Ri siko. das durch D estabilisierung der Wälder in der Starrphase des Umbaues auftreten kann
(SPELLMANN und N AGEL, 1996).
Ein zw eiter Blickwinkel ist es, die aktuelle Verz insung des zum
Anfang jede r einzelnen Beobach rungsperiode vorhandenen Kapital s
(Wert des verbleibenden Bestand es) bis zum Ende der jew eiligen
5jihrigen Period e zu betr achten. Der Fichtenreinbestand hat einen
s
- MUE I 45n
M UE 14511
EGL 73/1
14
dgz (m3Iha* a)
Abb. )
Spin-Diagramm für die Bewer tun g der Umb aub est ände Mü n chen
145/1 und 145/2 und des Fich tenrein bestandes Eg lhartin g 73/ 2.
D er Aggrega tionsindex R, de r Segregationsinde x S und der
Arte np rofil -I ndex A chara kterisieren die öko logische Wertigkeit
der an alysiert en Bestände. D er h/d-Wert, der du rchschn ittliche
Ge samtzuwachs (d gz) und der durch schn ittlich e jährlich e
Wertzuwachs (dwz) zeigen beisp ielhaft die ö ko n omische
Leistu ngsfähigkeit eines Bestandes
Spin-d iagram m for the transfer ed stands Muni ch 145/t and 145/2
and the p ur e sp ruce stand Eglha rt ing 73/ 2. The agregation inde x R,
the segregatio n index S and the modified species-profile-index A
indicare ehe ecological value of the analyzed stands. The hight and
d iameter ratio (h/ d), ehe mean annual increm en t (dg z) and the mea n
annual value inc rementfdwz} show exemplarily ehe economic
capacity of ehe stands
126
Effekte
Ein e frühe Einzelbaumstabilisierung du rch Durchtor srun gen in
jüngeren Beständen u nd der Erh alt von stabilisieren den Misc hbaum arten kann dieses Risiko erheb lich verringern .
5. ZUSAMMENFA SSUNG
Zw ei Versu chsparzell en eines seit 40 Jahren naturgemäß behandelten Waldb estand es in der Ü ber führu ngsphase werde n mit der langfri srigen Entwicklung einer Fich tenversu chsfläc he auf gleichem
Stando rt verglichen. Mit dem Wuchsm od ell Silva 2 wir d die
Entwicklung der Überfü hrungsbestän de für d ie nächsten 40 Jahre
prognostizier t. De r Fichtenr einb est and besti ch t durch seine hoh e
Massenproduktivitat, zugleich findet jedoch eine ho he Kapitalbindun g im verb leibend en Bestand statt . D ie Umbaubes tände liefern
beachtl iche ko ntin uierliche Ert rage und haben aufgrund ihr er räu mlichen Bestandesstru ktu r eine hoh e ö kologische Werti gkeit.
6. Su mmary
TId e o f the paper: Reconuer sion 0/ p ure sp ruce sten ds iruo mixed
[o rests; an ecological and economic va luation.
Allg. Forst- U . ]. -Ztg., 168.Jg., 6-7
In th is in vestigaricn 2 sampIe plots of a mixed stand in an advance d
stage of tr ansferri ng (more m an 40 ye ars of "trea tme n t close to
nature") ar e compared wit h th e development of a long term experimental p lot of sp ru ce under the sam e site conditions. T he single
tree growth model Silva 2 is used to p redict the develop menr of th e
mix ed sta nd during rhe next 40 yea rs. As for the economic aspect , th e
pure spruce stan d is convincing because of its high productiviry and
th e higher m ean annual value increment. A t the same time there is a
lot of capi tal Iixed in th e remaining stand. The stands to be rransfered
yie ld a cont inuous return and sho w a remarkably hi gh ecological
va len ce.
7. Resurne
Ti tr e d e I'article: Transformation de peuplementspurs d'epiceas en
peuplements melanges. Une e-valuation ecologique et economique.
Deux p lacettes expe rimen tales installees dans un p euplement
fo resti er soumis depui s 40 ans a un trairement -conforme a la natu re er en p hase de tr ansformation aßt ete comp arees avec l'evolution sur
Je la ng terme d 'u ne placen e d'experience d'epi ceas. L'evol utio n des
p euple rnents en cour s de tra nsformati on pOUI les 40 prochai nes
ann ees a eu~ prevu e a l' aide du mod ele d e crorssance
Silva 2. Le peu ple ment pur d 'ep iceas seduit p ar sa haute pr oducrivit e
en volu me, er le capital represente p ar Je peup lem ent su r p ied
est eleve. L es peuplemenrs tr ansfo rmes assurent des revenus
r em arquablement conti nus er ont une valeur ecologique elevee en
rai son de leu r st ructure sp atiale.
J. M.
BAUER, 0: Naturna he Fe rsewirrschafe in Bayern. AFZ, 46, (6),268- 271, 1991
BENI"RUP, H -H. : Narumahe Waldwirtschaft als Zu kunfuaufg;J,be. AFZ 47,
160- 163,1992
J. H : WaIdbaugrundsätze des Landes Brandenburg. AFZ 47,
960-961, 1992
C LARK, PH.J. and E VANS, F. C. : D istan ce to nearesr Nei gbboc r as a measure of
spatia] relac icessbip s in populations. Ecology 35, (4).445-453, 1954
ECKARDT, L.: WaIdbaugrundsäne in Thüringen. A FZ 49, 834- 835, 1994
K ÖHLER, 0 .: Naturnahe Forstwirtschaft in Mecklenbu rg-Vorpommern . AFZ
47, 1384- 1387, 1992
KOOTEN, G . B. VAN: Can nonmarket values be used as indi carors of fo rest
susrainabiliry, Forestry Chronicle 71. 702-711, 1995
KREtrrzER, K., und FOERST, K.: Forstliche Wuchs gebieugliederung Baye rns .
Karte J:1.oo0.ooo. Bayerisch es Staatsmi nisterium ru r Ernähru ng, Landw irrschaft und Fo rste n (H rsg.), 1978
orr, W.: Was d em Wald not tu t. A nforderungen an eine zuku nfufähige Forstpolitik. AFZ 47, (19), J018- 1023, ]992
OTTo, H.-J.: Langfristige ökolo gische WaIdenrwicklung: Ökologische Grundlagen des Regieru ngsprogramms. AFZ, 47 (1J), 566-568, 1992
PIELOU, E. c.: Ma rhemarical Eco logy . ] ohn Wiley & Sons. 385 Seiten, 1977
PRETZscH, H.: Konz ep tion und Konstruktion von Wuchsmodellen für R einBERGMANN,
und Mischbe stan de. Porsrl. For sch ungsber. München , N r. 115, 358 Seiten,
1992
PRETZSCH, H : Zum Einfluß des Baumverteilungsmusters auf de n Bestandesauwachs. A F]Z 166 (9/10),190-201, J996
PRTIZSCH, H. and KAHN, M .: Modelling grc wth of Bavarian mixed stands in a
chan ging enviro nm en t. In: K ORPILAHTI, E., M IKKELA, H . and SALONEN. T.
(H rsg.): Caring for rhe foresc Research in a Changing World. Congress
Repon. Volum e II. IUFRO XX World Ccogress, 6- 12 August, 'Iampere,
Finland,S.234-248, ]99601
PRETZSCH, H . und KAHN, M.: Wuchsmo delle für die Unterstützung der Wirtschaftspl ane ng im Fo rstbetrieb. A FZ/Dcr Wald 51 (25), 1114-1 119, 1996b
SCHMm , M.: WaIdwachs tu mskund liche Umersuchu ngen zur
Überfü hrun g
fichten reicher Baumhölzer in na tu rnahe Misc hbesta nde mit Da uerwald charakrer. Fo rsd. Forschungsb er. München, Nr; 144. 223 Seiten, 1994
SI'ELLMANN , H . und NAGE L, J.: Zur Durchforstung von Fichte und Buche.
AFJZ 167, 6- 15, J996
8. Liter atur
A SSMANN, E. u nd FRANz, E : Vorläufige Fichren-Ereragsrafel für Bayern . In :
Bayerisches Staats ministeriu m für Er nährung, Landwirts chaft und For sten
(Hrsg.): Hilfsrafeln für die Fo rsteinrichtun g. 334 Seilen, 1990. 1963
Zu m Einfluß von Konkurrenz auf das Einzelbaumwachsturn in
Fichten/ Tannen/ Buch en-Ber gwäldern
Au s dem Lehr stu hl für Waldwachstum skunde , Ludwig-M aximilians-Universität München
(Mit 2 A bbildungen und 2 Tabellen)
Von M . BACHMANN
(Angeno mmen Febru ar 1997)
SC H LAGWÖ RTER - KEY WORDS
Competition indices; single tree model; mcuntain[orest:
Frage, ob sich bei den Berechnu ngen de r Ko nkurrenzindizes du rch
Einb ezug der N eigungsverhältnisse die Korrelationen zwischen
Zuw achs u nd Ko nk urrenzwert verb essern lassen, w ird auf umfan greiches Da t enma terial von Versuc hsflächen zurückgegriffen
I. EINLEITUNG
2. MATERIAL
K one urrenz in dex; Einzelboum simulator; Bergmischwa/d.
Bei d er Erklärun g des Einzelb aumwach stu ms wird in vielen fo rstlichen Wu chsmod ellen der inter- und intrasp ezifische Wettstreit um
die Ressou rcen Licht, N äh rstoffe un d Wasser in Form von Konkur re n zindizes berü cksichtigt. Di e Berechnung de r Indizes vo llz ieht sich
i. d . R. in 2 Schritten: ausg ehend von eine m Bezugsbaum werden im
1. Sch ritt dess en Konk u rr ent en ermitt elt, im 2. der von ihn en aus gehen d e Kon kurren zdru ck qu antifiziert.
Ist m an bes tre bt, diese Verfahren auch im Bergmisch wald einz use tzen, muß berücksichtig t we rde n, daß sich di eser durch u nterschiedlichste N eigu n gs- un d dam it verbu nden auch Expositio nsverh ältnisse
au szeic hnet. D ieser Sachverhalt wird in den aus der Lit eratu r
bekannten Verf ahren zur Qu antifizierung der Konkurrenzsituation
vo n Einzelbäumen explizit nicht berücksichtigt. Zur Kläru ng der
AJlg. Forst- u .J.-Z tg., 168.Jg ., 6-7
Die einbezogenen Best ände - es hand elt sich um ins gesam t
61 langfristig beobac htete Versuc hsparzellen in den Bay erischen
Alpen un d im Bayerischen Wald - streuen in ihren An teilen an de n
Bauma rt en Fichte, Tanne und Buche, in ihr er Alterstruktur (60 bis
270 Jahr e) sowie im Hinblick auf ihre bisherige waldbauliehe n
Behandlun g in nerh alb ein es br eiten Rahm ens. Di e H öh enlagen
schwan k en zw ische n 685 mund 1472 m ü ber NN. Mit Ausnah m e
einer rein en Ost-Exposition sind alle H aupt- un d Nebenhimmelsrichtu ng en vertreten . Da bei bew egen sich die H angneigungen
zwischen 0 0 und 40°. Bei d en Versuchsflächenstando rten in de n
Bayerischen A lpen h and elt es sich i. d. R. um mäß ig frische bis
fri sche, mitt el- bis tief grü nd ige Lehm e aus H aup tdolomit mit Mu llauflage, im Bay erisch en Wald u m frische bis hangfrisc he. sandig
12 7
grusige, tiefgrü ndi ge Lehme aus Gneiszersatz mit der Humusform
Mod er. In allen Beständ en wu rd en im Zeitrau m t 954 bis 1992 für
jeden Einzelbaum die Attribute Baumartenzu gehor igkeit, Bru sthohend urchmesser; Gesamt- und Kr onenansatz h öhe, Kr onenradien
und Stammfu ß koo rdinaten erh oben.
3. METIIODEN
3.2 ModeUparametri sierung und -bewertung
D ie Beurteilung der Kon ku rrenzmodelle erfolgt durch Prüfung
des Zusammenhangs zwischen Konkurrenzindex und Zuwachs.
H ierzu werden über nichtlineare Funktio nen die Konkurrenzwerte
für ein aus insgesamt 11328 Individuen bestehendes Gesamtkollektiv
in Beziehun g zu m Zuwachs gesetzt [Tab. 2). Um d ie Mehrschichtig keir der Bestände zu berücksichtigen, erfolgen die Modellparametrisierungen nicht allein getr en nt nach Baumarten sondern zusätzlich
getr ennt nach 3 relativen H öh enschichten (MAGIN, 1956), insgesamt
also für 12 Straten. Indem von jeder Parzelle 3 Individuen je Baumart
un d relat iver Höhenschicht zufällig ausgewählt wer den, lassen sich in
der Ob er-, Mittel - und Unterschicht gleichmäßige Kollektivumfänge
gewährl eisten, ohne dabei die stark variierend en, parzellenspezifi sehen Wuchsbedin gungen zu vern achlässigen. Sie bilden die Datenbasis für die nachfol gend en Rech enläufe und deren Ergebnisse.
Der mehrschichtige und gemischte Aufbau dieser Bergwälder;
d
begleitet von der Variation der Standortfaktoren H angneigung un
Expo sition, wirft erstens die Frage auf, wie gut die mit gebrauch liehen In diz es qua ntifizierten Konkurrenzw ert e und der Einzel:~
baumzuwachs korreliert sind, un d zweitens, inw ieweit sich dieser
Zusamme nhang du rch einf ach e Adaptionen der Ber echnungsverfehren an geneigte Verhältni sse ver bessern läßt. Diese Anpassungen
beinhalten einerseits eine den geneigten Verhältni sse an gemessene
Dem jährl ich en G run d flächenzuwachs der Zentr albäume wird
Konkurrentenau swahl und andererseits die beson dere Berücksich tigung d er ind ivid uellen Sozialposition sowie der standö rtlic hen
neben ihrem individu ellen G rundflächenwen ihr logarithmis ch
Gegebenheiten bei der nachfolgende n Modellpararnetri sierung und
tr ansformiert er Kon kurren zwert gegenübergestellt. D er Zuwa chs
-bewerrung.
wu rde mit H ilfe des Durchm essers der nachfolgenden Aufn ahme als
Mi ttelwert einer Periode hergeleitet. Um den einfluß des Standorts
Frage 1 wu rd e im Rahmen eine r vorab durch geführten Analyse
zu erfassen, wird eine O/ I -tra nsfonnierte Stand ortv ari abl e einbezo b ean twortet (BACHMANN, 1996). D ab ei wurd en aus ein er Vielz ahl
gen, deren H erleitu ng n eben bodenkundliehen Merkm alen auch die
herkömmlicher Ko nkur renzmod elle u nterschiedlichster Bauart ein
par zellenspezi fische H ö henlage zugru ndeliegt. Die Au sp rägung 0
Konku rren te nau sw ahlverfahren sowie 4 gutgeeignete A Igon th men
beinhaltet bessere, die Ausprägung 1 schlechtere Stan dorte.
zur Quantifizi erung von Konkurrenzwerten extrahiert. D iese
Die eigentliche Bewertung der Konkurrenzindizes zu d er Fra ge,
Berechn u ngsformeln der Autoren H EGYI (1974). BIGING und
D OBBERTIN (1992) sowie P RETZSCH (1995) sind in Tabelle 1 dargeob hangintegrierend e Suchkegelverfahren bessere Korrel ationen
stellt.
zw ischen Konkurrenzdruck und Zuw achs zeigen, wird mittels d er
beiden in Tabelle 2 genannten Fu nktionen durchgefüh rt . Als Referenz dient ein Zuwachsmodell, das expliz it keine Konkurrenz
3.1 Anpassung der Konkurrent en auswa hl an geneigte
berücksichtigt (Zuwachsmo dell MI ). Fü r die Zuwachsschätzung mit
Verhält niss e
Hilfe dieses Modells, das nu r mit der Ausgangs grundfl äche des BauDie Konkurrenten auswahl erfo lgt mit Hilfe eines im weiteren so
mes u nd der Stendorrvariablen arb eitet, wird der mittl ere qu adr abezeichneten Suchkegels, d er dem in seiner Konkurrenzsitu ation zu
tische Fehler er rechn et (M SEMJ). Auf der Basis des 2. Zuw achsbeurteilenden Einzel baum (Zentr albau m) aufgesetz t wird (A bb. 1).
modells (Ml). d as zusätzlich d en Konkurrenzwert als u nabhängige
Reicht ein N achb ar mit seiner Bau mspitze in diesen Suchkegel hinVariable einschließt, wird ebenfalls der mittlere quadratische Fehler
ein, so gilt er als Konkurrent . Eine erste Anpassung d er Konkurrenbestimm t (MSEMJ un d zur Referenz in Beziehung gesetz t
tenauswahl an geneigte Verh ältnis se besteht darin , daß man berü ck(MSE w IM SEM 1,,"100). An han d dieses Quotient en wir d entschieden,
sichtigt, welche G eländeposition die Nachbar n inne haben, un d zw ar
w elches Kon kurrenz verfahren am besten abschneidet.
wird neben den n otw endi gen x- und y -Koordinaren nun auch deren
geländehöhebesti mmende z -Koordinate mit einb ezogen . In einem
2. Schritt werden die suchkegelspez ifischen Cha rak teris tika An satz4. ERGEBNISSE
höhe. expos itio n- bzw. so nnens tandbezoge ne Ausric h tu ng d er
Auch wenn in vielen Fällen die Berechnu ngsfor mel von H EGYl
Suchkegelachse sow ie Öffnu ngsweite des Kegels verände rt. U nte r
d em bestgeeignetste n K onkurrenz modell zugrundel iegt, befinden
Einbez ug der so aufgefun denen Konku rrenten werden die Konkursich d ie Algorithm en aller einbe zoge nen Autoren unter den Besten
renzwertberechnun gen du rch geführt.
.
1. lotrechte Suchkegelachse
,
·
fl
2. son nenstandab hängige Suchkegelachse
.....,
2.
S D
horizontal
schräg
horizontal
schräg
horizontal
schräg
Abb. l
Sechs V arianten bei der A np assung de r suc hk egelabh ängigen Konkurr entenauswa hl an geneig te Verhä ltnisse: 1. lo trechte,
2 . sonn enstandab hängige un d 3. exp osition abh ängige Such kege lachse; jew eils mit hori zontaler (a) bzw .
schräg er (b) Gel änd ebetrachtung
Sixdifferent ada pta tio ns of the searc h-co ne-depe nd en t co mpe titor selecrio n to incli ned growing space : 1. verti cal, 2. su n and
3. exp o sitio n d epend en r or ientation o f the search-co ne's axes; in each case assurni n g h o rizontal (a) or inclined (b)
condi rions
128
Allg. For st- u.J. -Ztg., 168.Jg., 6-7
Tann e stellt, lassen somit also ihr e Dim ensions- und Umgebungs merkmale - ausgedruc kt im Konkurrenzwen - erheblich besser auf
ihren Zuwachs schließen. Bei der Fichte brin gt eine H angmodifikation der Suchv erfah ren allerdings keine Verbesserung, und für die
Zuwachsverhältnisse der Buche ist es am besten, wie bei der Tann e
die z-Koordinaren der Nachbarbäume zu berücksichtigen.
Tab. 1
Besch reibung der 4 verw ende ten Konk urrenzwert-Berechn ungsformeln . }l, 'p' M, V:::; Kon kurr enzwer te der jeweiligen Autoren ;
i = Zentral baum;j = Kon kurren t; D :::; Bru sth öhendurchmesser
(ern); Dist = horizo n ta le Distanz (m); BETA:::; Ste igu ng der
Verb ind u ngs linie zwischen Suchkegelspitze und Konku rre ntenwipfel gegenüber der Horiz on ta len ahzüglich der Steigung der
Such kegeJman telfIäche (rad); ce:::; Kronen schirmfläche (ml);
AJ :::; Kronenmantelfläche (m l); V = Kronenvolumen (m l ) ;
Erw artungsgemäß nimmt die Fehlerredu ktion von de r O ber- ü ber
die M ittel - zur Unterschicht hin zu und weist dami t auf die zunehmend e Relevanz der Einflu ßgröße Konkurr enz hin. Di e besten
Zuwac hsschätz ungen in der Obersch icht werden bei Fichte, Tann e
und Buche mit den Indizes erreicht, die auf der Berechnungsformel
nach H EGYI (vgl. Tab. 1) beru hen. Dabei liegen stets lotrecht e
Such kegel zugrunde, also keine Hang- oder Expositionsanpassungen .
In der Mittelschicht tritt neben der Formel von H EGYl auch die auf
der Kronenmantelfläche beruhend e Gleichung nach BIGING und
DOBBERTIN (vgl. Tab. 1) hervor, wobei die Beriicksichrigung der
z-Koordinaten wesentli che Verb esserun gen erbri ngt. In der Unterschich t überzeugt wiederu m die Berechnun gsformel nach HEGYl.
und eine Verbesseru ng in Form einer Fehlerreduktion ist nur bei der
Buche durch z- Koordinaten zu erzielen . Insgesamt variieren sowohl
die Ansatzhö he des Suchkege1s als auch dessen Öffnungswink el
stark.
Kronen form modelle n ach PRETZSCH (1992)
Des cription of th e used cornpeti tion form ulas
Formel
Autor
H = ;;:.
Dj
k
D
·
·
(Dist
.+ 1)
}=1
I
IJ
HEGYl (1974)
ce
ce;
i'RETzscH (19')5)
p =
I
n
BE TA • • .i:»:
j=l
M=
M:
n
Ij= l
,
BIGlNG un d D OBBERTlN (1992)
M , » (Dist,.; + 1)
'
n
Vj
V=I...-::-~~
Vj . (Disr;; + 1)
BIGlNG und DOBBERTIN (19')2)
4.2 Re sult ate d er modifizierten Kon kurrentena uswahl
j= l
(vgJ. Tab. 1). D amit tritt die Bed eutung der Fo rmel deutlich hinter
d erjenigen d es Konkurrem enauswahlverfahr ens zurück.
4.1 Eign ung de r Indizes d ifferenzier t nach Ba umarten
und - klassen
D er Vergleic h des qu adratischen Fehlers der Modelle M2 un d M t
ergi bt, d aß bei d er schattentoleranten Tanne mit 27 % die höchste
Feh lerr edu k t ion ( = I-MSEM/Ms E M,) mit d em Index von H EGYl.
einem lotrech ten Suchkegel un d d er Einbeziehung von z-Koordinaten der Nachbarbäume erzielt wird. Hier ist also eine geländebe din gte Anp assung des Konkurrentensuchverfahr ens erfol greich.
A uch für die Baumarten Fich te und Buche schne ide t die Formel von
H EGYI am besten ab. Bei d er Fichte. dere n Parameter und statistischen Kennmaß e in Tabelle 1 d argestellt sind, beträg t die Reduktion
des quadratisch en Fehlers 36% und bei der Buche sogar 44%.
O bw ohl d ie Buche nur geringfügig höhere Lich tansprü che als die
Die Konkurremenausw ahl erfolgt nahezu ausnahms los mit H ilfe
eines lotrechten Suchkegels. wob ei 2- und 3dimensionale Stammfußpunkte berücksichti gende Verfahren gleichermaßen vorkommen. D er
Suchkegelansatz befindet sich bei Fichte und Buche häufig in 70 %
der G esamthöhe d es Zentralbaumes un d registrier t somit vorw iegend
Konkurrenten im Bereich der Lichtkrone. Bei der Tanne sind es 10 %
bis 30% der Gesamth öbe. Mit Verschlecht erung der soz ialen Position verlagert sich die An satzh öhe rendentiell zum Stammfuß hin
u nd erhöht sich d ie Bedeutung der G esamtkrone. Auch hinsichtlich
der Suchkegelöffnun gsweite zeichn en sich baum art enspezifische
Besonderheiten ab. Mit 40° bis 600 besitzt die Tanne den kleinsten.
mit 800 bis 120° die Buc he den größten sowie die Fichte mit 600 bis
80° einen int ermediären Öffnungswinkel, der zudem von der Sozia lpo sition unabhängig ist.
4.3 Stando r tspe zifische Zuwachsreaktion
Auf d er Basis der Formel nach HEGYI zur Berechnung von Konkurrenzwerten u nd ohne An passung des Suchkegels an H angverhältnisse wird die standortsp ezifische Zuwachsreaktion auf Konkurrenz-
Tab. 2
Zuwach smodeJIe M 1 u nd M2 o hne u nd mit Konkur ren zberüc ksich tigu ng; ig = jä hrlicher Grundflächenzuwachs als Mittelwert
einer Periode (cm Z·a-I ) ; Stao = OI1- t ransfor m ier t e Standortvariable; G = G r und fläche (cm2); Cl = Kon kurren zwert;
4 0 . " 4, = baumar t- u nd höhensch ich tspez ifische Mo deUparameter; adj. r = adjustiertes Bestimmtheitsmaß;
MSE = m ittlerer qu adrati scher Feh ler. Di e angegebene n Pa rameter-sch ätzgrößen und Stan dardabweichungen (in Klamm ern)
beziehen sich auf das 383 In dividu en umfassende Fichten-GesamtkoUektiv
Incr em en r m od els M t an d M2 wit hout and wit h consideration of competit ion; ig = a n n ual basal area incremen t (cmZ·a- I ) ;
Stao = O/t -transformed sit e- dum myv ar iable; G =basa l area (cm Z); Cl =competitio n index; 4 0 •• • 4 , = pa ra meterst adj. Tl = ad justed rj
MSE = mea n square error
Modell M I
ig = 1/exp( ao + a , • Stao +
Parameter
42 •
C)
"0
a,
a,
- 2,642
(0,063)
0,654
(0,064)
-4 ,6 I E ~04
-
-
Mod ell M2
ig = l/ exp(a } + a• • Stao + 4 S • G + a, • log(1 + Cl)
MSE
MSEM ,
MSEM 1
(%)
a,
a,
-
-
-
0,582
160,682
100
0,689
(0,049)
-O,68E-04
2,J6 E-5
1,104
(0,088)
0,735
102,038
64
a,
a.
(2,Q7E~ 05)
-
-
- 3,882
(0,084)
All g. Forst- u .J.-Ztg., 168 .J g., 6~ 7
Parame ter
adj. r'
129
;g
50
[cm ha-I)
;g
50
Gesamt kollektiv
Fichte
ao
(cm 2.oa-11
4!J
JO
;g
50
Gesamtkollektiv
Tanne
zo
0
10
10
1
0
JO
10
20
JO
'"
50 60
Konkurrenzindex
70
80
90
~
zo
~
•
'0
1
0
0
Gesam tkollektiv
Buc he
'"
JO
'"
(cm 2.oa-I ]
•
1
0
0
10
20
JO
'"
50 60
Konkurrenzindex
70
80
90
0
10
20
JO
'"
50 60
Konkurrenzindex
70
80
90
Abb.2
Zuwachsmodell M2: D arstellung der baumarten- u nd ~~andortabhängigen Zuwachsreaktionen auf Kon ku rrenz
(links Fichte, Mitte Tanne, rechts Buche). Dem Konkurrenzindex liegt die Formel von HEGYI sowie keine
Anpassung des Suchk egels an Hangverhältnisse zugru nde. Die Zuwachswert e sind ledi glich im
baumartenspezifi schen Konkurrenz wertebereich geze ichn et und beziehen sich auf einen mi ttleren
Brusth öhendurchmesser von 40 cm. Ein Wert vo n 0 d er Stando rtv ariablen beinhaltet be ssere.
ein so lcher von 1 schlech tere Stando rt e
Increment model M2: Species and sire dependent growth reactions while usin g a comperition index
(Ief, ' proce, middle w hite fit, righr beech)
druc k da rgeste llt (Abb. 2). Auf der Grundlage eines vorgegebenen
Du rchmesserwertes von 40 cm, der in etwa dem Mitt elwert des
G esamtk ollek tivs d er jeweiligen Baumart entspri cht, sinkt der
Zuwachs mit zun ehmendem Konkurrenzeinfluß ab. Bei besser en
Stand ortverh altnissen liegt der konkurrenzabhängige Zuw achs bei
allen Baumarten und dargestellten relativen H öhenschichten auf
einem höheren Ni veau. Di e Sp ann e zwischen besseren (0) und
schlech teren Stand or ten (1) fällt bei der Fichte seh r deutli ch aus.
Grundsätzlich verrin gert sich jedoch die Bedeutung der Standortvariablen mit Verschlechterung der sozialen Position. Wird der
Standort bei der Modellparametrisierung vernac hlässigt, kann die
konkurrenzabhängige Zuw achsreaktion der Tanne in der Oberschicht sowie der Fichte in allen Schichten am besten mit Hilfe eines
sonnens tand orien tierten Suchkegels sowie Jd imensionalen Koordinaten besch rieben werden. D emz ufolge wird die Anpassun g an die
ört lichen N eigun gs- und Exposirionsverhalmisse wieder relevant. Es
erscheint biol ogisch plausibel, daß Konkurr enzmodelle dieser Bau art
bei lich tbedü rftigeren Baumarten wie der Fichte bzw. bei lichrexponierte n Koll ek tiven wie d er O berschicht in den Vord ergrund tret en.
In Abw esenheit einer exp liziten Standortgröße zeigt sich zud em
dere n Befähi gung, einen wesentlichen Teil der Srandorteinflüße in
For m d er G rö ßen H angneigung und Exposition widerz uspiegeln.
5. ZUSAMMENFASSUNG
combination with pro found d ata fro m 61 longter m experi mental
plots. Th e performance of the competirion m odel s is evaluated by
nonlinear in crement model s. Beneath growth reactio ns on co mpetirion, where the reaction s depend on tree sp ecies and social heighr
classes, also site specific effects were presenre d as w eil as the most
qualified indices. I t is shown rhar an adaption of sear ch algorithms
concernin g slop e and aspect provide a high improvemen t of the
correlation between increment and competition.
7. Resurne
Titre de l'article: Sur l'inflv ence de la concurrence sur la croissance
individuelle des arbres dans les f oyers de mon tagne de sapiru, epicias
et bhres.
L'objet de certe emde est d'cb tenir un indice de co ncurr ence
capable d e reflerer la croissance individ uelle d es arbres dans les
peuplements melanges des zon es montagn ard es. Pour ce fair e on a
teste des methodes courant es, evenruellem ent modifiees, p our
caleuler des indices de concurrence sur la bas e d es do nn ees de 61
placett es d'experiences permanentes, situ es su r d es pemes er ä des
exposirions variables. Les resultats obtenus avec les algo rithmes
decrivant la co ncurr ence a ßt ete juges d'apres d es modeles de
croissance non lineaires. Outre les reactio ns de croissance liees ä.
l'essence et aux classes d'arbres p ar suite de 1a ccncurrence, on a
indique quel s etaienr les effets specifiques ä 1a sration, ainsi que les
modeles pour la concurrence qui convien nen t le mieux. I1 apparait
qu 'un e adaptation des meth od es ä un choix de s con curren ts tenant
compte d e la p eme du terr ain er de l'expo sition ameliore
considerablement la confiance a accord er aux r esulrats donnes par les
models de co ncu rrence.
J. M.
Das An liegen dieser Studie ist es, geeignete Konkur renzindizes zur
N achbi ldung d es Einzelbaumw achsrums in Bergmischw aldbeständen
her auszuarbeiten . H ierzu werden gängige und modifizierte Verfahren zur Bere chnung von Konkurre nzwerten an Datenmaterial von
61 lan gfri stig beobachte ten Versuch sparzellen unterschiedlichster
Ne igung und Exposition geprü ft. Die Leistun g der konk urren z- "
beschreibenden Algorithmen wird mit H ilfe von nichtline aren
8. Lite ra t ur
Zuwachsmod ellen beurteilt. Ne ben baumart- und baumklassenabBACHMANN, M.: Ind iz es zur Erf assung der Konkurrenz im Bergm ischw ald hängigen Zuwachsreaktionen auf Kon kurr enz werde n stando rtspezieine M eth odens tud ie. DVFFA·Sektion Ertr a gsku nde - j ahr esrage ng von
fische Effek te sowie die geeignetsten Konkurrenzmod elle vorgestellt,
20.5.1 996 bis 22. 5.1996, Neresh eim. S. 249 - 2 66.1 996
Es zeigt sich, daß eine Anpassung der Verfahren zur Auswa hl von
BIGING, G. S. and DoIlBERTIN, M.: A comparison of disuece-depen deoc
competition measu res [o r height and basal area growth of individual conifer
Kon ku rr ente n im H inblick auf H angneigung und Expo sition die
uees. For. Sei. 38. 69S--720, 1992
Aussa gekr aft d er Konkurrenzmod elle wesentlich verbessert.
H EGYI, E: A simulation rnodel fo r managing jack-p ine stands. In: FRlS,
6. Summary
Tide of ehe p ap er: About the effects of competition on individual
tree growth in m ountain f orests.
The request of thi s study is rc find out the mosr suirable compe tition indices to mod el individual tree growth in mouma in for ests.
Therefore pr oved and modified comp etition algor ithms were used in
00
J.
(Hrs g.): Growrh models [er tree and stand simu larion. Roy al Co llege of
Forestry, Research N otes No. JO, Stockholm. Swed en. S. 74-90 , 1974
M AGIN, R.: Struk tu r und Leistung m ehrschic hcig er M isch wälder in den bayeri-
sehen Alpen. Mitteilungen aus d er Seaarsforstverwa lnm g Bay erns, H . JO.
161 5., 1956
H .: Konzeption und Konstru ktion von Wuchsmod ellen für Reinund Mischb estand e. For srl. Forschungsb. München, N r. J 15, 3325., 1992
PR ETZSCH, H .: Zu m Einfluß des Baumverteilungsmusters auf den Bestandeszuwachs. AFJZ 166 (9/10), 190-201, 1995
P RETZSCH
AlJg. Fo rsr- u.J.-Ztg., 168.J g., 6-7
ModelIierung der Absterbeprozesse in Rein - und Mischbeständen aus Fichte und Buche
A us dem Lehrstu hl fü r Forsteinrichrung und G eodäsie. Forstwissenschaftliche Faku ltät der Techn ischen Universität Zvolen
(M it 2 Ab bildu n gen und 3 Tab ellen)
Von ]. DURSKY' )
(Angenomm en Februar 1997)
SCHLAGWÖRTER - KEY WORDS
Ein zelbaum m odel/; Mortalitä t; Logistisch e Klassifika tion; M ortalitätswahrscheinlu hk eitsf unktion; Fichte un d Buche.
Single tree model;mortality; logistic cLzssiftcation;probabi/ity
[u nction f OT m ortality; spruce and beech.
1. EIN LE ITUNG
Di e vo rliegende Arb eit stellt ein einzelbaumorientiert es Mortalitä tskon zept für Rein- u nd Mischbeständ e aus Fich te und Buch e dar.
Di eses Konzept ist als ein Baustein des Wachsmmssimulawrs SILVA
2.1 zu betracht en (KAHN u nd PRF.TZSCH, 1997). Di e Mor talitarsmod elle sollen auf G ru nd una bh ängiger Variablen eines Baumes un d
Bestandes zu Beginn einer Zu wachsperiode vorhersagen. ob der
Baum d ie fo lgende Zuw achsperiode überlebt oder ob er in dieser
Period e abstirbt. Di e in dieser Arbeit vorgestellten Mod elle betr effen
natürliche, re guläre Mortalität, d.h. die Mortalität, die durch Kon kurrenz und Alteru ng verursacht ist.
2. DATE NMATERIAL
Di e D aten für die Paramerrisierun g der Mortalität smodelle
stamm en aus A-G rad-Parz eUen langfristiger Versuchsflächen des
L ehrstuhls für Waldw achstumskund e der Ludw ig-MaximiliansUniversität M ün chen. Für die D atenauswahl war die Mod ellkon zep tion entscheid end, die von D aten der Vorperiode ausgeht. Di e Vorperi ode kann man als Period e definieren, während der man d ie
M o rtal ität ssy mp tom e sammelt. Am Ende dieser Vorp eriode fällt die
En tscheidung. o b ein Baum die folgende Periode, die Nachperio de,
üb erlebt oder nicht.
D ie Vor- und N achp eriodenl änge beträgt bei der Fichte 4 bis 7
Jahre. Di ese Periodenlän ge wurde aus der Erkenntni s der Arbeit
KL EISTER (1972) und dem Gewinn einer maximalen An zahl von toten
Bäumen aus dem empirischen D atenmaterial abgeleitet. Es handelt
sich um einen Komp rom iß zwischen steigender Genauigkeit der alle metrischen Beziehungen der Baumvariablen und fallender An zahl
vo n Da ten mit steigender Periodenlänge. Perioden, d ie längere als
7jährige und kürzere als 4jährige Aufnahmezyklen bzw, Zuwa chsperioden bei der Fichte aufwiesen, wu rden nicht genommen. Um die
Mortalitätsw ellen zu berü cksichtigen, wu rden die Mod elle aus den
Daten langer Beobachtungsreihen parametrisiert . Die D aten decken
bei der Fi cht e den Zeitr ahmen 1918 bis 1995 ab. Diese Länge der
Beobachtungsreihen verkleine rt die Gefahr, daß die D aten mit extremen Einflüssen (z. B. Tr ockenp er ioden) einseitig belastet sind. Insgesamt wu rd en d ie Modelle mit 2382 toten und ebenso vielen lebenden
Fich ten aus 12 Prob eflächen pa rametris iert . Diese Bäume bedecken
alle Bestandesentwicklungsstadien (O berhöhen von 7,41 m bis
43,7 m) un d ein relativ br eites Spektrum an Standort en (Oberh öhen boni taten im Alter von 50 Jahren zwischen 19)1 mund 29 m).
Di e Vor- und N achperiodenlän ge bei der Buche wurde aus Er gebnissen eigener Untersuchungen abgeleitet. Mit einer Kovarianzanalyse wu rd e überprü ft, wie sich die H aup rmortalitätssy mpcorne in
I) Di ese Ar beit ist während eines DAAD -Forschungssnpendiums vom
1. 10. 1995 bis 31. 3.1 996 am Lehrstuhl für Waldwachstumskun de der Ludwig-Maximilia ns-Uni versität München entstande n. Anschrift des Verfassers:
D r. JAN DURSKY, Lehrstuh l für Forsteinrichtung und Geodäsie, Porstwissenscha ftliehe Fakultät der TU Zvolen, Masaryko va 24, 96001 Zvclen, Slow a-
kei.
All g. Forst- u . ] .-Ztg., 168.Jg., 6-7
Abhängigk eit von der Periodenl ange verh alten. Es hat sich gezeigt,
daß ein signifikante r Unterschied von Morta litätssympt omen zw ischen lebenden und to ten Bäumen bei einer maximalen Vor- und
Nach periode nlänge von 10 J ahr en liegt. Die min imale Period enIänge
wird auf 5 Jahre beschränkt. Es wurde zudem berücksichtigt, daß d ie
Daten in diesem Bereich keine großen Extreme (Mor tal it arsw ellen)
widerspiegeln un d die Anz ahl der Da ten hoch genug wird für die
erfolgreiche Par amerrisierung der Mo rtalitätsmode lle. Perioden. die
längere als 10jähri ge und kürzere als 5jähri ge Aufnahm ezyk len bz w.
Zuwachsperio de n bei Buche aufwiesen, wu rden nicht mitberü cksich tigt. Insgesamt standen 263 tote und eine gleiche Anzahl lebender
Bäume der Baum art Buche aus 4 Probeflächen zur Verfü gung) di e
den Z eitrahmen 1935 bis 1993 und die Bestan desoberh öhen 22.3 m
bis 36,3 m im Alt er 50 abdecke n.
3. MOD ELLKONSTRUKTION
Die Mod ellko nstru kcion vo llzieht sich in 2 Schritten: z.u m einen
der Aufs tellung eines logistischen Regressionsmodells (LO GITFunkrion), zum anderen der Entwicklun g einer Mortalitätswahrscheinlich keitsfun ktio n. Letztere ist zudem mit einer sto chas tisch en
Auswahl verb unden.
3.1 Lo gistische Regression
Das Mort alit ätsmod ell so ll auf G ru nd der Mortalitätssymptome,
die die Au sgangssitu ation des Baumes zu Beginn der Prognoseperiod e charakterisieren, eine dichotome Entscheidu ng zum Fo rt oder Ableben des Baumes im Mod ell tr effen. Genau diesen Fall
beschreibt die LO GIT-Funktion in Zusamm enhang mit einem
bestimmten Schwellenwert. D as LO GIT-Mod ell kann man allgemein
formulieren als
T _ { 1, w errrt F(x,a) ;" S(leben d)
-
0, w enn F(x,a) < S(tOt)
(1)
wob ei F(x,a) eine Klassifikati on sfunktion ist:
(2)
mit den Variablen beze ichnung en.
T
S
ao- .. a"
xJ.. .x"
F(x)a)
= Kategorielle Zu stand svariable (0/ 1)
= Schwellenw ert für die Gruppentrennung
= die geschätzten K oeffizienten
= die unabhängigen Variablen
= dim ensionslose abhängige Variable mit Wert en zwischen
o und 1.
Vorliegende Beziehun g kann man auch schreiben:
1
F(x,a) =
- L(x)
(3)
1+ <
wo bei -L (x) die lineare Kombinati on der un abhän gigen Variablen ist:
L(x) = ao+a l"x l + ... + an. x n
(4)
Ab bildung 1 zeigt die Ku rve der logistischen Regression) we nn die
Werte L(x) aus dem Intervall vo n - 4 bis 4 stammen . Wie man sieht,
die Kurv e hat einen S-förmigen Verlauf und ähnelt der Kurv e der
kumulativen Wahrscheinlichkeit der N o rma lverteilu ng. D ie Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen L (x) und der abh ängigen
131
Tab. 1
Die geschätzten Koe ffizienten der LOGIT-Fun kt ion
SE
Sig.
0,330 1
0,002 7
0,0283
0,2070
0,0070
0,0000
0,0011
bon
5,3908
-{),0089
1,4 802
-5,3998
-0,0406
0,0000
0,0000
-{),0149
0,2653 18981,6
-{),1323
-{),0284
Kon stante
bhd
iglbbd
hJbbd
b
6,6686
-{),2610
3,0796
- 7,6495
0,2695
2,0206
0,0658
0,29 17
1,5171
0,0596
0,0000
0,0010
0,0000
0,0000
0,0000
-{),1027
0,2897
--{),1340
0,1188
Variable Koeffizien
..
~
Kons tante
bhd
ig/ bhd
Ficht e
b/bbd
0.5
"-
-.-
..
Buche
R
- 2LL
-
0,0000
680,8
o F--+-+--+- -+--+- +--+-----1
·4
-3
·2
·1
0
2
3
4
bhd = Brusth ohendurchme sser des Baumes am Anfang der Nachpe riode (ern)
= Grun dflächenzuwachs des Baumes währ end der Vorperiode (em2/5a)
= H öhe des Baumes 30m Anfang der N achperiode (m)
h
bon ::: Bestandesoberh öhenbonine im Alter 50 j ahre (m)
19
L (x)
Abb . l
Graphische Darstellung einer LO GIT· Funktion
Grapbicalvisualization of the LOGIT-Function
Tab. 2
D ich otome Klassifikation mi t der LO GIT-Funktion
und Schwellen wert S = 0,5
Variabl en F(x,a) ist ni chtlinear. Di e Variable F(x,a ) beschrei bt die Verteilung der Wahr scheinlic hkeit der unabhängigen Variablen L(x).
Di e verwendete Funktion ermöglich t eine relativ genaue Trennung
beid er Zustände, und die Koeffizienten sind biologisch gu t interpretierbar. D ieser Ansatz wurde auch von HAMILTON (1986), AVILA und
BURKHART (1992), P RETZSCH (1992), H ASENAUER (1994) und STERBA
(1995) verwendet .
Bei der hier erfo lgenden Auswa hl der unabh ängigen Variablen für
die LOG IT-Fu nktion werd en berücksichtigt
Fichte
Buche
P red
P,ed
0
1
.B 0 14818
0
1328 91,78%
2192 10012 82,04 %
1
- 95 % Signifikanzniveau der Koeffizienten;
-
hoh er Beitr ag für die Verbesserung der Gruppe ntrennung;
Anwendbark eit auch für Mi schbestände;
Stabilität im Extrapclationsber eich;
Implementierbarkeit in das Einzelbaummod ell SILVA 2.1;
hohe bio logische Au ssagekraft.
Die Ko effizientensc h ätzung für die LO GIT-Funktion erfo lgte
nach dem Maximum Likelihood Schatzverfahr en. D abei wurde mit
ein er gleichen Anzahl tot er und lebender Bäume gearbeitet. Um nun
die Schätzung nicht mit übe rrepräsentiert en H äufigkelt en von
Bäumen in bestim mten Bestandesentwi cklun gsphasen zu verzerren,
wu rd e eine ausgleichende Gewichtung mit d iesen H äufigkeiten
durch geführt. Di e Ergebnisse der Variab lenselektion
und
Koeffi zien tenschä tzung sind in der Tabelle 1·zwsammengefaßt.
A lle der verwendeten Variablen sind wahrend eines Prognoselaufes
mit dem Einzelbaummodell stets verfügbar. D ie Bonität kann mit
Hilfe des Stando rt mo dells geschä tzt werden.
D as Krit erium für die Trennsch ärfe des Mod ells ist der Ante il
korrekt klassifizierte r Fälle. Beim Schwellenwer t S = 0,5 ord net die
LO GIT-Funktion (Tab. 2) 87,58 % der Fichten und 88,28 % d er
Bu chen der richtigen Gruppe zu. Unter den Fehlklassifikationen
üb erwi egen d ie Bäum e, die starke Mortalit ätssymptom e aufweisen
und trotzdem die Nac hperiod e überleben.
A ls nächstes wu rde übe rprüft , ob die LO GIT-Modelle als
,.perfe kte Modelle" betra chtet werden können. Dazu wu rde d ie
-2LL-Charakteris tik benu tz t. Di ese Ch arakt eristik beschr eibt d ie
Güte der Anpassun g und gibt die Schätzgenauigkeit der Mod elle an.
D as -2LL-Kriteriu m wurde zur Prüfung, ob es signifikant vo n N u ll
versc hieden ist, einer X2-Statistik unterzogen (SPSS, 1990):
Fichte
H o: - 2LL -).O
- 2LL =18981,6 i (O.OJ, 28J46)=28738,8
- 2LL < X2ro,OJ. 28J46)
132
Bu ch e
H o :-2LL -). 0
-2LL=680,8 X2(o.OJ, '141)=1013,48
- 2LL < i ro.oJ. 941)
Cerreet
.B 0
0
1
87,58 %
0
1
Co rrect
397
75
35
438
91,81%
85,30 %
88,28%
Der Vergleich d es -2LL-Kriteriums mit der Signifikan zgrenze x!
zeigt, d aß die Modelle ein hohes Aussageni veau zeigen. Somit kann
man diese Modelle als ,.perfekte Modelle" bezeichnen.
3.2 M ortalität sw ahrsch einli chkeitsfunkti on
Der überw iegende Teil der Morta litätsmodelle führt die Klassifik ation tot/lebend entweder auf der Basis eines absoluten Grenzw er tes
der wichtigsten Variablen ode r auf der Basis einer Mortalitätswahrscheinlichkeit, die au s einer nich tline aren Regression oder von
LOGIT-Modellen abgeleitet ist, durch.
Bei der Verwendung der LO G IT-Funktion muß man jedoc h
berück sichtigen, daß d ie Residu en der Funktion in Ab hängigkeit von
F(x,a) nicht linear verteilt sind. D ie Frequ enz analy se der richtig klassifizierten Fälle in Abhän gigkeit vo n F(x~a) der LO G IT-Funkt ion
und die aus d ieser Frequ en z ab geleitete Wahrscheinlichkeit kann aber
zeigen, wo das Mortalität sniveau liegt. F(x,a) kann man dann als konzentri erte Form der M ortalität ssymptome b etrachte n. D ie Er gebn isse
der F requ enzan alyse der richtig kl assifizier ten Fälle für un sere
Un tersuchu ngen zeigen die Ab bildung 2 und die Tabelle 3. Die
Mortal itätswahrs chein lich keit (M rt) wurde für die F(x,a)-I ntervalJe
nach fo lgend er For mel ber echn et:
pd'o' ) · 100
- pd 'o, + lebend)
Mr'(%) _
,
(5)
wobei
Mrt/ % )
p/tor)
p/tot + lebend)
= MOft alitätswahrs cheinlichk eit in dem F(x,a )In terv all;
= relative H äufigkeit der toten Bäume in dem
F(x,a) -Intervall;
= relative H äufigkeit aller Bäume in dem F(x,a)Intervall.
A llg. Fo rst - u. J.-2,g., 168.J g., 6-7
- Stabilitä t der Koeffizienten aus der Stichpr obeneinheit und
- Ü bereinstimmun g der Residualvert eilu ngen in Abh ängigkeit von
F(x.a) der G rundgesamtheit (100% der Daten) und dem Validierungsanteil.
10 0
"
90
80
I
70
~
60
Fichte
I
···--- -Buche
Di e Tests h aben ein hoh es Nivea u richtiger Klassifikation, Stabilitä t und Übereinstimmung der Mo delle mit den Validierun gsdaten
aufgewi esen. Die Modelle wurden auch dem Wachstu mssimulato r
SILVA 2.1 impl ementiert und in Prognosen des Bestand eswachstums
mit der realen Entw icklung vo n Versu ch sbeständen verglichen.
-,
"" 50
-,
-.
40
-,
30
5. ZUSAMME N FASSUNG
20
Mit Hilfe der D aten von Versuchsflächen des Lehrstuhls für Waldwachsrums ku nde der LMU Mün chen wurd en für den Einzelbaumsimu lator SILVA 2.1 d ie Mortalitätsmodelle für die Baum arten Fichte
und Buche entwickelt.
10
'.
0
0
0 .2
0.8
O.4F (x.s)O .6
-'
.. 1
Abb . 2
Entwicklung der Mo rtalitätswahrscheinlichkeit
in A b hängigkei t von F(x,a)
The m crtaliry probability fu nction in d epend en ce on F(x,a)
Di e abgeleitete Mortalität swahrscheinlichkeit (Mn) kann man
dann in Form einer Fu n kti on ver allgemeinern (Ab b. 2). D ie best e
gefundene Beziehun g lautet:
99,4-
D er A ufbau der Modelle besteht aus einem logistischen Regressions modelJ (LOGIT-Funktion). einer Mortalitätsw ahrscheinlichkeitsfun ktion und aus einer stochasti schen Auswahl. Auf Grund
unab hängiger Variablen (bhd, ig, h, Bonität) wird in der ersten Ph ase
ein dimensionsloser F-Wert (Ergebnis aus der LO GIT-Funktion)
und ansc hließend in der zw eiten Ph ase die Mortalitätswahrs cheinlichkeit bestimmt. Di ese wird in der dritten Phase bei der dichotom en Klassifikati on mit einer Zufall szahl verglichen. Die Neuerun g
an dieser M od ellkonstruktion ist die Mort alitätswahrscheinlichkeitsfunk tion, die aus der Frequenzanalyse der Residuen der logistischen
Regr ession abgelei tet wurde.
(6)
exp (4,J27 FI,r.lI}
6. Su mm ar y
96,15 5
(7)
e x p(J,59 J F Z,I'1
Di e dich oto me Klassifikation, o b ein Baum inn erh alb einer Wachs tumsperiod e stir bt oder nich t, erfolgt mit einer stoc hastischen Komponente durch einen gleichverteilten Zu fallsgener ator.
WEN N Mrt (%) > 2 u[(I l oo) DA N N T= 0 (tot),
WENN Mrt(%)'; 2uf(1 100) DANN T =1 (lebend).
4. ÜBERPRÜFUNG D ER MORTALITÄTSMODELLE
Die Üb erprüfung der Monalitätsm od elle erfolgte anhand von
10 unabhängigen Parametrisierun gen der LOGIT-Modelle. Dazu
wurden aus d em gesamt en D atenmaterial jeweils 80 % der D aten
zufällig ausgewählt. das LO GIT-M odell damit param etrisiert und d ie
Pro gno seresul tate d em Validi eru ng sant eil von 20 % der Daten vergleichend gegenübergestellt. Es wu rde üb erprüft (D URSKY et al.,
1996):
- der Unterschied de r ric h tigen Zuord nu ng zur Gruppe tot /l ebend
im Stichpro benan teil und Valid ierungsameil ;
Ticle of the paper: Model/ing morta!ity in mixed spruce-beecb
stands.
Based on a large number of exp erimental plots from th e Chair of
Por est Yield Science at the Ludwig-Maximilians-University Munich
mortaliry models for beech and spru ce are constructed. These model s
are implemen ted into the d istance dependenr single tree model
SILVA 2.1.
The mortaliry mo dels cons ist of thre e part s: a logistic regression
mod el (LOG IT-func tion). a mortaliry likelihood fun ction and a
stochastic classificarion procedur e. Performing the classification in
the firscp hase th e undimensioned number F (resuh of LOGIT-Function) is calculated based on independenr variabl es (diameter;
increment on basal area, height, site ind ex). After that in tbe secend
phase th e mortaliry likelihood is determi ned. In the rhird phase the .
dichotomou s classification is conducted by comparing the
probabiliry for mort aliry with an equal distribe red ran dom number.
The new approach in this model is the construction of a mort aliry
likelihood func tio n which is derived from the frequency of th e
residuals of the logisric regression.
Tab. 3
Bestimmung der Mortal itätswahrsch einl ichkeit (M n) in Abhängigkeit von F(x,a)
0-0,05
0,051-0,1
0,11-0,3
0.31-0,5
0,51-0.7
0,71-0,9
0,91-0,95
0,951-0,1
p,(lebend)
0,76
2,06
8.12
9,17
12,45
20,69
12,83
33,94
p,(tot)
38,96
27,12
25,2 7
4,32
1,89
1,13
0,55
0,76
Mrt,(%)
98.09
92,94
75,68
32,02
13,18
5.18
4.11
2,19
p,(lehend)
0,76
0,00
8,75
4,94
12,93
13,69
9,13
49,81
p,(tot)
21,67
13,69
38,4
18,25
3,8
1,14
0.76
2,28
Mrt;(%)
96,61
100
81,44
78,70
22.71
7,69
7,68
4,38
F(x, a)-Intervall
Fichte
Buche
All g. Fo rst- u .].-Ztg ., 168.Jg., 6-7
133
7. Resurne
8. Liter atu r
o. B. and BURKHART, H. E. : Modeling survival of loblolly pine tre es in
thinned and un thinn ed plantations. Can. J. For. Res. 22, 1878-18 82, 1992
Ötr.RsKY, J., PRETZSCH, H. und KAHN, M.: Modellhafte Nachbildung der Mortalität von Fichte und Buche in Einzelbaumsimulatoren. DVFP - Sektion
Sur la base des donnee s dont dispos e la chaire «C r oissance des
Ertragskunde, Neresheim, S. 267-277, 1996
for ers» de -l'L M U de Munieh, on a developp e des modeles de la
HAMILTON, D. A. , JR.:A logistic mode l of morr aliry in thin ned and unthinned
mortalire de l' epi cea et du hetre pour le simulateur SILVA 2.1
mixed conifer stands of Nor them Idaho. For. Sei. 32, 989-1000, 1986
co nsacre aux arbres en tan t qu'individus.
HASENAUER, H. : Ein Einzelbaumwachstumssimulator für ungleichaItrige
Fichten-Kiefern- und Buchen-Fichtenmischbestände. Forstliche SchriftenLa consrruction des modeles decou le: d'un modele d e regression
reihe Universitätfür Bodenkul tur; Wien, Band 8, 152S., 1994
logistique (fonction LOGIT)i d'une fonction de la mortalite KAHN, M. und rnTI.SCH, H .: Das Wuchsmodell Silva- Parametrisierung der
Version 2.1 für Rein- und Mischbestände aus Fichte und Buche. AFJZ 168,
probable; d'un choix stochastiqu e. Sur la base de variables
115- 123, 1997
independantes (d,,3o, ig, h, classe de ferti lire), on a determine dans. ..
KLEISTER, T. D.: Predicting individual tree mortaliry in simulated southern
une pr emiere phase un e va leur F sans di mens ion (re sultat obtenu a
pine plantarions . Per, Sei. 18,213-2 17,1972
par tir de la fon ctio n LOGIT) et ensuite, en s'y rartachant au cours
PRETZSCH, H .: Konzeption und Konstruktion von Wuchsmodellen für Reinund Mischbes tand e. Forstliche Forschungsberichte München, Nr. 115,
d' une deuxieme phase, la probabilite de mortalite. C ette probabilit e
332 S., 1992
est alors comparee pendant la troisieme phase et en utilisant une
SPSS: Advanced Statisrics Use r's Guide. 1990
classificarion dich otomiqu e, avec un nombre da au hasard. La
STERBA, H. : Prognaus - ein abstandsunabhängiger Wachstumssimulator für
nouveaute de [a construction de ce modele est la foncrion de la
ungleichaltrige Mischbestande. DVFF - Sektion Ertragskunde, Joachimsthal, S. 173- 183,1995
mo rtalite probable qui esr obtenue ä par tir des «residus» de I'an a lyse
de frequence.
J. M.
Ti tre de I'ar ticle: Mod elisat ion des processie du dep erissemen t dans
des peup lem entspurs ou melanges de ebenes et de bet res.
AVlLA,
Erfassung und ModelIier ung des St r ahlungsan gebotes
in Fich ten- Bu ch en Mischbeständen
Aus dem Lehrstuhl für Waldwachstumskunde, München
(Mi t 4 Abbildungen)
Von M. MESCHEDERU
(Angenommen Februar 1997)
SCHLAGWÖRTER - KEY WORDS
Fichten -Buchen Mis chbestände; Strahlungsm odelIierung; Strahlungsmessung.
Mixed stands; modelling 01 rad iation; measurement 01radiation.
I. EINLEITUNG
Licht') steuert das Wachs tum v on Bäumen. Die Kenntnis der Ver teilung von Str ahl ung in einem Bestand gibt Aufschluß über waldwachstumskundliehe Fragest ellungen, wie z. B. das Verjüngungspotenti al, di e Mortalität und die Optimi erung d es Lichtgenus ses
du rch versc hiedene Du rchforsrungsstrategien. Durch Integration in
Wu chsmodelle, insbesondere das am Lehrstu hl entwi ckelt e SILVA
2.0 (PRETZSCH, 1992, 1995 ), w er den auf dendr o me trischen G rößen
beru hende M aßzahlen zur B ewertun g d er Wuchskonstellat ion un d
Konkurrenzsituation mit der physiologisch en Größe Strahl ung in
Zusammenhang gebr ach t. ' M it Messungen der pho to synthetisch
aktiven Stra hlung vor O rt im Bes tan d er hä lt man Au sku nft üb er das
Str ahlungsan gebot an einer R eih e vo n M eßpunkre n. M essungen an
beliebigen Orten im Best and sin d aufgrund von technischen Einschränkungen bei vertret barem Aufwand nicht mögl ich . D ieser
Man gel ka n n behoben werd en, ind em ma n ein Modell ko nstru iert ,
mit dem man d ie Strahl un gsverhältnisse im Best and rech n erisc h
sim ulie ren kann. D ie durch geführten Messungen d ienen da bei dazu,
das Modell zu parametrisieren und sch ließlic h zu val idieren.
2. STRAHLUNGSMODELL
Bei dem zur Bestimmun g d er Lichtverhältniss e verw endeten
Modell handelt es sich um ein J dimensio nales, einzelbaum bas iert es,
I) D ie Begriffe Licht und Strahlung w erden im folgenden synonym verwendet
und bezeichnen die photosynthetisch aktive Strahlung (PAR) im Wellenlängenbereich von 400 nm bis 700 nm.
134
pos itionsabhä n giges
Bestandesstrahlungsmodell
(M ESCHEDERU,
1996; siehe auch Abb . 1). Es basiert auf einem von BARTEUNK (1995)
erst ellt en Programm, das abge ände rt und erwe ite rt wurde. Die Bäu me des Bestandes sin d durch einfache geometrische Körper dargestellt . Dazu wurde deren Sta mmfußpunkt in 3 Koo rdinaten, die
Baumhöhe, die Kronenlänge sowie der Kronendurchmesser im r ealen Bestand eingemessen.
Zur rechnerischen Bestimmung des Str ahlungsan gebotes an einem
Punkt muß bekannt sein, wi e die Strahlung am Himmel oberhalb des .
Bestandes räumlich verteilt ist und wie diese Str ahlungsverteilung
durch die Bäume des Bestandes ver ändert w ird . Dazu rastert man
den virtuellen Bestand mit Teststrahlen, die sich alle im zu untersuc henden Punkt schneide n. Bäume, deren kons tru ierte Kronen von
einem diese r Testst rahlen geschn itt en werden, geh en in die folgende
Berec hn ung mit ein: Beim Durch tritt durch ein e Krone wird der
Lic hts trahl in seine r Intensität proportional zum in der Krone
zu rü ck gelegten Weg abgeschwächt . Di e Bestimmung dieser
Abschwäch ung erfolgt mit dem BEER-LAMBERTsch en Gesetz.
Di e gewi chtet au fsummierten Extinktion en dieser Test strahlen
erge ben da s relative Bestrahlungsverhältni s von Strahlung im Bestand
zu r Freilandstrahl ung. D ie Helligk eit sverteilu ng des Himmels o ber halb des Best andes w ird du rch versch iedene A nsä tz e, wie den .
"Sta nda rd Overcast Sky" (SOC) o der den ,.Uniform Overcast Sky "
(U OC) angenähert (Moors und SPENCER, z it. in ANDERSON, 1964).
Stämme stell en nur eine n Bruchteil des Bestandesvolumens dar und
werden der zeit nicht berück sichtigt. D ie Äste werde n ebenfalls nicht
in die Berech n un gen m it auf geno mm en, da d ies sehr aufwendige
Kronenmodell e erf or dert.
D er reale Best and ist in ein e Umgebu ng eingebett et, die zumeist
nicht bekannt ist. Durch Verschieben oder Spiegeln der zu untersuc henden Fläche k ann man dieses Prob lem umgehe n. H ier wird, in
erster Linie, um Re chenzeit einzusparen , aus dem Best and d urc h
Allg. Porst- u.J. -Zt g., 168.J g., 6-7
Einlesen der Daten
Messpunkt Nummer m
Teststrahl Nummer t
Baum Nummer b
nein
nächster Baum
Berechne Weglänge innerhalb der Krone
Berechn e Extinktio nsfaktor
Dazu benö tigt man PAR -Messun gen im Bestand. Di ese werden bei
möglichst gleichmäßig bewö lkt em Himmel dur chgeführt. Damit
nähert man sich diffusen Beleuchtungsbedingungen des "Standard
Ov ercast Sky" an. Um eine Wiederholb arkeit zu ermöglichen,
wu rden die Versuchsflächen am Boden in Q uadrate mit 5 m Seitenlänge untert eilt, an deren Ecken di e Meßpunkte durch H olzpflöcke
markiert sind. Mit diesem Meßraster kann man die horizont ale Strahlungsverteilun g im unteren Besta nd esbereich messen (siehe Abb. 2).
Auf der zur Mo dd lbild ung herangezogenen Wuchsreihe Freising 813
befind en sich etwa 1000 dieser Meßpu nk te. D as verti kale Strahlungsprofil (siehe Abb. 3) vom Bestandesboden bis in den Kronenraum
wird an eini gen ausgesuchten Stellen im Bestand bestimmt. Diese
Messungen sind für die Paramet risieru n g besond ers von Bedeutung,
da im Kronenraum nu r die N achbarbäume an der Ge staltung des
Lichtang ebotes beteiligt sind. D as Modell re agiert dort empfindlicher
auf Variationen in den strahlungs relevanten Parametern.
Während de r Messungen befindet sich ein baugleicher Referenz senso r oberhal b des Bestandes, da durch kurzze itige H elligkeitsschwank ungen bei bewö lktem Himmel. die visuell kaum wahrne hm bar sind. die Meßergebni sse verfälscht werden. Die Strahlun gswerte
werden in einem D atenlogger elektroni sch abgespeichert und
schließlich aufbereitet und in einer D atenbank archiviert .
ja
nein
Berechne Extink tionsfaktor für Teststr ahl t
ja
nächster Teststrahl
nein
Aufsummieren der gewichteten
Exti nk tionsraktore n der einzelen Tests trahl en
ja
nächs te r Gitte rpu nkt
nein
Ausgabe der berechneten Daten
Abb .1
Ablaufd iagramm des Str ahlungs mode lls
Srru crure of the radia rion model
Mittelung ü ber alle Bäum e ein "Einhei tsw aJd" gebildet, der rechnerisch um di e zu untersuchend e Fläche gelegt wird und d ie Rand .
probl eme unterdrü ckt.
3. STRAHLUNGSMESSUN GEN IM BESTAND
Das Mod ell verwend et zur Berechnung der Extinkt ion den Parameter Blattfl ächend icht e. Di eser ist zunächst nicht bekannt und wir d,
von der Liter atu r ent nomme nen Wert en beginnend, du rch simulatives Erschließe n ermitt elt.
Allg. Fo rst - u. J.-Z tg., 168.Jg., 6-7
Abb.2
Relati ves PAR H oriz ontalprofil auf der Parzelle 5 der Fichten-B uche n Wuchsreihe FRS 813 im unteren Bestandesraum in 1,4 m
H öhe. D er deutli che Ans tieg der Helligkeit zu der rechten Ecke
ob en kommt von ein em Käferloch
Relative ho rizon tal PAR profile of a plo t of the spruce-beech
mixed stand Freising 813. The m easurement was taken in a height
of 1.4 m . The increase of relative radiati on to ward s the right up p er
ed ge is caus ed by a clearing
4. EINS CHRÄNKUNGEN UND MÖ GLICHKEITEN
DES STRAHLUNGSMODELLS
Di e Wahl der Kro nenformmod elle ist für die ModelIieru ng d er
Strah lung von großer Bedeutung. Durch Vereinfachungen der
Kronen, wi e Rotationssymmetrie und einfache Fo rmen, wie sie derzeit im Modell implementiert sind. werden Verfälschu ngen eingebracht. In sbesondere bei Kronen von Lau bbäumen können die
Abweichung von der stark idealisiert en Kreisform beträchtli ch sein
(siehe Abb. 4). N eben den vereinfachten Kron enform en wird die
Blat tmasse selbst als homogen im Kronenr aum verte ilt betr achtet.
Di e Reflexion des Lichts und die Transmission dur ch Blätter sowie
135
40
50
Höhe
(m)
35
X
O X
~ o
-JP
40
Oll
0
O ll
X 0
Q
~O
30
JO
11
><l:I.
25
~
(4
'0
i
0 Messung 1
f).
0 Messung 2
s
20
": .
f1
11
15
10
'0 Messung 3
!
j
6. Messung 4
iI
X Messung 5
2C
o
-0.2
g
il
8
,8
o
rel. Strahlungsanteil
(PAR)
0.2
. 0.4
0.6
40
20
40
Abb.4
11
5
10
0.8
Abb.3
G emessenes PAR-Vertikalprofil auf der Parzelle 3 der
Aussc hnitt aus der Kronenkar te de r Par zelle 1 der
Fichten -Bu che n W u chs reih e Frei sing 813.
Lin ks di e im Strah lu ngs mode ll verwendeten kreisför m igen
Kronen, r echts di e mi t Kro ne nabl orungen b esti mmten
Kr on enfor m en . D ie zenithn ahen St ra hl ungswerte au f der
R ück egasse w er den im Modell im Vergleich zur M essu n g
übersch ätzt
C rown m ap of p lot FRS813, a m ixed sta nd {sp ru ce, beech ),
d raw n w it h d ifferent cro w n forms, left side : C irc les used in ehe
radi ation model, right side crow n projections based on
meas ur em ent s. The mo d el cveres tima tes radi ati on values n ear
zenith on rhe extraction road
Fi chten-Buch en Wuchsre ih e Freising 813. Die We rt e sind bis'
zum Eintritt in den Kronenraum nahezu konstant. D a der Sensor
d en Kr on enraum ni cht komplett durchmessen hat, gehen die
maximalen W erte nur bis etwa 0,8
Vertical Profile of relative PAR on a plot of the
mode] will. be · par~meterized and valid ated with measurements of
pho tosy nthetically active r~diation fore st stands. lt is applied 10 '
answer qu estions regarding the growth p ot entia l of regen eration or
the op timiz arion of canopy light with variant thi nning stra tegies.
sp ru ce-beech -mixed stand Freising 813.
"
The values are n ear ly cons tan t u nti l th e sensor r eaches th e cano py ; .
..
Due [ 0 th e fact, [hat the sen sor does no t reach above of th e canopy, -, 7. Resurne
Tirre de I'arti cle: D eterm ination et modelisation du rayonn emen t
th e maxim um val ue is about 0.8
offen dans despeuplements melangis h€tres-epiceas.
di e d adu rch bedingten Än derungen im Spe ktrum der PAR gehen
L'evaluation des conditions du rayon nement permet d' etablir
nicht in die Ber echn ungen mit ein.
qu elle est, tou t momenr, Ja repar titi on horizont ale et verticale de Ja
D ie m it einem Strahlungsmodell ermittelten Ergebni sse ersparen lumi no sire. Pour ce faire on a constru it un modele du rayonn ement
ni ch t nu r aufw end ige Messunge n, man kann darüber hinaus die dans un peuplemenc tri dimen sionnel, base sur l' arbre en tant
Struktu r des Bestandes belieb ig verändern un d die Au swirkungen auf qu'individu er lie a Ia position qu 'il occup e. G rgce ä de s mesures du
das Str ahlungsangebot unt ersu ch en .
rayonnement pho ros yn cheriquement actif pour d es epic eas er des
herres cou vrant re ute une serie d 'accroissements, o n a pu calculer [es
5. ZUSA MMENFA SSUNG
parametres pu is valide r le modele. On a pu ains i contribuer a
Die Berechnung von Strahlungsverhältnissen in Beständen erm ög- resoudre differents problemes, tels par exemple 1a croissance
licht es, beliebige horizontale und vertikale Helligkeitsverteilungen potentielle d'~ne strate de regeneration ou l'optimisation de la
J. M.
auf zu stellen. D azu wurde ein .J di measio na les, ein zelbaumbasiert es, quantite de lumiere gräce ades variantes de l' eclaircie.
positi onsabhängiges Bestandesstrahlungsmodell kon struiert . Mit
8. Liter atur
Messungen der photosynthetisch akti ven Strahlun g auf der FichtenANDERSON, M.: Light Relations of Terrestrial Plant Cornmuni ties and rheir
Bu chen Wu chsr eihe Freisin g 813 w ird es parametrisiert und valid iert .
Measurement. Biological Reviews J9 (4), 425 - 487, 1964
Es können damit verschiedene P roblemstellungen bearbeitet werden ,
BARTEUNK, H .: MAPFlUX: a spatial model of light transmission th rough
wie z. B. das potentielle Wachstum einer Verjüngungsschicht oder die
forest canopies. H inkelc ord Report N o. 15. Vakgroep Bosbouw, LandOptimieru ng des Lichtgenusses durch D urchforsrungsvarianren.
bouwuniv ersireir Wageningen. JOSeiten, 1995
ä
M.: Einfluß räumlicher Beseandessrrukruren auf die Strahlungsverhillni sse in Fichten-Buchen Misch beständen. Bericht zu r j ahresrage ng
der Sektion Ertragsk unde des Deutschen Verbandes Forstlicher Versuchsanstalten, 1996
PR ETZSCH , H. : Ko nzeption und Konstruk tion von Wuchsmodellen für Remund Mischbestande. For stliche Forschungsbericht e München, Nr . 115. 1992
P RETZSCH. H .: Zu m Einiluß des Baumverteilungsmusters auf den Bestandeszuwachs. Allgemeine Forst- und Jagdzeitung 166 (9/ 10), 190- 201, 1995
M ESCH EDERU,
6. Su m ma ry
Ti de of the p aper: Recording and mode/ling o[ radiation climate in
spruce-be ech mixed stands.
A radiation m odel was co nstru cted to calculate any d esired
h orizontal and vert ical radia tio n dis tributions in mixed srands. Th e
H erau sgeber: Pro f. D r; H . Steinlin, Freiburg i. Br., und Prof. D r; D r. h. c. H . Kramer, G örringen . - Verlag: J.D . Sauerlander's Verlag, Fr ankfurt a. M .
Satz un d D ru ck: G raphische Kunstanstalt W H err, Gießen - P rintcd in Ger many
© J. D. Sauerländ er's Verlag, Fr an kfurt a. M., 199Z
FORSTLITERATUR FÜR WISSEN SCHAFT UND PRAXIS I
WALDBA U
Waldbaulieh e Fragen der Kiefernwir tschaft
Z usamme ngestellt von P rof , Dr, B. v. Lüp ke.
184 Seiten m ir 38 A bb. und 18 Tab.
Kart . D M 3 4 ,~,
Eichenwälder im nordöstlich en Mexiko
Von Prof. Dr. B. Müller-Usin g. 263 Seiten mit
64 Ab b. und 46 1ab . Kar t. DM 49,- .
Die Ver jüng u ngsen tw icklu n g der Buche (E7lgu s silvatica L.)
Von Oe. A. D ohr enb us ch . 70 Seiten mit 14 Abb.
und 11 Tab. Kur. DM 19.- .
Zum Anbau der Schw arznuß (lu glans n.igra
1.) in den R he in au en
Von Oe. N . Barrsch . 90 Seiten mit 35 Abb . und
19 Tab. Kart. DM 16,-.
KronenentwickJun g und Vit alit ätsbeu rteilung
ausgewäh lte r Bau mar-ten der gemäßigten
Br eite n
Von Oe. A. R cloff 258 Seiten mit 120 Abb. und
14 Tab. Karr. DM 25,-.
Ausländeranbau in N iedersachsen und den an grenzenden G eb iet en
In vent ur u nd waldbaulich-ertragskundlieh e Untersuch un gen
Von Dr. j . St ratm ann. 131 Seiten mit 20 Abb .
und 1 Tab. Karr. DM 19,-.
Die Waldst<andort e in Hessen und ihre Bestockung
Von D r, H . Zimm erman n. 235 Seiten mit 51
A bb ., 14 Fotos und 10 Tab . Karr. DM 16,80.
St urmgefährd u ng von Bestä nden im Altersk las senwaid
Von D r, A. K önig. 194 Seiten mit 54 A bb. und
45 Tab. Karr. DM 20,80.
Wind - und St u rm sch äden im Wald
Von Dr, M. Re nman n. 128 Seiten mit 61 Abb.
und 49 Tab . Kart. DM 16,80.
Schneebruchschäden in N adelholz beständen
Von D r. M . Rottmann. 159 Seiten mit 62 A bb.
un d 37 Tab. Karr. D M 16,80.
E rgebn isse des 4. Tan ne n-Symposiums
Von Forstdirekto r w.: Kr amen 289 Seiten mir 69
Abb . und 54 Tab. Kan . DM 17,80.
Stecklingsvermehrung von Stiel- und Traubeneiche (Quercus rob u r L u n d Qu erces pet raea (Matt.) Li ebt)
Von Dr. 'W Sperhmann. 99 Seiten mir 9 Abb.
und 39 Tab. Karr. D M 15,-.
Vers uche zur Einbringu ng vo n Lärche und
E iche in Bu chenbestä nden
Von Dr, B. von L üpke. 123 Seiten mit 14 Abb.
u nd 41 Tab . Kar r. D M 17,60.
U n t ers uch u n g en ü ber di e "Wirk u ng von Brand .
Mahd u nd Beweidun g auf die Entwicklung vo n
Heide-Gesellschaften
Von Dipl.-Forstw irr O . Mu hle und Prof. Dr. E.
Röhrig. 72 Seiten mir 14 A bb. und 20Tab. Kart.
DM 7,50.
Die n at ü rli ch e Verjüngung der Buch e
Von D oz. Dr. P. Bursch eI, D oz. Dr. J. H uss,
De z. D r. R. Kalbhenn. 188 Seiten mit 37 Abb.
und 63 Tab. Kart. DM 24,80.
Züch terische Möglichkeiten zu r Verbesserung
qu antitativer und q ualitativ er Eigenschaften
bei europäischer Lärche
Von D r. w.: D ierze. 109 Seiten mir 37 Abb. und
14 Tab. DM 16,50.
Jungwuchspfl eg e und Liiuter u n g mit syn t he riseh en Wuchs stoffen
Von Prof. D r. H .-J. Fröhl ich . 56 Seiten mit II
Abb., 9 graph . Dar st., 11 Tab. Karr. D M 6,80.
Züchtu ng . Anba u und Leistu n g der Pappe ln
Von Pr of. D r, H .-j. Fröhlich und Dr, w:
Gro sscur rh. 268 Seiten m it 96 Ab b., 36 Tab.
und 1 Ausschlagt afel. Karr . DM 49,60.
Fortschrit te des fors tl ich en Saa tgutwesens
Band 1: 117 Seiren mi t 3S Abb. und 46 Tab.
Km. DM 12,20. Band 2 : 166 Seiten mit 73 Abb .
und 18 Tab . L einen DM 32.-. Band 3: 108 Seiten mit 51 Abb. und 28 Tab . Karr. D M 26,80.
Wald Wachstum und U mwel t
Eine E inführ un g in d ie ökologischen Grundlagen
des Waldwachsrums.
Von Prof. Dr. w: Win ich. 96 Seiten mit 2 Ab b.
und 10Tab. Kart . DM 15,40.
Die mineral ische Eigenart der Böden des nordwestdeutschen TIeflandes mit ihren Iangzeitlich en Verän deru ngen und ih re Bedeutung fü r
den Wald
Von Prof. Dr. \'v. Wirtich. 94 Seiren mir 13 Tab.
Kare. DM 32,-.
Von Prof. Dr. G. M irscherlieh. Ban d I: (vergriffen). Band 2: Waldklima und Wasserhau shalr. 2.
Auflage. 402 Seiten mir 118 Ab b. und 147 Tab.
Geb. DM 92,-.
Waldbau lich e Un ters uchungen über die Weißta nne im nö rd lich en un d mittleren Wende u tschla nd
Von Prof. Dr. A. O lberg und P rof. Dr. E. Röh rig. 102 Seiren mir 22 Abb. und mehreren Tab.
Kart. DM 10,40.
Beiträg e zum Problem der Kiefernnat urverjüngung
Von Prof. Dr; A. Olberg. 96 Seiten mit 7 Abb.
und 13 Tab. Karr. DM 13,- .
D ie Anzucht vo n Forst pflanze n in Nadelstreubeeten
Von Prof. Dr. E. Röhr ig. 49 Seiten mit 2 Abb.
und 36 Tab. Karr. DM 7,20.
N euere G r undlage n fü r den Anba u von Ab ies
grandis
Von Prof. Dr. E. Röhrig . 155 Seiten mit 26 Abb .
und 30 Tab. Kan . DM 17,70.
Untersuchungen zu r Bestandesbegründung
der Douglasie
Von Dr. J. B. Larsen, O. Mehle und H. Loh beck. 332 Seiren mit28 Abb. und 137 Tab. Kan.
DM 18,80.
Der Ad lerfarn und seine Bekämpfung mit
Arn ino triazol
Von Doz. Dr. ehr. Volger. 104 Seiten mir 26
A bb. Kart. DM 26,20.
BODENKUNDE, STANDORTSLEHRE
Naturwaldrese rv ate in Hesse n 2 - Waldkund li ~
eh e Un tersuchu n gen
Von B. Althoff R. Hockeund ]. Willig. 168 Seiten mit 78 Abb. und 15 Übe rs. Kart. DM 38,-.
Der Wasserumsatz eines Buch en - u. eines Fich ten waldöko syst ems im H och solling
Von D r. p. Benecke . 158 Seiren m it 46 Abb. und
35 Tab. Kart. DM 25,80.
Forstlich-hydrologische Untersuchungen im
Kaufunger Wald
Von Dr. P. Benec ke. Dr. H . J. Liebscher und
Forstamtmann E. Meyer. 333 Seiten mit 144
Abb. und 80 Tab. Karr. DM 52,- .
Die Bewert un g des Windwu rfrisikos der Fich te
auf verschied enen Standortstypen
Von D r. D. Germa nn. 104 Seiten mit 16 Abb.,
64 Tab. im Text un d 8seitigem Tab.-Anhang.
Kau. DM 21,40.
Über forstliche Dü ng u ngs versuch e mit spezieller Zielsetzung fü r den Waldbau des no rd westde utsc he n Flach lan des
Von D oe. Dr. H . A . Gu ssone. 127 Seiten mit 23
Ab b. und 31 Tab. Kart . DM 35,80.
Erge bnisse langfristiger Düngu n gsversuch e
im Gebiet des no rdwestdeu tschen D iluviums
un d ihre Folgeru ng en für die Praxis
Von O berforsrmeisrer Dc G. Seibr und Prof.
D r, W Wiu ich. 156 Seiren mit 16 A bb. und 45
Tab. Karr. DM 24,- .
Ertragskundliehe und bod en kun dlich e Ergebnisse Jan gfristiger Ka lkdüngungsversuche
Von Dr. G. Seibr, Prof. Dr. W Winich und Dr.
J. B. Reemrsma. 300 Seiten mit 43 Ab b. und
105 Tab. Kart. DM 42,80.
Das Fruchten der Waldbäume als Grundlage
der Forsts ame ngewinn ung
I. Koniferen
Von Landfo rstmeister D r. H . Messer. 108 Seilen
mit 24 Abb. und 37 Tab. Kart . D M 12,80.
Der heutige Stan d u nse res Wissens vo m Hu mus und neu e Wege zu r Lösu ng des Roh hu mu sprobl em s im Walde
Von Prof. Dr, W Winieh . 2. Auflage. IV und 106
Seitenmit 4 Abb. und 23Tab. Kart. DM 9,80.
Bedeutun g einer leistungsfähigen Regenwurmfauna unter Nadelwald für Streuzersetzung.
I-Ium usbildung un d allgemeine Bodendynamik.
- Grundlagen der for stlichen Standortskartierung u nd G ru n dzüge ih rer D urch führung
Die Buchen- und Fich tenhestän dc der Probeflächen des Sollin gprojektes der Deutschen
Fo rsch ungsgemein schaft
Von Dr. G . Seibt. 109Seiten mir 24 Ab b. Karr.
DM 18,90.
ERTRAGSKUNDE
Untersu ch un gen über die J u gen den t wicklu n g
von Douglasienprovenien zen in Hessen
Von Dr. M. je staed t. 105Seiten mit 3 1 Abb . und
35 Tab. Karr. DM 31,20.
Über Höhenwuch sleist ung und Wachstumsoptimum der Schwarzerle auf verg leichbar en
Stan dorten in Nord-. Mittel- un d Sü deuropa
Von Prof. Dr, V. Glavac. 64 Seiten mit 27 Abb.
und 17 Tab. Kar r. D M 15,-.
Beitrage zu r Beurteilung der Ju gen den tw icklung von Fichtenprovenienzen
Von Dr. E. J. Gärtner. 114 Seiten mit 28 Ab b.
und 46 Tab. Kan. D M 36,60.
Beitrag zur Ästung un d Natu rverjü ngung der
Douglasie
Von O berfc rsrmeisrer E. Eckst ein. 45 Seiren
mit 6 Foto s, t2 graph. Darsr. und 8 Tab . Kart.
DM 14,20.
Na d elana lytisch e Unte rsuch un gen an Fichte
(Picea abies) n ach G r ün ästu n g u n d Düng un g
Von Dr.J. B. Reem tsma. 100 Seiten mir 29 Abb.
und 6 Tab. Kart. D M 9,-.
Inventu r un d Wachstu m in erkrankten Fich tenb estän den
Von Prof. D r. H. Kramer; D r:. S: Athari, Pro f.
Dr, A. Ak/ja und Dr, P. H . Dong. 11 4 Seiten mit
52 Abb. un d 14 Tab. Kar t. DM 19,80.
Individuelles Wachstum von Waldb äumen in
Abh ängigkeit vo n natür lichen und anthropogenen Einflüss en
Von Prof. Dr, H. Kramer und Pro f. D r. ehr.
Kärsch. 152 Seiten mit 55 Abb. und 30 Tab.
Karr.DM 32,- .
Wachs t um und Behandlu ng der Douglasie im
pazifisch en Nordwes ten von Amerika
Von Prof. D r. H . Kr amen 114 Seiten mit J8
Abb ., 22 Tab. und 4 Tafeln. Kart. DM t6,SO.
Biolo gisch e, tec h nische und wirtschaftlic he
Aspekte der j u ngbestandspflege
Von Prof. Dr. H. Kramer, 347 Seiten mit 93
Ab b. und 50 Tab. Kar t. DM 34,20.
Beiträge ZUr Besta ndes begr ün dun g d er Fich te
Von Pr of. D r. H. Kram er un d Forstra t Dr. H .
SpeIlmann. 103 Seiten mit 18 Abb . und 19 Tab .
Kar r. DM 10,80.
Biologisch e A spekte zu r J u ngbesta ndspflege
der Fich te
Von Prof. D r. H. Kram er und N . Bjerg. 121 Seiten mit 16 Abb. und 27 Tab. Kart . DM 8,80.
Der Einfluß vo n Großklima und Standort au f
die Entwicklung von Waldbes tänden
Von Prof. D r. H. Kram er. H·{) Seiten mit 64
Abb. und 10 Tab. Kart. DM 20,10.
Ert ragstafeln wicht iger Bau marten bei ver sch iedener Du rchforstu ng
Neu bearbeitet von Prof . D r; R. Schober. 166
Seiten, hiervo n 138 Seiten Tab. un d 23 Abb .
PVC- Einband. DM 36,50.
Ergebnisse des I. Internationalen Japanl ärche n-Proven len zversuc hes
Von Prof. Dr. R. Schober und H . M . Rau. 168
Seiten mit 59 Abb. und 30 Tab. Karr. DM 38,-.
Die Sirka-Fich te
Eine biclog isch -er rragsku ndliche Un tersuchung
Von Prof. Dr. R. Schobe r. 242 Seiten mit 80
Ab b. und 47 Tab. Leinen DM 31,-; Kart. DM
27,30.
J. D. Sauerländer's Verlag· Frankfurt am Main
Al le Pr eise - empf. Richtp reise
FORSTLITERATUR FÜR WISSENSCHAFT UN D PRAXIS II
Neue Erge bnisse des 11. Internationalen Lärcbenprovenienzversuch es von 1958/59 nach
Au fn ah men von Teilversuchen in 11 europ äische n Ländern und d en USA
Von Prof. Oe. R. Schob er. 164 Seiten mit 4S
Abb. und 24 Tab. Kan . DM 27,-.
Vom 11.Internationalen Lärchen-Proveni enz versuch 1958/59
Von Prof. Dr, R. Schober. 358 Seiten mi t 68
Abb. und 35Tab. Karr. DM 49,-.
. De r Ga hrenbergee Lärchen -Provenienzversuch
Von Prof. D r. R. Schober und Landforstmeister
Dr. H .-J. Fröhlich. 206 Seiten mit 77 Abb. und
38 Tab . Kart. DM 39,80.
D ie Rotbuche 1971
Von Prof. D r. R. Schob er. 443 Seiten mit llO
Abb. u nd Fo tos, 156 Tab. Kart. DM 85,60 ; Lei-
nen DM 92,- .
FO RSTGENETIK, FO RSTPFLAN ZENZÜCHTUNG, FORSTLIC H E BIOMETR IE
UND INFORMAll K
Au sw irkunge n vo n Umwelt belastun gen au f
genetische St rukt u re n vo n WaJdbeständen 30m
Beispiel der Bu ch e (Fagus sy lvatica L.)
Von Dr, G. Müller-Starck. 163 Seiten mit 19
Ab b. un d 39 Tab. KHt. DM 36,-.
Beiträge z ur In- virro-Verm ehrung un d WurzeIentwickJ ung vo n Stiel- und Tr aubeneiche sowie
zur Erhaltung forstlic her Genressourcen
Von Dr. A. Meier-Dinkel, G. Sch üre, K. Tae Su
und Forstdirektor Dr. J. Klein schmit. 212 Seiten mit 45 Abb. und 18 Tab. Kan. DM 26,- .
Einf ü hru n g in di e Ge netik für St udiere nde der
For st wissen sch aft
Von Prof. Dr, H . H . H at terner; Dr. E Bergmann
und Dr. M . Ziehe. 492 Seiten mit 117 Abb. und
100 Tab . Kart. D M 49,80.
Aufgabensamm lung zur Forstgenetik
Von Dr. M. Ziehe, Pr of. Dr. H . H. Hattemer;
Dr, E Bergmann und Dr. S. H erzog. 35 Seiten
mit 13 Abb. und 25 Tab. Kart . DM 3,50.
Ge net ic Variation in Europea n Populations of
Fc rest Trees
Von D r, G . Mü ller-Starc k und D r, M. Z iehe.
286 Seiren mit 55 Abb . undSOUb. K= DM 48,80.
Erhaltung forstl icher Gen resso u rcen
Von Prof. Dr. H . H. H m e mer (Hrsg.). 180 Seiten mit 33 A bb. und 47 Tab. Kar t, DM 22,50.
Mathematical ModeUing of Forest Ecos ystems
Von Dr. J. Fr anke und Dr, A. Reeder, 174 Seiten
mit 46 A bb. und 6 Tab. Kart . DM 28,- .
Mode lle zu au tom atisiert en Zuwach smeß- und
A uswe r ttechn iken , klimaorientierte WachstumsmodeUe,I nve n tu r met hoden und ihre Anwen d ungen
Von Prof. D r. B. Sloboda. 372 Seiten mit 158
Abb. und 32 Tab. Kert. DM 45,- .
ForstpEIanzenzüch t ung
Von Lan dforstmeister D r. H . Weisger ber. 104
Seiten mit 52 Abb. und 10Tab. Kart. DM 33,80.
Plus bä ume und Sam enplantagen
Von Pro f. Dr; K. Stern. 116 Seiten m it 14 Ab b.
un d 13 Tab. Kart . DM 15,- .
Schät z u ng vo n Va riauzen und Konfidenzintervallen aus meh rstu figen Sti ch proben 30m
Beispiel von Luhbildwaldschaden sinventuren
Von Dr. J. Saborowski. 135 Seiten mit 9 Abb.
und 16 Tab. Kart. DM 27,-.
FORSTSCHlJfZ
Arthropoden an J u ng buch en {Fagus sy lva tica
1..) in Na t urverj üngu nge n und Voranbauten
des Erzgebirges un d des H arzes
Von M. Biern ath, M. Messing, V. Pohris und
Prof. Dr. ]. Lun der städt. 135 Seiten mit 32 A bb.
und 14Tab. Kart. DM 31,-.
Pilzbed ingte Blattkran kheit en a n A horn u n ter
beso nderer Ber ück sichtigun g des Bergahorns
(Acer pseud opl at anu s L.)
Von A. Wulf. 115 Seiten mit 91 Abb. und 5 Tab.
Kart . DM 28,- .
Zu r Kau salanalyse der Disposit io n vo n Nade lbäumen für den Befa ll du rch na delf resse nd e
In sekten am Beispiel Picea a bies (L.) Karst. und
G ilpi nia h er cyni ae H t g. (Hym., D ip r io nidae)
Von D r, R. Schopf. 185 Seiten mit 47 A bb. und
12 Tab. Kart. DM 29,10.
Mechanisch-biologischer Schä lsch u tz a n Fich te. Au swirkungen a uf H olz und Rinde
Von Dipl-Forsrwirr C h. Kohze nbu rg. 120Seice.n
mit 42 A bb. und 16 Tab. 1CMt. DM 18,-.
Eignu ng v on Weiden und Pap peln zum Anb au
als Verbiß geh ölz
Von Dr, H. Siebert. 100 Seiten mit 23 Ab b. und
40 Tab. Kare DM 20,80.
Untersuchungen über die Widers tandsfähigkeit der Fichte (Picea a bies Karst.) gegenüber
dem Wurzelschwam m Fern es an no sus (Fr.)
C oo ke
Von Dr, L. Dimirri. 126 Seiten m it 31 Ab b. und
14 Tab. Kart. D M 14,70.
Pathogenese der Borkenk äfer-Epid em ie 19461950 in Nordwest deutschla nd
Von Prof. Dr. E Schw erdtfeger. 135 Seiten mit
49 A bb. und mehrer en Tab . Kart. DM 12,- .
G rundzüge de r Populat io nsd y namik des große n Fich te nbor kenkäfers
Von D r. W Thal en horsr. 126 Seiten mit 13 Ab b.
und zahlreichen Tab. Karr. DM 14,30.
Zu m Ang ebots ver halt en von Fo rs t bet r ieben
Von Prof. D r. M. Moog . 298 Seiten mit 74 A bb.
und 57 Tab. Kart. D M 48,- .
D ie Bede u t un g der Eigenarbeit im Privat w ald
N ieders ac hsen s
Von Prof. Dr. H . D . Brabänder, Dr. J.·G . Küpper s und Forstmeister D r. R. Ma scher. 127 Sei-ten m it 1 Ab b. un d 23 Tab. Kart . DM 15,90.
Ausgewählte Beit räge z u r Fo rstli chen Bet ri ebswirt schaftsleh r e
Von Prof. Dr. H . D. Brabänder. 466 Seiten mit
44 Ab b. DM 39,8 0
Der Eigenverbra uch a n Brennholz im Kleinpri vatwaid N ieders achsens
Von Fors tmeister D r. R. Mascher un d Prof. D r.
H. D. Brabander, 111Seiten mit 32 Übersichten
un d 7 Tab. Kart. DM 12,90.
Untersuch ungen üb er Ra ndschäden
Von Prof. D r. G . Baader; 82 Seiren mit 33
Übe rsichte n, 7 gr aph. D arSLund 10 A bb. Kau.
DM 8,80.
Untersuch ungen übe r di e Rotfäule der Fich te
Von Prof. Dr. H . Zycha und D r. E Karo . 120
Seiten mit 38 Abb. und 24 Tab. Kan. DM
28,40.
Forsteinrich t ung als betriebswirtschaftliche
Planung un d Kont rolle
Von O berlandforstmeister A. Henne. 80 Seiten
mit 7 Abb., 17 Tab. und einem 12teiligen Beilagen-Anhang. Kan. DM 28,20.
FORSTL. BETRIEBSWIRTSCHAFT
UND FORSfEINRICHTUNG
Fo rs tl iche Bewertu ngen und Plan ungen
Von Prof. D L F. Karo. 87 Seite n m it 10 Abb.,
5 Tab. und 20 übers. Kart. DM 28,90.
Pr ivatisierung staa tlic her Forstbetriebe
Von Dr.J. Borchers. 268 Seiten mit 14 Ab b. und
2 Tab. Let. D M 32,80 .
De r Er h olu ngswert des Wa ldes
Von Dr. P. Elsasser; 246 Seiten mit 30 Abb. und
47 Tab. Kart . DM 32,80.
Bestim m u n gsgr ün de des A ußen han dels mit
Stamm holz: Ein Mod ell und dessen empir ische
über pr üfu n g 30m Beispiel des Na delstammhol zm a rktes der Bun desrepubli k De utsch la nd
in den J ahren 1970-1989
Von Dr, D . A. Herberg. 120 Seiten mit 37 A hb.
Kart. DM 25,80.
Mo net ä re Bewertu ng der Fernerholung im
Natursch utzgebiet L ün ebu rger H eide
Von V. Lu ttm ann und H . Sehröder. 110 Seiten
mit 11 Abb . und 12 Tab . Kar t, DM 24,90.
Über ökonomische Kalkü le für fors tl ich e N ut zungsenrscheidungen
Von Prof. D r, B. Mö hrin g. 2 17 Seiten mit 33
Abb. und 16 Tab. Kart. DM 29,80.
Die Re iseko ste nmethode und die Bed ingte Bewert un gsm eth ode als I ns tru m e nt e zu r mo net är en Bewertung der Erh olungsfunkeion des
Waldes - Ein ökonomischer und ä konometrischer Vergleich
Von D ipl.-Volkswirt w: Löwen stein. 206 Seiten
mit 10 Abb . u nd 10 Tab. Kare. DM 29,80.
Ein Mo della nsa tz zur Erh alt u ng des E rfo lgskapitals in Fo rst bet rie be n
Von D .-G . Wohlert . 147 Seiten mit 14 A bb . u nd
12 Tab. Kan. DM 26,80.
Entwicklu ng eines Expertensyst em s zur zielbezoge nen Auswahl fo rstlicher Ar beitsv erfa hren
Von D r. J. Erler. 142 Seiten mit 22 Abb. und 18
Tab. Km . DM 33,- .
Der bundesdeutsch e Industrieh ol zm arkt vo n
1965 bis 1987
Von Dr. U. P. M. Stein roey er. 28 4 Seiten mit 66
Abb. und 48 Tab. Kart . DM 32,80.
Vertragsnatursch ut z in der Fo rst wirtschaft
Von Prof. Dr. M. Moog u nd Prof. Dr, H. D. Brabander. 212 Seiten mit 4 Abb. Kart. D M 29,80.
St u dien zur mo net ären Bewertun g vo n exte rnen Effekte n der Forst- u nd H ol z wir tsch aft
Von Prof. Dr. V. Bergen, Dipl.-Vo lkswirt W.
L öwenstein und G. Pfister. 185 Selten mit 32
Abb. und 20 Tab. Kart. DM 29,80.
Monetäre Bewert u ng landeskul ru r eller Leistu ngen der Fors twi rts ch aft
Von Prof. Dr, V.Bergen, Prof. D r. H . D . ßrabän der, D r. A. WBiteer un d DipI. -Volksw irt W.
L öwenstein. 304 Seiten mit 58 Abb. und 29 Ta b.
Kart. D M 32,80.
Zie ld urch messe ra bhä ngige Bewert ung de r
H iebsu nr eife
Von Prof. Dr. F. Ka t ö. 93 Seiten mit 22 Abb.
Km . DM 26,-.
Stat ische und klassische dynamisch e Verfah ren
der forstlichen Invest itionsrechnung
- I nhalt, Pro blem e, Kr it ik und Folgerungen Von Prof. D r. E Kar o . 99 Seiten mit 8 Abb. und
9 Tab. Kar t. DM 15,- .
St r u kt u r und Einkom m ensbeit r ag des Ba uernwa ides in Westfalen - Lippe
Von Prof. D r. E Kato und Dr. H. D. Brabander;
160 Seiten mit 12 A bb. u nd 39 Tab. Kart. DM
12,80
Üb er die soziologisch e u nd qualitative Zusamme nset zung gleichaltrige r Buchenbestände
Von Dr. E Kate u nd Prof. Dr. D . Mülder. 122
Seiten mit 8 Abb. und 29 Tab. K art .DM 9,80.
N u r In divid uen a us wahl oder a uch Gruppenaus wa hl ?
Von Prof. D r. D. Mülder. 53 Seiten mit 11 A bb.
u nd 5 Tab. Kart. D M 16,- .
Begründung der qualit ativen G ruppendurchforst ung
Von D oz . Dr, E K aro. 146 Seiten mit 20 Abb.
un d 15 Tab. Kart. D M 18,- ; Stad-Preis 15,- .
Fors tliche Vermögens- und E rfolgs rec hnun g
Von Prof. Dr; H. L emm el. 2. A uflage. 74 Seiten
mit zahlre ichen Tab . Kart . DM 8,60.
Die Au fste llung von Massentafeln n ach d er
Methode de r kleinste n Q uad ra te
Von O berfo rst rat Dr. R. Schm iu un d Dr; B.
Schneider. 56 Seite n m it 1 Faltufel, 7 Ab b. so w ie 21 Tab. und Massentafel n. Ka re. DM 8,-.
Die rech ner ischen Grundlagen d er Leistungskontrolle und ihre praktisch e Durchführung
in der Fo n t einrichtung
Von Prof. D r. G . Speidel. 118 Seiten m it 18 Abb.
u nd 57 Tab. Kart. D M 15,40.
Leitfaden zur Wa ldmeßlehre
Vo n Prof. Dr, H . Kramer und Prof. D r. A.
A klW a. 266 Seiten mi t 74 Ab b . und 34 Tab. Kart .
D M 37,- .
N u t zungs pla nu n g in der Forste inrichtung
Von Prof. D r. H. Kramer, 157 Seiten m it 169
Di agramme n und 60 Tab. Kare. DM 22,-.
Begr iffe der Forsteinrich t ung
Von Prof. Dr, H . K ramer. 88 Seiten mit 12 Abbi ldun gen. Kart. DM 11,80.
For steinrichtung in H essen 1946- 1966
Von Oberlandforstmeis ter 3. D . O . Neuhaus.
69 Seiten. Kart. DM 16,20.
J. D. Sauerländer's Verlag· Frankfurt am Main
Alle Preise e emp'[, Richtpr eise