Entwicklung einer Einzelbaum-Biomasse
Datenbank als Grundlage zur Generalisierung von Biomassefunktionen

Institut für Waldinventur und Waldwachstum, Universität Göttingen; Az.: Göttingen 07/05

Zielsetzung:

Biomassemodelle und -funktionen, die in der Literatur der letzten Jahrzehnte zu finden sind, sind oftmals nicht ohne Einschränkung auf unterschiedliche Umweltbedingungen oder Ausgangssituationen übertragbar. Die Datengrundlagen für diese Modelle sind oftmals klein und regional begrenzt. Dies kann z.B. dazu führen, dass die Baumhöhe in diese Modelle nicht aufgenommen wird, obwohl dies zur Ableitung allgemein gültiger Modelle erforderlich erscheint. Ziel dieser Arbeit ist es daher, möglichst viele Originaldaten aus destruktiven Untersuchungen zu sammeln. Die kompilierten Einzeluntersuchungen sollen in einer geeigneten Datenbankstruktur aufbereitet werden, um überregionale Auswertungen zu ermöglichen.

Methoden:

Von der FAWF-RP wurden die Biomassedaten aus destruktiven Untersuchungen von Buche (59 Bäume aus 6 Beständen), Lärche (10 Bäume), Traubeneiche (30 Bäume aus 2 Beständen), Kiefer (30 Bäume aus 2 Beständen) bereitgestellt. Bei Kiefer liegen neben den Biomassedaten der oberirdischen holzigen Teile auch Daten der Nadelbiomasse vor. Da die Biomassedaten an Einzelbäumen in der Regel 12 Schätzungen aus Stichproben darstellen, ist bei den Regressionsmodellen zu beachten, dass diese „Einzelbaumfehler“ in den Residuen des Modells enthalten sind. Die Beispielsdatenbank soll als MS Access-Datenbank erstellt werden. Auf der vorhandenen Datengrundlage wurden sowohl geeignete Modelle aus der Literatur erprobt als auch neue Regressionsmodelle angepasst.

Ergebnisse:

Die erstellte Datenbankanwendung ermöglicht die Anpassung von Biomassefunktion auf vorgefilterte Datensätzen. Die durchgeführte Literaturstudie zeigt die Gefahr drastischer Fehleinschätzungen durch Verwendung von veröffentlichten Biomassemodellen. Die Einbeziehung der Baumhöhe als unabhängige Variable in den neu angepassten Regressionsmodellen führt nicht in jedem Fall zu einer besseren Qualität des Modells, was auf die recht hohe Korrelation zwischen Brusthöhendurchmesser und Höhe zurückgeführt wird. Dies könnte sich bei Erweiterung der Datengrundlage auf differenzierende Standortsgüten möglicherweise ändern.