J. D. Sauerländer's Verlag: (04) Vargas
   

Einleitung

Zu den schwierigsten Aufgaben der waldwachstumskundlichen Modellforschung gehört ein besseres Verständnis und die darauf aufbauenden Modelle der natürlichen Absterbevorgänge der Waldbäume (BUCHMAN, 1979; HAMILTON, 1986; ÁVILA und BURKHART, 1992; GADOW, 2005). Das liegt u.a. daran, dass der Absterbeprozess aufgrund der grossen Komplexität von Waldökosystemen in vielfältiger Weise verlaufen kann (CLUTTER und ALLISON, 1974; GLOVER und HOOL, 1979). Bäume üben Konkurrenz aus, indem sie mit ihren Kronen und Wurzeln ober- und unterirdisch verfügbaren Wuchsraum besetzen (GADOW, 2005). Die Dichte beeinflusst das Bestandesklima, insbesondere die räumliche Verteilung von Licht und Temperatur. Darauf reagieren die Bäume wiederum durch individuelles Wachstum.

Die Schätzung der Sterbewahrscheinlickeit von Bäumen als Folge nachbarschaftlicher Konkurrenz ist ein wesentlicher Bestandteil der Waldwachstumsforschung. Die Mortalitätswahrscheinlichkeit kann sich aufgrund der Baumgrösse, Baumvitalität, Baumart, Dichte, Artmischung, Standort und vorhandenem Wuchsraum verändern (PEET und CHRISTENSEN, 1987; OLIVER und LARSON, 1990). In einem vollbestockten Bestand ist nur Wachstum von Bäumen möglich, wenn andere absterben. Allerdings ist die maximal mögliche Bestockung in der Regel nicht bekannt.

Es gibt verschiedene Ansätze, um die Baummortalität zu modelieren. Zum Beispiel unterscheiden GLOVER und HOOL (1979) den physiologisch basierten Ansatz und die empirische Mortalitätswahrscheinlichkeit im Vergleich mit einer Zufallszahl. HAWKES (2000) erwähnt eine deterministische und stochastische Modellstrategie. Die deterministischen Modelle berücksichtigen den Tod von Bäumen, der eintritt, wenn ein Schwellenwert überschritten ist. Stochastische Modelle orientieren sich an Eintrittswahrscheinlichkeiten und klassifizieren einen Baum als tot oder lebend aufgrund eines Vergleiches mit den Werten eines Zufallsgenerators.

SCHLAGWÖRTER: Model; Konkurrenz; Uberleben, Mortalität, Pinus, Quercus, Durango. Logistic

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