04-Albert


TitelDurchforstungsmodellierung zwischen Algorithmus und Auszeichnung
AutorM. ALBERT
HeftHeft 10&11
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Create Date16. September 2018
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Zusammenfassung

Die Prognose der Waldentwicklung unter gegenwärtiger Bewirtschaftungspraxis oder in Form von Szenariosimulationen ist mit Hilfe von einzelbaumbasierten Wachstums- und Durchforstungsmodellen für fast alle Bestandesformen durchführbar. Viele Durchforstungsmodelle lassen jedoch bisher die Variabilität der geschätzten Zielgrößen unbeachtet. Die Auszeichnungsvarianz, also die personenspezifische Variation bei der Umsetzung von Durchforstungsanweisungen, ist ein durchforstungsspezifischer Variabilitätsfaktor, der zusätzlich zu weiteren, auch in Wuchsmodellen auftretenden Varianzkomponenten zur Geltung kommt. Die besonderen Herausforderungen in strukturreichen Mischbeständen lassen nur bestimmte Modelltypen für die Durchforstungsprognose zu (Abb. 1). Die geeigneten empirisch-statistischen und deterministischen Einzelbaumdurchforstungsmodelle werden näher analysiert und miteinander verglichen. Es werden die Unterschiede in den Fehlerkomponenten der Modellansätze aufgezeigt (Abb. 2). Die Relevanz der in den Durchforstungsmodellen unberücksichtigten Auszeichnungsvarianz sowie die möglichen Konsequenzen für die Durchforstungsmodellierung und Modellanwendung werden anhand von vier exemplarischen Untersuchungen vorgestellt (Tab. 1–4; Abb. 3). Es wird gezeigt, dass alle Modellansätze von der personenspezifischen Variation beim Auszeichnen betroffen sind und dass sich diese umso stärker auswirkt, je strenger der Validierungsmaßstab ist. Diese qualitative Analyse wird ergänzt durch vier Beispiele von Durchforstungsmodellen, anhand derer die Anforderungen hinsichtlich der Zielsetzung der Simulation und die Konsequenzen aus der Auszeichnungsvarianz diskutiert werden.

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