Durchforstungsmodellierung zwischen Algorithmus und Auszeichnung

摘要

Die Prognose der Waldentwicklung unter gegenwartiger 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 Variabilitat der geschatzten Zielgrossen unbeachtet. Die Auszeichnungsvarianz, also die personenspezifische Variation bei der Umsetzung von Durchfors-tungsanweisungen, ist ein durchforsrungsspezifischer Variabilitatsfaktor, der zusatzlich zu weiteren, auch in Wuchsmodellen auftretenden Varianzkomponenten zur Geltung kommt. Die besonderen Herausforderungen in strukturreichen Mischbestanden lassen nur bestimmte Modelltypen für die Durchforstungsprognose zu (Abb. 1).Die geeigneten empirisch-statistischen und deterministischen Einzelbaumdurchforstungsmodelle werden naher analysiert und miteinander verglichen. Es werden die Unterschiede in den Fehlerkomponenten der Modellansatze aufgezeigt (Abb. 2). Die Relevanz der in den Durchforstungsmodellen unberücksichtigten Auszeichnungsvarianz sowie die moglichen Konsequenzen für die Durchforstungsmodellierung und Modellanwendung werden anhand von vier exemplarischen Untersuchungen vorgestellt (Tab. 1-4; Abb. 3). Es wird gezeigt, dass alle Modellansatze von der personenspezifischen Variation beim Auszeichnen betroffen sind und dass sich diese umso starker auswirkt, je strenger der Validierungsmassstab ist. Diese qualitative Analyse wird erganzt durch vier Beispiele von Durchforstungsmodellen, anhand derer die Anforderungen hinsichtlich der Zielsetzung der Simulation und die Konsequenzen aus der Auszeichnungsvarianz diskutiert werden.