Aussagefähigkeit und Grenzen biometrischer Modelle bei der forstlichen Ertragsprognose

Zusammenfassung

Für eine zielgerichtete forstliche Planung benötigt man zuverlässige und aussagefähige Ertragsprognosen. Erwünscht ist ein flexibles und EDV-gerechtes Prognosemodell, mit dem die Auswirkungen von geplanten Maßnahmen und Alternativen auf den Wachstumsgang, die Produktionsleistung und die Struktur von Waldbeständen und großräumigen Waldflächen strategisch durchgetestet werden können. Die sicherste Grundlage für solche Wachstumsmodelle stellt die regressionsanalytische Formulierung der einzelnen Wachstumsgrößen und deren Kombination zu einem umfassenden Wachstumsmodell dar. Ein solches Prognosemodell ist die Fichten-Ertragstafel für Bayern vonAssmann undFranz, sowie die auf diesem Grundkonzept aufbauenden Wachstumssimulatoren für die einzelnen Baumarten, wie sie derzeit im Münchener Ertragskundeinstitut entwickelt werden. Die Grunddaten zur Herleitung solcher Modelle werden aus langfristig beobachteten Versuchsflächen gewonnen.

Die Eingangsdaten für die Wachstumssimulatoren liefern Forstinventuren auf der Basis von modernen Stichprobenerhebungen.

Die mit Hilfe von permanenten Forstinventuren gewonnenen Informationen dienen zur Überprüfung der Ertragsprognosen und stellen eine stets aktuelle Basis für neuerliche Produktionsprognosen dar. Der Vorteil eines solchen integrierten Inventur-und Prognosesystems liegt darin, daß ständig aktuelle Grundlageninformationen für die forstliche Planung bereitstehen.

Summary

Target-oriented planning in forestry requires reliable and efficient prognosis. This can be best performed by means of a flexible and EDP-adapted forecasting model permitting to strategically test the effects of planned measures and their alternatives on the growth process and structure of forest stands or large forested regions.

The most reliable basis for such growth models is provided by regression-analytical formulation of individual growth factors and their combination in a comprehensive growth model. Such a forecasting model is the yield table for Norway spruce in Bavaria,_— constructed byAssmann andFranz,_— and the growth simulators for individual species presently developed in Institut für Ertragskunde, Munich. Basic data for the design of such models are obtained through the longterm observation of experimental plots while the necessary input data for application of the growth simulators are collected by means of forest inventories using modern sampling methods.

Information abtained by means of permanent (continuous) inventories should be used for checking yield forecasts and represent an up-to-date basis for revised production forecasts. The advantage of such a combined inventory and forecasting system lies in the fact that actual basic information for forest planning is permanently available.