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Forstwissenschaftliches Centralblatt

, Volume 92, Issue 1, pp 250–261 | Cite as

Aussagefähigkeit und Grenzen biometrischer Modelle bei der forstlichen Ertragsprognose

  • F. Zöhrer
Abhandlungen

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.

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Literatur

  1. Assmann, E., 1961: Waldertragskunde. Organische Produktion, Struktur, Zuwachs und Ertrag von Waldbeständen. München-Bonn-Wien: BLV-Verlag.Google Scholar
  2. Ders., 1968: Die Ausnutzung der standörtlich möglichen Produktion zu optimalen Ertragsleistungen. In: Möglichkeiten optimaler Betriebsgestaltung in der Forstwirtschaft (S. 161–171). München-Basel-Wien: BLV-Verlag.Google Scholar
  3. Ders.,, 1971: Zuverlässige Grundlagen für eine bewegliche Planung in der Forstwirtschaft. Forstw. Cbl.90, 183–188.CrossRefGoogle Scholar
  4. Assmann, E.;Franz, F., 1963. Vorläufige Fichten-Ertragstafel für Bayern. Inst. Ertragskunde, München.Google Scholar
  5. Dies., 1965: Vorläufige Fichten-Ertragstafel für Bayern. Autorenreferat. Forstw. Cbl.84, 13–43.CrossRefGoogle Scholar
  6. Curtis, R. O., 1967: Height-diameter- and height-diameter-age-equations for second-growth Douglas-fir. For. Science13, 365–375.Google Scholar
  7. Fischer, H., 1968: Modelldenken und Operationsforschung als Führungsaufgaben. Schriftenreihe zur Sozial. Wirtsch.führung. Berlin: Dietz-Verlag.Google Scholar
  8. Franz, F., 1972: Ertragskundliche Prognosemodelle. Forstw. Cbl.91, 65–80.CrossRefGoogle Scholar
  9. Kurth, H., 1971: Die Arbeitsmethoden der Forsteinrichtung als wissenschaftliche Disziplin. Beiträge f. d. Forstwirtschaft5, 175–185.Google Scholar
  10. Lehmann, J., 1969: Ein Vergleich von Varianten der Herleitung des laufenden Zuwachses einer Kiefernbetriebsklasse. Arch. Forstw.18, 627–643.Google Scholar
  11. Loetsch, F., Zöhrer, F., Haller, K. E., 1973: Forest Inventory, Bd. II. München-Bern-Wien: BLV-Verlag.Google Scholar
  12. Moosmayer, H. U.;Schöpfer, W., 1972: Beziehungen zwischen Standortsfaktoren und Wuchsleistung der Fichte. Allg. Forst- u. Jagdztg.143, 203–215.Google Scholar
  13. Ogaya, N., 1968: Kubietungsformeln und Bestandesmassenformeln. Diss., Freiburg.Google Scholar
  14. Paulitsch, M., 1973: Nachhaltigkeit—ein Wirtschaftsprinzip auch für nicht regenerierbare Rohstoffe. Inform. Zuk.-u. Fried.forsch.9, 35–40.Google Scholar
  15. Ulbricht, R., 1967: Kybernetik—allgemeine Einführung und spezielle forstliche Probleme. Arch. Forstw.16, 221–231.Google Scholar
  16. Ders., 1969: Regressionen zwischen dem laufenden Zuwachs und statischen Bestandsdaten. Arch. Forstw.18, 1079–1084.Google Scholar
  17. Zöhrer, F., 1967: Struktur und Wachstum montan-subalpiner Lärchen-Fichten-Mischbestände. Diss., München.Google Scholar
  18. Ders., 1968: Struktur und Einzelbaumzuwachs in montan-subalpinen Lärchen-Fichten-Mischbeständen. Forstw. Cbl.87, 203–246.CrossRefGoogle Scholar
  19. Ders., 1969a: Ausgleich von Häufigkeitsverteilungen mit Hilfe der Betafunktion. Forstarchiv40, 37–42.Google Scholar
  20. Ders., 1969b: The application of the beta-function for best fit of stem-diameter-distributions in inventories of tropical forests. Mitt. Bundesforsch.anst. Forst- u. Holzwirtsch., Reinbek, Nr. 74, 279–293.Google Scholar
  21. Ders.Zöhrer, F., 1970: Das Computer-programm BETKLA zum Ausgleich von Stammzahl-Durchmesserverteilungen mit Hilfe der Beta-Verteilung. Mitt. Bundesforsch.-anst. Forst- u. Holzwirtsch., Reinbek, Nr. 76.Google Scholar

Copyright information

© Verlag Paul Parey 1973

Authors and Affiliations

  • F. Zöhrer
    • 1
  1. 1.Fachgebiet Waldinventur des Instituts für Weltforstwirtschaft der Bundesforschungsanstalt für Forst- und HolzwirtschaftReinbek, Schloß

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