Projekt 13507/01

Aufbau eines waldbaulichen Prognose- und Entscheidungsmodells für den norddeutschen Kleinprivatwald

Projektdurchführung

Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt
Grätzelstr. 2
37079 Göttingen

Zielsetzung und Anlass des Vorhabens

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, am Beispiel des norddeutschen Kleinprivatwaldes ein waldbauliches Prognose- und Entscheidungsmodell zu entwickeln, welches den Waldbesitzer bei der Entscheidung zwischen waldbaulichen Alternativen unterstützt. Die Waldökosystemplanung benötigt gerade in strukturreichen Mischbeständen neue Instrumente, die mehr Informationen als die Ertragstafeln liefern und mit denen man eine Vielzahl von Managementalternativen prognostizieren kann. Mit dem waldbaulichen Prognose- und Entscheidungsmodell soll es möglich sein: 1) einen beliebigen Rein- oder Mischbestand unter Annahme verschiedener waldbaulicher Strategien in seiner Entwicklung fortzuschreiben und 2) die unterschiedlichen waldbaulichen Strategien hinsichtlich ihrer ökologischen und ökonomischen Auswirkungen zu bewerten.


Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenDas Prognose- und Entscheidungsmodell BWINPro, umgesetzt in ein bedienerfreundliches Computerprogramm, baut auf dem erprobten Einzelbaumwachstumssimulator BWIN auf. Eine realitätsnahe Prognose der Waldentwicklung und deren multikriterielle Bewertung setzt den Einsatz von einzelbaumorientierten Durchforstungs- und Holzqualitätsmodellen voraus. Zu Beginn des Projektes wurden die Voraussetzungen für die Entwicklung komplexer Durchforstungs- und Qualitätsmodelle geschaffen (Generierung einer realitätsnahen Höhenstreuung, Verbesserung der Kronenansatz- und Kronenbreitenschätzung sowie die Modellierung der Einzelbaumvitalität). Die Integration eines expertensystem-basierten Durchforstungsmodells ermöglicht in BWINPro eine flexible Simulation unterschiedlicher waldbaulicher Szenarien. Die Modellierung der Einzelbaumqualität umfasst die Bereiche Aststärke, Schaftform, astfreie Schaftlänge sowie Grünast- und Totastzone. Auf der Basis der Qualitäts- und Dimensionsmerkmale wird eine Stärke- und Güteklassensortimentierung möglich. In BWINPro wurden zusätzliche Routinen zur Quantifizierung der räumlichen und nichträumlichen Struktur sowie Bestandesvisualisie-rungsroutinen integriert. Das Zusatzprogramm Waldplaner, ein dynamisches Betriebswerk, dient ins-besondere dem Kleinprivatwald.


Ergebnisse und Diskussion

Das Prognose- und Entscheidungssystem BWINPro ermöglicht eine realitätsnahe Vorhersage der Waldentwicklung unter verschiedenen, flexibel simulierbaren Managementszenarien. Zur Bewertung der Bewirtschaftungsalternativen stellt BWINPro zahlreiche ökologische und ökonomische Kennwerte zur Verfügung.Ein statistisches Verfahren zur Generierung einer realitätsnahen Höhenstreuung bewirkt eine wirklichkeitsnahe Streuung der bedingten h/d-Werte. Der h/d-Wert stellt eine Schlüsselvariable zur Schätzung der Einzelbaumvitalität, der Kronenansatzhöhe, der Aststärken und der Schaftform dar. Wird der h/d-Wert also nicht realitätsnah geschätzt, wirkt sich dies negativ auf viele elementare Parameter im Modell aus. Die Verwendung neuer Funktionstypen zur Kronenbreiten- und Kronenansatzschätzung konnte ebenfalls zur Steigerung der Prognosegenauigkeit des Wachstumsmodells durch eine verstärkte Sensibilität gegenüber unterschiedlichen Wuchsbedingungen beitragen. Die Entwicklung flexibler Schaftformmodelle, die durch eine Berücksichtigung des h/d-Wertes indirekt sensitiv auf forstliche Maßnahmen reagieren, dient der Prognose der Dimensionen und Qualitäten der anfallenden Sortimente. Mit dem expertensystembasierten Durchforstungsmodell ThiCon 1.0 steht dem Prognose- und Entscheidungssystem BWINPro ein flexibel anwendbares Instrument zur realitätsnahen Prognose alternativer Managementszenarien zur Verfügung. Entnahmeregeln werden mit Hilfe eines Suchalgorithmus parametrisiert, so dass die benutzerspezifisch definierten Durchforstungsziele möglichst genau erreicht werden. Das Gesamtsystem der Qualitätsmodelle eignet sich zur Prognose der qualitätsrelevanten äußeren und inneren Astigkeit und zur Prognose der Stammform. Die entwickelten Schaftformmodelle erlauben darüber hinaus eine Stärkeklassensortimentierung. Die genaueren Prognosen der neu entwickelten Kronenansatzmodelle wirken sich sowohl bei der Einschätzung von Qualitätsaspekten als auch auf die Wachstumsprognose positiv aus. Aus den Astdurchmessermodellen können zusätzlich Informationen für die Modellierung realitätsnäherer Kronen-formen abgeleitet werden. Weitere Verbesserungen des Prognose- und Entscheidungssystems BWINPro wurden in den Bereichen Bestandesstrukturanalyse, automatisierte Z-Baum-Auswahl und Visualisierung erreicht. Das Zusatzprogramm Waldplaner ist als dynamisches Betriebswerk auf die Anforderungen des Kleinprivat-waldes zugeschnitten.


Öffentlichkeitsarbeit und Präsentation

Das Prognose- und Entscheidungsmodell BWINPro 6.02 sowie die Zusatzprogramme Waldplaner und ThiCon sind im Internet unter der Adresse http://www.nfv.gwdg.de/nfvabw01.htm kostenfrei herunterzuladen. Im Rahmen des Forschungsprojektes sind 9 Vorträge gehalten worden und 10 Publikationen entstanden. Außerdem fand ein BWINPro-Benutzerworkshop, eine Fortbildungsveranstaltung für Forstreferendare und eine Projektdemonstration am Nds. Forstplanungsamt statt. Zahlreichen deutschen und internationalen Forstwissenschaftlern wurde das Projekt während ihres Besuches der Nds. Forstl. Versuchsanstalt ebenfalls vorgestellt.


Fazit

Im Bemühen um immer mehr Funktionalität und Allgemeingültigkeit von Entscheidungsunterstützungssystemen bei der Waldökosystemplanung wurde ein großer Fortschritt bei der Erweiterung des Waldwachstumssimulators BWIN 3.2 zu dem waldbaulichen Prognose- und Entscheidungssystem BWINPro 6.02 erreicht. Eine immer weitere Verbesserung der bestehenden Programmelemente, z.B. der Zuwachsfunktionen, der Durchforstungsalgorithmen und der Ergebnisdarstellung, war dabei ebenso wichtig, wie die Integration neuer Module wie z.B. dem Qualitätsmodell, dem expertensystembasierten Durchforstungsmodell, dem automatisierten Z-Baum-Auswahlalgorithmus und neuer Strukturanalyseinstrumente.