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Gewählte Diplomarbeit / Masterarbeit:

Christoph Gollob (2017): Ein neues und flexibles Höhenergänzungsmodell für die Waldinventur im Lehrforst Rosalia.
Diplomarbeit / Masterarbeit - Institut für Waldwachstum (WAFO), BOKU-Universität für Bodenkultur, pp 105. UB BOKU obvsg

Datenquelle: ZID Abstracts
Abstract:
Informationen über Baumhöhen sind für viele wissenschaftliche und forstbetriebliche Fragestellungen von enormer Wichtigkeit. Das Institut für Waldwachstum führt im Rosalia Lehrforst der BOKU seit 1989 jährlich eine permanente Stichprobeninventur durch. In der Vergangenheit wurden auf den Probeflächen stets die Höhen aller Bäume gemessen. Aus Effizienzgründen ist dieses künftig nicht mehr leistbar. Deshalb wird seit 2014 die Höhe nur mehr am Grundflächenzentralstamm gemessen. Zur Ergänzung der fehlenden Höhenwerte wird nun ein Höhenergänzungsmodell benötigt. Ziel dieser Arbeit war es, ein neues und flexibles Höhenergänzungsmodell zu entwickeln. Die dem neuen Ansatz zugrunde liegende Idee ist es, die Informationen auf den einzelnen Probeflächen von den vergangenen Inventuren zu nutzen und die Gültigkeit der Modelle auch für die Zukunft anzunehmen. Eine gute Möglichkeit eine solche Modellanpassung durchzuführen bieten gemischte Regressionsmodelle. Als nichtlineare Grundfunktion wurde der Funktionstyp von Näslund (1937) herangezogen, der die Höhen-Durchmesser-Beziehung gut wiederspiegelt. Die Funktion wurde anschließend als lineares gemischtes Modell angepasst. Um die Effekte von Bestandes- und Standortsvariablen auf die Baumhöhe zu berücksichtigen, wurden neben dem BHD zusätzliche feste Kovariablen im Modell integriert. Der große Vorteil des gemischten Modellansatzes liegt darin, dass neben den festen Effekten auch Zufallseffekte zur Prognose von Baumhöhen herangezogen werden. Weiters wurde durch eine Modellierung des zeitlichen Trends berücksichtigt, dass sich die Zufallsparameter über die Zeit ändern. Im Zuge der Modellevaluierung mit unabhängigen Daten erfolgte ein Vergleich mit einem traditionellen Höhenergänzungsverfahren, welches auf Basis der Einheitskurvenmethodik arbeitet. Das neu entwickelte Modell erwies sich bezüglich seiner Prognosegüte, gemessen am Bias und RMSE, vorteilhafter gegenüber dem traditionellen Einheitshöhenkurven-Ansatz.

Beurteilende(r): Nothdurft Arne
1.Mitwirkender: Vospernik Sonja
2.Mitwirkender: Ritter Tim

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