statistische Einzelbaummodelle


Entwicklung und Anwendung von statistischen Einzelbaummodellen

 
 
 
Mit der Zunahme ungleichaltriger, gemischter Wälder wurden neue Prognosemodelle entwickelt.

Am Institut für Waldbau wird das statistische Wachstumsmodell MOSES (MOdelling Stand rESpose) in Forschung und Praxis für die Analyse unterschiedlicher waldbaulicher Szenarien angewendet und laufend weiterentwickelt.

Das Einzelbaumwachtumsmodell MOSES

 
Anhand räumlicher Beziehungen der Bäume untereinander berechnet MOSES für jeden einzelnen Baum des Bestandes die Konkurrenzsituation, die das standörtliche Wachstumspotenzial verringert. Jeder Baum wird mit Brusthöhendurchmesser, Höhe, Kronenansatz und seiner Lage im Bestand (Koordinaten) beschrieben. Als Weiser für die Standortsgüte und somit des Wachstumspotentials dienen Oberhöhenverläufe. Um schließlich die Waldentwicklung simulieren zu können, sind die Wachstumsfunktionen des Modells mit einem Mortalitäts- und einem Verjüngungsmodell ergänzt.
 
 

MOSES steht derzeit in zwei Software-Versionen zur Verfügung

MOSES 3.0

ist für die Simulation einzelner Bestände konzipiert, verfügt über ein Visualisierungs-Tool und erlaubt interaktive Bestandesbehandlung auf Ebene des Einzelbaumes.
Einsatz:
- Werkzeug für waldbauliche Schulungen
- Simulation und Auswertung verschiedener waldbaulicher Behandlungsstrategien
                   

MOSESbatch GUI

verzichtet zu Gunsten einer Stapelverarbeitung (batching) auf die Visualisierung. An die Stelle manueller Bestandesbehandlung treten vordefinierte Behandlungsroutinen.
Einsatz:
- Auswertung waldbaulicher Versuche
- Simulation verschiedener waldbaulicher Strategien

Bestandesgenerierungs-Tool STANDGEN

Da eine Vollaufnahme von Beständen eine große finanzielle Belastung darstellt wurde das Bestandesgenerierungs-Tool STANDGEN entwickelt. Anhand einiger weniger Bestandesparameter wie BHD-Verteilung, Baumartenmischung und horizontaler Struktur (Aggregation) können mit STANDGEN die zu simulierenden Bestände wirklichkeitsnah nachgebildet werden.