Forstliche Biometrie


Der Begriff Biometrie stammt aus der altgriechischen Sprache und ist aus den Wörtern „bios“ für „Leben“ und „metron“ für „Maß“ zusammengesetzt. In der Biometrie geht es zum einen um die Vermessung von Lebewesen, im Forst sind das die Waldbäume. Zum anderen meint die Biometrie die Auswertung der gewonnen Messwerte. Wegen der rasant fortschreitenden Entwicklung leistungsfähiger Computer wird die Forstliche Biometrie heute in zwei Teilbereiche unterteilt. Der eine Teilbereich umfasst die Vermessung des Waldes im engeren Sinne. Damit sind die Disziplinen der Waldmesskunde und der Waldinventurtechnik gemeint. Der zweite Bereich umfasst die eigentliche Auswertung und wird von der Biostatistik repräsentiert.

Die Forstliche Biometrie stellt das notwendige Bindeglied zwischen unseren beiden Schwerpunktdisziplinen der Waldwachstumskunde und der Waldinventur dar. Mit Hilfe klassischer Methoden der Versuchsplanung, varianzanalytischer Verfahren und statistischen Hypothesentests untersuchen wir, ob bestimmte äußere Einflussgrößen, wie z.B. verschiedene Durchforstungsvarianten, einen signifikanten Einfluss auf bestimmte Zielgrößen haben; hier z.B. das Dickenwachstum der Bäume.

Im Bereich der Stichprobentheorie für die Waldinventur entwickeln wir effiziente Schätzer für die unbekannten Erwartungswerte, z.B. die Anzahl der Bäume in einem Wald oder dessen mittlerer Holzvorrat pro Hektar. Daneben liefern wir zur Abschätzung der Unsicherheit exakte Schätzer zur Konstruktion von Vertrauensbereichen.

In vielen Fragestellungen sind die Mechanismen zwischen den Ursachen (Einflussgrößen) und der Wirkung (Zielgröße) ausgesprochen komplex. Zur Ergründung dieser Mechanismen werden moderne Regressionsmodelle entwickelt.

Häufig sind die Zusammenhänge zwischen den Erklärungsgrößen und der Zielvariablen nichtlinearer Natur. Dann finden moderne Glättungsverfahren zusammen mit generalisierten additiven Modellen (GAM) Anwendung. Bei Messwerten, die innerhalb von Gruppen korrelieren, kann auf „mixed models“ zurückgegriffen werden. Räumliche unbekannte Effekte lassen sich mit Hilfe geostatistischer Interpolationsverfahren oder geo-additiver Regressionsmodelle beschreiben.

Die Konkurrenz zwischen den Bäumen eines Waldbestandes wird bestimmt durch deren räumliche Anordnung. Für Analyse von räumlichen Baumverteilungsmuster und deren Veränderung werden Methoden der Punktprozessstatistik verwendet.