Validierung der Durchmesserzuwachsprognose des Wachstumssimulators BWINPRO 7.0 für Fichte und Buche für den Bereich der alten Bundesländer

Einleitung Der Einsatz von Waldwachstumssimulatoren zur Durchfuhrung von Holzaufkommensprognosen hat in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Dabei stehen als Initialisierungsgrundlage seit langerer Zeit die Zustanderfassungen mit Hilfe von Stichprobeninventuren zur Verfugung. Der grose Vorteil dieser Daten gegenuber den Informationen der klassischen Forsteinrichtung besteht darin, dass vollstandig oder reprasentativ erfasste dendrometrische Grosen wie der BHD und die Baumhohe als Startwerte fur die Einzelbaumsimulatoren zur Verfugung stehen. Fur regionale Prognosen vor allem im Bereich der mittelfristigen Forstplanung konnen im Staatswald in einigen Bundeslandern Betriebsinventuren verwendet werden. Fur uberregionale Holzaufkommensprognosen unter Berucksichtigung aller Eigentumsarten wird auf die Bundeswaldinventur zuruckgegriffen. Eine Validierung dieser Holzaufkommensprognosen, d. h. die Uberprufung ihrer Verlasslichkeit ist aufgrund ihrer grosen Bedeutung fur strategische Investitionsentscheidungen, wie den Bau von Grossagewerken, von besonderer Bedeutung. Die Validierung der biometrischen Modelle von Waldwachstumssimulatoren ist aufgrund der sich standig erweiternden Parametrisierungsgrundlage, sich andernder Wuchsbedingungen, sowie den Innovationen im Bereich der statistischen Modellbildung und der Validierungsmethoden als iterativer Prozess im Zusammenspiel mit der eigentlichen Modellentwicklung zu verstehen (Pretzsch 2001). So sind die in den letzten 15 Jahren in Mitteleuropa entwickelten Einzelbaumwachstumssimulatoren wiederholt evaluiert und vor allem ihre biometrischen Grundmodelle validiert worden (Windhager 1999, Pretzsch und Ďursky 2001, Schmid et al. 2006). Als Validierungsgrundlage dienen entweder ertragskundliche Versuchsflachen oder aber Betriebsinventuren, wobei im zweiten Fall das Problem umfangreicherer Datenerganzungen und der zeitlichen Einordnung der Nutzungen auftritt. Fur die Validierung von Wachstumsfunktionen einzelner dendrometrischer Parameter werden daher sinnvollerweise Versuchsflachendaten mit einem moglichst hohen Anteil empirisch erfasster Daten verwendet, um alle Effekte moglichst stark zu reduzieren, die aus der Generierung fehlender Grosen resultieren konnen. Dabei orientieren sich die Anspruche an die Validierungsgrundlage an der Datengrundlage, die fur die Parametrisierung des Modells verwendet wurde. Somit sollten fur distanzabhangige Wachstumsmodelle empirische Baumverteilungsplane zur Verfugung stehen. Weiterhin sollten die Nutzungen grundsatzlich nicht modelliert werden, sondern anhand der empirischen Aufnahmelisten erfolgen. Nur dann ist die uneingeschrankte Bewertung der Treffgenauigkeit, Prazision und einer etwaigen Verzerrung einzelner Wachstumsfunktionen moglich. Auch fur die noch weitergehende Validierung von Mortalitatsmodellen und die Untersuchung der Modellprognosen bezuglich zeitlicher Trends und Fehlerfortpflanzungseffekten sind langerfristig untersuchte Versuchsflachen bzw. langerfristige Simulationen notwendig. Neben der Uberprufung einzelner biometrischer Modelle, erlauben mehr oder weniger vollstandig erfasste Versuchsflachen auch die simulative Quantifizierung der Effekte, die aus bestimmten Datenerganzungen resultieren. Dabei werden Simulationsergebnisse unter Verwendung aller zur Verfugung stehenden Daten mit den Ergebnissen verglichen, in denen einzelne Bereiche von Initialisierungsdaten generiert wurden. Soll dagegen das Zusammenspiel verschiedener Modellkomponenten der Datengenerierung, der Nutzungsmodellierung und der eigentlichen Wuchsmodelle gepruft werden, ohne dass es unbedingt notwendig ist, die einzelnen Fehlerkomponenten zu quantifizieren bzw. zu trennen, kann auch auf Versuchsflachen mit nicht vollstandigem Satz an Initialisierungsdaten und damit eine sehr viel breitere Datenbasis zuruckgegriffen werden. D. h. aber auch, dass Daten aus permanenten Waldinventuren, im allgemeinen nicht fur die Validierung einzelner biometrischer Modelle geeignet sind, da in Anhangigkeit vom Inventurdesign (konzentrische Probekreise, Winkelzahlprobe) und der Konzeption des Wachstumssimulators mehr oder weniger grose Anteile der Initialisierungsdaten erganzt werden mussen und die Nutzungen zeitlich nicht innerhalb des Inventurzeitraumes eingeordnet werden konnen. Somit kann bei der Beurteilung nie zwischen den Effekten der Datengenerierung und dem eigentlichen Modellverhalten unterschieden werden. Bei der Verwendung von Inventurdaten muss die Validierung daher darauf beschrankt bleiben, die Modellprognose fur eine Zielgrose wie den Durchmesserzuwachs als ganzes zu beurteilen. Eine Validierung auf Basis von Waldinventuren kann daher nur eine Beurteilung des Zusammenspiels der Effekte von Inventurdesign, Datenerganzung, Durchforstungssteuerung mit den Wachstumsfunktionen liefern. Die Verwendung von Waldinventuren hat neben diesen Einschrankungen aber den grosen Vorteil, dass die Modellprognosen unter dem speziellen Gesichtspunkt ihrer geographischen Gultigkeit gepruft werden konnen. Dabei muss auf Daten der forstlichen Inventuren zuruckgegriffen werden, da selbst umfangreiche ertragskundliche Datenbanken nur in Ausnahmefallen eine ausreichende Reprasentativitat fur Wuchsregionen aufweisen durften. Selbst bei Vorliegen einer ausreichenden Datenbasis wurde das Problem der fehlenden Flachenreprasentativitat durch die weder systematische noch zufallige Auswahl der Versuchsanlagen bestehen. Die Betriebsinventuren