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Ein statistisches Modell zur Regionalisierung der nutzbaren Feldkapazität von Waldstandorten in Niedersachsen

Quelle: Forstarchiv 82: 3, 92-100 (2011)
Autor(en): Overbeck M, Schmidt M, Fischer C, Evers J, Schulze A, Hövelmann T, Spellmann H

Kurzfassung: Angesichts des Klimawandels spielt der Wasserhaushalt von Waldstandorten zunehmend eine bedeutsame Rolle in der Waldbauplanung. Dies gilt für die Einschätzung der biotischen und abiotischen Risiken sowie der Wuchsleistung der Wirtschaftsbaumarten. Zur Beschreibung des Wasserhaushalts ist die nutzbare Feldkapazität eine entscheidende quantitative Größe. Diese lag für größere Gebiete Niedersachsens bislang nur in einer geringen räumlichen Auflösung vor. Für die modellhafte Beschreibung des Standort-Leistungs-Bezuges und der darauf aufbauenden regionalen Waldbauplanung ist aber eine hoch auflösende Regionalisierung notwendig, die sich an forstlichen Planungseinheiten orientieren sollte. Der vorliegende Beitrag beschreibt ein Verallgemeinertes Additives Regressionsmodell (gam) mit einer Datenbasis von 3.856 Bodenprofilen zur Regionalisierung der nutzbaren Feldkapazität für die Waldflächen Niedersachsens, für die eine Standortkartierung vorliegt. Im Modell weisen die qualitativen Standortmerkmale „Wasserhaushalt“ und „Boden bildendes Substrat“ hoch signifikante Effekte auf die nutzbare Feldkapazität auf. Darüber hinaus wird die auftretende räumliche Autokorrelation durch die Modellierung einer zweidimensionalen Trendfunktion erfasst. Das Bestimmtheitsmaß des Modells liegt bei 0,785. Zudem zeigt eine Kreuzvalidierung, dass das Modell robust ist. Das entwickelte Modell ist somit gut geeignet, die nutzbare Feldkapazität von Waldstandorten in Niedersachsen höher aufgelöst zu schätzen bzw. darzustellen. Voraussetzung ist eine sorgfältig durchgeführte forstliche Standortkartierung. Auf einer solchen Basis soll das entwickelte Modell dazu genutzt werden, Karten der nutzbaren Feldkapazität (nFK) zu produzieren, die ganz allgemein als Grundlage für einen Waldbau auf standörtlicher Grundlage oder für Risikokarten verwendet werden können. Außerdem wird die Parametrisierung von standort- und damit klimasensitiven Waldwachstumsmodellen über eine Verschneidung der nFK-Karte mit Einzelbauminformationen aus Inventuren und ertragskundlichen Versuchsflächen ermöglicht.


A statistical model to regionalize the available water capacity at forest sites in Lower-Saxony (Germany)

Abstract: Considering climate change the knowledge of water supply in forest soils is of increasingly importance to forest planning, this goes as well for estimating biotic and abiotic risks as for growth potential of single tree species. A key quantitative indicator of the water supply is the “available water capacity”. For large areas of Lower Saxony, data for the available water capacity have up to now only been available at a low spatial resolution. For improved modelling of site productivity and large-scale forest planning, however, a high-resolution regionalization of data based on forest planning units is necessary. This article describes the regionalization of the available water capacity for forest sites in Lower Saxony (Germany), using a generalized additive regression model (gam) based on 3,856 soil profiles and forest soil maps. The model developed is well suited to attain high resolution data for the available water capacity of forest sites in Lower Saxony. The two independent variables of the model are qualitative estimations of site water supply and the soil substrate, both showing highly significant influence on the available water capacity. Through the development of a spatial trend function the autocorrelation of the data is assessed. The coefficient of determination of the model is 0.785. A cross-validation highlights the robustness of the model. The presented model can be applied in various fields. For example, an available water capacity map can be developed for improved forest planning and as a basis for risk maps. Linking high resolution usable field capacity data with single tree information from inventories or data from research sites, parameters for site- and climate-sensitive growth models could be improved.

© DLV München

 

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