Neue Ansätze zur Biomasseschätzung in Wäldern
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Untersuchung befasst sich im Wesentlichen mit zwei Gesichtspunkten der Biomasseschätzung auf Einzelbaumebene, die eine Generalisierung von Biomassefunktionen ermöglichen könnten. Zum einen kann die Integration von empirischer Forschung und Prozessmodellen zu einer Vereinheitlichung der abgeleiteten Modellformulierungen in Biomasseuntersuchungen in Form von Hybrid modeilen genutzt werden. Zum anderen können auf Grundlage einer erweiterten Datengrundlage, die durch eine Zusammenstellung der vorhandenen Datensätze aus einzelnen Biomassestudien erstellt werden kann, auch instanzenbasierte Verfahren zur Biomasseschätzung verwendet werden. Im Rahmen dieser Studie wird zunächst überprüft, welche grundlegenden Unterschiede beim Vergleich zwischen Vorhersagen aus Prozessmodellen und empirischen Biomassefunktionen zu beachten sind. Hierbei führt die unterschiedliche Motivation der Ansätze bisher dazu, dass Vorhersagen aus Prozessmodellen in der praktischen Anwendung keine Rolle spielen, da sie sich anhand empirischer Forschungsergebnisse nicht ausreichend bestätigen lassen. Als eine mögliche Hauptursache für diese Diskrepanz konnte die Verwendung des BHDs, der im Prinzip keine funktionale Messgröße von Bäumen darstellt, in allometrischen Biomassefunktionen identifiziert werden. Am Beispiel eines zusammengesetzten Fichtendatensatzes konnte, durch die Umrechnung des BHDs zu einem Durchmesser in relativer Stammhöhe, eine Annäherung der Vorhersagen aus empirischen Regressionsmodellen und den theoretischen Verhältnisregeln eines Prozessmodells erzielt werden. Das Hauptziel dieser Studie lag in der Überprüfung der Anwendbarkeit eines instanzenbasierten Prognoseverfahrens auf Einzelbaumebene. Hierbei wurde die k- Nearest-Neighbour (k-NN) Methode, ein nichtparametrisches Klassifizierungsverfahren, zur Biomasseschätzung verwendet. In verschiedenen Teilauswertungen, die sich auf unterschiedlich große Datensätze beziehen, wurde die Prognosegüte der k- NN Schätzungen durch den Vergleich verschiedener Fehlermaße mit denen von Regressionsmodellen verglichen, die jeweils auf der selben Datengrundlage angepasst wurden. Hierbei konnte für einzelne Teiluntersuchungen eine Reduktion verschiedener Prognosefehler durch die Verwendung der /c-NN Methode nachgewiesen und die generelle Eignung der Methode bestätigt werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Fehrmann, L,, Kleinn, C., 2006c. General considerations on the use of allometric models for single tree biomass estimation. Presentation, 8th Annual Forest Inventory and Analysis (FIA) Symposium, October 16-19, 2006, Monterey, CA.
- Fehrmann, L., 2007. Alternative Methoden zur Biomasseschätzung auf Einzelbaumebene unter spezieller Berücksichtigung der /r-Nearest Neighbour (k- NN) Methode. Dissertation zur Erlangung des Doktorgrades der Fakultät für Waldökologie der Georg-August-Universität Göttingen, 155 S.
- Fehrmann, L., Kleinn, C., 2006. Comparison of a /c-NN approach and regression techniques for single tree biomass estimation. Presentation, 8th Annual Forest Inventory and Analysis (FIA) Symposium, October 3-6, 2006, Monterey, CA.
- Fehrmann, L., Kleinn, C., 2006. General considerations about the use of allometric equations for biomass estimation on the example of Norway spruce in central Europe. Forest Ecol. Manage. 236; 412-421. (Siehe online unter: http://dx.doi.0rg/doi:10.1016/j.foreco.2006.09.026 )
- Fehrmann, L., Kleinn, C., 2006d. A /(-Nearest Neighbour (fc-NN) approach for estimation of single tree biomass. In: Proceedings of the 7th Annual Forest Inventory and Analysis (FIA) Symposium, October 3-6, 2005, Portland,
- Gadow, K.V., Fehrmann, L., Walotek, P., Murach, D., 2006. Collating available Information and Designing Field Trials for Energy Plantations. In: Proceedings of the IUFRO Div. 4 2006 International Meeting "Managing Forest Ecosystems: The Challenges of Climate Change", 3-7 April 2006, University of Valladolid, Spain.
