Modelle zur Wachstums- und Durchforstungssimulation im Göttinger Kalkbuchenwald:
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| adam_text | Titel: Modelle zur Wachstums- und Durchforstungssimulation im Göttinger Kalkbuchenwald
Autor: Hessenmöller, Dominik
Jahr: 2002
Inhaltsverzeichnis
Seite
1 Einleitung 1
1.1 Zielsetzung 2
1.2 Die Versuchsbestände zur Bildung der Wachstumsmodelle 3
1.2.1 Der Untersuchungsbestand in Abteilung 3a 4
1.2.2 Der Untersuchungsbestand in Abteilung la 5
1.2.3 Der Untersuchungsbestand in Abteilung 148a 6
1.2.4 Der Untersuchungsbestand in Abteilung 14b 7
13 Die Versuchsbestände zur Validierung der Wachstumsmodelle 7
1.3.1 Der Untersuchungsbestand in Abteilung 2c 8
1.3.2 Der Untersuchungsbestand in der Naturwaldparzelle Hünstollen 9
1.4 Artenspezifische Höhenentwicklung im Untersuchungsgebiet 10
1.4.1 Modellierung des Höhenwachstums 10
1.5 Abschließende Betrachtung der Versuchsflächen 14
2 Bedeutung von Baumstandflächen in der Waldforschung 15
2.1 Definition von Standflächen 15
2.2 Verfahren zur Schätzung der Standfläche 16
2.2.1 Rasterverfahren 16
2.2.2 Kreisbogenmodell 17
2.2.3 Konstruktion des Standraumpolygons 18
2 J Zur Schätzung der Leerflächen im ökologischen Modell 20
2.3.1 Punktverteilungstypen 20
2.3.2 Strukturindex nach Clark Evans 21
2.3.3 Datenmaterial und Modellbildung 23
2.3.4 Beurteilung der Leerflächenschätzung 26
2.3.5 Waldwachstumskundliche Interpretation der Leerflächen 27
2.4 Standflächen und Struktur 27
3 Artenspezifisches Baumwachstum 29
3.1 Gliederung der Wuchsmodelle 29
Positionsunabhängige Wachstumsmodelle 29
Positionsabhängige Wachstumsmodelle 32
3.1.1 Datenmaterial zur Konstruktion der Wuchsmodelle 33
3.1.2 Randbaumproblematik 34
3.1.3 Einfluss des Baumalters auf den Zuwachs 35
3.2 Zuwachsschätzung mit Hilfe parametriseher Verfahren 36
3.2.1 Wuchsmodellierung ohne Berücksichtigung der Konkurrenz 36
Der relative Grundflächenzuwachs 36
Die direkte Zuwachsschätzung 38
3.2.2 Wuchsmodellierung mit direktem Bezug zu Nachbarbäumen 41
Identifizierung der Nachbarbäume 41
Schätzung des Konkurrenzdruckes 42
3.3 Parameter zur Charakterisierung der Konkurrenz 44
3.3.1 Parameter zur Quantifizierung der Konkurrenz 46
Konkurrenzparameter nach Hegyi 46
Konkurrenzparameter nach DANIELS 47
Wuchszone nach ALEMDAG 48
Konkurrenzparameter nach MARTIN Ek 49
Topologische und ökologische Standflächen 49
3.4 Die k-nearest neighbour Regression 51
3.4.1 Theoretische Grundlagen der k-nearest neighbour Regression 51
Instanzen-basiertes Lernen 51
k-nearest neighbour 52
Distance weighted k-nearest neighbour 53
Generelle Bewertung der Verfahren 54
3.4.2 Methodik der k-nearest neighbour Regression 55
3.4.3 Die k-nearest neighbour Regression bei positionsunabhängigen Instanzen 59
Modellierung einer Buchenkrone nach Prf.TZSCH 60
Schätzung der instanzenbezogenen Abstandsfunktionen und Gewichte 62
Grundlagen der Hauptkomponentenanalyse 66
3.4.3 Die k-nearest neighbour Regression bei positionsabhängigen Instanzen 68
Vergleich der verwendeten Konkurrenzparameter 70
3.4.4 Kombination der Verfahren 72
3.4.5 Kombination der Verfahren mit flexiblen Nachbarn 72
Der Einfluss von Abstandsfunktion und Gewicht auf die Wahl der 73
Nachbarn
3.4.6 Die knn-Methode am Beispiel eines diskreten Merkmales 76
3.5 Validierung der Wuchsmodelle 80
3.5.1 Validierung der parametrischen Wuchsmodelle 81
3.5.2 Validierung der nichtparametrischen Wuchsmodelle für Rotbuche 83
Nichtparametrische Wuchsmodelle ohne Baumpositionen 83
Nichtparametrische Wuchsmodelle mit Baumpositionen 86
Vergleich der parametrischen und nichtparametrischen Wuchsmodelle 87
III
4 Modellierung von Durchforstungen in Buchenmischbeständen 88
4.1 Zur Bedeutung von Durchforstungen 88
4.2 Quantitative Beschreibung von Durchforstungen 89
4 J Methoden der Durchforstungssimulation 92
Personenspezifische Variabilität der Durchforstungsentscheidung am ^
Einzelbaum
Fuzzy-Logik und wissenbasierte Expertensysteme 94
Entnahmepräferenzen 95
Ein neuer Ansatz zur Durchforstungssimulation im Buchenmischbestand 96
4.4 Modellierung unterschiedlicher Durchforstungsarten bei Kenntnis der
yo
Baumverteilung
4.4.1 Aitdurchforstung 98
Algorithmus für die Altdurehforstung 99
4.4.2 Femelhieb 103
Algorithmus fürden Femelhieb 104
4.4.3 Lichtungshieb 106
Algorithmus für den Lichtungshieb 107
4.5 Durchforstungsmodellierung mit Hilfe der Weibullfunktion 110
4.5.1 Die Weibull-Verteilung 110
4.5.2 Schätzung der Weibullparameter für die Aitdurchforstung 114
4.5.3 Schätzung der Weibullparameter für den Femelhieb 115
4.5.4 Schätzung der Weibullparameter für die Lichtung 116
4.6 Modellierung einer Aitdurchforstung mit Hilfe der LOGIT-Funktion 117
4.6.1 Theorie der logistischen Regression 117
4.6.2 Ein logistisches Modell für die Aitdurchforstung 120
4.6.3 Erweitertes logistisches Modell 121
4.7 Validierung der Durchforstungsmodelle 124
IV
4.7.1 Bestände zur Evaluierung 124
4.7.2 Parameter zum Vergleich zweier Durchmesserverteilungen 124
Relative Diskrepanz und Kernelglättung 126
4.7.3 Modellvergleich Altdurchforstung 128
4.7.4 Modellvergleich Femelhieb 130
4.7.5 Modellvergleich Lichtung 132
4.8 Abschließende Bewertung der Durchforstungsalgorithmen 132
5 Diskussion 133
5.1 Verwendung von Standflächen in ökologischen Fragestellungen 133
5.2 Parametrische Modelle zur Zuwachsschätzung 136
5.3 Nichtparametrische Wuchsmodelle 138
5.3.1 Positionsunabhängige Wachstumsmodellierung 139
5.3.2 Positionsabhängige Wachstumsmodellierung 140
5.4 Modellierung von Durchforstungen 142
5.4.1 Künstliche Generierung von Beständen 142
5.4.2 Durchforstungsmodelliening ohne Lagekoordinaten 143
6 Znsammenfassung 145
7 Summary 149
Abkürzungen 152
Literaturverzeichnis 153
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