StSP Entwicklung von Managementstrategien zur Etablierung von Naturverj\u00fcngung der Traubeneiche<\/p>\n
Ziel und \u00c3\u0153berblick des Promotionsvorhabens<\/strong><\/p>\n Eine erfolgreiche Verj\u00c3\u00bcngung von Eichen ist ohne menschliche Hilfe kaum umzusetzen (BURSCHEL & HUSS 1996), auch wenn es keine Seltenheit ist, wenn einj\u00c3\u00a4hrige S\u00c3\u00a4mlinge im Wald angetroffen werden (K\u00c3\u0153HNE 2004). Dass diese ohne Pflegema\u00c3\u0178nahmen oder dergleichen oft ausfallen (d.h. sterben), ist in einigen Untersuchungen bereits dokumentiert (MEYER et al. 2006, WOLF et al. 2005). Wildsch\u00c3\u00a4den, die Auspr\u00c3\u00a4gung der Begleitvegetation in der Krautschicht sowie die Zusammensetzung der Strauchschicht, sind die ma\u00c3\u0178geblichen Faktoren, die die Verj\u00c3\u00bcngung beeinflussen und komplex miteinander verwoben sind. Die Begleitvegetation in der Krautschicht wirkt sich besonders auf die Lichtversorgung von Eichens\u00c3\u00a4mlingen und vor allem Jungeichen (ELLENBERG 1996, JONES 1959, SIEBEL & BOUWMA 1998) und den Wasserhaushalt des Standortes aus (CATER & BATIC 2006). Ein weiterer wichtiger Punkt ist der Verbiss von Jungeichen, der haupts\u00c3\u00a4chlich durch Schalenwild verursacht wird (GILL 1992, SENN & H\u00c3\u201eSLER 2005). Eine Erforschung der Ursachen des Problems der erfolgreichen Eichennaturverj\u00c3\u00bcngung, sowie die Entwicklung von geeigneten Pflegema\u00c3\u0178nahmen zur F\u00c3\u00b6rderung des Jungwuchses sind daher von entscheidender Bedeutung. Modellaufbau<\/strong><\/p>\n Das zu entwickelnde Modell soll aus den Entit\u00c3\u00a4ten Kiefernoberstand, Eichenverj\u00c3\u00bcngung, Begleitvegetation und Wilddichte bestehen. Die pflanzlichen Entit\u00c3\u00a4ten sollen in dem Modell um die Ressourcen Wasser und Licht konkurrieren. Dies macht die Implementierung eigener Submodelle f\u00c3\u00bcr die Berechnung der Verf\u00c3\u00bcgbarkeit beider Ressourcen notwendig.<\/p>\n \n Die Verf\u00c3\u00bcgbarkeit der Ressourcen bildet die Grundlage f\u00c3\u00bcr die Konkurrenzprozesse im Modell, welche Auswirkungen auf Wachstum und Mortalit\u00c3\u00a4t der einzelnen Individuen hat (siehe Abbildung). Das Wachstum der einzelnen Entit\u00c3\u00a4ten wird durch unterschiedliche Wachstumsfunktionen definiert, welche das optimale Wachstum dieser beschreiben sollen. Aus der Konkurrenzsituation eines jeden Individuums wird dieses Wachstum entsprechend reduziert. Pflanzenspezifische Parameter in den Funktionen sollen die Anpassung an den Standort der DBU-Naturfl\u00c3\u00a4che gew\u00c3\u00a4hrleisten. Analysen<\/strong><\/p>\n \u00c2\u00a0Lokale Sensitivit\u00c3\u00a4tsanalyse zur Transpiration<\/em><\/p>\n Bei einer Sensitivit\u00c3\u00a4tsanalyse wird ein bestimmter Output bei sich \u00c3\u00a4ndernden Parame-ter- oder Variableneinstellungen betrachtet (RAILSBACK & GRIMM 2012). Die lokale Sensitivit\u00c3\u00a4tsanalyse unterscheidet sich von der globalen dadurch, dass die Werteeinstellun-gen nur um wenige Prozent ver\u00c3\u00a4ndert werden. Als Output wurde die Transpiration ausgew\u00c3\u00a4hlt. Dabei handelt es sich um das Wasser, das aus dem Spross einer Pflanze in die Atmosph\u00c3\u00a4re flie\u00c3\u0178t. Betrachtet wurden bei der Analyse neben der stomat\u00c3\u00a4ren Leitf\u00c3\u00a4-higkeit und dem LAI auch noch die H\u00c3\u00b6he der Laubfl\u00c3\u00a4che und die Trockenmasse. Wurzeltiefe und \u00e2\u20ac\u201cdichte haben dagegen im Modell keinen direkten Einfluss auf die Transpi-ration.<\/p>\n \n Ver\u00c3\u00a4ndert wurden die Input-Werte um jeweils 5 % nach oben und unten (siehe Tabelle). Es wurde bei einem Versuchslauf jeweils nur der Wert eines Parameters ver\u00c3\u00a4ndert. Abschlie\u00c3\u0178end wurde die absolute Ver\u00c3\u00a4nderung des Outputs notiert. Die Werte S- und S+ geben die relative Ver\u00c3\u00a4nderung des Outputs wieder. Es zeigt sich bei der Auswertung deutlich, dass die Annahme des Hohen Einflusses von Leitf\u00c3\u00a4higkeit und LAI auf die Transpiration richtig war. Im Vergleich zu den anderen drei Input-Parametern tritt eine deutlich h\u00c3\u00b6here Ver\u00c3\u00a4nderung des Output-Wertes hervor.<\/p>\n Maximale r\u00c3\u00a4umliche Skalierung<\/em><\/p>\n Die verwendete Programmiersprache NetLogo und deren Framework ist daf\u00c3\u00bcr bekannt nur eine begrenzte Anzahl an Objekten innerhalb einer Simulation laden zu k\u00c3\u00b6nnen (WILSENKY). Bei einer zu gro\u00c3\u0178en Zahl wird der Arbeitsspeicher \u00c3\u00bcberladen und das Framework st\u00c3\u00bcrzt ab. Da im oak-lay f\u00c3\u00bcr jeden simulierten Quadratmeter mindestens ein Objekt f\u00c3\u00bcr die Begleitvegetation generiert werden muss, ist die r\u00c3\u00a4umliche Skalierung in diesem Modell besonders abh\u00c3\u00a4ngig von der Anzahl der Objekte. Ausblick<\/strong><\/p>\n Das Modell oak-lay wurde im Vergleich zum Vorjahr um einige Submodelle erweitert. Neben der Vielzahl an Parametern des Wassermodells sind daher noch einige Parameter hinzugekommen, die genaueren Analysen bed\u00c3\u00bcrfen. Auch wenn f\u00c3\u00bcr die einzelnen Modellkomponenten auf etablierte Ans\u00c3\u00a4tze zur\u00c3\u00bcckgegriffen werden kann, so besteht eine besondere Herausforderung in deren Verkn\u00c3\u00bcpfung, um das Modell f\u00c3\u00bcr die gestellte Zielstellung nutzen zu k\u00c3\u00b6nnen. \u00c2\u00a0<\/p>\n Literaturverzeichnis<\/strong><\/p>\n BERGER, U., HILDENBRANDT, H. (2000): A new approach to spatially explicit modelling of forest dynamics \u00e2\u20ac\u201c Spacing, ageing and neighbourhood competition of mangrove trees. Ecological Modelling 132, (3), 287\u00e2\u20ac\u201c302. StSP Entwicklung von Managementstrategien zur Etablierung von Naturverj\u00fcngung der Traubeneiche Ziel und \u00c3\u0153berblick des Promotionsvorhabens Eine erfolgreiche Verj\u00c3\u00bcngung von Eichen ist ohne menschliche Hilfe kaum umzusetzen (BURSCHEL & HUSS 1996), auch wenn es keine Seltenheit ist, wenn einj\u00c3\u00a4hrige S\u00c3\u00a4mlinge im Wald angetroffen werden (K\u00c3\u0153HNE 2004). 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Um f\u00c3\u00bcr die DBU-Naturerbefl\u00c3\u00a4chen der Oranienbaumer und K\u00c3\u00bchnauer Heide geeignete Manage-mentma\u00c3\u0178nahmen zu entwickeln, soll es das Ziel des Promotionsvorhabens sein, ein individuen-basiertes Modell (IBM) zu erstellen, durch dessen Einsatz als sogenanntes decision support tool (DST) die Wirkung m\u00c3\u00b6glicher Managementma\u00c3\u0178nahmen vor ihrer Einf\u00c3\u00bchrung getestet und evaluiert werden k\u00c3\u00b6nnen (SIEHOFF 2011, TREMBLAY et al. 2004). Bei der individuen-basierten Modellierung werden individuelle Pflanzen erstellt, die in ihrer abiotischen Umgebung und in ihren Interaktionen mit den Nachbarpflanzen r\u00c3\u00a4umlich explizit dargestellt werden. Auf diese Weise soll es m\u00c3\u00b6glich sein, f\u00c3\u00bcr die besonderen Umst\u00c3\u00a4nde in den Naturerbefl\u00c3\u00a4chen eine optimale Managementstrategie f\u00c3\u00bcr die Verj\u00c3\u00bcngung von Eichen auszuw\u00c3\u00a4hlen. F\u00c3\u00bcr die Entwicklung des Modells bedarf es Kenntnisse \u00c3\u00bcber die Prozesse bzw. Hypothesen dar\u00c3\u00bcber. Diese k\u00c3\u00b6nnen zum einen aus der Literatur gezogen werden und sollen zum anderen durch eigene Feldversuche erg\u00c3\u00a4nzt werden, um das Modell optimal an die regionalen Bedingungen anzupassen. In dem besagten Feldversuch sollen auf den Liegenschaften Daten der Begleitvegetation unter dem Einfluss des dar\u00c3\u00bcber gelegenen Kronenschirmes eines Nachbarbaumes erfasst werden. Erstmalig soll Naturverj\u00c3\u00bcngung der Traubeneiche in ein Modell dieser Art eingebracht werden. Bislang fehlt die Naturverj\u00c3\u00bcngung in Waldwachstumsmodellen, die individuen-basiert modelliert sind, weitgehend. Dieses Vorhaben wird einen wesentlichen Beitrag zur Kl\u00c3\u00a4rung leisten, wie eine solche Einbindung von Naturverj\u00c3\u00bcngung in IBMs in Zukunft verbessert werden kann.
\u00c2\u00a0<\/p>\n
In der Modellierung ist es au\u00c3\u0178erdem \u00c3\u00bcblich den Modellen einen Eigennamen zu geben. F\u00c3\u00bcr dieses Modell wurde der Name oak-lay<\/em> gew\u00c3\u00a4hlt. Der Name setzt sich aus dem englischen Wort f\u00c3\u00bcr Eiche \u00e2\u20ac\u017eoak\u00e2\u20ac\u0153 <\/em>und den ersten drei Buchstaben des englischen Wortes \u00e2\u20ac\u017elayer\u00e2\u20ac\u0153<\/em> zusammen, welches f\u00c3\u00bcr die Modellierung der Begleitvegetation durch den Schicht-Ansatz nach Brunner (2004) steht und diese damit im Namen repr\u00c3\u00a4sentieren soll.
\u00c2\u00a0<\/p>\n
Mehrere Testsimulationen haben ergeben, dass Projektionsfl\u00c3\u00a4chen von einer Gr\u00c3\u00b6\u00c3\u0178e \u00c3\u00bcber einem Hektar m\u00c3\u00b6glich sind. Allerdings wird bei einer solchen Fl\u00c3\u00a4che die Rechen-zeit deutlich erh\u00c3\u00b6ht. Als Simulationsfl\u00c3\u00a4che wurden daher 0,25 ha, also 50 m x 50 m festgelegt. Durch die periodischen Grenzbedingungen des Modells werden Randeffekte weitestgehend minimiert.<\/p>\n
Beispielsweise wurde das Differenzialgleichungsmodell Hurley-Pasture von THORNLEY (1998) nicht daf\u00c3\u00bcr entwickelt, dass verschiedene Entit\u00c3\u00a4ten aus einem Ursprungspool Wasser ziehen (THORNLEY 1996, THORNLEY 1991). Durch die mechanistische Bauweise des Hurley-Pasture kann dieses sehr sensitiv auf Parameter\u00c3\u00a4nderung reagieren. Eine bisherige lokale Sensitivit\u00c3\u00a4tsanalyse hat die Bedeutung wichtiger Pflanzenvariablen f\u00c3\u00bcr die Feldaufnahmen deutlich gemacht. \u00c3\u0153ber die Auswirkungen von weiteren Parameter\u00c3\u00a4nderungen, die auch durch andere Submodelle bewirkt werden k\u00c3\u00b6nnen, unter den Umst\u00c3\u00a4nden des oak-lay ist nichts bekannt. Dies macht eine intensiviere Sensitivit\u00c3\u00a4tsanalyse auf globalen Niveau notwendig.
Dar\u00c3\u00bcber hinaus werden weitere Analysen notwendig, um das Modell weiter evaluieren zu k\u00c3\u00b6nnen. Auch hier ist die gro\u00c3\u0178e Parameterzahl ausschlaggebend, um Unsicherheitsanalysen durchzuf\u00c3\u00bchren. In dieser wird \u00c3\u00bcberpr\u00c3\u00bcft, wie Unsicherheiten von Parametern Unsicherheit in Modellresultaten verursachen. Abschlie\u00c3\u0178end wird das Modell einer Robustheitsanalyse unterzogen. Es werden einzelne Modellteile modifiziert, um zu \u00c3\u00bcber-pr\u00c3\u00bcfen, ob Ergebnismuster trotzdem reproduziert werden k\u00c3\u00b6nnen (RAILSBACK & GRIMM 2012).
\u00c2\u00a0<\/p>\n
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