DSS - WuK

Name des Modells:

NONAME

Modellentwickler:

Nagel et al. (2004)

Zielsetzung/Zweck:

Ableitung der Nährstoffversorgung für das Bestandeswachstum

Modelltyp:

empirisch

Zustandsvariablen:

Skaleneben:

Bestand

Prozessüberblick und Ablaufplan:

Ableitung der Nährstoffziffer anhand von bodenphysikalischen und bodenchemischen Kenngrößen.

Hintergrund

Die Nährstoffversorgung ist neben dem Wasserhaushalt die wichtigste lokale Standortskomponente. Entsprechend benötigt die Waldwachstumsmodellierung für die „klimasensitive Modellierung des Standort-Leistungs-Bezugs“ Informationen über die Nährstoffversorgung (Albert & Schmidt 2009). Der Nährstoffstatus von Waldböden kann mit Hilfe verschiedener Standortseigenschaften oder -parametern charakterisiert werden. Parameter die häufig zur Bewertung der Standortsqualität herangezogen werden, sind das C/N-Verhältnis, die Basensättigung im Wurzelraum, die effektive Kationenaustauschkapazität, die Humusform oder die Nährstoffvorräte (Ahrends et al. 2008, Arbeitskreis Standortskartierung 2003, Jansen et al. 2002, Kopp 2004, Ulrich & Shrivastava 1978). Diese Kenngrößen sind häufig von internen Bodenfaktoren wie Bodenart, Lagerungsdichte, Skelettgehalt oder der organischen Substanz abhängig (Eberl 1998, Schulte-Bisping et al. 2001). In der Praxis werden i.d.R. alle diese Faktoren in einer integrativen Zahl (Nährstoffziffer) zusammengeführt. Für die integrative Bewertung liegen länderspezifische Verfahren vor, die unterschiedliche Gewichtungen der jeweiligen Faktoren und auch Klassifikationen dieser vornehmen. Entsprechend könnte die Parametrisierung eines klimasensivitiven Modells zur Abschätzung des Standort-Leistungs-Bezugs anhand von unterschiedlichen Grundlagendaten zu erheblichen Problemen führen. Daher erfolgt die Ableitung der Nährstoffversorgung auf Grundlage eines einheitlichen Modelles, dass auf Grundlage der niedersächsischen forstlichen Standortskartierung parametrisiert wurde.

Charakterisierung der verwendeten Daten

Die forstliche Standortskartierung in Niedersachsen ist ein zweistufiges bzw. regionales Verfahren, in dem zwischen Berg- und Flachland unterschieden wird. Da die Nährstoffziffern des Berg- und Flachlandes auf unterschiedlichen Einteilungsschemata beruhen, wurde diese regionale Einteilung auch bei der Modellentwicklung beibehalten. Als Datengrundlage für das Bergland wurde auf die Untersuchungen von Eberl (1998) zurückgegriffen. Als unabhängiger Validierungsdatensatz wurden die niedersächsischen Daten der bundesweiten Bodenzustandserhebung im Walde (BZE) verwendet, die in digitaler Form von der Niedersächsischen Forstlichen Versuchsanstalt veröffentlicht wurden (Bartens & Büttner 1997). Die Flachlandstandorte des BZE Datensatzes wurden mit den Profilen von Stüber et al. (1999) ergänzt. Die Abbildung 1 zeigt die Verteilung der Bodentextur für die jeweiligen Datensätze.

Abbildung 1: Verteilung der Bodentextur für die drei genutzten Datensätze. a: Bergland-Eberl (n=352), b: Bergland-BZE (n = 77), c: Flachland (n = 111).

Modell und Diskussion

Anhand der verfügbaren Datengrundlagen wurden zwei Modelle für den Anwendungsbereich „Mittelgebirge, Bergland und Hügelland“ (BL) und ein Modell für den Bereich „Flachland“ (FL) parametrisiert.

• mit:
• NZ: numerischer Schlüssel der Nährstoffziffer [1-17]  (vgl. Tabelle 2)
• Ake: effektive Kationenaustauschkapazität [mmol_c/kg]
• BS: Basensättigung [%]
• C/N: C/N Verhältnis [g/g]
• T: Tongehalt [%]
• S: Schluffgehalt [%]
• SK: Skelettgehalt [%]
• TEMP: Jahresmitteltemperatur [°C]
• e: Residuen

Tabelle 1: Regressionsparameter der Modelle für den Anwendungsbereich "Mittelgebirge, Bergland, und Hügelland" (BL) und den Bereich "Flachland" (FL).

Tabelle 2: Übersetzung der niedersächsichen Nährstoffziffer in eine numerische Nährstoffziffer.

Die Regressionsanalyse zeigt die Abhängigkeiten der Nährstoffziffer zu den schon vorab beschriebenen Parametern, wie C/N-Verhältnis, Basensättigung und effektive Kationenaustauschkapazität. Da die effektive Kationenaustauschkapazität und die austauschbaren Kationen (H, Na, K, Ca, Mg, Fe, Mn, Al) bei jeder forstlichen Standortskartierung als Standard analysiert werden sollten (Arbeitskreis Sandortskartierung 2003), sind die Beziehungen als erwartungsgemäß anzusprechen. Wird das C/N-Verhältnis im Modell berücksichtigt, zeigen sich keine Abhängigkeiten zur Stickstoffdeposition. Dies zeigt den hohen Stellenwert der Humusmineralisation und -umsetzung für die Stickstoffversorgung der Bestände. Das C/N-Verhältnis im Oberboden liefert hierbei wichtige Hinweise für die Umsatzbedingungen der organischen Substanz. Auf die hohe Bedeutung dieser deutet auch die höchst signifikante positive Beziehung der Nährstoffziffer zur Temperatur im Bergland hin. Mit steigender Temperatur erhöht sich die Prozessgeschwindigkeit der Mineralisierung und der Verwitterung und somit die Nährstoffverfügbarkeit. Die Temperaturabhängigkeit der Nährstoffziffer ergibt sich jedoch nicht nur aus dem Datensatz von Eberl (1998) sondern wird auch durch die Validierung (r² = 0.64) anhand des unabhängigen BZE Datensatzes (Bartens & Büttner 1997) bestätigt. Dass bei der Datenanalyse des Flachlanddatensatzes keine Temperaturabhängigkeiten vorlagen, liegt zum einen daran, dass zwischen den untersuchten Standorten kaum Temperaturunterschiede vorlagen. Zum anderen lässt sich vermuten, dass ab einem gewissen Temperaturniveau die jährlilche Umsatzrate der organischen Substanz ausreicht, um eine kontinuierliche Verfügbarkeit der Nährstoffe sicherzustellen. Damit sind in diesem Temperaturbereich die Umsetzungsprozesse nicht mehr limitierend.

Die Modelle FL und BL wurden mit Hilfe der Wald-BÜK (Richter et al. 2007) bundesweit für alle Punkte der Bundeswaldinventur angewendet. Da für die Profile der Wald-BÜK keine Angaben zum C/N-Verhältnis vorlagen, wurde hierfür ein vergleichbares Modell (BL2) verwendet, das jedoch das C/N-Verhältnis nicht berücksichtigt. Die plausiblen Ergebnisse hinsichtlich der Effekte der Nährstoffziffer auf das Bestandeswachstum (vgl. Zuwachsmodell) bestätigen die bundesweite Anwendbarkeit des vorab beschriebenen Ansatzes.

Stochastizität:

Nein

Input:

Eingabewerte:

Anmerkung: alle bodenchemischen und bodenphysikalischen Parameter werden tiefengewichtet für 1 m Profiltiefe berechnet. Eine Ausnahme bildet das C/N-Verhältnis. Dieses wird nach Arbeitskreis Standortskartierung (2003) bei L-Mull, F-Mull und mullartigem Moder im Material der Ah-Horizonte bestimmt, bzw. im Material der Oh-Horizonte bei den Auflage-Humusformen.

Submodelle:

Liegen flächenhafte Informationen zur Nähstofffstufe aus anderen Bundesländern vor, so können diese mit dem Schlüssel zur Kennzeichnung der Nährstoffversorgung nach Wolf et al. (1998) in den niedersächsischen Schlüssel übersetzt werden (vgl. Tabelle 1).

Tabelle 1: Bundesweiter Schlüssel zur Kennzeichnung der Nährstoffversorgung im Rahmen der forstlichen Standortsaufnahme. Darstellung der länderweise unterschiedlichen "Nährkraft-, Nährstoff- bzw. Trophiestufen" (Wolf et al. 1998).

Ahrends, B., C. Döring, M. Jansen & H. Meesenburg (2008): Unterschiedliche Nutzungsszenarien und ihre Auswirkungen auf die Basensättigung im Wurzelraum - Ergebnisse von Szenarienvergleichen in Teileinzugsgebieten der Großen Bramke. Forst und Holz, 63, (12): 32-36.

Arbeitskreis Standortskartierung (2003): Forstliche Standortsaufnahme. IHW-Verlag München. IHW-Verl. Eiching bei ünchen. 352 S.

Eberl, C. (1998): Quantifizierung und Bewertung von Merkmalen forstlicher Standortstypen durch ökochemische Parameter im Westharz. Berichte des Forschungszentrums Waldökosysteme, Reihe A, Bd. 151, 1-156.

Bartens, H. & G. Büttner (1997): Bodenzustand in Niedersachsen 1990/1991 - Datendokumentation. Berichte des Forschungszentrums Waldökosysteme, Reihe C, 5. Göttingen. 476 S.

Jansen, M., C. Eberl & F. Beese (2002): Regionalization of soil chemical variables in the Harz mountains. In: Jansen, M., M. Judas & J. Saborowski: Spatial modelling in forest ecology and management. Springer. Berlin u.a. S. 68-86.

Kopp, D. (2004): Vorschlag für eine Rahmenklassifikation der Waldstandorte Deutschlands nach Ökotopgruppen. Waldökologie online, (1): 11-24.

Richter, A., G. H. Adler, M. Fahrak & W. Eckelmann (2007): Erläuterungen zur nutzungsdifferenzierten Bodenübersichtskarte der Bundesrepublik Deutschland im Maßstab 1:1 000000 (BüK 1000 N, Version 2.3). Hannover. 53 S.

Stüber, V., H. Wachter & A. Riedel (1999): Böden aus Talsand und ihre ökologische Einstufung durch die forstliche Standortskartierung für Waldnutzung und -umbau. Mittl. der DBG, 90, 425-436.

Schulte-Bisping, H., M. Bredemeier & F. Beese (2001): Nachhaltigkeit der Regelungsfunktion von Waldökosystemen: Bodeneigenschaften und Stoffhaushalt. Forst und Holz, 56, (15): 479-482.

Ulrich, B. & M. B. Shrivastava (1978): Schätzung quantitativer Bodenparameter bei der forstlichen Standortskartierung am Beispiel des hessischen Berglands. Forstw. Cbl., 97, 41-50.

Wolff, B., W. Hölzer, D. Frömdling & S. Bonk (1998): Datenaufbereitung für Modellrechnungen aus der Bundeswaldinventur (BWI) und dem Datenspeicher Waldfonds (DSW). Arbeitsbericht des Instituts für Forstökologie und Walderfassung, 98, (3): 89.