Rindenflächenindex (SAI)


  1. Überblick
    1. Name
    2. Modellentwickler
    3. Zielsetzung/Zweck
    4. Modelltyp
    5. Zustandsvariablen
    6. Skalenebenen
    7. Prozessüberblick und Ablaufplan
    8. Stochastizität
  2. Details
    1. Input
    2. Submodelle
  3. Literatur


Überblick

Name des Modells:

SAI-Schätzmodell

Modellentwickler:

Hammel & Kennel 2001; Hörmann et al. 2003

Zielsetzung/Zweck:

Schätzung des Rindenflächenindex anhand von Bestandesparametern

Modelltyp:

empirisch

Zustandsvariablen:
Name Einheit Beschreibung
SAI m²/m² Rindenflächenindex
Skalenebenen:

Einzelbaum/Bestand

Prozessüberblick und Ablaufplan:

Der Rindenflächenindex (SAI) wird in Brook90 zur Schätzung der Interzeptionskapazität der Rinde verwendet. In Brook90 Version 4.4e (Federer et al. 2003) wird angenommen, dass der SAI und die Bestandeshöhe proportional zueinander sind (vgl. Gl. 1).

Rindenflächenindex Gleichung 1
  • wobei:
  • BD: Bestandesdichte
  • CS: Verhältnis von projiziertem Rindenflächenindex zur Bestandeshöhe
  • BH: Bestandeshöhe

Nach Hörmann et al. (2003) ist diese Annahme insbesondere in jüngeren Beständen problematisch. Daher wurde die folgende Gleichung nach Hammel & Kennel (2001) und Hörmann et al. (2003) direkt in die Brook90 Version 4.4e implementiert und die alte Gleichung auskommentiert.

Rindenflächenindex Gleichung 2
  • wobei:
  • dg: Durchmesser des Grundflächenmittelstammes [cm]
  • n: Stammzahl pro Hektar

Tabelle. 1: Modellparameter Rindenflächenindex

Parameter Nadelbäume Laubbäume Quelle
a 0.0553 0.0192 Hörmann et al. 2003
b 1.9769 2.0947 Hörmann et al. 2003
c 0.5 0.5 Hammel & Kennel 2001
Stochastizität:

Nein

Details

Input:
Name Einheit Beschreibung
Baumart - Schlüssel der niedersächsischen Forsteinrichtung (110 = Eiche; 211 = Buche; 511 = Fichte; 611 = Douglasie; 711 = Kiefer)
dg cm Durchmesser des Grundfllächenmittelstammes
n n/ha Stammzahl
Submodelle:

-

Literatur

Federer, C. A., C. Vörösmarty & B. Feketa (2003): Sensitivity of annual evaporation to soil and root properties in two models of contrasting complexity. J. Hydrometeorology, 4, 1276-1290.

Hammel, K. & M. Kennel (2001): Charakterisierung und Analyse der Wasserverfügbarkeit und des Wasserhaushalts von Waldstandorten in Bayern mit dem Simulationsmodell BROOK90. Forstliche Forschungsberichte München, 185. Heinrich Frank. München. 148 S.

Hörmann, G., J. Scherzer, F. Suckow, J. Müller, M. Wegehenkel, M. Lukes, K. Hammel, A. Knieß & H. Meesenburg (2003): Wasserhaushalt von Waldökosystemen: Methodenleitfaden zur Bestimmung der Wasserhaushaltskomponenten auf Level II-Flächen. Bundesministerium für Verbraucherschutz, Ernährung und Landwirtschaft (BMVEL) Referat 533. 92 S.