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Simulation der ökonomischen und ökologischen Entwicklungen bei verschiedenen waldbaulichen Eingriffen D. Kraus, B. Courbaud , F. de Coligny, L. Larrieu, A. Letort, A Schuck

Simulation der ökonomischen und ökologischen Entwicklungen ... · Scenario 1: Scenario 2: Potential ecological value (30 yrs) [Points] 4765 Ecological value (after removal) [Points]

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Simulation der ökonomischen und

ökologischen Entwicklungen bei

verschiedenen waldbaulichen Eingriffen

D. Kraus, B. Courbaud, F. de Coligny, L. Larrieu, A. Letort, A Schuck

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2013-2016, gefördert vom BMEL

Etablierung eines europäischen Netzwerks von Demostrations-und Schulungsflächen

Entwicklung einer mobilen Software

Durchführung von Waldbau-Training

Kooperation mit Netzwerk-partnern aus Wissenschaft und Praxis

Aufbau und Förderung internat. Erfahrungsaustauschs

Integrate+ Netzwerk

“Establishing a European network of demonstration sites for the integration of biodiversity conservation into forest management (Integrate+)”

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MARTELOSKOPE: praxisnahe Trainingstools für Waldbauer

Wald Waldbau Anzeichnen

Marteloskop Auswertung Analyse Austausch

Waldbautraining

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Didatisches Werkzeug für Waldbau-Übungen

Transparente Auswertung waldbaulicher Entscheidungen,Feedback

Darstellung ökonomischer und ökologischer Effekte

Quantitative Vergleiche

Objektive Diskussion ist möglich

Was kann man damit machen?

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Was ist ein Habitatbaum?

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Ausschnitt Kriterienliste

Baummikrohabitate

Großmulmhöhlen

Konsolenpilze

Spechthöhlen

Risse und Spalten Sa

pro

xylic

Mic

roh

abit

ats Cavities

CV1 Woodpecker cavitiesCV2 Trunk and mould cavitiesCV3 Branch holesCV4

Dendrotelms and water-filled holesCV5

Insect galleries and bore holes

Injuries and Wounds

IN1Bark loss / Exposed sapwood

IN2 Exposed heartwood / Stem and crown breakage

IN3 Cracks and scarsBark BA1 Bark pockets

DeadwoodDW1 Dead branches and limbs / crown

deadwood

Epix

ylic

Mic

roh

abit

ats

Growth orm related microhabitats

GF1 Root buttress cavitiesGF2 Witch broomGF3 Cankers and burrs

Epiphytic krypto-and phanerogams

EP1 Fruiting bodies fungiEP2 MyxomycetesEP3 Bryophytes

Foliose lichens

Lianas

Ferns

MisteltoeNests and aeries NE1 Nests / aeries

Other microhabitatsOT1 Sap and resin runOT2 Microsoil

Habitatwerte

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Gruppenergebnisse

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Simulation 30 years

0

50

100

0 50 100

0

50

100

0 50 100

0

50

100

0 50 100

0

50

100

0 50 100

Potential ecological value (30 yrs)[Points]

Potential ecological value (30 yrs)[Points]

3767

Scenario 2:Scenario 1:

Potential ecological value (30 yrs)[Points]

4765

Ecological value (after removal)[Points]

Removal53.6 m3

Removal10 3.2 m3

3451 2753

Ecological and economic value [points; Euros]

Potential economic value (30 yrs)[Euros]

Potential economic value (30 yrs)[Euros]

I+ Simulationen

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• Innerhalb des integrativen Waldnaturschutzes muss einekonstante Nachlieferung von Mikrohabitaten gewährleistet sein

Gleichgewicht zwischen der Neubildung und dem Verschwinden

von Mikrohabitaten

• Beobachtung von Mikrohabitaten auf verschiedenen Bäume zueinem bestimmten Zeitpunkt

Die Neubildungsrate von Mikrohabitaten kann nicht direkt

gemessen werden.

Können wir die Wahrscheinlichkeit der Neubildung eines

Mikrohabitats vorhersagen?

Können wir ein Mikrohabitat-Modul in einen Waldwachstums-

simulator integrieren?

Nachlieferung von Mikrohabitaten?

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Ereigniszeit-Analyse (Survival analysis): indirekte Schätzmethode, beider die Zeit bis zu einem bestimmten Ereignis genutzt wird, um die Wirkung zB eines schädlichen Ereignisses zu bewerten

Anwendung auf Mikrohabitatbildung:D: Zufallsvariable abhängig vom BHD, ab dem sich das ersteMikrohabitat bildet

F(d): Cumulated Distribution Function (CDF) der Zufallsvariable D.Entspricht der Wahrscheinlichkeit, dass mindestens ein Mikrohatitat an einem Baum vorkommt

𝐹𝑑=𝑃𝐷≤𝑑

h(d): Hazardfunktion der Zufallsvariable D.Wahrscheinlichkeit der Bildung des ersten Mikrohabitats an einem Baum, der bisher keines ausgebildet hat

ℎ𝑑𝜕𝑑=𝑃𝐷∈ 𝑑,𝑑+𝜕𝑑 𝐷 ≥𝑑

Methoden

(Courbaud et al. Submitted)

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Wahrscheinlichkeit der Entstehung von Mikrohabitaten

Kalibrierung der F-Funktion ausBeobachtungsdaten

Ableitung der h-Funktion zurBeschreibung des Enstehungsprozesses

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Integration in den Waldwachstumssimulator Samsara

Courbaud et al., 2003 Courbaud et al. 2015

Coligny et al., 2003 Dufour-Kowalski et al. 2012

Samsara: an individual-based, spatially explicit simulation model

Entwicklungsplattform CAPSIS

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Das Marteloskop am Steinkreuz - der Bestand

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Totholzinventur am Steinkreuz

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Ausgangsbestand mit Verjüngung

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Szenario 1:

Szenario 2:

Simulation der Szenarien

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Szenario 1

Ausgangsbestand Nach dem Eingriff Nach 20 Jahren

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Szenario 2

Ausgangsbestand Nach dem Eingriff Nach 20 Jahren

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Szenario 1

Szenario 2

10 Jahre

10 Jahre

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Scenario 1

Szenario 2

10 Jahre

10 Jahre

Habitatbaumnchlieferung

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Szenario 1

Szenario 2

20 Jahre

20 Jahre

Mikrohabitatneubildung

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Szenario 0: Mikrohabitatbildung 200 Jahre

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t=0 t=40 t=80

t=120 t=160 t=200

Szenario 0: Bestandesentwicklung 200 Jahre

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Wir bedanken uns bei

B. Courbaud (Irstea) , F. de Coligny (INRA), L. Larrieu (INRA/CNPF) und A.Letort (Irstea)

für die geleistete Unterstützung!!!

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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!

www.integrateplus.org