D 20867 E ALLGEMEINE ISSN 0002-5852 FORST JAGDZEITUNG€¦d 20867 e issn 0002-5852 inhaltsverzeichnis aufsÄtze 179. jahrgang 2008 heft 5/6 mai/juni j. d. sauerlÄnder’s verlag ·

D 20867 EISSN 0002-5852

I N H A L T S V E R Z E I C H N I S

AUFSÄTZE

179. JAHRGANG 2008 HEFT 5/6 MAI/JUNIJ. D. SAUERLÄNDER’S VERLAG · FRANKFURT AM MAIN

A L L G E M E I N E

FORST UND JAGDZEITUNGGerman Journal of Forest Research

J. P r i e t z e lund C . A m m e r

Montane Bergmischwälder der Bayerischen Kalkalpen: Reduktionder Schalenwilddichte steigert nicht nur den Verjüngungserfolg,sondern auch die Bodenfruchtbarkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

(Mixed mountain forests of the Bavarian Limestone Alps: Reduc-tion of ungulate density results not only in increased regenerationsuccess but also in improved soil fertility)

J. G a r c i a - G o n z a l o ,D. J ä g e r , M . J. L e xe r ,H . Pe l t o l a ,E . B r i c e ñ o - E l i z o n d oand S . K e l l o m ä k i

Does climate change affect optimal planning solutions for multi-objective forest management? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

(Beeinflusst eine Klimaänderung optimierte Managementpläne füreinen Forstbetrieb unter Mehrfachzielsetzung?)

W. S e k o t Alternativen zur Bestandesbewertung nach dem Alterswertfaktor-verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

(Alternatives to the concept of stand valuation by means of ageconstants)

BUCHBESPRECHUNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

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Ökowald-Ökoland-Ökoboden-Waldbau

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ISSN 0002-5852

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D 20867 EISSN 0002-5852

A L L G E M E I N E

FORST UND JAGDZEITUNG

Allg. Forst- u. J.-Ztg., 179. Jg., 5/6 77

Does climate change affect optimal planning solutions for multi-objective forest management?

(With 8 Figures and 8 Tables)

By J. GARCIA-GONZALO1),*), D. JÄGER2), M. J. LEXER2), H. PELTOLA1), E. BRICEÑO-ELIZONDO1) and S. KELLOMÄKI1)

(Received February 2007)

KEY WORDS – SCHLAGWÖRTER

Climate change; FinnFor; forest management planning; carbonsequestration; utility function; optimisation; heuristic; multi-crite-ria analysis.

Klimaänderung; Mehrzweckwaldwirtschaft; FinnFor; Kohlen-stoffspeicherung; Nutzenfunktion; Optimierung; multikriterielleAnalyse.

1. INTRODUCTION

The global climate may change considerably in the future due tothe rapid and significant increase in greenhouse gases in the atmos-phere, especially carbon dioxide (CO2) (PARRY, 2000; IPCC, 2001;CARTER et al., 2002). For example, in boreal conditions, taking as areference the average conditions for the period 1961–1990, anincrease of 2–7°C in annual mean temperature (T) and an increaseof 6–37% in precipitation with a concurrent increase in CO2 isforecasted by 2100 (CARTER et al., 2002). These environmentalchanges will impact on forest ecosystems and their management. Inthe long run, the increase in T may prolong the growing season andenhance the decomposition of soil organic matter, and thus increasethe supply of nitrogen (RAICH and SCHLESINGER, 1992;KIRSCHBAUM, 1994). The expected changes in growing conditionsmay substantially enhance forest growth, timber yield and accumu-lation of carbon (C) in the soil and in tree biomass in boreal forestslocated in northern Europe, where a lack of soil moisture is nottypically a limiting factor (KELLOMÄKI et al., 1997b).

Recently interest in sustainable forest management has increasedwith the acknowledgement of the role of forests in the global car-bon cycle through the adoption of the Kyoto Protocol. As a para-digm, sustainable forest management (e.g. MCPFE, 1998) has tosimultaneously consider other forest functions and services beyondtimber production, such as C sequestration, maintenance of biodi-versity, production of drinking water (e.g., VACIK and LEXER, 2001;KÖCK et al., 2002) as well as various protective functions in moun-tain forests (e.g. KÖCHLI and BRANG, 2005). Management activitieshave several direct and indirect influences on the productivity offorest ecosystems and the services they provide such as C seques-tration (KARJALAINEN, 1996a, b; NABUURS and SCHELHAAS, 2002).Previous model based studies suggest that under a changingclimate there will be an increase in growth and yield in forestswhich have been managed based on business-as-usual management(KELLOMÄKI and KOLSTRÖM, 1993; KARJALAINEN, 1996b; KELLO-MÄKI et al., 1997a; TALKKARI, 1998; PUSSINEN et al., 2002).

As a result of the potential effects of climate change, there maybe a need to modify the current management practices in borealforests in the future to optimally utilise the increasing productivitypotential of forests under a warmer climate and to consider otherforest functions and services beyond timber production (e.g. C

sequestration). The multiple-purpose approach towards sustainableforest management may require the acceptance of trade-offs amongconflicting objectives. For instance, measures to enhance C seques-tration in managed forests may include changes in current silvicul-tural practices, such as thinnings, rotation length and fertilisation,which in turn may affect timber production. Another possibility toenhance forest C pools is to increase the percentage of protectedforests without management (CANNELL and DEWAR, 1995; SCHLA-MADINGER and MARLAND, 1996; SEELY et al., 2002).

To support the design of adaptive management concepts, dynam-ic forest simulation models are needed (e.g., MÄKELÄ et al., 2000;PENG, 2000). Empirical growth and yield models are well estab-lished and widely used to support decision-making in forestry.However, these are based on the assumption that future environ-mental conditions will be similar to those of the past. This differsto process-based models, which are based on physiologicalprocesses controlled by climatic and edaphic factors (e.g. LINDNER,2000; MÄKELÄ et al., 2000; SANDS et al., 2000). Typically, thestructure of process-based models is complex and a detaileddescription of the properties of sites and trees is needed to initialisecalculations. This may limit the use of these models to support day-to-day management. Process-based models are, however, necessaryin order to understand how forests grow and develop under chang-ing environmental and management conditions (BATTAGLIA andSANDS, 1998; PENG, 2000).

For selected individual stands, process-based growth modelshave already been applied successfully to study forest growth underchanging climatic conditions (e.g., KELLOMÄKI et al., 1997a;THORNLEY and CANNELL, 2000; MÄKELÄ et al., 2000; SABATÉ et al.,2002). Most of these studies have focused on the assessment ofcurrent management practices under conditions of climatic change.However, until now, the use of process-based models for regionalassessments as well as for tactical forest planning at the manage-ment unit level has been limited. A few studies at the landscape orforest management unit (FMU) level have been presented whichdeal with multi-objective forest management under conditions ofclimatic change, but none of them have included optimisation oftactical management plans. For instance, LASCH et al. (2005) andFÜRSTENAU et al. (2006) analysed different alternative managementplans for a FMU in Brandenburg, Germany, where the operationalstand treatment plans had been derived from alternative strategicmanagement concepts at the FMU-level. A similar study was pre-sented by SEIDL et al. (2006) for a FMU in Austria. Depending oninitial site and stand conditions, the analysed management strate-gies and the climate scenarios employed, the simulated impact ofclimate change on forest services and functions was found to besubstantial.

Although assessing the robustness of predefined managementstrategies under conditions of climatic change may yield valuablegeneral insights into the potential of adaptive management, theapproach is unsuitable for identifying optimised managementplans. In contrast, a standard approach is to apply stand growthmodels to provide production and state variables for each stand of aunit under a set of feasible stand treatment options, and then toapply optimisation methods to assign a treatment plan to each stand

1) University of Joensuu, Faculty of Forestry, P.O. Box 111, FI 80101 Joensuu, Finland.

2) Institute of Silviculture, University of Natural Resources and AppliedLife Sciences, Vienna, Peter-Jordan Strasse 70, A-1190 Vienna, Austria.

*) Corresponding author: JORDI GARCIA-GONZALO, Tel: +358 13 2513620,Fax: +358 13 2514444, email: [email protected]

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of the FMU in a way that the unit level objectives are met and deci-sion constraints are satisfied. Different approaches have been pro-posed to accomplish this task (e.g. KANGAS and HYTONEN, 2001;BETTINGER et al., 2002; KURTTILA and PUKKALA, 2003; HOGANSON

and ROSE, 1984; FALCÃO and BORGES, 2002). If multiple objectiveshave to be considered, the combination of multi-criteria decisionmaking (MCDM) techniques with optimisation heuristics is fre-quently recommended (e.g., PUKKALA, 2002). MCDM is employedto make objective variables commensurable in a joint utility func-tion which can then be maximised by means of an optimisationheuristic. Surprisingly, the issue of optimising forest managementunder conditions of climatic change has not attracted muchattention. One of the few examples has been presented recently byNUUTINEN et al. (2006), who employed linear programming to opti-mise timber production at a regional scale for a planning period of30 years under conditions of climatic change.

A case study for a FMU, located in central Finland, was used todemonstrate the combined use of a process-based growth model, awood products model and a multi-objective optimisation heuristicto identify optimised management plans including timber produc-tion, C sequestration in situ as well as in wood products, and biodi-versity considerations. The specific objectives of the study are (i)to analyse how different priorities for management objectives affectoptimised plans, (ii) to analyse the effect of climate on the opti-mised management plans, and (iii) to test how management plansoptimised for current climate perform under climate change sce-narios, and thus to analyse the potential benefits of considering cli-matic change conditions in forest management planning.

2. MATERIAL AND METHODS

2.1 Description of Forest management unit, applied management and climate scenarios

Forest management unit

The management unit used in this study was located in centralFinland, near Kuopio (63°01’N 27°48’E, average altitude 94 mabove sea level). It consisted of 1451 hectares of forests inventoriedin 2001, which corresponded to 1018 stands (Figure 1). The studyarea was dominated by Norway spruce (Picea abies), i.e., 933 ha,64% of the total area. Stands dominated by Scots pine (Pinussylvestris) covered 28% (412 ha) and stands dominated by silverbirch (Betula pendula) covered 7% (106 ha). Most of the stands

were located on medium fertile sites (621 stands, 876 ha). A totalof 170 stands were located on poor sites (275 ha) and 227 stands onthe most fertile sites (300 ha). The dominant tree species on themost fertile sites was Norway spruce, whilst on the poor sites Scotspine was the most abundant species. The stands on the medium fer-tile sites were mostly dominated by Norway spruce, but standsdominated by silver birch and Scots pine were also present (often amixture of these three species). For each stand, the available infor-mation included dominant tree species, average stand age, heightand diameter at breast height (both weighted by basal area), standdensity (trees ha–1) and soil fertility type.

Forest management alternatives

The species-specific management recommendations applieduntil recently in Finnish forestry (YRJÖLÄ, 2002) were used todefine the business-as-usual stand treatment plans (Basic ThinningBT(0,0)). The recommendations employ the dominant height andbasal area for defining the timing and intensity of thinning (Figure2). Whenever a given upper limit for the basal area (thinningthreshold) at a given dominant height is encountered, a thinningintervention is triggered. In this work, stands with a dominantheight ≥ 12 m (threshold to allow thinning) were thinned from

Fig. 1

Location of the Finnish case study area including a map of the forest management unit (FMU)showing the current species distribution in the area.

Lage des Forstbetriebes mit aktueller Baumartenverteilung.

Fig. 2

Schematic representation of principles defining the thinning regime by dominant height and basal area as used in this study.

Schema der Durchforstungsmodelle in Abhängigkeit von Oberhöhe und Grundfläche.


below and trees removed to achieve the basal area recommendedfor the respective dominant height. Thus, the timing of thinningwas adjusted to the growth and development of the tree populationto take place before the occurrence of mortality due to crowding.Prior to reaching a dominant height of 12 m, trees are susceptibleto natural mortality as a result of crowding. In order to simplify thecalculations, the thinning rules for the medium and most fertile sitetypes (YRJÖLÄ, 2002), comprising 83% of the area, were used forall stands in the simulations.

Based on a previous study by GARCIA-GONZALO et al. (2007) thatanalysed 25 different variations of the management recommenda-tions presented by YRJÖLÄ (2002), a total of six stand treatmentprogrammes (STP) for each tree species (five treatment plans withactive thinning and one unthinned management regime) wereselected for our analyses. These five thinning regimes were: i)Basic Thinning BT(0,0), following the current management recom-mendations for Finnish forestry (YRJÖLÄ, 2002), ii) two regimesbased on increasing the thinning threshold by either 15%(BT(15,0)) or 30% (BT (30,0)), and iii) two other regimes combin-ing both an increase in the thinning threshold and an increase in theremaining basal area in the stand after thinning by 15%((BT(15,15)) or 30% (BT(30,30)), allowing higher stand stockingin the forests over the rotation. Additionally, a regime with noactive thinnings over the rotation was simulated for all species,with only a final clear cut being applied (UT(0,0)).

The simulations for the management unit covered a hundred-yearperiod. Regardless of tree species, site types or management, thestands were clear cut, at the latest, at an age of 100 years or earlierif the average DBH of the trees exceeded 30 cm. After clear-cut-ting, the site was planted with the same species that occupied thesite prior to harvesting. The initial density of the stands was 2500saplings ha–1 regardless of the site and tree species. Once the standwas established, the simulation continued until the end of the 100year simulation period.

Climate scenarios

Three climate scenarios, each lasting 100 years, were used forthe stand simulations: current climate and two transient climatechange scenarios. Current climate was represented by detrendedweather data from the period 1961–1990 which was repeated con-secutively to cover the entire 100-year simulation period. One cli-mate change scenario was based on output from the global circula-tion model HadCM2 (ERHARD, et al. 2001; SABATÉ et al., 2002).

The second climate change scenario was based on ECHAM4scenario data compiled by the Max Plank Institute, Hamburg,Germany. Data for both scenarios were based on the greenhouseemission scenario IS92a (HOUGHTON et al., 1990). Spatial inter-polation of the GCM climate parameter anomalies for the study sitewas done using Delaunay triangulation. The climate data for thestudy were provided by the Potsdam Institute for Climate ImpactResearch (see KELLOMÄKI et al., 2005).

In the scenario representing the current climate, the annual meantemperature and precipitation for the period 2071–2100 were 3.1°Cand 478 mm yr–1, respectively. Under the HadCM2 scenario, for thesame period, these figures increased by 4.2°C and 85 mm yr–1.Under the ECHAM4 scenario, the increase was higher than underthe HadCM2 scenario; i.e., by 5.5°C and 113 mm yr–1 with differ-ent seasonal allocation within the year compared to the HadCM2scenario (Figure 3). Table 1 shows changes in temperature and pre-cipitation in the climate change scenarios (ECHAM4 and Had-CM2) related to current climate based on 10-year averages undercurrent climate and under climate change scenarios.

Under the current climate, the CO2 concentration was 350 ppm,whereas in addition to the increase in temperature and rainfall, theHadCM2 and ECHAM4 scenarios presupposed a gradual andnonlinear increase up to 653 ppm over the simulation period(2000–2100). This increment in CO2 concentration ([CO2]) duringthe early phase of the simulation was smaller than that in the latterphase and followed the equation (1)

(1)

where t is year of simulation and 350 ppm is the initial CO2 con-centration in first year of simulation (t = 0, year 2000). Relativehumidity and radiation were not affected by the scenarios.

2.2 Simulation of forest development by FinnFor model

Outlines for the FinnFor model

The process-based model FinnFor, originally developed byKELLOMÄKI and VÄISÄNEN (1997) was employed in this study tosimulate the development of Scots pine, Norway spruce and silverbirch stands. The model provides predictions on the photosyntheticproduction, growth, timber yield and carbon balance of the standsin response to different climate conditions and different manage-ment regimes, thus predicting management effects under currentand changing climate (see KELLOMÄKI et al., 1993; STRANDMAN

Fig. 3

Mean monthly temperature (°C) and precipitation (mm) in the last 30 years of the simulation period (2071–2100) for the three climate scenarios used in the study.

Mittlere Monatstemperaturen (°C) und Niederschläge (mm) in den letzten 30 Jahre der Simulationsperiode (2071–2100) für die drei verwendeten Klimaszenarios.


Tab. 1

Changes in temperature (°C) and precipitation (mm) in the climate change scenarios (ECHAM4 and HadCM2)related to current climate scenario for the period (2001–2100). The differences are based on 10-year averages

under current climate and under a climate change scenario, respectively.

Veränderung von Temperatur und Niederschlag der Klimaänderungsszenarios (ECHAM4, HadCM2) für diePeriode 2001–2100 bezogen auf heutiges Klima. Differenzen basieren jeweils auf Mittelwerten über 10 Jahre.

et al., 1993; KELLOMÄKI et al., 1997a; KELLOMÄKI and VÄISÄNEN,1997; KRAMER et al., 2002; MATALA et al., 2003).

The physiological core of the model is the biochemical sub-mod-el of photosynthesis developed by FARQUHAR et al. (1980) and vonCAEMMERER and FARQUHAR (1981). The dynamics of the borealforest ecosystem are directly linked to the climate via photosynthe-sis, respiration and transpiration. Furthermore, hydrological andnutrient cycles indirectly couple the dynamics of the ecosystem toclimate change through soil processes, which represent the thermaland hydraulic conditions in soil, and the decomposition of litter andhumus with the mineralisation of nitrogen. Stocking controls thedynamics of the ecosystem through mortality and management bymodifying the structure of the tree population, with resultingchanges in canopy processes and availability of resources for physi-ological processes and consequent growth. Dead trees and litter(dead organic material from trees), including cutting residues, aredecomposed. The decomposition rate is controlled by the quality(ash content, Carbon/Nitrogen ratio) of litter and humus, soil tem-perature and soil moisture. Decomposition makes the Nitrogen inthe soil organic matter (litter and humus) available to the trees(CHERTOV and KOMAROV, 1997). The computations cover an entireyear representing active and dormant seasons. The photosyntheticproduction is used to calculate the tree growth and dimensions.Moreover, timber yield can be categorised into saw logs, pulp woodand forest residues. The model also calculates the total C stock intrees (C in above- and below-ground biomass), and the C stock insoil including C of dead trees, litter and cutting residues. Themodel is explained in more detail in previous publications(KELLOMÄKI and VÄISÄNEN, 1997; MATALA et al., 2003).

FinnFor has been parameterised from long-term forest ecosystemdata and climate change experiments (see KELLOMÄKI et al., 2000),and successfully evaluated in various ways; (i) model validationagainst growth and yield tables (KELLOMÄKI and VÄISÄNEN, 1997),(ii) validation against measurements of short-term stand-level flux-es of water and carbon monitored by means of the eddy covariancemethod, along with (iii) model evaluation against five otherprocess-based models (KRAMER et al., 2002) and (iv) model evalua-tion against measurements of the growth history of trees in thin-ning experiments (MATALA et al., 2003). Furthermore, parallel sim-ulations using FinnFor and the statistical growth and yield modelMotti have been carried out and model predictions have been com-pared (MATALA et al., 2003; BRICEÑO-ELIZONDO et al., 2006). Theseanalyses show that the physiological model used in this study iscapable of simulating the growth and development of stands under

current climate in a similar way than typical management models(statistical models). Moreover, climate sensitivity analyses havebeen carried out using FinnFor to evaluate the effect on forestgrowth (LINDNER et al., 2005; BRICEÑO-ELIZONDO et al., 2006).

FinnFor simulations

In order to reduce the number of FinnFor simulations, represen-tative stands were selected from the FMU using the followingsteps: All 1018 stands were first classified into groups with thesame dominant tree species (Scots pine, Norway spruce or silverbirch), age class (10 year intervals) and soil fertility type (most fer-tile, medium fertile and poor sites). Then, from each group a typi-cal stand representing the normal growing situation was selected. Atotal of 42 representative stands were selected for the simulations.The number of trees in each representative stand was then distrib-uted evenly over three cohorts, assigning to the first cohort themean height and DBH from the inventory, for the second cohortthose values were increased by 15%, while for the third they weredecreased by 15%. In each representative stand the initial mass oforganic matter in the soil was assumed to be 70 Mg ha–1. The sitefertility determined tree species-specific needle/leaf nitrogen con-tent for simulations (see MATALA et al., 2005). Stands were simulat-ed over 100 years using various management and climate scenarios.The data obtained from simulations for the 42 representative standswere then assigned to the represented stands.

In this context, the net present value (NPV) of the timber yieldover the simulation period was estimated based on averagestumpage prices for the decade 1990–1999 (Finnish StatisticalYearbook of Forestry, 2001); this information is not directlyavailable as an output for FinnFor. The discounted stumpage valueof the standing stock at the end of the planning period was includedin the NPV. For the calculations a discounting rate of p = 0.02was used.

2.3 Calculation of carbon storage in wood products by woodproducts model

Based on FinnFor simulations, harvested timber, according to themanagement and climate regimes, was used as the input into thewood products model (WPM) (BRICEÑO-ELIZONDO and LEXER,2004) in order to calculate C resilience times within wood productcategories. The wood products’ model tracks the flow of C in har-vested timber through production processes and its subsequentstorage in wood-based products until it is released into the atmos-phere. The model operates on a yearly time step and requires input


Fig. 4

Decision hierarchy to calculate the utility of treatment programmes at the stand level. NPV = net present value (p = 0.02) [€ ha–1], MAI = mean annual timber increment over 100 years [m3ha–1],

CS-F = mean carbon storage in the forest (above- and below-groundtree biomass, carbon in the soil) over 100 years [MgC ha–1],

CS-WP = mean carbon storage in wood products over 100 years [MgC ha–1], fDW = average annual fresh deadwood [m3ha–1yr–1].

Hierarchisches Nutzenmodell zur Bewetung der Bestandes-beandlungsmodelle. NPV = Barwert der Einnahmen und Ausgaben

incl. diskontierter Abtriebswert im Jahr 100 (p = 0.02) [€ ha–1], MAI = durchschnittlicher Holzzuwachs über 100 Jahre [m3ha–1],

CS-F = mittlere C-Speicherung im Waldökosystem über 100 Jahre[MgC ha–1], CS-WP = mittlere C-Speicherung in Holzprodukten über 100 Jahre [MgC ha–1], fDW = durchschnittliche jährliche

Menge an frischenm Totholz [m3ha–1yr–1].

files containing Mg of C in timber yield, separated into differentassortments. The C contained in the assortments is directed to sev-eral production lines (e.g. sawmill, plywood and pulp and paperindustries) or used as fuelwood. The products are assigned to dif-ferent lifespan categories and after the end of the product lifecycleare either recycled, deposited in a landfill or burnt for energy pro-duction. The structure of the WPM as applied in this study closelyfollows the conception and parameterisation from KARJALAINEN

et al. (1994) and EGGERS (2002). The parameters for those studieswere estimated based on data from Finnish yearbooks of foreststatistics and on an extensive parameterisation scheme for Europebased on FAOSTAT databases (FAO, 2000; EGGERS, 2002). Furtherdetails of the model are found in BRICEÑO-ELIZONDO and LEXER

(2004).

2.4 Optimisation of an additive multi-criteria utility model

Additive utility model

A multi-attribute utility model was used to calculate a utilityindex for optional management strategies at the management unitlevel. The utility at the stand level is calculated for each stand andeach treatment with regard to a set of management objectives, eachbroken down into decision criteria. The utility of stand treatmentalternative (i) applied to stand (o) is calculated with eq. (2).

(2)

Where U(sl)io is calculated from partial utilities Uioj, wj is the rel-ative weight (i.e., importance) of the partial objective (j) (j = 1, ...n),respectively. The weights have to be non-negative and sum up to 1.The utility from partial objectives is calculated from preferencefunctions which measure the preferentiality of each alternative (i)with regard to (k) decision criteria (eq. (3)).

(3)

Where Pjk(xiojk) is the preference for the performance of alterna-tive (i) with regard to criterion (k) of partial management objective(j) calculated by means of preference functions from the value ofobjective variable xiojk in management alternative (i) of stand (o),and vjk the relative weight (i.e., importance) of the criterion (k)(k = 1,2,...m) regarding the partial objective (j). The weights have tobe non-negative and add up to 1.

Partial management objectives in the case study applicationwere: timber production (TP), C sequestration (CS) and biodiversi-ty (BD). Each of these management objectives is broken down intodecision criteria (Figure 4). The net present value (NPV) and themean annual timber increment over the simulation period (MAI)were used to characterise timber production, C sequestration in theforest ecosystem (CS-F) and in wood products (CS-WP) were cal-culated as mean storage of C in the respective pools over the entireplanning period (100 years). Biodiversity was represented by theamount of average annual fresh deadwood.

The preference functions used in this study were defined using ageneric approach and followed fairly intuitive considerations(Figure 5). Whenever possible a linear preference relationshipbetween the minimum and maximum criterion values from all sim-ulations was used. For NPV a decreasing marginal preference athigh levels of NPV was assumed, while at low levels of deadwoodthe increase in preference was considered to be small.

In calculating total utility of a management plan, constraints andobjectives at the unit level have to be considered. In our exampletwo criteria at the unit level were defined. A minimum amount ofharvested timber per decade was required, indicating the minimumlevel of timber harvests required to cover general costs and securefinancial liquidity of the FMU. The even flow of timber harvestsrepresented by the coefficient of variation of decadal timber har-vests was used to indicate the regularity of timber flows. The utilitycomponent at the unit level for a given management plan (l)(U(ul)l) is calculated with eq. (4) where ATHmin measures theachievement with regard to the minimum required decadal timberharvest constraint, ATHflow the corresponding achievement index forthe requirement of an even harvest flow over the planning period(Figure 6). The coefficients p1 and p2 indicate the relative impor-tance of the criteria.

(4)

Total utility Ul of a management plan is calculated using standlevel and unit level components (eq. 5). The coefficients wr repre-sent the relative importance of each component. The stand levelutilities are aggregated by an area weighted average over all standsof the FMU.

(5)

Optimisation

Numerous heuristics have been proposed for the optimisation ofmulti-objective forest management plans (e.g., BORGES et al.,2002). In our case study, the utility function (eq. 5) is maximisedby a heuristic which consists of random and direct search compo-nents. Heuristics, unlike exact methods, do not guarantee optimalsolutions. However, in the following sections we refer to heuristi-


Fig. 5

Preference functions at the stand level for the Kuopio case study. NPV = net present value of a stand treatment programme including discounted stumpage value of standing stock in year 100 at discount rate p = 0.02, MAI = mean annual timber incrementover the 100year period, CS-F = mean carbon storage in the forest (above- and below-ground biomass of trees and carbon in soil),

CS-WP = mean carbon storage in wood products, fDW = average annual fresh deadwood.

Präferenzfunktionen für das Bestandesnutzenmodell. NPV = Barwert der Einnahmen und Ausgaben eines Bestandesbehandlungsprogramms (p = 0.02), MAI = durchschnittlicher Holzzuwachs über 100 Jahre, CS-F = mittlere

C-Speicherung im Waldökosystem über 100 Jahre, CS-WP = mittlere C-Speicherung in Holzprodukten über 100 Jahre, fDW = durchschnittliche jährliche Menge an frischenm Totholz.

Fig. 6

Achievement functions at the unit level for the even-flow variable (A) and for the minimumtimber harvest per decade (B). THmin = minimum harvested timber per decade (m3), THflow = coefficient of variation of decadal timber harvests over the planning period.

Zielerreichungsfunktionen für den Betrieb für die Variablen „gleichmäßige Nutzungsmengen“(A) und „Mindestnutzungsmenge je Dekade“ (B). THmin = minimale Nutzungsmenge je Deka-

de [m3], THflow = Variationskoeffizient der Nutzungsmengen je Dekade über die Planungsperiode von 100 Jahren.

cally maximised management plans as optimised plans. To start theoptimisation process, one stand treatment programme (STP) is ran-domly selected for each stand to obtain an initial management plan.In the current study this is repeated 500 times. The five randommanagement plans with the highest overall utility are used as astarting point to continue with a direct search procedure. One standat a time is examined to see whether another STP increases totalutility. As an additional constraint at the stand level the utility of atreatment had to be at least as good as the business-as-usual stand

management (BT(0,0)) to replace another treatment in the opti-mised plan. The rationale for this constraint is that the trade-off ofutility at the stand level, where the value added of forest manage-ment is generated, for improved achievement values with regard tounit level constraints has to be limited.

Once all the STPs of each stand have been revised in this way,the process is repeated several times (cycles). We used 15 cycleswhich were executed for each of the five initial random plans. The


algorithm stops either after the last specified cycle or when noimprovement in utility can be achieved over two consecutivecycles. To see whether the optimisation has been effective, a user-specified proportion of the STPs is replaced randomly after termi-nation to check if the utility of the plan is increased. In its core fea-tures this procedure is similar to the HERO approach as originallypresented by PUKKALA and KANGAS (1993).

2.5 Scenarios and analyses

Scenario settings

In the presented case study application, three objective scenarioswere analysed to represent contrasting views on forest managementobjectives. Two scenarios had a clear focus on a single objective;timber production (MaxTP) or C sequestration (MaxCS). The thirdscenario (multi-objective; MO) assumed equal importance for allmanagement objectives. Tables 2 and 3 present all weight parame-ters of the utility model (eqs. 2-5) as used in the analysis. Theaggregated utility from the stand level component was consideredmore important than the unit level component. In the objective sce-narios maxTP and MO the unit level criteria were assigned equal

importance, in maxCS the even flow of timber harvests was notconsidered.

Analyses

Management plans were generated for each of the three objectivescenarios under current climate and the two climate change scenar-ios (Table 4). To indicate the within scenario variability regardingthe share of selected STPs, five optimised plans were produced foreach of the nine combinations of objective and climate scenario.For each objective-climate combination the solution with the high-est overall utility was chosen as the best management plan. In con-trast to the optimised plans, the objective functions for maxCS,maxTP and MO were also calculated for plans consisting of onespecific STP exclusively. These STP-specific plans were comparedwith the optimised plans to identify the potential of mixing STPsover the unit. Moreover, the assignment of STPs in the optimisedplans was compared among the different scenarios. Finally, to eval-uate the potential for considering climate change in the optimisa-tion, each management objective scenario was analysed by apply-ing the management plan optimised for current climate under theclimate change scenarios.

Tab. 3

Weight parameters of the unit level component (eq. 4). THmin = minimum harvested timber per decade, THflow = even timber harvest flows. W2 = weight of unit level component (eq. 5). The objective scenarios were: MaxTP = timberproduction objective, maxCS = carbon sequestration objective, MO = multi-objective scenario (timber production, carbon sequestration, biodiversity).

Gewichtungsparameter der Betriebskomponente (Gl. 4). THmin = geringste Nutzungsmenge pro Dekade, THflow = Ausgeglichenheit der dekadischen

Nutzungsmengen. W2 = Gewicht der Betriebskomponente (Gl. 5). Zielszenarios:MaxTP = Holzproduktion, maxCS = C-Speicherung, MO = Mehrzweckzielsetzung

aus Holzproduktion, C-Speicherung und Biodiversitätsaspekten.

Tab. 2

Weight parameters of the stand level component (eqs. 2-3). NPV = net present value includingdiscounted stumpage value of the standing stock in year 100 (p = 0.02), MAI = mean annual

timber increment, CS-F = mean carbon storage in the forest ecosystem (above- and below-groundbiomass of trees and carbon in soil), CS-WP = mean carbon storage in wood products,

DW = average fresh deadwood. W1 = weight of stand level component in eq. (5). The objective scenarios were: MaxTP = timber production objective, maxCS = carbon sequestration objective,

MO = multi-objective scenario (timber production, carbon sequestration, biodiversity).

Gewichtungsparameter der Bestandeskomponente (Gl. 2-3). NPV = Barwert aus Kosten (Holzernte, Waldbau) und Erlösen (Holz) inkl. diskonierter Abtriebswert im Jahr 2100 (p = 0.02),

MAI = durchschnittlicher Zuwachs pro Hektar und Jahr der Periode 2001–2100, CS-F = mittlere C-Speicherung im Waldökosystem (Biomasse ober-/unterirdisch, SOC),

CS-WP = mittlere C-Speicherung in Holzprodukten, DW = durchschnittliche Menge an frischemTotholz pro Hektar und Jahr. W1 = Gewicht der Bestandeskomponente in Gl. 5. Zielszenarios:

MaxTP = Holzproduktion, maxCS = C-Speicherung, MO = Mehrzweckzielsetzung aus Holzproduktion, C-Speicherung und Biodiversitätsaspekten.


Tab. 4

All optimised management plans used in the analyses (nine objective/climate combinations). MaxTP = timber production objective, maxCS = carbon

sequestration objective, MO = multi-objective scenario (timber production, carbon sequestration, biodiversity).

Alle in den Analysen verwendeten optimierten Bewirtschaftungspläne (neun Kombinationen aus Ziel- und Klimaszenario. MaxTP = Holzproduktion,

maxCS = C-Speicherung, MO = Mehrzweckzielsetzung aus Holzproduktion, C-Speicherung und Biodiversitätsaspekten.

3. RESULTS

3.1 Application of same treatment for all stands

For the six management plans, each featuring only one specificstand treatment regime, all criteria values and subsequently theobjective functions of type O1–O9 (compare Table 4) were calcu-lated. Regardless of the climate, the highest amount of timber har-

vested and also the highest NPV were found when BT(30,30) wasused over the entire FMU. This STP allowed a higher timber stock-ing and later thinnings than BT(0,0) resulting in a higher propor-tion of logs. As a consequence, BT(30,30) produced the highestamount of C in wood products due to the long-lived nature of prod-ucts obtained from saw logs. On the contrary, the maximumamount of C in the forest was found when no thinnings were

Tab. 5

Stand level (U(sl)) and unit level component (U(ul)) as well as total utility (Utotal) when applying one specific stand treatment programme (STP) to the entire forest management

unit. maxTP = timber production objective, maxCS = carbon sequestration objective, MO = multi-objective scenario (timber production, carbon sequestration, biodiversity).

Bestandes- (U(sl)) und Betriebskomponente (U(ul)) sowie Gesamtnutzen (Utotal) bei Verwendung jeweils eines spezifischen Bestandesbehandlungsprogrammes (STP) für den Gesamtbetrieb.

MaxTP = Holzproduktion, maxCS = C-Speicherung, MO = Mehrzweckzielsetzung aus Holzproduktion, C-Speicherung und Biodiversitätsaspekten. Unterstrichen die jeweils höchsten Nutzenwerte

(Bestand, Betrieb) pro Szenario Fett gedruckte Werte sind Utotal.

* Underlined the highest utility value for each component (stand level, unit level) per scenario. Bold figures represent totalutility.


applied (UT(0,0)). Moreover, business-as-usual (BT(0,0)) alwaysgave less NPV than all the other actively thinned STPs (only beingsuperior to UT(0,0)). The complete results for all criteria can beseen in Appendix Table 1.

Regardless of the climate and the objective scenario, the busi-ness-as-usual management BT(0,0) was never the best, neither inthe stand level nor in the unit level component (see Table 5). Standlevel utilities clearly indicated that regardless of the climate sce-nario used, BT(30,30) is the most preferable STP for the maxTPscenario whereas UT(0,0) is the best STP for maxCS and MO sce-narios. Depending on the climate scenario used either BT(30,0) orBT(30,30) are generating the highest utility values for the unit levelcomponent, regardless of the objective scenario. Under conditionsof climatic change, total utility of the plans increased on average by15.6% (HadCM2) and 18.3% (ECHAM4) under the maxTP sce-nario, and respectively by about 7.5% and 8.7% under the maxCSscenario, and by 10.3% and 12.4% for the MO scenario. Thus, thetotal utility of a plan was substantially influenced by the interplayof stand and unit level components. For maxTP scenario, undercurrent climate and the HadCM2 climate change scenarioBT(30,30) was the best STP, but in the ECHAM4 climate scenariothe utility for BT(30,0) was slightly higher. For maxCS scenariounder current climate BT(30,30) was again the best. However,under both climate change scenarios UT(0,0) yielded the highestutility. Regardless of the climate scenario, for MO where also dead-wood as a biodiversity indicator was taken into account, UT(0,0)was always the best STP.

3.2 Optimised management plans

Effect of climate

Five optimised management plans were generated for each of thenine objective/climate combinations O1–O9 (see Table 4 ). Chi2

tests on the shares of STP by area yielded no significant differenceswithin the objective/climate combinations (α = 0.05), indicatingthat despite the random initial conditions, the optimisation proce-dure was clearly converging towards scenario-specific optima. InTable 6 the plans with the highest total utility are shown. For agiven climate scenario the optimised solutions differed substantial-ly between the management objective scenarios (chi2 test signifi-cant at α = 0.05).

Under current climate, for the maxTP scenario the treatmentprogrammes with the largest share in area were, in order, BT(15,0),BT(30,30) and BT(30,0). This was in contrast to the results of thecarbon sequestration objective (maxCS) where the most abundantSTP clearly was the unthinned treatment UT(0,0) followed byBT(30,30). For the multi-objective scenario (MO) the STP with byfar the largest area (60%) was the unthinned treatment UT(0,0),followed by BT(15,0) which was assigned to 18.4% of the forestarea.

The results under the climate change scenarios contrast some-what. In the maxTP scenario, the relative share of BT(30,30),BT(30,0) and also UT(0,0) increased compared to the result undercurrent climate, consequently the share of BT(0,0), BT(15,0) andBT(15,15) decreased (Table 6). For maxCS the dominance ofUT(0,0) and BT(30,30) did not change, while the area managedwith BT(0,0) was clearly reduced under the ECHAM4 andHadCM2 scenarios. Finally, under the MO objective, UT(0,0)remained by far the most frequent STP, but a slight shift occurredfrom BT(15,0) to BT(30,0). A generally observed pattern was thatunder climate change, in all objective scenarios, the share of thoseSTPs which allow a higher stand stocking over the rotation andlater thinnings and/or final cutting compared to BT(0,0) wereincreased. Chi2 tests on differences in the share of STPs betweenclimate scenarios within objective scenarios yielded significant dif-ferences (α = 0.05).

The aim of the optimisation was to maximise aggregated prefer-ences regarding various criteria. The involved trade-offs becomevisible when comparing the criteria values as well as the resultingutility values of the optimised management plans (see Table 7 andFigure 7) with the results of the plans implementing the same STPfor the entire FMU (Table 5). For instance, the use of BT(30,30) forall stands of the unit generated a higher NPV than the optimisedsolution of the maxTP objective scenario. However, the timberflows as well as the minimum decadal timber harvests over the100-year planning period were clearly improved in the optimisedplan. Regardless of the climate and objective scenarios used, theoptimal plans always performed clearly better on the unit levelconstraints than the application of one STP for the entire FMU (seeFigure 8). Overall, regardless of the objective scenario and theclimate scenario used, the optimised plans always generated higher

Tab. 6

Distribution of stand treatment programmes (STP) over stands (ha per STP) in optimised management plans for all objective/climate scenario combinations. MaxTP = timber production objective, maxCS = carbon

sequestration objective, MO = multi-objective scenario (timber production, carbon sequestration, biodiversity).Shown are the plans with the highest total utility.

Häufigkeit der Bestandesbehandlungsprogramme (STP) (ha per STP) in optimierten Bewirtschaftungsplänen für alle Ziel-/Klimaszenario-Kombinationen. MaxTP = Holzproduktion, maxCS = C-Speicherung,

MO = Mehrzweckzielsetzung aus Holzproduktion, C-Speicherung und Biodiversitätsaspekten. Dargestellt sind jeweils die Planvarianten mit dem höchsten Gesamtnutzen.


Tab. 7

Criteria values and corresponding utility values of optimised management plans. NPV = Net Present Value including the discounted stumpage value of standing stock in year 100, p = 0.02 [€ ha–1],

MAI = mean annual timber increment [m3ha–1yr–1], CS-F = mean carbon storage in the forest (above- and below-ground biomass of trees and carbon in soil) [Mg ha–1], C-WP = mean carbon storage in wood

products [Mg ha–1], fDW = average annual fresh deadwood [m3ha–1y–1], THflow = coefficient of variation of decadaltimber harvests [%], THmin = minimum harvested timber per decade [m3ha–1], U(sl) = aggregated stand level utility,

U(ul) = aggregated unit level utility, MaxTP = timber production objective, maxCS = Carbon sequestration objective,MO = multi-objective scenario (timber production, carbon sequestration, biodiversity). Shown are the plans

with the highest total utility for each combination of objective x climate scenario.

Werte für Entscheidungskriterien und korrespondierende Nutzenwerte von optimierten Bewirtschaftungsplänen. NPV = Barwert aus Kosten (Holzernte, Waldbau) und Erlösen (Holz) inkl. diskonierter Abtriebswert im Jahr 2100 (p = 0.02) [€ ha–1], MAI = durchschnittlicher Zuwachs pro Hektar und Jahr der Periode 2001–2100 [m3ha–1yr–1],

CS-F = mittlere C-Speicherung im Waldökosystem (Biomasse ober-/unterirdisch, SOC) [Mg ha–1], CS-WP = mittlereC-Speicherung in Holzprodukten [Mg ha–1], DW = durchschnittliche Menge an frischem Totholz pro Hektar

und Jahr [m3ha–1yr–1]. THflow = Variationskoeffizient der dekadischen Nutzungsmengen [%], THmin = geringste dekadische Nutzungsmenge [m3ha–1], U(sl) = aggregierter Nutzen der Bestandeskomponente, U(ul) = aggregierter

Nutzen der Betriebskomponente, MaxTP = Holzproduktion, maxCS = C-Speicherung, MO = Mehrzweckzielsetzungaus Holzproduktion, C-Speicherung und Biodiversitätsaspekten. Dargestellt sind die Pläne mit den jeweils

höchsten Gesamtnutzenwerten für jede Kombination aus Ziel und Klimaszenario.

Fig. 7

Total expected utility for the six management plans using one stand treatment programme for the entire management unit and total expected utility for the optimised plans under three climate scenarios and three management objective scenarios

(maxTP, maxCS, MO). MO = multi-objective scenario (including timber production, carbon sequestration and biodiversity), maxTP= timber production scenario, maxCS = carbon sequestration scenario.

Gesamtnutzen für Managementpläne, die aus jeweils einem Bestandesbehandlungsprogramm bestehen und für optimierte Pläne unter drei Klima- und drei Zielszenarios.


total utility than any of the management plans consisting of onlyone specific STP. The relative increase in total utility of optimisedplans due to climate change differed somewhat between theobjective scenarios. For maxTP the maximum increase was 16.8%(ECHAM4), for maxCS it was 9.9% (HadCM2), and for MO11.3% (ECHAM4). This pattern was consistent with the resultsobserved with the management plans relying on only one specificSTP.

3.3 Potential benefits of adaptive management

The optimised management plans for current climate were alsoused under the two climate change scenarios (ECHAM4 and Had-CM2) and the results compared with the findings of plans specifi-cally optimised for these two climate change scenarios. This wasdone in order to analyse how a management plan optimised for cur-rent climate performed under conditions of climate change. Using

the plan for current climate under climate change scenariosdecreased utility at both the stand and management unit level whencompared to the plan optimised for climate change (Table 8). How-ever, for some of the individual criteria the solution for current cli-mate gave even higher values than the specific optimal solution forclimate change conditions. For instance, NPV and mean C storagein wood products under the maxTP scenario were slightly higher inthe plan for current climate. However, for all management objectivescenarios, the stand and unit level utility components (and conse-quently total utility) were always better in plans optimised for aspecific climate scenario. Whereas increases in stand level utilitywere quite small (maximum of 2.2%), unit level utility wasimproved substantially if specifically optimised for climate change(gains between 11.3% and 29.6%). Overall, due to the assumedtrade-off relationship between stand level and unit level utilitycomponents, increases in total utility ranged from 3.4% to 9.2%.

Fig. 8

Decadal timber harvests (m3ha–1) for different management plans under current climate (A)and the ECHAM4 climate change scenario (B). BT(0,0), UT, BT(15,0), BT(15,15), BT(30,0),BT(30,30) are plans consisting of one specific STP for all stands, maxTP = management plan

optimised for timber production. MO = management plan optimised for multi-objective management (timber production, carbon sequestration, biodiversity).

Nutzungsmengen je Dekade [m3ha–1] für verschiedene Managementpläne unter aktuellemKlima (A) und unter dem ECHAM-Klimaänderungsszenario (B). BT(0,0), BT(15,0),BT(15,15), BT(30,0) und BT(30,30) sind Pläne aus einem Behandlungsprogramm,

maxTP = plan optimiert für Holzproduktion, MO = plan optimiert für Mehrzweckmanagement (Holzproduktion, Kohlenstoffspeicherung, Biodiversität).


Tab. 8

Opportunity cost of not adapting management plans to climate change. The optimised plan under current climate isapplied to climate change scenarios (ECHAM4, HadCM2) and compared with plans specifically optimised for the

respective climate scenario (optEcham, optHad). NPV = Net Present Value including the discounted stumpage value inyear 100, p = 0.02 [€ ha–1], MAI = mean annual timber increment [m3ha–1yr–1], CS-F = mean carbon storage in theforest (above- and below-ground biomass of trees and carbon in the soil) [Mg ha–1], C-WP = mean Carbon storage in

wood products [Mg ha–1], fDW = average annual fresh deadwood [m3ha–1y–1], THflow = coefficient of variation of decadaltimber harvests [%], THmin = minimum harvested timber per decade [m3 ha–1], U(sl) = aggregated stand level utility,U(ul) = aggregated unit level utility, maxTP = timber production scenario, maxCS = carbon sequestration scenario,

MO = multi-objective scenario (including timber production, carbon sequestration and biodiversity). The plans with the highest total utility for each of the objective/climate scenario combinations are presented.

Opportunitätskosten für nicht erfolgte Anpassung der Bewirtschaftung an eine Klimaänderung. Der für heutiges Klimaoptimierte Plan wird unter einem Klimaänderungsszenario (ECHAM4, HadCM2) angewendet und mit dem speziell fürdieses Klimaszenario optimierten Plan verglichen (optECHAM, optHad). NPV = Barwert aus Kosten (Holzernte, Wald-

bau) und Erlösen (Holz) inkl. diskonierter Abtriebswert im Jahr 2100 (p = 0.02) [€ ha–1], MAI = durchschnittlicherZuwachs pro Hektar und Jahr der Periode 2001–2100 [m3ha–1yr–1], CS-F = mittlere C-Speicherung im Waldökosystem

(Biomasse ober-/unterirdisch, SOC) [Mg ha–1], CS-WP = mittlere C-Speicherung in Holzprodukten [Mg ha–1], DW = durchschnittliche Menge an frischem Totholz pro Hektar und Jahr [m3ha–1y–1]. THflow = Variationskoeffizient derdekadischen Nutzungsmengen [%], THmin = geringste dekadische Nutzungsmenge [m3 ha–1], U(sl) = aggregierter Nutzender Bestandeskomponente, U(ul) = aggregierter Nutzen der Betriebskomponente, MaxTP = Holzproduktion, maxCS =C-Speicherung, MO = Mehrzweckzielsetzung aus Holzproduktion, C-Speicherung und Biodiversitätsaspekten. Darge-stellt sind die Pläne mit den jeweils höchsten Gesamtnutzenwerten für jede Kombination aus Ziel und Klimaszenario.

4. DISCUSSION AND CONCLUSIONS

4.1 Evaluation of the selected approach

A case study for a FMU located in central Finland was presentedto demonstrate the combined use of a process based growth model,a wood products model and a multiple-objective optimisationheuristic to identify optimised management plans. In the currentwork we extend previously presented approaches to multi-purposemanagement planning (e.g. PUKKALA and KANGAS, 1993; KANGAS

et al., 2001; KANGAS and HYTONEN, 2001; PUKKALA and KURTTILA,2005) by adding features which are highlighted and discussedbelow.

One novel feature of the study was the application of a detailedprocess-based growth model to project forest ecosystem develop-ment under a set of different management options to a unit levelplanning problem with more than 1400 hectares of forest area.Several authors (e.g. MÄKELÄ et al., 2000; PENG, 2000) have arguedthat such large-scale applications of detailed process-based modelsare hampered by the required detailed input parameters and theinability of such models to provide output for variables that are rel-evant to forest management, such as marketable timber volume andtree dimensions. FinnFor, the model applied in the current study,bridges this gap. The application of process-based models may alsobe accompanied by a major benefit. If, for instance, C sequestra-

tion in the forest is a management objective, process-based modelssuch as FinnFor are particularly suitable to provide estimates of Cpools and flows in the forest ecosystem, which can be directly usedin forest management decision making. In conventional growth andyield models such information is usually confined to C in above-ground biomass estimated by static allometric relationshipsbetween tree or stand attributes and biomass compartments (e.g.HYNYNEN et al., 2005). This leads directly to another feature of thestudy, the evaluation of the effects of climate change, which wasmade possible by the application of the FinnFor model. Conven-tional growth and yield models are not able to take into account anyclimate change scenarios in their analyses.

Previous research showed that the physiological model used inthis study is capable of simulating the growth and development oftree stands under current climate in a similar way to conventionalmanagement models (e.g., MATALA et al., 2003; BRICEÑO-ELIZONDO

et al., 2006). Recently, climate sensitivity analyses have also beencarried out to evaluate the response of the FinnFor model to climatechange scenarios (LINDNER et al., 2005; BRICEÑO-ELIZONDO et al.,2006). Since FinnFor predictions are considered valid for currentclimate and provided that the growth dynamics will be similarunder changing climate, we expect that the model predictions arerealistic and plausible for conditions of climate change becausethey are based on underlying physiological processes.


In the current study, timber production, C sequestration and bio-diversity were considered as management objectives. FinnFor hasalready proven that reliable information on timber production andC sequestration of forest ecosystems can be generated for indi-vidual stands (e.g., BRICENO-ELIZONDO et al., 2006). To also con-sider the benefits of C storage in wood products, a wood productsmodel was included in the study. The model used was an adaptationand extension of previous examples (KARJALAINEN et al., 1994;EGGERS, 2002). Including the C storage in the wood products poolallows for a more realistic and comprehensive evaluation of bene-fits produced by a particular forest management plan withinmultiple purpose forestry (BRICEÑO-ELIZONDO and LEXER, 2004).In the presented study, the characterisation of forest biodiversity isconfined to the amount of annual fresh deadwood, which is consid-ered a key attribute of forest biodiversity (SAMUELSSON et al., 1994,SCHUCK et al., 2004). For instance, deadwood has been found to beimportant as a habitat for fungi (LINDHE et al., 2004), insects (HILT

and AMMER, 1994) and vertebrates in forest ecosystems (MASER

et al., 1979).

LEXER et al. (2000) provided a review of biodiversity indicators,which can be provided by available forest growth models. Theyconcluded that structural attributes calculated from stand and treedata as well as indices based on species composition may be readi-ly provided by individual tree based models, and that additionalbiodiversity components could be estimated from available tree andstand attributes. For instance, HYNYNEN et al. (2005) estimated thenumber of saproxylic beetle species in Finnish forests from the vol-ume of deadwood. In the current study, species diversity at thestand level had, however, no discriminating influence amongstmanagement alternatives because compartments of the case studywere simulated as mono species stands. Additionally, in the standtreatment options no species change was considered. However, infurther studies spatial habitat indices could also be included as adecision criterion (e.g. NAESSET, 1997).

In the current application, a utility model has been employed tocombine all objective variables and constraints in an overall utilityindex which was then maximised by a heuristic optimisationmethod. There are several advantages with such an approach. Forexample, the separate additive components at the stand and unitlevel resemble the classical forest planning approach, where at thelevel of the basic silvicultural planning unit (i.e., stand, compart-ment) the treatment which best meets the management objectives isselected. In silvicultural planning this task is usually accomplishedbased on intuitive expert knowledge or by some schematic proce-dure. In our approach, the management objectives are specified atthe stand level and all stand treatment options are evaluated bymeans of criterion-specific preference functions. This approachrequires additional criteria at the unit level to satisfy constraintssuch as liquidity demand or spatial considerations (i.e., habitatrequirements). These unit level constraints usually make the objec-tive function non-additive which in turn favours heuristics insteadof mathematical programming techniques. Another advantage ofthe employed approach is that interpretation of the model coeffi-cients as relative weights of objectives and criteria is intuitivelypossible. This also makes the approach potentially suitable formulti-stakeholder planning situations in public participation (e.g.,KANGAS and HYTÖNEN, 2001; MUNDA, 2004).

Heuristics commonly used in forest planning problems are: sim-ulated annealing, tabu search, random ascent and genetic algo-rithms (REEVES, 1993; BORGES et al., 2002). In this study weemploy an optimisation heuristic which is similar to the HEROmethod as presented by PUKKALA and KANGAS (1993). The HEROmethod, which has been commonly used in Finland, builds on adirect search approach where one stand at a time is examined to see

whether another STP improves the overall utility of a plan. Thisapproach potentially carries the risk of getting trapped in a localoptimum. However, PUKKALA and KURTTILA (2005) found that sim-ple techniques such as HERO and random ascent are suitableapproaches especially when spatial objectives are not included inthe problem. The management unit used in this study consisted of1018 stands, each having six alternative treatment programmes.Thus, the total number of possible different plans was 61018. Thisclearly shows that it is not practical to compare and evaluate allavailable alternatives. Instead one relies on efficient numericaltools to search the decision space for feasible solutions. Test runswith random order of STPs in the data vector to evaluate if resultswere affected by the inherent structure of the data, did not revealsuch dependencies. The variability in shares of assigned STPswithin a scenario setting in all cases was lower than between sce-narios, indicating a clear scenario effect. Moreover, the shares ofSTP as assigned to the stands in the optimised management plansappeared to be highly plausible.

A question one may ask is why there is a need for an optimisa-tion at the FMU level? Why not use an optimal STP at the standlevel for the entire FMU? As shown in the results, no solution gen-erated by applying one treatment programme for the entire FMUseems acceptable in practice even if that STP maximised one of thecriteria. For instance, choosing one STP for the entire unit justbecause it maximised the NPV implied very uneven harvest sched-ules and low carbon sequestration. On the contrary, the STP thatmaximised carbon sequestration yielded a very low net presentvalue, a very uneven flow of timber harvests and an extremely lowminimum harvested timber volume per decade. This is closelylinked to the trade-off relationship between stand and unit levelutility components which is driven by the weights for stand andunit level component as well as the gradients in the preference andachievement functions. In our example we set the weight parame-ters based on expert consultations. However, in a real planning situ-ation it is unrealistic to assume that such preference informationcan be exactly given a priori. This touches an often discussed ques-tion of value-based multi-attribute decision support (e.g. SALO,1995; CORNER et al., 2001): Is it reliable to assume that preferenceinformation (i.e., weights of objectives or criteria) can be elicitedwithout knowing the alternatives? Because in optimisation, thealternatives are a consequence of preferences, an iterative approachof producing a plan and readjusting the weights according to thepreferences of the decision maker is very likely the only feasiblesolution to this dilemma. Alternative approaches to define objec-tive functions have been proposed, for instance, by HOGANSON andROSE (1984) and FALCÃO and BORGES (2002). In our case, werestricted the potential to trade-off stand level utility against unitlevel achievements by requiring a STP at the stand level to be atleast as good as the business-as-usual treatment. Thus, we securethat at the stand level the performance of a treatment had to be atleast as successful as current management practice.

4.2. Evaluation of results

In our study, we found significant differences between the opti-mised management plans for the different objective scenarios. Theoptimal solution for timber production (maxTP) results in a planwhere the dominating STPs are BT(15,0), BT(30,0) and BT(30,30).Compared with business-as-usual BT(0,0) these three STP allowlater thinnings and later final cuttings. As expected, the unthinnedscenario UT(0,0) is the least used. This result differs significantlyfrom that for the carbon sequestration scenario (maxCS). In thatcase, the most frequently used STP was the unthinned scenarioUT(0,0), which allowed the highest amount of stand stocking in theforest over the rotation and therefore allowed more carbon to bestored in the forest ecosystem. Additionally, UT(0,0) also feeds


into the wood products pool. The proposed plan for maxCS alsoincluded many stands using BT(30,30) to achieve the THmin con-straint at the unit level that ensures a minimum amount of harvest-ed timber per decade. With the multi-objective scenario (MO), theshare of the UT(0,0) even increased. This may seem surprising, butit was due to the inclusion of biodiversity as indicated by annualfresh deadwood. Thus, due to self-thinning, the UT(0,0) producedclearly more deadwood than any other STP. The second most usedSTP was BT(15,0) to obtain a more even flow of timber volumeand higher decadal harvests. In using prefabricated stand treatmentregimes there is always the risk that the decision space covered bythe available set of STPs is too small. Thus, care must be taken toinclude possible management responses to management objectivesand climate change in the set of treatment programmes. In our case,the decision space was systematically covered by alterations inthinning frequency and intensity. However, deadwood may not besufficiently covered by the set of available STPs, except by UT(0,0)because almost no deadwood is produced by self-thinning process-es in managed STPs. As the STPs are adaptive, per se, to theeffects of climate change on growth rate, a longer time than a nor-mal planning period is required to get a clear climate change signalon shares of allocated STPs. This advocates the use of a long plan-ning period (100 years), which in turn calls for robust and reliablemodels to project the likely consequences of a plan.

The management recommendations until recently applied inpractical forestry (YRJÖLÄ, 2002) were used to define the business-as-usual STP. The new rules apply the same principles than the pre-vious ones with slight modifications, e.g. in thinning intensity andtiming of terminal cut. As described before, these recommenda-tions are species-specific and for defining the timing and intensityof thinning (i.e., basic thinning) they employ the dominant heightand basal area. Thus, the timing of thinning is adjusted to thegrowth and development of the tree population. However, at presentthis business-as-usual recommended STP (BT(0,0)) is not neces-sarily the most common and economically most profitable practicefor forest owners. There is usually a slight delay in thinnings com-pared to BT(0,0), especially if the aim is for higher economicalprofitability of individual thinnings. In this study, this is the reasonfor a relatively weak performance of BT(0,0) under current climatecompared to alternative STPs.

In this study, the same clearcut criteria were adopted in the com-putations regardless of tree species and sites, which differ to somedegree to the real practices. Furthermore, we assumed that regener-ation after final cutting would always involve planting with thesame species, without considering the differences between speciesin terms of growth and timber yield. In addition, the resultsobtained here are affected by age class and tree species distributionspecific to this forest area; therefore, the results may not be directlyextrapolated to other regions without considering these factors.However, the age class distribution of the management unit used inthis study is typical of commercial forests in central and southernFinland with a dominance of younger stands (FINNISH STATISTICAL

YEARBOOK OF FORESTRY, 2001).

A relevant issue is how an optimised plan under current climateperforms under climate change conditions. To respond to that issuethe optimal plan for current climate was applied under the two dif-ferent climate change scenarios (ECHAM4 and HadCM2) andresults compared with optimal plans for ECHAM4 and HadCM2climate scenarios. In our example, the gain in total utility throughoptimising a management plan specifically to changing climaticconditions was between +3.4% and +9.2%, depending on theobjective and the climate scenario. Comparing these results withthe increase in total utility of plans optimised for current and cli-mate change conditions, reveals that optimisation is responsible for

approximately 30% to 50% of these gains, the remainder comesfrom increased production due to climate change.

4.3 Conclusions

When interpreting the results of the current study it must be not-ed that climate change was in any case favourable and improvedforest production as well as carbon sequestration. This may not bethe case, for instance, in Central or Eastern Europe where climatechange may lead to increased drought stress and subsequent highersusceptibility to forest pests. In light of these findings, it seems rec-ommendable to include possible future climatic changes in tacticalforest planning. Moreover, knowledge on potential opportunitycosts if management is not adapted to climate change is valuableinformation per se. However, it does not directly provide a solutiondue to the uncertainty of climate scenario data. To explicitlyaddress uncertainty in the future climatic conditions, effects of var-ious climate change scenarios may be combined in the objectivefunction. The weights of the individual climate scenarios could beinterpreted as subjective probabilities of occurrence of a particularfuture climate. However, this approach may not capture the truerisk perception of the decision maker who may be more interestedin the impacts of a future climate than in the climate itself. Futurework will be needed to explore possible approaches to explicitlyconsider uncertainty in future climates in tactical forest planning.As a concluding remark, we would like to point out that we areconvinced that the combined use of process-based growth model-ling, multi-criteria decision making (MCDM) techniques and opti-misation heuristics are an efficient tool to support forest planningand decision making in identification of optimised managementplans under multiple objectives and climate change conditions.

5. ABSTRACT

The aim of this study was (i) to demonstrate the combined use ofa process-based growth model, a wood products model and a multi-objective optimisation heuristic in the analysis of optimised man-agement plans for a forest management unit (FMU) under changingclimatic conditions, but also (ii) to analyse the potential benefits ofconsidering climate change in forest management planning. Specif-ic questions addressed were: (a) how different climate scenariosaffect optimised management plans, and (b) how managementplans optimised for current climate perform under climate changescenarios. When analysing these questions, contrasting prioritiesfor different management objectives within multiple-purposeforestry were considered.

The case study was carried out within a management unit of1451 hectares made up of a mosaic of Scots pine (Pinus sylvestris),Norway spruce (Picea abies) and silver birch (Betula pendula)dominated stands in central Finland. Based on stand inventory data,the process-based growth model FinnFor was firstly used to simu-late stand development over 100 years. Simulations were done util-ising the current climate and two transient climate change scenarios(ECHAM4 and HadCM2), employing six alternative managementregimes (five thinning regimes and one unthinned managementregime). The simulated timber harvests were inputted into a woodproducts model which estimated carbon sequestration in the prod-ucts. Thereafter, a combined random and direct search optimisationheuristic was employed to find, for each stand, a stand treatmentprogramme (STP) that optimises an additive utility function con-sisting of stand level and unit level components. A total of threemanagement objective scenarios were analysed: timber production(maxTP), carbon sequestration (maxCS), and multi-objective man-agement (MO; timber, carbon, biodiversity).

As a result, there were significant differences in the share ofallocated STPs within the FMU between different management


objective scenarios as well as between climate scenarios withineach objective scenario. A generally observed pattern was thatunder climate change, regardless of objective scenarios, the shareof some STPs increased compared to the results under current cli-mate. Those STPs allowed a higher stand stocking over the rotationand later thinnings and/or final cutting compared to the currentlyrecommended management. The relative increase in the utility ofoptimised plans due to climate change differed somewhat betweenthe objective scenarios. For maxTP, the maximum increase was16.8% (ECHAM4), while for maxCS it was 9.9% (HadCM2) andfor MO 11.3% (ECHAM4). Depending on the management objec-tives and climate scenario, optimisation contributed between 30%and 50% of that gain, the rest comes from increased productiondue to climate change. As a conclusion, the combined use ofprocess models and multi-objective optimisation appears a promis-ing approach for multiple-use management planning under condi-tions of climate change.

6. Zusammenfassung

Titel des Beitrages: Beeinflusst eine Klimaänderung optimierteManagementpläne für einen Forstbetrieb unter Mehrfachziel-setzung?

Die vorliegende Studie verfolgte anhand einer Fallstudie diefolgenden Zielsetzungen: (1) den kombinierten Einsatz einesdetaillierten prozess-basierten Waldwachstumsmodells, eines Holz-produktemodells undeiner Optimierungsheuristik zur Generierungoptimierter Managementpläne für einen Forstbetrieb unter Kli-maänderungsbedingungen zu demonstrieren, und (2) den potentiel-len Vorteil aus der Berücksichtigung einer Klimaänderung zuanalysieren. In diesem Zusammenhang sollten folgende spezifischeFragen beantwortet werden: (a) Wie wirken sich verschiedeneKlimaänderungsszenarios auf die optimierten Managementpläneaus? (b) Wie bewähren sich für aktuelles Klima optimierte Mana-gementpläne unter Klimaänderungsbedingungen?

Der analysierte Forstbetrieb in Zentral-Finnland umfasst 1451 haund besteht aus Beständen, die von Fichte (Picea abies), Kiefer(Pinus sylvestris) oder Birke (Betula pendula) dominiert werden.Das Waldmodell FinnFor wurde mit bestandesweisen Inventurdateninitialisiert und dazu verwendet, die Bestandesentwicklung untersechs verschiedenen Bestandesbehandlungsprogrammen und dreiKlimaszenarios (aktuelles Klima, zwei transiente Klimaänderungs-szenarios basierend auf Daten der Klimamodelle ECHAM4 undHadCM2) über 100 Jahre zu simulieren. Ausgehend von dengenutzten Sortimenten wurde mit einem Holzproduktemodell dieKohlenstoffspeicherung im Holzproduktepool geschätzt. Eine Heu-ristik wurde eingesetzt, um eine additive Nutzenfunktion zu opti-mieren, die für drei Zielszenarios definiert wurde: Holzproduktion(maxTP), Kohlenstoffspeicherung (maxCS), Mehrzweckmanage-ment bestehend aus Holzproduktion, Kohlenstoffspeicherung undBiodiversität (MO).

Die Ergebnisse erbrachten signifikante Unterschiede in denAnteilen der den Beständen zugeordneten Behandlungsprogrammesowohl zwischen den Zielszenarios als auch zwischen den Klimas-zenarios. Generell wurden unter den Klimaänderungsszenarios die-jenigen Behandlungsprogramme öfter in die Managementpläneaufgenommen, die höhere Bestockungsdichten und spätere Durch-forstungseingriffe vorsehen, verglichen mit dem aktuell empfohle-nen Bestandesbehandlungsprogrammen. Generell bewirkten beideKlimaänderungsszenarios Produktivitätserhöhungen. Der relativeAnstieg der generierten Nutzenwerte unterschied sich jedoch zwi-schen den Zielszenarios (maxTP: +16.8%, maxCS: +9.9%, MO:+10.3%). In Abhängigkeit von Ziel- und Klimaszenario hatte dieOptimierung daran einen Anteil zwischen 30% und 50%.

7. Résumé

Titre de l’article: Est-ce qu’un changement climatique a del’influence sur des plans d’aménagement optimisés d’une entrepri-se forestière à objectifs multiples?

La présente démarche, faite à l’aide d’une étude de cas avait lesobjectifs suivants: (1) démontrer la possibilité de la mise en oeuvred’un modèle de croissance forestière détaillé fondé sur la notion deprocessus, d’un modèle de production de bois et d’une méthodeheuristique d’optimisation pour générer des plans d’aménagementoptimisés dans le cas d’une entreprise forestière soumise à desconditions de changement climatique, et (2) analyser l’avantagepotentiel résultant de la prise en compte d’un changement clima-tique. Dans ce contexte il fallait répondre aux questions suivantes:(a) Comment agissent différents scénarios sur les plans d’aménage-ment optimisés? (b) Comment se comporteraient les plans d’amé-nagement, optimisés pour le climat actuel, dans l’hypothèse où onles appliquerait dans des conditions de changement climatique?

L’entreprise forestière analysée dans le centre de la Finlandecomporte 1451 ha et est constituée de peuplements où dominentl’épicéa commun (Picea abies), le pin sylvestre (Pinus sylvestris)ou le bouleau verruqueux (Betula pendula). Le modèle forestierFinnfor fut initialisé avec les données d’inventaire de peuplementset utilisé pour simuler sur 100 ans l’évolution du peuplement enutilisant six programmes sylvicoles différents et trois scénarios cli-matiques, (climat actuel, deux scénarios transitoires de changementclimatique fondés sur les données des modèles climatiquesECHAM4 et HadCM2). En partant des assortiments de bois exploi-tés on a estimé, à l’aide d’un modèle de production de bois, laquantité de carbone stocké dans l’ensemble de cette productionligneuse. On procéda à une étude heuristique pour optimiser unefonction additive de profit qui fut définie dans le cas de trois scéna-rios d’objectif: production de bois (max TP), stockage de carbone(max CS), aménagement à objectifs multiples comprenant produc-tion de bois, stockage de carbone et biodiversité (MO).

Les résultats firent apparaître des différences significatives dansles contributions des programmes d’aménagement appliqués auxpeuplements aussi bien entre les scénarios d’objectifs qu’entre lesscénarios climatiques. D’une façon générale, dans le cas desscénarios de changement climatique sont ressortis le plus souventdans les plans d’aménagement, les programmes sylvicoles qui pré-voyaient les plus fortes densités d’arbres à l’hectare et les éclairciesles plus tardives en comparaison des programmes de traitementsylvicoles actuellement recommandés. L’augmentation relativedes profits différait toutefois selon les scénarios d’objectifs (maxTP: +16,8%, max CS: +9,9%, MO: +10,3%). En fonction duscénario d’objectif et de climat, l’optimisation y contribue pour30 à 50%. R. K.

8. Acknowledgements

This work was funded mainly through the Finnish Centre ofExcellence Programme (2000–2005), under the Centre of Excel-lence for Forest Ecology and Management (Project no. 64308), co-coordinated by Academy Prof. SEPPO KELLOMÄKI, Faculty ofForestry, University of Joensuu. Support provided by the Academyof Finland, the National Technology Agency (Tekes) and the Uni-versity of Joensuu is acknowledged. Similarly, funding receivedfrom the European Union through the project “SilviculturalResponse Strategies to Climatic Change in Management of Euro-pean Forests” under contract EVK2-2000-00723 (SilviStrat) isacknowledged. We are grateful to the partners of this Project forfruitful discussions and criticism during the study design. Theauthors would also like to thank Mr. JUHA HILTUNEN, METSÄKESKUS

POHJOIS-SAVO, for providing the forest stand data (X-forest-data)for the area. Furthermore, we thank Mr. HARRI STRANDMAN and


Mr. HANNU VÄISÄNEN for helping with computer simulations aswell as Mr. ERNST KORTSCHAK for programming support with theoptimisation heuristic, and Mr. DAVID GRITTEN for revising the lan-guage of this paper. The comments of two anonymous referees onan earlier draft of the manuscript are gratefully acknowledged.

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Appendix Table 1.

Results for all criteria included in the utility function. Current = current climate, ECHAM4 = climate change scenariobased on data from ECHAM4, HadCM2 = climate change scenario based on data from HadCM2, NPV= Net Present Value including the discounted stumpage value in year 100, p = 0.02 (€ ha–1),

MAI = mean annual timber increment (m3ha–1yr–1), CS-F = mean carbon storage in the forest over 100 years (above- and below-ground biomass of trees as well as carbon in the soil) (Mg ha–1), C-WP = mean carbon storage

in wood products over 100 years (Mg ha–1). HTflow = coefficient of variation of decadal timber harvests (%). fDW = average annual fresh deadwood (m3ha–1yr–1). HTmin = minimum harvested timber of decadal

timber harvests (m3ha–1). HT total = total harvested timber over 100 years (m3ha–1).

Ergebnisdarstellung für alle in der Nutzenfunktion verwendeten Kriterien. Current = current climate, ECHAM4 = Klimaänderungsszenario basierend auf ECHAM4, HadCM2 = Klimaänderungsszenario basierend aufHadCM2, NPV = Barwert aus Kosten (Holzernte, Waldbau) und Erlösen (Holz) inkl. diskonierter Abtriebswert im

Jahr 2100 (p = 0.02) [€ ha–1], MAI = durchschnittlicher Zuwachs pro Hektar und Jahr der Periode 2001–2100 [m3ha–1yr–1], CS-F = mittlere C-Speicherung im Waldökosystem (Biomasse ober-/unterirdisch, SOC) [Mg ha–1],

CS-WP = mittlere C-Speicherung in Holzprodukten [Mg ha–1], DW = durchschnittliche Menge an frischem Totholzpro Hektar und Jahr [m3ha–1yr–1]. HTflow = Variationskoeffizient der dekadischen Nutzungsmengen [%],

HTmin = geringste dekadische Nutzungsmenge [m3ha–1], HT total = gesamte Nutzungsmenge über 100 Jahre [m3ha–1].


Alternativen zur Bestandesbewertung nach dem Alterswertfaktorverfahren

Aus dem Institut für Agrar- und Forstökonomie der Universität für Bodenkultur Wien

(Mit 5 Abbildungen)

Von W. SEKOT*)

(Angenommen Februar 2007)

SCHLAGWÖRTER – KEY WORDS

Waldbewertung; Bestandesbewertung; Alterswertfaktoren; Kon-ventionen; Investitionstheorie; Sachwertverfahren; finanzielleUmtriebszeit.

Forest valuation; valuation of forest stands; age constants; conven-tions; investment theory; asset value method; financial rotation.

1. PROBLEMSTELLUNG UND ZIELSETZUNG

Bei der sachverständigen Ermittlung von Verkehrswerten fürWald spielt das Sachwertverfahren neben dem Ertragswertansatz inÖsterreich nach wie vor eine wichtige Rolle. Auch wenn dabei ausmethodischer Sicht dem Vergleichsverfahren der Vorzug zu gebenwäre (vgl. LINDEMANN, 1992; MOOG, 1994), wird in der Bewer-tungspraxis vielfach an der getrennten Herleitung von Boden- undBestandeswerten festgehalten bzw. eine derartige Trennung alsunverzichtbar postuliert.

Empirisch ließe sich der isolierte Verkehrswert der Bestockungprinzipiell aus dem Marktgeschehen für Holz am Stock ableiten.Allerdings unterscheiden sich sowohl die Motive der jeweiligenMarktteilnehmer als auch die Rahmenbedingungen der Transaktio-nen ganz wesentlich voneinander, so dass der Marktwert für Holzam Stock kaum als Surrogat für den anteiligen Wert derBestockung im forstlichen Grundverkehr angesehen werden kann.Jedenfalls in Bezug auf noch nicht hiebsreifes Holz wäre eine der-artige Surrogatmarktüberlegung mangels entsprechender Referenz-werte ohnehin hinfällig.

In der Waldbewertung ist es dagegen gängige Praxis, die Bestan-deswerte unter Bezugnahme auf künftig zu erwartende Erträge zuermitteln. Damit verbunden ist das sowohl terminologische wieauch methodische Paradoxon, dass ‚Sachwerte’ aus Ertragsüber-legungen unter Verwendung eines Kalkulationszinsfußes herge-leitet werden. In diese Ertragsüberlegungen fließen i.d.R. aus-schließlich die monetären Ergebnisse der Holzproduktion ein. Esbleibt aber mit SCHÄFER (1977) und MOOG (1994) grundsätzlichfestzustellen, dass nicht nur die Bodenwerte, sondern gegebenen-falls auch die Bestandeswerte von anderen Waldfunktionen als derHolzproduktion beeinflusst sein können. Anschauliches Beispieldafür ist die Bestockung eines Objektschutzwaldes, deren funktio-neller und in der Folge auch monetärer Wert wohl in erster Linie anMaßstäben wie Ersatzkosten (ALTWEGG, 1988) oder der Zahlungs-bereitschaft der Nutznießer (LÖWENSTEIN, 1995) und jedenfallsnicht lediglich am Holzertrag zu bemessen wäre. Der im Folgendenthematisierte Holzproduktionswert stellt demnach nur eine vonpotentiell mehreren, zu bemessenden Wertkomponenten dar.

Der monetäre Wert stehenden Holzes wird in der Bewertungs-praxis vorzugsweise mit Hilfe des Alterswertfaktorverfahrensermittelt. Dieses gilt nicht nur als Standard für Bewertungen aufBestandes- bis Betriebsebene, sondern wurde auch bereits imZusammenhang mit der volkswirtschaftlichen Bewertung derRessource ‚stehendes Holz’ auf nationaler Ebene angewandt(KÖHLER, 1994; SEKOT et al., 1996; EUROPÄISCHE KOMMISSION

2000).

Da die in Österreich gebräuchlichen Alterswertfaktortabellenvon SAGL (1984) sowohl vergriffen als auch veraltet sind, stellt sichimmer dringlicher die Frage nach Neuauflage, Weiterentwicklungoder Ersatz dieses Bewertungshilfsmittels (vgl. SAGL, 2006). ImBemühen um praxisgerechte Konventionen besteht dabei allerdingsdie Gefahr, das wissenschaftliche Fundament der Waldbewertungvollends zu verlassen. Die sachverständige Verkehrswertschätzunghat jedoch zwingend auf anerkannter, wissenschaftlicher Grund-lage zu erfolgen. Ziel der Arbeit ist es, dazu entsprechende Denk-anstöße zu vermitteln und alternative Überlegungen in die Diskus-sion einzubringen.

Im Folgenden wird daher die dem Alterswertfaktorverfahrenimplizite Aufgabenstellung: ‚altersspezifische Ermittlung vonBestandeswerten’ und die damit verbundene Modellprämisse einerausschließlich an der erwerbswirtschaftlichen Holzproduktionbegründeten Wertschätzung aufgegriffen und versucht, ein theore-tisch besser fundiertes Bewertungsmodell zu skizzieren. Ausge-hend von einer kritischen Analyse des gebräuchlichen Alterswert-faktorverfahrens soll anhand verschiedener Modellkonzeptionenaufgezeigt werden, dass und wie zumindest einige der theoreti-schen Schwachstellen des bisherigen Ansatzes gemildert bzw.vermieden werden könnten.

2. KRITISCHE ELEMENTE DES ALTERSWERT-FAKTORVERFAHRENS NACH SAGL (1984)

Angesichts der Vielzahl von Einflussgrößen und Unwägbarkei-ten muss sich die Bewertungspraxis auf einfach handhabbareAnsätze und Hilfsmittel stützen können, deren theoretisches undmethodisches ‚Wenn und Aber’ allenfalls per Konvention außerStreit gestellt ist. So unterstreicht auch SAGL (1995, S. 112) denpragmatischen Aspekt von Methodenvorschlägen: ‚Die Bestrebun-gen, mit Hilfe geeigneter Bewertungsmethoden einen kontinuier-lichen Verlauf der Bestandeswerte zu erreichen, sind ja nur dermehr oder weniger gelungene Versuch, einen möglichst hohenGrad von Akzeptanz und Verständnis zu erreichen, verbunden mitder Absicht, den einzelnen Sachverständigen vom Zwang derEntscheidung zu entlasten und die Verantwortung gewissermaßenauf einen Dritten (z.B. Verfasser von Richtlinien oder Bewertungs-hilfsmitteln) zu übertragen, …’. Als praxisorientierter, pragmati-scher Ansatz ist das Alterswertfaktorverfahren gegen theoretischbegründete Einwände daher keineswegs gefeit. Eine kritischeWürdigung erfährt dieses Konzept u.a. bei MANTEL (1968), KROTH

und BARTELHEIMER (1985), EHRENTREICH (1988), MOOG (1990) undzuletzt ORTENBURG (2003). Die in Österreich gebräuchlichenAlterswertfaktortabellen weisen zudem einige methodischeSchwachstellen auf, die im Falle einer Überarbeitung im Anhalt anbereits realisierte, deutsche Konzepte (vgl. HAUB und WEIMANN,2000) jedenfalls zu beheben wären.

2.1. Verlauf der Alterswertkurven

Alterswertkurven beschreiben den Wertverlauf zwischen einerinputorientierten Größe (Kulturkosten) und einer outputorientiertenGröße (Abtriebswert). Sie beruhen auf dem rechnerischen Aus-gleich von Bestandeskostenwerten, die – da inputorientiert – alsWertuntergrenzen zu interpretieren sind, und Bestandeserwartungs-*) E-Mail: [email protected]


werten, die von Outputs abgeleitete Wertobergrenzen angeben. Derpolynomiale Ausgleich der Wertentwicklung über dem Alter, wieer der Ableitung der Alterswertfaktoren zugrunde liegt, ist zudemrein pragmatischer Natur. Im Falle hoher Kulturkosten und niedri-ger Abtriebswerte kann dies sogar dazu führen, dass die Alterswert-faktoren mit steigendem Bestandesalter vorübergehend sinken unddemnach jüngere Bestände höher zu bewerten wären, als ältere.Erst in noch höherem Bestandesalter wird derselbe Wert wiedererreicht und steigt in der Folge bis zum Abtriebswert weiter an.Hier ist zu fordern, dass die Algorithmik über dem Alter monotonsteigende Faktoren sicherstellt.

2.2. Zinsfuß

Nicht zuletzt erfreut sich das Alterswertfaktorverfahren wohldeswegen so großer Beliebtheit bei den Sachverständigen, weil essie durch den Ansatz impliziter, interner Zinsfüße von der heiklenBegründung eines exogen zu unterstellenden Kalkulationszinssat-zes entbindet. So stellt auch schon MANTEL (1968, S. 38) fest: ‚DieAlterswertsfaktorenverfahren haben außer der weitgehenden Ver-einfachung des Bewertungsverfahrens auch den Vorteil, dass sichobjektive Werte ermitteln lassen und Streit über den anzunehmen-den Zinsfuß ausgeschaltet wird.’ Der Zinsfuß ist der klassischeKnack- und Streitpunkt ökonomischer Bewertungen. Seiner Ablei-tung und Begründung kommt daher größte Bedeutung zu. AlsZeitpräferenzrate ist er insbesondere von der realen Produktivitätdes Faktors Kapital bestimmt, wobei generell Opportunitäts-kostenüberlegungen anzustellen sind. Sind alternative Investitions-möglichkeiten mit unterschiedlichen Risiken behaftet, so ist diesdurch eine entsprechende Differenzierung der Zinssätze zu berück-sichtigen. Eine objektspezifische Differenzierung von Zinsfüßen,die nicht mit Risikoerwägungen in Zusammenhang steht, ist dage-gen aus investitionstheoretischer Sicht nicht gerechtfertigt. MOOG

(1990, S. 104) sieht in der Praxis der Verwendung interner Zins-füße im Rahmen des Alterswertfaktorverfahrens gar ‚einen derbenVerstoß gegen die Grundsätze ordnungsgemäßer Unternehmensbe-wertung’.

2.3. Verwaltungskosten

Im Modell des Alterswertfaktorenansatzes geht das Verwaltungs-kostenkapital in die Ableitung des internen Zinsfußes mit ein.Unter den Verwaltungskosten werden die Gemeinkosten derBetriebsführung sowie die mit den betrieblichen Anlagen (Forst-straßen, Betriebsgebäude etc.) im Zusammenhang stehendenKosten subsumiert. Der Ableitung der Alterswertfaktoren liegenhistorische Größenordnungen aus dem Großwald zugrunde. Durchdiesen statischen Ansatz werden regionale Unterschiede ebensovernachlässigt, wie die beträchtlichen Niveauunterschiede in denBesitzkategorien. So lagen im österreichischen Großwald über 500ha im Jahr 2004 die regionalen Mittelwerte für die sechs Produk-tionsgebiete im Bereich zwischen 73% und 144% des Gesamtmit-tels. Im Kleinwald unter 200 ha liegt das Niveau der Verwaltungs-kosten durchschnittlich bei knapp einem Drittel des Mittelwertesfür den Großwald. Schließlich wird das als Eingangsgröße für dieBerechnungen zu verwendende Verwaltungskostenkapital zudemmaßgeblich vom gewählten Kapitalisierungszinsfuss bestimmt(vgl. z.B. EHRENTREICH, 1988, S. 1070).

2.4. Bodenwert

Analog zum Verwaltungskostenkapital geht auch der Bodenwertin die Ableitung des internen Zinsfußes ein. Die zugrunde gelegtenBodenwerte sind damit implizite Einflussgrößen für die Alters-wertfaktoren und die mit ihrer Hilfe ermittelten Bestandeswerte.Dies führt zu einem Konsistenzproblem bei der Verwendung vonAlterswertfaktoren, da die den tabellierten Faktoren zugrundeliegenden, statischen Bodenwerte allenfalls zufällig mit den im

Bewertungsfall in der Regel ebenfalls zu bemessenden Wertenkorrespondieren.

2.5. Kulturkosten

Im Bewertungsschema des Alterswertfaktorverfahrens sind dieBestandeswerte zwischen den Kulturkosten und den erwartetenAbtriebswerten eingespannt. Die Kulturkosten sollen den üblichenAufwand zur Etablierung und Sicherung einer neuen Bestandes-generation beziffern und umfassen daher mehrere, zeitlich auf-einander folgende Einzelmaßnahmen die von der Vorbereitung derBestandesbegründung bis zur Dickungspflege reichen können. Diegroße Bandbreite tatsächlicher Kosten der Bestandesbegründungbei unterschiedlichen Anteilen an Naturverjüngung spricht freilichgegen die Verwendung weniger, statischer Inputgrößen als Basis-punkte für den Wertverlauf.

2.6. Umtriebszeit

In der Bewertung wird i.d.R. auf ‚übliche’ Umtriebszeiten abge-stellt, ohne dabei die Diskrepanz zwischen den meist deutlich kür-zeren, ökonomisch optimalen Umtriebszeiten und den ‚üblichen’zu thematisieren. Latente Umtriebszeiten, wie sie etwa aus derÖsterreichischen Waldinventur abgeleitet werden können, aberauch die planmäßigen Produktionszeiträume konkreter Forstbetrie-be sind Ausdruck unterschiedlichster Motive und Zielsetzungen.Diese werden aber nicht notwendiger Weise mit den Präferenz-strukturen der aktiv am Grundverkehr Beteiligten übereinstimmen.Und auch im Grundverkehr spielen durchaus auch andere Motiveals lediglich die nachhaltige, erwerbswirtschaftlich orientierteHolzproduktion eine Rolle. Soweit die Bestandesbewertung dasökonomische Potential der Holzproduktion (und nur dieses) bewer-ten soll bzw. will, ist nicht einzusehen, warum die Opportunitätsko-sten zusätzlicher oder anders gearteter Zielsetzungen in Formerhöhter Umtriebszeiten der Holzproduktion angelastet werdensollen. Vielmehr wäre für die Bemessung des monetären Ertrags-potentials von Beständen ausschließlich auf das ökonomisch ratio-nale Kalkül abzustellen. Auch Käufer von Wald warten in derPraxis vielfach nicht auf das Erreichen ‚üblicher’ Umtriebszeiten,sondern versuchen durch frühzeitige Nutzungen ihr investiertesKapital möglichst rasch zurück zu gewinnen (vgl. MAIER, 2005).Schon KROTH und BARTELHEIMER (1985, S. 518) merken zu externvorgegebenen Umtriebszeiten an:

‚Diese Umtriebszeiten entsprechen bei den meisten Baumartenund Ertragsklassen und bei den heutigen Preisen und Kosten nichtder ökonomisch optimalen Umtriebszeit. Ein nach betriebswirt-schaftlichen Gesichtspunkten zu erstellendes Bewertungskalkülsollte diesem Tatbestand dadurch Rechnung tragen, dass jeweils alsGrundumtriebszeit diejenige der höchsten internen Verzinsungzugrundegelegt wird.’

2.7. Vornutzungen

Im Unterschied zu deutschen Bewertungshilfen (vgl. HAUB undWEIMANN, 2000) basiert das in Österreich gebräuchliche Modellder Alterswertfaktoren auf der Fiktion des vornutzungsfreienBetriebes. Je nach Bestandesbehandlungsmodell wird mithin impli-zit unterstellt, dass zwischen einem Fünftel und einem Drittel derGesamtmassenleistung mit einem erntekostenfreien Erlös in Höhevon Null verbunden ist.

2.8. Bestockungsgrad

Üblicherweise wird in Österreich der aktuelle Bestockungsgradzur Bewertung des Bestandes herangezogen. Damit wird dieErwartung impliziert, dass auch im Umtriebsalter mit derselbenrelativen Bestockungsdichte gerechnet wird. Richtiger Weisemüsste dagegen die voraussichtlich bis zum Abtriebsalter erreich-


bare Bestockung beurteilt und der Bewertung zugrunde gelegt wer-den. Gerade in jungen, frisch durchforsteten oder durch Schad-einwirkungen aktuell aufgelichteten Beständen kommt es sonst zusystematischen Unterbewertungen. Andererseits sind aktuell hoheBestockungsgrade in Anbetracht des Produktionsrisikos nicht ohneweiteres auf das Umtriebsalter zu extrapolieren. Statt sich auf denentsprechenden statistischen Ausgleich zu verlassen, wäre an Stelledes aktuellen Bestockungsgrades analog zu den in Deutschlandgebräuchlichen Bestockungsfaktoren ein zum Abtriebsalter durch-schnittlich erreichbarer Wert anzusetzen und gegebenenfalls(besonders im Falle starker Auflichtung in älteren Beständen) miteinem zusätzlichen Abschlag zu versehen.

2.9. Produktionsrisiko

Mit Schadholzanteilen in der Größenordnung von einem Vierteldes Gesamteinschlags ist das Risiko der forstlichen Urproduktionkeine unbedeutende Größe. Dennoch wird seitens der praktischenWaldbewertung vielfach von einer expliziten Abbildung des Pro-duktionsrisikos Abstand genommen. Freilich sollte zumindest eineindirekte, gutachtliche Berücksichtigung vorzeitiger Ausfälle undvon Qualitätsminderungen erfolgen, da andernfalls das Bewer-tungsmodell systematisch fehlspezifiziert wäre. Dazu bietet ein‚vorsichtiges’ Ansetzen von Sortimentsanfall, Holzpreisen undBestockungsgraden entsprechende Möglichkeiten. Vorzuziehenwäre allerdings die Verwendung von Wuchsmodellen, die auch dasProduktionsrisiko entsprechend berücksichtigen.

2.10. Unsicherheit und Risiko

Der Abtriebswert, auf den die Alterswertfaktoren referenzieren,ergibt sich aus dem erwarteten Massenanfall und der Qualitätsziffer(= erntekostenfreier Durchschnittserlös) zum Zeitpunkt derUmtriebszeit. Die Beurteilung dieser oft weit in der Zukunft liegen-den Reinerlöse erfordert umfassende Annahmen hinsichtlich künf-tiger Gegebenheiten. Prognosen sind allenfalls für kürzere Zeit-horizonte auf Basis rezenter Entwicklungen möglich. Über mehrereDezennien hinweg wären Trendextrapolationen dagegen höchstfragwürdig. Die Waldbewertung erfolgt somit vielfach unterUnsicherheit in Bezug auf künftige Faktor- und Produktpreise,Faktorproduktivitäten und Technologien. Mit der üblichen Arbeits-hypothese real konstant bleibender Werte und unveränderlicherProduktivitäten wird ein Problembereich systematisch ausgespart,der für eine fundierte Investitionsbeurteilung allerdings maßgeblichwäre. Soweit zumindest subjektive Eintrittswahrscheinlichkeitenfür verschiedene Umweltzustände spezifiziert werden können,wären diese Risken im Sinne der betriebswirtschaftlichen Entschei-dungslehre analog zum Produktionsrisiko explizit in den Bewer-tungsansatz einzubeziehen. Letztlich sollten der Ableitung undBegründung des Kalkulationszinsfußes ja Risikoerwägungenzugrunde liegen.

3. ALTERNATIVE ANSÄTZE ALTERSBEZOGENERBEWERTUNGSVERFAHREN

Im Hinblick auf die beabsichtigte Herausgabe neuer oder zumin-dest aktualisierter Bewertungshilfen werden in Österreich verschie-dene Varianten für den Wertverlauf zwischen den Kulturkosten (c)und dem Abtriebswert zur Umtriebszeit (Au) diskutiert (PELZMANN,2004; SAGL, 2006). Diese sollen einerseits leicht und flexibelanwendbar sein und andererseits die bisherigen Wertverläufe inAbhängigkeit der verschiedenen Einflussgrößen (neben c und Au

insbesondere auch Holzart, Ertragsklasse und Umtriebszeit) mög-lichst gut wiedergeben. Dies nicht zuletzt auch deshalb, weil diejeweils vorherrschende Bewertungsmethodik das Gefüge der empi-rischen Referenzwerte mitbestimmt und daher alternative Ansätzediesen ‚Teufelskreis’ nicht leicht durchbrechen können (KROTH,1982, S. 98).

Neben den praktischen Aspekten von fachlicher Akzeptanz undEinfachheit der Handhabung sind aus theoretischer Sicht dabei ins-besondere die folgenden Grundanforderungen an eine Bewertungs-methodik zu stellen (sh. dazu auch SAGL, 1995, S. 117):

(1) Reproduzierbarkeit: die Wertansätze, Annahmen und Algo-rithmen sind offen zu legen, so dass sie hinterfragbar und dieErgebnisse von Dritten nachvollziehbar sind. Diesbezüglich sindbei dem aktuell gebräuchlichen Alterswertfaktorverfahren durchausDefizite festzustellen, so etwa bezüglich der Ableitung des unter-stellten Verwaltungskostenkapitals sowie des rechnerischen Aus-gleichs von Ertrags-, Erwartungs- und Abtriebswerten.

(2) Validität: die Nachvollziehbarkeit alleine garantiert noch lan-ge nicht, dass auch die jeweils relevanten Werte ermittelt werden.Je nach dem Kontext und Zweck der Bewertung werden die Ergeb-nisse verschiedener Ansätze nur mehr oder weniger gut demtatsächlich zu eruierenden Wert entsprechen (vgl. KROTH, 1982;MOOG, 1990, 1994). Durch Offenlegung der entsprechenden Prä-missen sollte jedenfalls die Beurteilung der Validität erleichtertwerden. Angesichts der ausschließlichen Bezugnahme auf dieHolzproduktion wird das Alterswertfaktorverfahren vielfach nichtvalide Ergebnisse liefern.

(3) Konsistenz: die Bewertungsmethodik muss in sich wider-spruchsfrei sein. Diesbezüglich leidet das Alterswertfaktorverfah-ren an Zirkelschlussproblemen im Zusammenhang mit den GrößenBodenwert und Verwaltungskostenkapital.

Im Folgenden werden ausgehend von der Vorstellung der Alters-wertfaktoren nach SAGL sowie der Kritik am Konzept einer linearenWertentwicklung Alternativen vorgestellt, die sich schrittweiseeinem investitionstheoretisch konsistenten Kalkül annähern (vgl.SEKOT, 2006). Gegenwärtig ebenfalls diskutierte ‚Praktikermetho-den’, wie die arithmetische Mittelung linearer und polynomial aus-geglichener Wertentwicklungen über dem Bestandesalter, entbeh-ren jeder theoretischen Grundlage und werden daher hier nichtnäher behandelt.

Die in den Abbildungen dokumentierten, beispielhaften Berech-nungen stützen sich auf die Ertragstafel ‚Fichte Bruck’ 9. Absolut-bonität (MARSCHALL, 1986) sowie die Sortentafeln für Fichte(STERBA und GRIESS, 1983). Den Bewertungen wurden die Jahres-durchschnittspreise der Agrarpreisstatistik für 2004 zugrundegelegt.

3.1. Alterswertfaktorverfahren nach SAGL

Die in Österreich gebräuchlichen Alterswertfaktoren (ft) nachSAGL (1984) geben die Relation des Bestandeswertes im Alter t(BWt) zum erntekostenfreien Abtriebsertrag im Umtriebsalter (Au)an, wobei als weiterer Anpassungsfaktor der Bestockungsgrad (BG)Verwendung findet. Die Wertermittlung erfolgt nach Formel (1):

(1)

Dabei sind die Faktoren so bemessen, dass alle Bestandeswertezwischen dem Anfangskapital (in Höhe der Kulturkosten c) unddem Endkapital (in Höhe des erntekostenfreien Endnutzungs-erlöses Au) liegen. Hergeleitet wurden die Alterswertfaktoren überden rechnerischen Ausgleich von Kosten, Erwartungs- undAbtriebswerten, wobei als Kalkulationszinsfuss die jeweilige, inter-ne Verzinsung (pi) in Abhängigkeit von Umtriebszeit (u), Boden-wert (B) und Verwaltungskostenkapital (V) gemäß Formel (2)verwendet wurde. Im Unterschied zu den in Deutschland gebräuch-lichen Bewertungshilfsmitteln (vgl. HAUB und WEIMANN, 2000;ORTENBURG, 2003) werden dabei weder Vornutzungen noch Pro-duktionsrisiken berücksichtigt.

(2)


3.2. Linearer Wertausgleich zwischen c und Au

In der Literatur wurde bereits wiederholt eine Konvention übereinen linearen Verlauf der Bestandeswerte zwischen c und Au ange-regt (SAGL, 1992, 1995; ORTENBURG, 2003). Ein solcher Wertansatzentspräche gemäß Formel (3) einer vereinfachten Blume’schenFormel, wobei der Alterswertfaktor einfach als Relation vonWuchsalter (t) zur Umtriebszeit (U) definiert ist.

(3)

Zugunsten eines linearen Verlaufs wird u.a. von SAGL (1995,S. 116 f) darauf hingewiesen, dass durch die Unterstellung vonLinearität Bodenwerte und Verwaltungskosten sowie der Zinsfussals Unsicherheitsfaktoren wegfallen würden. Der Praktikabilitätund Einfachheit dieses Vorschlags stehen allerdings theoretischeEinwände gegenüber. Insbesondere ist eine lineare Wertentwick-lung über dem Alter – im Unterschied zum Kosten- und Erwar-tungswertansatz sowie eingeschränkt auch noch zum klassischenAlterswertfaktorverfahren – investitionstheoretisch überhaupt nichtargumentierbar. Da der lineare Zusammenhang bislang auch empi-risch nicht verifiziert ist, muss die wissenschaftliche Grundlageeines solchen Ansatzes weiterhin in Abrede gestellt werden. Sozitieren KROTH und BARTELHEIMER (1985, S. 516) die von GLASER

bereits 1912 vorgebrachte Kritik am linearen Ansatz und erachtenihn allenfalls im Extremfall einer effektiven Verzinsung gleich oderunter Null als unvermeidlich. Ein solcher Fall wäre freilich seiner-seits mit der Modellprämisse einer ausschließlich in der erwerbs-wirtschaftlichen Holzproduktion begründeten Wertschätzung fürdie Bestockung unvereinbar, da es unter diesen Bedingungen zukeinen Transaktionen kommen würde.

3.3. Exponentieller Wertausgleich zwischen c und Au

Verzichtet man auf die Komponenten Bodenwert und Verwal-tungskostenkapital, nicht jedoch auf die interne Verzinsung, sogelangt man zu einem einfachen Modell der Diskontierung von Au,das der Prolongation von c äquivalent ist. Der Abtriebsertrag zurUmtriebszeit wird mithin als zinsesverzinste Begründungskosten

interpretiert bzw. dargestellt. Der entsprechende Zinsfuss (p) kanngemäß Formel (4) bestimmt werden. In weiterer Folge lässt sichausgehend von Au der diskontierte Wert zu jedem Bestandesalter tnach (5) errechnen.

(4)

(5)

Eine solche investitionstheoretisch fundierte Konzeption zeigtfreilich einen ganz anderen als einen linearen Verlauf über demAlter. Durch die unmittelbar wirksame Zinseszinsrechnung steigendie Bestandeswerte progressiv bis zum Umtriebsalter an. In diesemFall ergibt sich noch wesentlich deutlicher als bei der linearenLösung durch den Übergang von der modellierten Wertentwicklungzu den tatsächlichen Abtriebswerten im Umtriebsalter (für Alterüber U) ein Bruchpunkt der Wertentwicklung, der angesichts dernur gutachtlich zu wählenden Größe ‚Umtriebszeit’ durchaus pro-blematisch erscheint. Da die Umtriebszeit keine absolute Größe istund die praktisch realisierbaren Abtriebserträge in höheren Bestan-desaltern nur noch degressiv steigen (bzw. irgendwann überhauptkulminieren) ist diese Überlegung ausgehend von den Fixpunkten cund Au freilich noch kaum als akzeptable Bewertungsmethodeanzusehen.

3.4. Alternativen mit maximaler Verzinsung der Kulturkosten

Die Kombination von Zinseszinskalkül und Abtriebswertrech-nung für verschiedene Bestandesalter eröffnet dagegen potentiellinteressante, methodische Varianten für die Bestandesbewertung(vgl. SEKOT, 2006). Dabei wird in einem ersten Schritt der Bezugzu einer extern bestimmten Umtriebszeit aufgegeben und statt-dessen auf die in diesem Modell durch die maximale Verzinsungder Kulturkosten definierte Umtriebszeit abgestellt. Umtriebskrite-rium ist im Bewertungskalkül somit jenes Bestandesalter, bei demdas laufende Wertzuwachsprozent gleich dem durchschnittlichen

Abb. 1

Verzinsungsverhältnisse zur Ableitung einer ökonomischen Umtriebszeit.

Current increment in value and rate of return for deriving a financial rotation.


ist (Abb. 1). Bestandeswerte jenseits des Umtriebsalters sind praxis-gerecht direkt aus der Kurve der Abtriebswerte zu entnehmen. Diesentspricht auch der Sichtweise eines Investors, der die Optionsofortiger Nutzung auch vor Erreichen ‚ortsüblicher’ Umtriebs-zeiten in Betracht ziehen wird um die höchst mögliche Rendite zuerzielen. (Tut er dies in der Praxis nicht, so stehen den damit ver-bundenen Opportunitätskosten wohl andersartige Nutzenerwägun-gen gegenüber.) Für geringere Bestandesalter erfolgt eine Diskon-tierungsrechnung auf Grundlage der maximalen Verzinsung derKulturkosten. Neben einer ökonomischen Umtriebszeit ergibt die-ser einfache Ansatz weiters als Nebenprodukt auch ein Maß für dieHiebsunreife jüngerer Bestände.

Eine entsprechende Verfahrensvorschrift könnte etwa folgender-maßen lauten:

a) Festlegung der aktuell lokal zu unterstellenden Holzerntekos-ten in Abhängigkeit vom BHD des Grundflächen-Mittelstammes

b) Festlegung der Sortimentspreise

c) Modellgestützte (Ertragstafeln und Sortenertragstafeln) Be-rechnung von Abtriebswerten z.B. in 10-Jahres-Schritten, je nachBonität und Baumart beginnend mit einem Alter von 30 bis 50Jahren (Grenze: positiver Deckungsbeitrag) bis zum höchsten fürden Bewertungsanlass relevanten Bestandesalter (Mittelwert derhöchsten Altersklasse)

d) Festlegung der Kulturkosten(stufe) mit oder ohne Berücksich-tigung möglicher (üblicher) Naturverjüngungsanteile (je nach Rah-menbedingungen)

e) Berechnung der Verzinsung der Kulturkosten nach Formel (4)für die verschiedenen theoretischen Abtriebsalter

f) Ermittlung der ökonomischen Umtriebszeit als jener, bei derdie Verzinsung der Kulturkosten am höchsten ist, sowie des ent-sprechenden Zinsfusses

g) Tabellierung der baumartenspezifischen Bestandeswerte fürideelle Reinbestände wobei für Bestandesalter bis zur ökonomi-schen Umtriebszeit eine Zinseszinsrechnung nach (5) erfolgt. Fürältere Bestände wird der jeweilige Abtriebswert angesetzt.

h) Mischbestände bzw. gemischt bestockte Altersklassen sind inideelle Reinbestandsanteile zu gliedern, wobei je Baumart die spe-zifische, ökonomische Umtriebszeit zu unterstellen ist.

Ein entsprechendes Kalkulationsschema lässt sich auf Basis dervorhandenen Tafelwerke unschwer in eine EDV-gestützte Anwen-dung umsetzen. Gleichzeitig ist das Prinzip jederzeit auf andereModellgrundlagen übertragbar.

Eine Beispielsrechnung für Fichte Bruck 9. Ertragsklasse undKulturkosten in Höhe von 2.000,– €/ha ergibt eine ökonomischeUmtriebszeit von ca. 80 Jahren, wobei eine Verzinsung von 2,6%erreicht wird. Bis zum Alter von 80 Jahren wäre demnach in die-sem Fall die Bewertung im Sinne der Zinseszinsrechnung unterVerwendung dieses Zinsfusses vorzunehmen. Insgesamt zeigt dieWertentwicklung über dem Alter einen gestreckt S-förmigen Ver-lauf, wobei – wie etwa auch bei EHRENTREICH (1988, S. 1070) –durchwegs geringere Werte als mit dem herkömmlichen Alters-wertfaktorverfahren erzielt werden (Abb. 2).

Alternativ zu dem rein pragmatischen Verzicht auf die Berück-sichtigung von Bodenwert und Verwaltungskostenkapital kann einansonsten analog aufgebautes Modell konzipiert werden, bei demdie ökonomisch optimale Umtriebszeit als jenes Alter definiertwird, bei dem das Pressler’sche Weiserprozent gemäß Formel (6)(im Sinn einer laufenden Verzinsung mit Ax + n als dem Abtriebs-wert n Jahre nach dem Alter x) gleich dem internen Zinsfuss (alsDurchschnittsverzinsung) ist. Eine derartige Erweiterung ergibtsystematisch geringere Verzinsungsprozente sowie in der Folgeauch höhere, finanzielle Umtriebszeiten.

(6)

3.5. Varianten mit exogener Verzinsungsforderung

Der aus investitionstheoretischer Sicht bestehende Mangel derVerwendung interner, objektspezifischer und nicht auf Risikoerwä-gungen basierender Kalkulationszinsfüße ist freilich auch noch

Abb. 2

Modell der Diskontierung mit der maximalen Verzinsung der Kulturkosten.

Model based on discounting using the maximum rate of return.


Abb. 3

Bestimmung der finanziellen Umtriebszeit über den discounted cash flow (DCF).

Determination of the financial rotation by means of the discounted cash flow (DCF).

dem zuletzt beschriebenen Ansatz inhärent. So hält MOOG (1994,S. 104) die damit implizierte ‚forstliche Vergleichsanlagenkonven-tion’ für auf Dauer nicht haltbar. Um diesen Mangel zu behebenwird als weiterer Schritt von den Kulturkosten als Untergrenze derBestandeswerte abgegangen und der Bewertung ein exogener Kal-kulationszinsfuss zugrunde gelegt. Erst dies entspricht der Sicht-weise eines Investors, der sich nicht an aufgelaufenen Kosten,sondern ausschließlich an den zu erwartenden Erträgen orientierenwird und generell eine konkrete Verzinsungsforderung mit seinerInvestition verbindet (vgl. z.B. EHRENTREICH, 1988, S. 1072).

Ausgehend von der Entwicklung der Abtriebswerte ist somit dieökonomische Umtriebszeit als jenes Bestandesalter herzuleiten, beidem das jährliche Wertzuwachsprozent gerade noch die vorgegebe-ne Verzinsungsforderung erfüllt (Abb. 3). Der discounted cash flow(DCF) zum Bestandesalter a kann dabei nach Formel (7) mit oderohne Berücksichtigung von Vornutzungen (n Vornutzungen zu denBestandesaltern t(x) mit den Deckungsbeiträgen Dt(x)) ermitteltwerden. Im Falle, dass die ersten Durchforstungen negativeDeckungsbeiträge aufweisen, wird die Modellvariante ohne Vor-nutzungen eine tendenziell niedrigere Umtriebszeit ergeben.

(7)

Aus methodischer Sicht ist zu beachten, dass im Unterschiedzum Pressler’schen Weiserprozent hier zunächst Bodenwert undVerwaltungskostenkapital außer Ansatz bleiben. Bestände miteinem Alter jenseits der ökonomischen Umtriebszeit sind in derFolge mit ihrem Abtriebswert zu bewerten. Der Wert jüngererBestände ist durch Diskontierung des Abtriebswertes zur finan-ziellen Umtriebszeit (Au,opt zu Uopt) auf das jeweilige Bestandes-alter auf Basis des Kalkulationszinsfußes (p) gemäß Formel (8)herzuleiten.

(8)

Auf dieser Grundlage lassen sich auch die maximal zulässigenKosten der Bestandesbegründung ermitteln, die gerade noch dasErreichen der geforderten Verzinsung erlauben. Für das BeispielFichte Bruck 9. Ertragsklasse ergibt sich bei einer Verzinsungsfor-derung von 3% eine finanzielle Umtriebszeit von 80 Jahren undein investitionstheoretischer Wert der Neukultur von 1.550,– €/ha,der als Obergrenze der akzeptablen Kulturkosten interpretiert wer-den kann (Abb. 4). Wird die Verzinsungsforderung mit nur 1%angenommen, so erhöht sich die Umtriebszeit auf (gerundet) 110Jahre. Gleichzeitig steigt der Erwartungswert der Neukultur auf8.295,– €/ha an.

Prinzipiell erlaubt dieser Ansatz konsequenter Weise auch nega-tive Bestandeswerte. Diese sind aus investitionstheoretischer Sichtdann gerechtfertigt, wenn die aktuelle Bestockung (etwa infolgevon Schadeinwirkungen) die Verzinsungsforderung zu keinem spä-teren Umtriebsalter erfüllt und gleichzeitig der aktuelle Abtriebs-wert negativ ist.

Der Ableitung und Begründung des extern vorzugebenden Kal-kulationszinsfußes kommt demnach bei diesem Ansatz die auchinvestitionstheoretisch geforderte, zentrale Bedeutung für dieBewertung jüngerer Bestände zu. Mit sinkendem Kalkulationszins-satz steigen in der Folge auch die Werte der Hiebsunreife deutlichan. Für den unterstellten Zinsfuss ist zu fordern, dass er aus explizi-ten Risikoüberlegungen unter Berücksichtigung alternativer Anla-gemöglichkeiten abgeleitet ist. Wird – wie in Abbildung 4 – dasRisiko nicht in das Modell der Wertentwicklung einbezogen, darfdurch Ansatz eines niedrigen Zinsfusses dagegen nicht gänzlichvom realen Risiko abstrahiert werden. Bei Berücksichtigung desProduktionsrisikos kann sich das Wertgefüge durchaus beträchtlichverschieben (Abb. 5). Für die dargestellte Entwicklung ist unter-stellt, dass der Bestockungsgrad bis zum Alter 150 gemäß einergeometrischen Reihe bis zum Endwert von 0,65 sinkt. Weiters wirdgenerell ein Anteil von 20% fäulebedingt minderer Qualität desSägerundholzes sowie ab dem Alter 80 eine Sortimentsverschie-bung vom Sägeholz zum Industrieholz im Ausmaß von 5% jeDezennium angenommen. Die Wahrscheinlichkeit, das Umtriebs-alter zu erreichen, wird ausgehend von 70% für die Neukulturebenfalls in Form einer geometrischen Reihe modelliert.


Abb. 4

Diskontierte Abtriebswerte für unterschiedliche Zinsfüße und Umtriebszeiten.

Discounted values of final cut calculated for different interest rates.

Abb. 5

Entwicklung der Bestandeswerte gemäß verschiedener Modellvarianten.

Development of stand values according to alternative model specifications.

Grundsätzlich wären in weiterer Folge aber auch das Marktrisikosowie generelle Trends wie insbesondere die real sinkendenDeckungsbeiträge im Modell abzubilden um von einer sicherenInvestition ausgehen zu können, für die ein vergleichsweise niedri-ger Zinsfuss gerechtfertigt erscheint.

Analog zu dem unter 3.4. vorgestellten Modell kann auch derAnsatz mit einem extern vorgegebenen Kalkulationszinsfuss umBodenwert und Verwaltungskostenkapital erweitert werden. Diefinanzielle Umtriebszeit wird dabei umso kürzer, je höhere Zins-kosten zu berücksichtigen sind.


4. DISKUSSION

Insbesondere KROTH (1982), EHRENTREICH (1988), MOOG (1990),KLEMPERER (1996) und zuletzt MAIER (2005) haben auf die – jenach Bewertungszweck – grundlegende Bedeutung investitions-theoretischer Überlegungen bei der Waldbewertung hingewiesen.Die vorgestellten Ansätze werden dieser Forderung schrittweiseimmer weiter gerecht. Sie befreien die Bestandesbewertung von deraus Kulturkosten und Abtriebswert zur Umtriebszeit gegebenenKlammer und erlauben eine konsistente Bewertung über das ganzeAltersspektrum hinweg. Im ersten Schritt wird der Bezug zu einerextern vorgegebenen Umtriebszeit aufgegeben und stattdessen aufeine finanzielle Umtriebszeit abgestellt. Im zweiten Schritt wirdauch die Kulturkostenstufe als Bezugspunkt fallen gelassen. In derFolge ergeben sich die Bestandeswerte aus dem Zusammenspielvon Ertragserwartung und Diskontierung, wobei zum Alter derfinanziellen Umtriebszeit der Übergang von der Diskontierungs-rechnung auf den jeweiligen Abtriebswert erfolgt.

Zumindest für das Beispiel mittlerer Verhältnisse ergeben sichauf dieser Grundlage durchaus plausible Wertentwicklungen. Ins-besondere liegt der Übergang von der Diskontierungsrechnung zuden Abtriebswerten im Bereich des Wendepunktes der Abtriebs-wertkurve, so dass es zu keinen problematischen Bruchpunktenkommt. Im Vergleich zur Bewertung mittels Alterswertfaktorenzeichnen sich die vorgestellten Alternativen insbesondere durchfolgende Merkmale aus:

– zumindest teilweise Berücksichtigung investitionstheoretischerGrundlagen

– Offenlegung der relevanten Verzinsungsverhältnisse

– Dokumentation der unterstellten Abtriebswertentwicklung

– einfache Ableitung der Hiebsunreife

– Bezugnahme auf finanzielle Umtriebszeiten

– flexible Anwendung unabhängig von diskret zu wählendenoder vorgegebenen Parametern

Weiters können für Fälle, in denen die finanzielle Umtriebszeitunter der forstgesetzlichen Hiebsunreifegrenze von i.d.R. 60 Jahrenliegt, die mit dieser Einschränkung verbundenen Opportunitätsko-sten beziffert werden. Diese kämen als positive Differenz zwischenAbtriebswert und diskontiertem Bestandeswert zum Ausdruck.

Verfeinerungen und Erweiterungen der vorgestellten Ansätzeinsbesondere zur expliziten Berücksichtigung der unterstelltenBestandesbehandlung (Vornutzungen, sh. Abb. 5) sowie des Pro-duktionsrisikos (vorzeitiger Partial- oder Totalausfall, Qualitäts-minderungen) sowie der unterschiedlichen Folgekosten (vomAbtriebsalter abhängiger Gradient des Naturverjüngungsanteils)lassen sich prinzipiell als modulare Komponenten dem Grund-modell anfügen. Ebenso optional und gegebenenfalls durch Kon-ventionen zu regeln ist die Berücksichtigung von Bodenwert undVerwaltungskostenkapital.

Neben diesem Holzproduktionswert sind freilich andere, dieempirisch feststellbaren Verkehrswerte mitbestimmende Nutzen-kategorien jedenfalls explizit und zusätzlich zu bemessen. Damitverbunden ist die dringend notwendige Aufgabe der allen bespro-chenen Modellansätzen zugrunde liegenden Fiktion, dass Verkehrs-werte für Wald alleine durch den Holzertragswert erklärt undgeschätzt werden können. Anstatt sich derartigen Überlegungen aufrein normativer Basis zu verweigern (vgl. WEIMANN, 1989), wäredie Bewertungspraxis aufgerufen, sich aufbauend auf dem theo-retisch fundierten Methodengerüst auf entsprechende Konven-tionen und effizient zu verwendende Bewertungshilfsmittel zuverständigen. Über die Beschäftigung mit Bestandeswerten derHolzproduktion darf jedenfalls nicht vergessen werden, dass diemultiattributive Analyse realer Geschäftsfälle und damit letztlichdas Vergleichswertverfahren der empirisch fundierten Ermittlung

von Verkehrswerten für Wald aus wissenschaftlicher Sicht ambesten gerecht wird (vgl. BARTELHEIMER, 1989; MOOG, 1994;KLEMPERER, 1996).

5. ZUSAMMENFASSUNG

In der österreichischen Praxis der Bestandesbewertung werdendie entsprechenden Sachwerte bevorzugt auf Grundlage des Alters-wertfaktorverfahrens ermittelt. Die Alterswertfaktoren beschreibendas Verhältnis von aktuellem Bestandeswert zum erntekostenfreienErlös der Endnutzung. Sie werden im Wesentlichen aus den Kultur-kosten, dem Endnutzungsertrag und der internen Verzinsung abge-leitet. Der einfachen Handhabung dieser Methode stehen allerdingsproblematische Vereinfachungen und theoretische Einwändegegenüber. Diskutierte Alternativen, wie ein linearer Wertverlaufzwischen den Kulturkosten und den erntekostenfreien Endnut-zungserträgen oder die einfache Diskontierung des Endnutzungs-ertrags auf Grundlage des internen Zinsfusses weisen vergleichbareSchwächen auf.

Soweit eine gesonderte Bewertung der Bestockung im Anhalt andas ökonomische Potential der Holzproduktion weiterhin als erfor-derlich erachtet wird, erscheint es nur konsequent zu versuchen, dieBewertungsmethodik auf eine investitionstheoretisch besser gesi-cherte Basis zu stellen. Entsprechende Überlegungen werdenschrittweise entwickelt und an einem einfachen Modellfall demon-striert. Kernpunkt der Überlegungen ist die Bezugnahme auf diejeweilige, finanzielle Umtriebszeit: Bestände mit geringerem Altersind mittels Diskontierungsrechnung zu bewerten, während fürältere Bestände deren Abtriebswert als maßgeblich erachtet wird.Als Diskontsatz kommt die maximale Verzinsung der Kulturkostenoder - in einem weiteren Schritt - ein extern vorgegebener Kalkula-tionszinsfuss in Betracht. Die realitätsnahe Modellierung der öko-nomisch optimalen Holzproduktion sollte auch Vornutzungensowie das Produktionsrisiko berücksichtigen; aus theoretischerSicht ist auch die Einbeziehung von Bodenwert und Verwaltungs-kostenkapital vorzusehen.

Der vorgeschlagene Ansatz trägt den tatsächlichen Optionen desals Investor auftretenden Waldkäufers Rechnung: die Kapitalrück-gewinnung durch Endnutzung ist gegenüber der Realisierung desweiteren Wertzuwachses im Zeitverlauf kontinuierlich abzuwägen.Wertbestimmend sind jedenfalls die Ertragserwartungen unterBerücksichtigung von Opportunitätskosten.

6. Summary

Title of the paper: Alternatives to the concept of stand valuationby means of age constants.

In Austria, stand valuation usually relies on the concept of ageconstants. These tabulated factors give the ratio between the actualstand value and the stumpage value at maturity. In essence, they arederived from the costs of stand establishment, the expected netreturn of the final harvest and the internal rate of return. Whereasthis approach is highly esteemed by practitioners due to its ease ofapplication, it does involve problematic simplifications and isbeing criticized on theoretical grounds. Variants, like a linear rela-tionship between age and value or simply discounting the value ofthe final harvest can be hardly seen as improvements.

As far as the separate valuation of the growing stock by referringto the economic potential of primary production is still consideredas relevant, it is just consequent, to design an approach based onthe principles of investment theory. Respective considerations aredeveloped step by step and demonstrated by means of a simplemodel. The main idea is to base the method of stand valuation onthe economically optimal rotation. Stands of lower age are to bevalued in terms of discounting, whereas the stumpage value is con-sidered as the appropriate measure for all stands exceeding the age


of financial rotation. Discounting is performed either by referringto the maximal rate of return in regard to the costs of stand estab-lishment or alternatively by applying an externally determinedinterest rate. The models for describing the economically optimalscheme of wood production should include thinnings as well as riskof production. On theoretical grounds, they should also take intoaccount the value of the land and the capitalized costs of manage-ment.

The method proposed follows the options of an investor buying aforest: throughout the lifespan of a stand, regaining the capitalinvested by means of harvesting has to be evaluated against themonetary benefit due to the current increment in value. In all cases,the stand value is determined by the expected proceeds.

7. Résumé

Titre de l’article: Alternatives à l’estimation de la valeur d’unpeuplement selon le procédé du facteur de la valeur d’âge.

Dans la pratique autrichienne de l’estimation de la valeur d’unpeuplement les valeurs réelles correspondantes sont obtenues depréférence sur la base du procédé du facteur de la valeur d’âge. Lesfacteurs de la valeur d’âge décrivent le rapport entre la valeuractuelle du peuplement et la recette à la coupe définitive, fraisd’exploitation déduits. Ils sont pour l’essentiel dérivés des frais cul-turaux, de la recette à la coupe définitive et du taux de rentabilitéinterne. En contrepartie de la simplicité de cette méthode on estconfronté à des simplifications problématiques et à des objectionsthéoriques. Des alternatives discutées, telles qu’une évolutionlinéaire de la valeur entre les frais culturaux et les recettes à la cou-pe définitive, frais d’exploitation déduits, ou encore l’escomptesimple de la recette à la coupe définitive sur la base du taux de ren-tabilité interne, montrent des faiblesses comparables.

Tant qu’une estimation séparée de la valeur du peuplement entant que soutien au potentiel économique de la production de boissera considérée comme nécessaire, il semble tout à fait justifiéd’établir la méthode d’estimation de la valeur sur une base mieuxassurée d’un point de vue de la théorie de l’investissement.

Des réflextions adéquates sont développées et vérifiées grâce àun cas modèle simple. Le point fondamental des réflextions est laréférence à la durée de la révolution: les peuplements d’âge réduitdoivent être estimés au moyen d’un calcul d’escompte, alors quepour les peuplements plus âgés c’est la valeur à la coupe rase quiest déterminante. Comme taux d’escompte sont pris en compte lesintérêts maximaux des frais culturaux ou, dans une démarche pluslarge, un taux d’intérêt de calcul prédéterminé de façon externe. Lamodélisation proche de la réalité de la production économiqueoptimale de bois devrait aussi prendre en considération lesexploitations intermédiaires ainsi que les risques liés à la produc-tion; d’un point de vue théorique il faut y incorporer la valeur dusol et le capital représentant les coûts de gestion. L’évaluationconseillée tient compte des options effectives de l’acheteur de forêtqui se comporte en investisseur: la récupération du capital àl’exploitation finale doit être continuellement comparée à laréalisation des nouveaux accroissements en valeur au cours dutemps. Quoi qu’il en soit, lors de l’estimation en valeur, lesespérances de recettes dépendent de la prise en considération descoûts d’opportunité. R.K.

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Montane Bergmischwälder der Bayerischen Kalkalpen: Reduktion der Schalenwilddichte steigert nicht nur den Verjüngungserfolg,

sondern auch die Bodenfruchtbarkeit

Herrn Professor Dr. KARL-EUGEN REHFUESS zum 75. Geburtstag gewidmet

(Mit 2 Abbildungen und 4 Tabellen)

Von J. PRIETZEL1),*) und C. AMMER2)

(Angenommen Juli 2007)

SCHLAGWÖRTER – KEY WORDS

Baumartenverteilung; Bodenchemie; Hauptdolomit; Humusvorrat;Nährstoffversorgung; Schutzwald; Jungwuchs; Wildverbiss; Zäun-ung.

Tree species composition; soil chemistry; dolomite bedrock; soilorganic matter stock; nutrient supply; protection forest; forest rege-neration; ungulate browsing; exclosure.

1. EINLEITUNG UND FRAGESTELLUNG

Die Erhaltung bzw. Wiederherstellung eines vitalen Bergwaldsist für die zukünftige nachhaltige Gewährleistung wichtiger Wald-und Bodenfunktionen im Bayerischen Alpenraum (Lawinen-, Ero-sions-, Wasserschutz) von entscheidender Bedeutung (AMMER etal., 1988; OTT, 1996; StMELF, 1997; KRÄUCHI et al., 2000; ROTHE

und BORCHERT, 2003). Insbesondere auf flachgründigen Haupt-dolomitstandorten in höheren Lagen der Bayerischen Alpen ist derZustand des Bergwalds gegenwärtig oft unbefriedigend. DieBestände weisen auf großer Fläche geringe Bestockungsgradesowie eine unausgewogene Alters- und Baumartenstruktur auf. Esdominieren hohe Altersklassen und der Fichtenanteil an derBestockung ist überhöht (MEISTER, 1969a, b; DANZ et al., 1971;BERNHART und KNOTT, 1986; AMMER, 1996a, b). Zudem ist dieKronentransparenz der Bäume überdurchschnittlich hoch(MÖSSMER, 1985; EWALD et al., 2000). Dieser Zustand ist sicherlichmaßgeblich durch naturgegebene standörtliche Ungunst verursacht.Vielerorts sind flachgründige Humuscarbonatböden mit starkerAustrocknungsneigung, hohen pH-Werten und Präsenz von freiemCarbonat im Hauptwurzelraum anzutreffen; dementsprechend istdie Versorgung der Bäume mit N, P, K und Mn oftmals mangelhaft(GLATZEL, 1968; KRAPFENBAUER, 1969; ZECH, 1968, 1970; BAIER etal., 2006, 2007). Verschärft wurden die ungünstigen Standortsver-hältnisse durch jahrhundertelange Übernutzung der Bestände(MEISTER, 1969a; GLATZEL, 1991; KATZENSTEINER, 2003; ZIERHUT,2003), Waldweide (LAATSCH, 1974; LISS, 1988) und den Anbaustandortsungeeigneter Bestockungen oder Provenienzen (ZIERHUT,2003). Schließlich trugen auch die seit Mitte des 19. Jahrhundertsüberhöhten Schalenwildbestände (SUDA, 1990) ganz maßgeblichzur Entmischung, Überalterung, Auflichtung und Vergrasung desBergwalds in den Bayerischen Alpen bei (MEISTER, 1969a, b;BERNHART und KNOTT, 1986; BERNHART, 1990). Hierbei spielte dieStörung der Bestandesverjüngung durch selektiven Verbiss eineSchlüsselrolle (MEISTER, 1969a; BURSCHEL, 1975; MOSANDL undEL KATEB, 1988; GILL, 1992a, b; AMMER, 1996a, b). Die Wirkunglangfristig überhöhter Schalenwildbelastung ähnelt in mancher

Hinsicht der Wirkung von Waldweide (HYNAR und SUDA, 1995).Diese war in den Bayerischen Alpen über Jahrhunderte weit ver-breitet und führte v.a. auf sensiblen Standorten der Hauptdolomit-zone zu starker Schädigung der Laubbaumverjüngung (LISS, 1988),Bodenerosion (LAATSCH, 1974) und Humusschwund (BOCHTER etal., 1981). Historische Waldweiderechte sind mittlerweile weitge-hend abgelöst. Es liegt jedoch nahe, dass die bis in die jüngste Zeithinein überhöhten Schalenwildbestände auf durch Waldweide oderÜbernutzung degradierten Standorten eine Erholung der Boden-fruchtbarkeit behindert haben. Die hier vorgestellte Untersuchungsollte klären, inwieweit sich anhaltend überhöhte Schalenwild-bestände negativ auf die Bodenfruchtbarkeit auswirken.

2. MATERIAL UND METHODEN

2.1. Untersuchungsstandorte

Die Studie wurde an vier Waldorten in der Hauptdolomitzoneder Bayerischen Kalkalpen durchgeführt. Das Klima aller Wald-orte ist durch niedrige mittlere Lufttemperaturen (ca. 5,5°C) undhohe Jahresniederschläge (ca. 2000 mm) geprägt. Die Dauer derwinterlichen Schneebedeckung beträgt 140 bis 180 Tage. Dienatürliche Waldgesellschaft bilden Bergmischwälder (Buche, Fich-te, Tanne, Bergahorn, Mehlbeere) der montanen bis hochmontanenStufe. An allen Waldorten ist der Altbestand (100- bis 300jährigerBergmischwald aus Fichte Picea abies, Buche Fagus sylvatica,Tanne Abies alba, Bergahorn Acer pseudoplatanus, Mehlbeere Sor-bus aria; einzelne Eiben Taxus bacchata) stark aufgelichtet undteilweise vergrast.

Alle Waldorte wiesen in den letzten Jahrzehnten durchgehendhohe Schalenwilddichten (Hirsch Cervus elaphus L., Gams Rupi-capra rupicapra L., Reh Capreolus capreolus L.) auf. Sie unter-scheiden sich jedoch in ihrer Exposition, ihrem Wasser- undWärmehaushalt sowie dem Carbonatgehalt im Oberboden (Tab. 1).

Am südexponierten Waldort Hinterlapberg sind deutliche Merk-male von Bodenerosion infolge von Rotwildtritt und Schneeschurferkennbar. Am Waldort Mahdeck wurden die Untersuchungen aufeiner 1976 angelegten experimentellen Kleinkahlhiebsfläche (BUR-SCHEL et al., 1985) durchgeführt. Die geologisch-bodenkundlicheFaktorenkonstellation lässt für die bis zur Bodenoberfläche carbo-natführenden Waldorte Hinterlapberg, Reitsteig und Mahdeck eineunzureichende Versorgung der Bestände mit P, K und Mn (Fe, Cu)erwarten. Vor allem an den durch starke Austrocknungsneigungbzw. lang anhaltende Durchsickerung mit oberflächennahem Hang-zugwasser charakterisierten Waldorten Hinterlapberg und Gugge-nauer Köpfl ist zudem infolge eingeschränkter N-Mineralisierungdie Stickstoffversorgung der Bäume vermutlich unzureichend.

2.2. Versuchsdesign

An allen Waldorten wurden zwei nebeneinander liegende recht-eckige Parzellen (11 m * 22 m) eingemessen. Eine Parzelle lagaußerhalb, die andere innerhalb eines durch Zäunung in denzurückliegenden 30 bis 40 Jahren vor Schalenwildeinfluss

1) Prof. Dr. JÖRG PRIETZEL, Lehrstuhl für Bodenkunde, Technische Univer-sität München, Am Hochanger 2, D-85354 Freising. E-mail: [email protected]

2) Prof. Dr. CHRISTIAN AMMER, Institut für Waldbau, Abteilung für Waldbauder gemäßigten Zonen und Waldökologie, Universität Göttingen, Büsgen-weg 1, D-37077 Göttingen. E-mail: [email protected]

*) Korrespondierender Autor.


Tab. 1

Kurzcharakterisierung der untersuchten Waldorte.

Short characterization of the study sites.

geschützten Bestandesbereichs. Die Auswahl der Parzellen aneinem Waldort erfolgte nach folgenden Kriterien:

• Möglichst geringe räumliche Distanz der Parzellen, Abstandzum Zaun jedoch > 3 m

• gleicher Bodentyp und Kleinstandort

• gleiche Altbestandsüberschirmung

• keine Düngung, Bodenbearbeitung oder Kunstverjüngung

2.3. Untersuchungen und Messungen

Auf allen Parzellen wurden im Spätsommer 2004 zahlreichewaldbauliche Kenngrößen (Stammzahl, Baumart, Höhe, Brust-höhen- bzw. Stammbasisdurchmesser, Schäden) des Altbestandsund der Jungwüchse erhoben. Auf der Basis dieser Daten wurdedie oberirdische Biomasse der Jungwüchse nach Baumarten diffe-renziert berechnet. Dazu wurde zunächst aus Baumhöhe und -durchmesser ein Stammvolumenindex berechnet und aus diesemmittels einer bekannten Beziehung zum Sprossgewicht Trockenge-wichte je Einzelbaum geschätzt (vgl. AMMER et al., 2004).

Zusätzlich wurde im Winter 2004/05 bzw. im Sommer 2005 derErnährungszustand von 4–5 repräsentativen jungen Fichten undBuchen (Höhe 0,3 bis 1,5 m) auf jeder Parzelle blattanalytisch(Methode vgl. Bodenanalysen) erfasst.

Auf jeder Untersuchungsparzelle wurde im Sommer 2004 außer-dem an 100 Punkten (5 Transekte á 20 Probepunkte in 1 mDistanz) die Humusform, die Mächtigkeit von Humusauflage undAh-Horizont, der Bodentyp sowie die Gründigkeit des Solumsbestimmt. Des Weiteren wurde an 10 Punkten des Gitternetzes(2 Transekte á 5 Punkte in 4 m-Distanz) in jeweils vierfacher Wie-derholung die organische Auflage und der Mineralboden in denTiefenstufen 0–10 cm und 10–20 cm mittels Stechrahmen undKammerbohrer beprobt. Mit einer Probenahmetiefe von 20 cmwurde bei den meist flachgründigen Böden der Hauptwurzelraumerfasst.

An allen Bodenproben wurde bestimmt:

• der Carbonatgehalt nach Scheibler,

• der pH-Wert in 0,01 M CaCl2 (Glaselektrode),

• der Gehalt und Vorrat an organischem Kohlenstoff (Corg) undStickstoff (Ntot) (LECO CHN 1000),

• der Gehalt und Vorrat an P, K, Mn und Fe (nur Auflagehumus;HNO3-Druckaufschluss; Analyse der Elemente mit ICP-OES Per-kin-Elmer Optima 3000),

• der Gehalt und Vorrat an Mineralstickstoff (Nmin; Extraktionmit 0,0125 M CaCl2; NH4

+-Bestimmung photometrisch, NO3–-

Bestimmung mit Ionenchromatograph Dionex DX 120),

• der Gehalt und Vorrat an Mineralphosphor (Pmin) nach OLSEN

et al. (1954).

Die anzutreffenden Bodentypen können in der Hauptdolomit-zone der Bayerischen Kalkalpen in Abhängigkeit vom Zerrüttungs-grad des Ausgangsgesteins und vom Anteil äolischer Deckschich-ten kleinräumig stark variieren (BIERMAYER und REHFUESS, 1985).Diesem Umstand trugen wir dadurch Rechnung, dass wir Probe-nahmepunkte mit atypischer Pedogenese (z.B. Tangelhumus, Deck-schicht mit äolischer Silikatkomponente – erkennbar an Glimmer-plättchen in der Probe) nicht in die Auswertung miteinbezogen.

3. ERGEBNISSE

3.1. Dichte, Höhe, Biomasse und Baumartenzusammensetzungdes Jungwuchses

Die Jungwuchsdichte (Tab. 2) auf den ungezäunten Unter-suchungsparzellen variierte zwischen den Waldorten um den Faktor20. In der Regel wiesen die Parzellen innerhalb der Zäunungenmehr Jungwuchs auf als jene außerhalb; allerdings waren an allenWaldorten auch die ungezäunten, meist stark vergrasten Parzellenvon vielen Jungwuchspflanzen durchsetzt. An den Waldorten Reit-steig, Hinterlapberg und Guggenauer Köpfl waren jedoch fast alle


Tab. 2

Stammzahl, Höhenverteilung und Sprossbiomasse des Jungwuchses auf den untersuchten Parzellen.

Stem number, height distribution and shoot biomass of seedlings and saplings on the monitoring plots.

* Tanne + Lärche.

(95–99%) außerhalb der Zäune gefundenen Bäumchen < 50 cmhoch; innerhalb der Zäunungen wies dagegen rund die Hälfte derJungwuchspflanzen eine Höhe von > 50 cm und ein Viertel sogarHöhen > 1,3 m auf. Eine Ausnahme bildet Mahdeck, wo das Scha-lenwild seit ca. 15 Jahren intensiv bejagt wird. Dies führte zu einerstarken Reduktion der Wilddichte, so dass sich hier auch außerhalbder Zäunung der Jungwuchs gut entwickeln konnte.

Weitaus deutlicher als in der Zahl der Jungwuchspflänzchenzeigt sich der Unterschied zwischen gezäunten und ungezäuntenParzellen in den Gesamtbiomassen des Jungwuchses. So wurdeinnerhalb der gezäunten Flächen inzwischen eine bis um den Fak-tor 2500 (Reitsteig) höhere Jungwuchsbiomasse gebildet als außer-halb (Tab. 2). Aber auch an den Waldorten Hinterlapberg und Gug-genauer Köpfl ist die oberirdische Biomasse des Jungwuchsesinnerhalb der Zäunungen 375 bzw. 630mal höher als außerhalb derZäune. Außerhalb der Zäune dominieren Bergahorn und Mehlbeeremit einem Anteil von 70–80% an der gesamten Jungwuchsbiomas-se; die Schlussbaumarten Buche, Fichte und Tanne machen nurrund 20–30% aus. Innerhalb der Zäunungen bilden Bergahorn undMehlbeere dagegen nur 40–55% der Jungwuchsbiomasse, Buche,Fichte und Tanne 45–60% (Tab. 2).

Am seit 15 Jahren intensiv bejagten Mahdeck konnte sich auchaußerhalb des Zauns substanziell Jungwuchsbiomasse aufbauen;sie liegt mittlerweile in der Größenordnung der Jungwuchsbio-massen innerhalb der Zäunungen der anderen Waldorte. Zudem istder Anteil von Bergahorn und Mehlbeere mit 64% der Jungwuchs-biomasse niedriger, jener von Buche, Fichte und Tanne mit 36%höher als auf den ungezäunten Flächen von Reitsteig, Hinterlap-berg und Guggenauer Köpfl.

3.2. Humusform, Mächtigkeit der Humusauflagen und Ah-Horizonte, Corg-Vorrat

An allen Waldorten mit Ausnahme von Reitsteig dominierenaußerhalb der Zäune Mullhumusformen mit einem Flächenanteilvon 60–80%. Innerhalb der Zäune ist der Anteil an Moderhumus-formen i.d.R. deutlich höher als außerhalb (Tab. 3). Dementspre-chend ist auch die Auflagemächtigkeit innerhalb der Zäunungen

deutlich und meist statistisch signifikant größer und der in der Auf-lage festgelegte Humus- und Stickstoffvorrat höher.

Die Mächtigkeit des Ah-Horizonts ist dagegen an allen Wald-orten inner- und außerhalb der Zäune nahezu identisch. Auch dieim oberen Mineralboden innerhalb und außerhalb der Zäunungenfestgelegten Corg- und N-Vorräte unterscheiden sich nicht systema-tisch (Tab. 4).

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass v.a. der stark degra-dierte Waldort Hinterlapberg, der einen besonders geringen Boden-humusvorrat aufweist, nach Ausschluss des Schalenwilds deutlichHumus akkumulierte. Der Vorrat an organischem Kohlenstoff inder Auflage verdreifachte sich hier innerhalb von nur 35 Jahren.Auch im gesamten Wurzelraum (Auflage + oberste 20 cm desMineralbodens) war der Humusvorrat in Hinterlapberg innerhalbder Zäunung deutlich höher als außerhalb, am Guggenauer Köpfljedoch geringer. Für Reitsteig und Mahdeck zeigten sich keinesystematischen Unterschiede.

3.3. Chemische Eigenschaften des Oberbodens

An den Waldorten Hinterlapberg und Reitsteig steht auf denungezäunten Parzellen freies Carbonat bis zur Bodenoberfläche an.Hier ist innerhalb der Zäunungen der Carbonatgehalt in denHumusauflagen (Tab. 3) signifikant und im oberen Mineralboden(Tab. 4) immerhin deutlich reduziert. Am im Oberboden carbonat-freien Waldort Guggenauer Köpfl sind innerhalb des Zaunes diepH-Werte in Auflage und oberen Mineralboden deutlich niedrigerals außerhalb. Am Mahdeck hingegen sind sowohl der Carbonat-gehalt als auch der pH-Wert v.a. in der Humusauflage, aber auch imoberen Mineralboden der gezäunten Parzelle höher als außerhalbdes Zauns.

An allen Waldorten weist der Auflagehumus innerhalb der Zäun-ungsflächen relativ zu den ungezäunten Vergleichsparzellen gene-rell ein deutlich, oftmals signifikant engeres C/N-Verhältnis, meistauch ein engeres C/P- und C/Mn-Verhältnis auf. Am Reitsteig undam Mahdeck ist zusätzlich das C/K-Verhältnis enger (Tab. 3). Auchdie Vorräte an pflanzenverfügbarem Mineralstickstoff (Nmin) undMineralphosphor (Pmin) sind i.d.R. erhöht. Zusammen mit dem


Tab. 3

Wichtige Kenngrößen des Auflagehumus auf den untersuchten Parzellen (Mittelwert ± Standardabweichung). Fettgedruckte Ziffern: Signifikanter Unterschied zwischen Innen- und Außenparzelle (p < 0,05; MWU Test). NB: Nicht bestimmt.

Type, thickness and chemical variables of the forest floor at the studied plots (arithmetic mean value ± standard deviation). Bold numbers: Significant difference between fenced (I) and unfenced (A) plot (p < 0.05; MWU Test). NB: Not determined.

Tab. 4

Wichtige Kenngrößen des oberen Mineralbodens (0–10 cm Tiefe) auf den untersuchten Parzellen (Mittelwert ± Standardabweichung).Fettgedruckte Ziffern: Signifikanter Unterschied zwischen Innen- und Außenparzelle (p < 0,05; MWU Test).

Chemical variables of the mineral topsoil (0–10 cm depth) at the studied plots (arithmetic mean value ± standard deviation). Bold numbers: Significant difference between fenced (I) and unfenced (A) plot (p < 0.05; MWU Test).

geringeren Carbonatgehalt bzw. niedrigerem pH-Wert lässt dieseine verbesserte Versorgung der Bestände mit den auf Hauptdolo-mitstandorten kritischen Nährelementen N, P, K und Mn erwarten.

3.4. Ernährungszustand der Verjüngung

An allen Waldorten zeigte der Fichten- und Buchenjungwuchsaußerhalb und innerhalb des Zauns deutlichen P-Mangel (Abb. 1,2). Die ungezäunten Jungbuchen waren zudem von starkem K-Mangel geprägt. Die K-Ernährung der Jungfichten hingegen istgenerell als gut einzustufen. In Hinterlapberg war zusätzlich dieVersorgung der jungen Fichten und Buchen außerhalb des Zaunes

mit Mn mangelhaft (Fi) bzw. äußerst mangelhaft (Bu). Währenddie N-Versorgung der ungezäunten Jungfichten i.d.R. ausreichendwar (Ausnahme Reitsteig), wiesen die Jungbuchen außerhalb derZäunung in Hinterlapberg und am Guggenauer Köpfl N-Mangelauf. An allen Waldorten zeigten die jungen Fichten und Buchenaußerhalb der Zäunungen zudem Fe-Nadelspiegelwerte im Bereichder Mangelgrenze. Der Fichten- und Buchenjungwuchs innerhalbder Zäune war generell ausgewogener ernährt (Abb. 1, 2). Mangel-erscheinungen waren entweder deutlich gemildert (P) oder ganzaufgehoben (Mn, Cu bei Fichte; K bei Buche). Am ausgeprägtestenwar die Verbesserung an den hinsichtlich der Ernährungssituationbesonders problematischen Waldorten Hinterlapberg und Reitsteig.


Abb. 1

Konzentrationen wichtiger Nährstoffe in den jüngsten Nadeln der Fichtennaturverjüngung auf den untersuchten Parzellen (Mittelwert ± Standardabweichung). *: Signifikanter Unterschied

zwischen Innen- und Außenparzelle (p < 0,05; MWU Test).

Foliar concentrations of important nutrients in half-year old needles of Norway spruce saplings at the studied plots (arithmetic mean value ± standard deviation). *: Significant difference

between fenced (I) and unfenced (A) plot (p < 0.05; MWU Test).

4. DISKUSSION

4.1. Schalenwildreduktion führt zu verbesserter Entwicklungdes Jungwuchses

Zäunung oder jagdliche Reduktion der Wilddichte (Mahdeck)führen bereits nach ca. 30 Jahren auch auf problematischen Stand-orten der Bayerischen Kalkalpen (Hauptdolomit) ohne weitereMaßnahmen zu einem arten- und biomassereichen Jungwuchs mithohen Anteilen der für die Schutzfunktion des Gebirgswaldsgegenüber Lawinen und Schneegleiten wichtigen (StMELF, 1997)Baumarten Fichte und Tanne. Unser Befund bestätigt frühereUntersuchungen im Alpenraum (z.B. AMMER, 1996a, b; MOTTA,2003). Die Ergebnisse belegen darüber hinaus einmal mehr die inanderen Studien für unterschiedlichste Waldtypen dokumentierten

drastischen Veränderungen hinsichtlich Wachstum und Mischungdes Jungwuchses durch hohe Schalenwilddichten (GILL, 1992a;VAN HEES et al., 1996; MOTTA, 1996; FULLER und GILL, 2001; HAR-MER, 2001; ZAMORA et al., 2001; MOTTA, 2003; PALMER und TRUS-COTT, 2003; VILA et al. 2003; HEUZE et al., 2005).

4.2. Schalenwildreduktion führt zu Standortsverbesserung

Erstmalig konnten wir für die Hauptdolomitzone der Bayeri-schen Kalkalpen zeigen, dass eine längerfristige Reduktion derWilddichte zu einer nachweisbaren Standortsverbesserung führt.Vor allem an den beiden bis zur Auflage carbonatführenden Wald-orten Hinterlapberg und Reitsteig war die Bodenfruchtbarkeit –beurteilt anhand der Humusform sowie der Vorräte und der Versor-gung des Jungwuchses mit den limitierenden Nährstoffen N, P, K


Abb. 2

Konzentrationen wichtiger Nährstoffe in Blättern der Buchennaturverjüngung auf den untersuchten Parzellen (Mittelwert ± Standardabweichung). *: Signifikanter Unterschied

zwischen Innen- und Außenparzelle (p < 0,05; MWU Test).

Foliar concentrations of important nutrients in leaves of European Beech saplings at the studied plots (arithmetic mean value ± standard deviation). *: Significant difference

between fenced (I) and unfenced (A) plot (p < 0.05; MWU Test).

und Mn – auf den seit 28 bis 39 Jahren gezäunten Flächen deutlichhöher als auf den ungezäunten Vergleichsflächen.

4.3. Verschiedene Effekte – ein Resultat

Die Zäunungseffekte auf den Boden waren an den vier Wald-orten z.T. durchaus verschiedenartig. Sie resultierten jedoch aus-nahmslos in einer standortsspezifischen Verbesserung der Boden-fruchtbarkeit. Am südexponierten, durch langjährige Beweidungbesonders stark degradierten Waldort Hinterlapberg war die aufder Außenparzelle ausgeprägte Bodenerosion durch Schneeschurfund Schneegleiten unter dem innerhalb des Zauns flächig etablier-ten Jungwuchs stark reduziert. Dort hat sich eine fast durchgehendcarbonatfreie, Wasser speichernde F-Mull- bis Moderhumusauflagegebildet, und v.a. die besonders kritische Mn-Ernährung des Jung-wuchses, aber auch die Versorgung mit anderen Mangelelementen(Fichte: P, Fe, Cu; Buche: N, P, K, Fe) ist relativ zur Außenfläche

stark verbessert. Unsere Befunde bestätigen die von GLATZEL

(1968) postulierte und von BAIER et al. (2006, 2007) im Geländesowie in Bioassays nachgewiesene wichtige Funktion von carbo-natfreiem Auflagehumus für die Nährstoff- und Wasserversorgungvon Fichtennaturverjüngung auf Humuscarbonatböden der Haupt-dolomitzone.

Am durch langanhaltenden Wasserüberschuss im Frühjahrgeprägten Waldort Reitsteig wandelte sich inaktiver Auflagehumusmit geringer N- und P-Mineralisationsleistung ebenfalls in lockerenModer um. Hier verbesserte sich v.a. der außerhalb des Zaunsbesonders unzureichende N- und P-Ernährungszustand der Jung-fichten bzw. der P-, K- und Fe-Ernährungszustand der Jungbuchen.

Auch am Waldort Guggenauer Köpfl veränderte sich auf dergezäunten Parzelle der chemische Zustand der Humusauflage (z.B.pH, C/N-Verhältnis, Nmin-Vorrat) in Richtung einer erhöhtenBodenfruchtbarkeit. Die Versorgung mit limitierenden Nährele-


menten verbesserte sich allerdings nur bei den Jungbuchen, nichtbei den Jungfichten. Hier ist zu berücksichtigen, dass an diesemdurch fast ganzjährigen oberflächennahen Hangwasserzug charak-terisierten, nordwestexponierten Standort weniger die bodenchemi-schen Verhältnisse als vielmehr Kühle und Nässe die Nachliefe-rung von pflanzenverfügbarem P und N aus organischer Bindunglimitieren. Zudem war hier – vermutlich infolge der kleinklimati-schen Ungunst – die Entwicklung des Jungwuchses relativ zu denanderen Waldorten stark verzögert (Tab. 2) und seine positive Wir-kung auf die Bodenfruchtbarkeit daher weniger ausgeprägt.

4.4. Schalenwildreduktion im Gebirgswald durch Zäunungoder Jagd?

Die Resultate unserer Untersuchungen am Mahdeck, an dem imGegensatz zu den anderen Waldorten die Schalenwilddichte außer-halb des Zauns bereits seit über 15 Jahren stark und andauerndreduziert wurde, liefern zwei wichtige Erkenntnisse:

1. Nach Reduktion der Schalenwilddichte durch intensive Beja-gung kann sich in aufgelichteten, vergrasten Bergmischwäldern aufHauptdolomit innerhalb nur weniger Jahre auch ohne Zäunung einearten- und biomassereiche Verjüngung entwickeln. Voraussetzunghierfür ist allerdings, dass Samenbäume der gewünschten Haupt-baumarten in der Umgebung vorhanden sind und dass die Wild-dichte dauerhaft auf einem niedrigen Niveau gehalten wird.

2. Auch am Mahdeck indizieren wichtige Bodenkenngrößen(Auflagemächtigkeit; Vorrat an Humus, N, Nmin, P, und Pmin imOberboden; C/N-, C/P-, C/K- und C/Mn-Verhältnis der Auflage)innerhalb der seit 40 Jahren gezäunten Fläche immer noch einehöhere Bodenfruchtbarkeit als außerhalb. Dies zeigt, dass die Aus-wirkungen hoher Schalenwildbelastung auf den Oberbodenmindestens ein, wenn nicht mehrere Jahrzehnte nach jagdlicherReduktion des Wilddrucks nachweisbar bleiben.

Abschließend sei hervorgehoben, dass die Zäunung von Wald-beständen in den schneereichen Bayerischen Kalkalpen aufgrundder hohen Kosten für Errichtung, Kontrolle und Unterhalt derZäune (vgl. MAYER, 1974) kein adäquates Mittel zur großflächigenSicherung einer artenreichen Verjüngung und Wahrung der Stand-ortsqualität sein kann (AMMER et al., 1988). Langfristig Erfolg ver-sprechend ist vielmehr nur eine nachhaltige jagdliche Regulationder Schalenwilddichte auf ein gesamtökologisch vertretbares Maß.

4.5. Generalisierende Betrachtung wichtiger ökologischerProzesse und Effekte nach Reduktion der Schalenwild-belastung in Gebirgswäldern

Die Effekte einer reduzierten Schalenwildbelastung in Wäldernauf deren Böden können je nach klimatisch-standörtlichen Rand-bedingungen, dominierenden Schalenwildart(en) und Schalenwild-dichte sehr unterschiedlich sein (z.B. STARK et al., 2000; MOHR undTOPP, 2001; WARDLE et al., 2001; BINKLEY et al., 2003; SINGER undSCHOENECKER, 2003; HARRISON und BARDGETT, 2004; MOHR et al.,2005). Die meisten Autoren berichten jedoch im Einklang mitunseren Resultaten von

• Erhöhung des Humus- und Stickstoffvorrats im Oberboden,

• damit einhergehender Abnahme des pH-Werts im Oberboden,

• verbessertem Nährstoffumlauf im Ökosystem

nach Reduktion des Schalenwilddruckes.

Hierbei spielt v.a. in steilem Gelände die deutlich verminderteBodenerosion durch direkte Hufeinwirkung eine gewisse Rolle(VOSER, 1987; MOHR und TOPP, 2001). Von entscheidender Bedeu-tung ist jedoch der starke Anstieg der Jungwuchsbiomasse nachReduktion der Wilddichte infolge von verringertem Verbissdruck.Dementsprechend steigt die Erosionsschutzwirkung des Jungwuch-ses und vermutlich auch seine ausgleichende Wirkung auf das

Mikroklima. Außerdem kommt der im Vergleich zu Wildgräsernhöheren Streuproduktion des Jungwuchses und dem oftmals höhe-ren Nährstoffgehalt seiner Streu eine Schlüsselfunktion beim Auf-bau des Bodenhumusvorrats und der Verbesserung der Nährstoff-verfügbarkeit zu (RITCHIE et al., 1988; SINGER und SCHOENECKER,2003; HARRISON und BARDGETT, 2004).

5. SCHLUSSFOLGERUNGEN

In Gebirgswäldern setzt die Reduktion überhöhter Wilddichtenv.a. auf von Natur aus armen und/oder anthropogen degradiertenStandorten eine deutliche Standortserholung in Gang (diese Studie;AMMER, 1990; SINGER und SCHOENECKER, 2003; HARRISON undBARDGETT, 2004). Hierbei wirkt ein positiver Rückkopplungs-mechanismus, bei dem die verbesserte Entwicklung des Jungwuch-ses eine Schlüsselrolle spielt (RITCHIE et al., 1988). Eine länger-fristige Erhöhung der Schalenwilddichte initiiert über eine gestörteVerjüngung auf diesen Standorten hingegen einen Degradations-prozess, der ebenfalls positiv rückgekoppelt ist (RITCHIE et al.,1988). Daher ist es v.a. auf armen Gebirgswaldstandorten mitgeringen Humus- und Nährstoffvorräten des Bodens besonderswichtig, die Schalenwilddichte bzw. den Verbissdruck kontinuier-lich zu erfassen und auf einem gesamtökologisch vertretbaren,d.h. Bodendegradation und Baumartenentmischung vermeidendemNiveau zu halten.

6. ZUSAMMENFASSUNG

Auf durch Humusarmut und/oder unzureichende Ernährung derBestockung gekennzeichneten Hauptdolomitstandorten im monta-nen Bergmischwald der Bayerischen Alpen kann sich nach Reduk-tion des Schalenwildeindrucks innerhalb von nur 30 bis 40 Jahreneine artenreiche, gesicherte Verjüngung bilden. Innerhalb wenigerJahrzehnte war es an vier untersuchten Waldorten möglich, beiSchalenwildausschluss durch Zäunung allein aus Naturverjüngungstruktur- und artenreiche Mischwälder mit einem hohen Anteil derSchlussbaumarten Fichte, Buche und Tanne zu etablieren. Diesebeginnen ihre Schutzfunktionen zu erfüllen. Im Gegensatz dazuwurde in den ungezäunten Bereichen diese Entwicklung durchWildverbiss weitestgehend unterbunden. Schneegleiten, Schnee-schurf und Wildtritt führten v.a. am südexponierten Standort Hin-terlapberg in jüngster Zeit zu weiterer Bodendegradation. So diffe-renzierte sich an allen vier Waldorten der zum Zeitpunkt derZäunung einheitliche Standort in den zurückliegenden 30–40 Jah-ren je nach Verbissdruck in zwei verschiedenartige Standorte mitdeutlich, oftmals statistisch signifikant unterschiedlichen Humus-formen, Auflagemächtigkeiten, Humusvorräten, Carbonatgehalten,und C/N-Verhältnissen aus. Der Boden innerhalb der Zäune ist hin-sichtlich dieser Kenngrößen stets günstiger zu beurteilen; die Ver-jüngung ist ausgewogener ernährt.

7. Summary

Title of the paper: Mixed mountain forests of the Bavarian Lime-stone Alps: Reduction of ungulate density results not only inincreased regeneration success but also in improved soil fertility.

Long-term effects of reduced ungulate populations (Red deerCervus elaphus L., chamois Rupicapra rupicapra L., roe deerCapreolus capreolus L.) on stand regeneration, soil quality, andtree nutrition were assessed at four forested sites in the BavarianAlps with calcareous bedrock (dolomite) and soils. The sites com-prise steep (25–30°) slopes with different aspect, which are looselystocked with mature mixed mountain forest, mainly consisting ofNorway spruce (Picea abies), European Beech (Fagus sylvatica),Silver fir (Abies alba), and Sycamore maple (Acer pseudopla-tanus). At each site, two rectangular plots (size: 11 m * 22 m),located inside and outside 30–40 year-old exclosures, respectively,


were compared. On the plots outside the exclosures, natural treeregeneration and particularly seedling and sapling growth werestrongly impeded by ungulate browsing. Inside the exclosures, thenatural regeneration has developed well. The seedling and saplingbiomass inside the fences was up to 2500 times larger than outside.The increased tree biomass inside the exclosures reduces soil ero-sion caused by snow-gliding. Due to reduced topsoil erosion andincreased litter input, the forest floor of the soils inside the exclo-sures had larger organic C and N pools than the soils outside theexclosures. Moreover, the N concentration of the forest floor wasincreased, and its C/N ratio was smaller. The carbonate content ofthe forest floor inside the exclosures was also strongly reduced,resulting in an increased availability of P, K, Mn, Cu, and Fe to thetrees. Consequently, Norway spruce and European beech saplingsinside the exclosures had a better nutritional status. In summary, 30years of strongly reduced ungulate impact have resulted in (i) high-ly diverse regeneration of considerable growth, (ii) reduced topsoilerosion, (iii) significant changes of the chemical status of the top-soil, and (iv) an improved nutritional status of the natural forestregeneration.

8. Resumé

Titre de l’article: Forêts mélangées de l’étage montagnard desAlpes calcaires de Bavière: une réduction de la densité des ongulésaugmente non seulement la réussite de la régénération mais aussila fertilité des sols.

Sur les stations dolomitiques d’altitude de forêt mélangée del’étage montagnard des Alpes bavaroises caractérisées par la pau-vreté de l’humus et/ou une nutrition insuffisante des peuplements,une régénération assurée et riche en espèces peut s’installer dansun délai de 30 à 40 ans après la réduction de la pression des ongu-lés. En un petit nombre de décennies, uniquement en excluant lesongulés par engrillagement, il a été possible d’établir sur quatresites forestiers, à partir de régénération naturelle, des forêts mélan-gées de structures diverses et riches en espèces, avec une forte pro-portion d’espèces climaciques, épicéa, hêtre et sapin. Ces espècescommencent à remplir leur fonction de protection. Au contraire,dans les zones non engrillagées cette évolution est bloquée de lafaçon la plus marquée. La reptation de la neige, les griffes d’éro-sion dues à la neige et les passages de gibier ont provqué récem-ment une extension de la dégradation du sol, surtout sur la stationd’adret Hinterlapberg. Ainsi la station, qui était homogène aumoment de l’installation de l’engrillagement, s’est différenciée surl’ensemble des quatre sites forestiers étudiés dans les 30–40 der-nières années, en fonction de la pression d’abroutissement, en deuxstations distinctes présentant des différences nettes, souvent sigifi-catives statistiquement, en ce qui concerne les types d’humus, lesépaisseurs de la couche humifère, les réserves dans l’humus, lesteneurs en carbonates, et les rapports C/N. Le sol à l’intérieur desengrillagements s’avère toujours le meilleur en ce qui concerne cescaractéristiques; la régénération naturelle y trouve une nutritionéquilibrée. R. K.

9. Danksagung

Wir danken

• dem Bayerischen Staatsministerium für Landwirtschaft undForsten für die Finanzierung unserer Studie (Projekt ST 155),

• den zuständigen Forstamts- und Revierleitern für die engagierteUnterstützung unserer Arbeiten,

• T. BOCKSTAHLER, H. CLAASEN, I. DULLY, D. GLASER, R. GOTT-SCHALK, R. HEIBL, P. MÜLLER, W. PETRIK, C. PFAB und M. WILN-HAMMER für die zuverlässige und tatkräftige Mithilfe bei denGelände- und Laborarbeiten.

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Herausgeber: Prof. Dr. K.-R. Volz, Freiburg i. Br., und Prof. Dr. Dr. h. c. Klaus von Gadow, Göttingen – Verlag: J. D. Sauerländer’s Verlag, Frankfurt a. M.

Satz und Druck: ADN Offsetdruck, Battenberg – Printed in Germany

© J. D. Sauerländer’s Verlag, Frankfurt a. M., 2008

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Buchbesprechung

Menschen im Wald. Waldnutzungen vom Mittelalter bis heutein Bildern. Von HARTMUT KLEINSCHMIT. Herausgegeben vonden Niedersächsischen Landesforsten. ISBN 978-3-89876-322-6.208 Seiten, zahlreiche, teils farbige Abbildungen, gebunden,Format 22,5 x 28,5 cm, € 19,95 sFr 35,–.

HARTMUT KLEINSCHMIT, Leiter des Niedersächsischen Forstpla-nungsamtes a. D., stellt in seinem Buch eindrucksvolle Bilderzusammen, welche das menschliche Handeln im Wald vom Mittel-alter bis heute widerspiegeln. Das ausgewählte Bildmaterial zeigtdeutlich, dass in früheren Jahrhunderten die vielfältige Nutzungdes Waldes lebensnotwendig war. In fünf Kapiteln wird die Wald-und Forstgeschichte Niedersachsens für den am Wald interessiertenLeser gekonnt aufbereitet. Die chronologisch aufgebauten Kapitelbeschäftigen sich zunächst mit dem „hölzernen Zeitalter“ bis 1850,der Zeit der Walderneuerung von 1850 bis 1914, den Waldnutzun-gen in den Kriegs- und Nachkriegszeiten von 1914 bis 1948, derZeit der Wiederaufforstungen, Sturm- und Waldbrandkatastrophenvon 1949 bis 1976 und schließlich mit dem Multitalent naturnaherWald von 1977 bis heute. Gut ausgewählte Abbildungen veran-schaulichen die textlichen Ausführungen und lassen ein lebendigesKaleidoskop der Menschen rund um den Wald entstehen. DieBilder sind jeweils mit Überschriften und Kurzbeschreibungen ver-

sehen; die Provenienz beinhaltet Datum, Ort, Publikationsorgan,Fotograf oder Sammlung. Entgegen S. 24 wurde das Medium derFotografie nicht um 1830, sondern erst im Jahre 1839 in Frankreichdurch LOUIS DAGUERRE (1787–1851) etabliert und weiterent-wickelt. Im aufkommenden industriellen Zeitalter des 19. Jahrhun-derts war es vor allem das Bürgertum, das nach diesem neuenMedium verlangte, um sich als erstarkende Klasse seiner selbst zuversichern. Hierfür zeigt der Band sehr gute und vielfältige Bild-beispiele. Es handelt sich dabei zum einen um bürgerliche Ausflüg-ler, die im Wald eine Art Gegenwelt zum Alltag suchten und zumanderen um Forstbeamte, die vorwiegend aus der gleichen sozialenSchicht stammten. Während die Qualitätsmängel der Schwarz-Weiß-Fotos im Großen und Ganzen aufgrund ihrer historischenAussage akzeptierbar sind, trifft dies für die Farbfotos der Zeit nach1977 nur bedingt zu. Eine professionellere Bildbearbeitung wäreder Gesamtqualität der Veröffentlichung zuträglich gewesen.

Insgesamt gesehen stellt das vorliegende Buch eine gelungeneBilddokumentation einer vergangenen Lebens- und Arbeitswelt inBeziehung zum Wald dar und ist für jede/n wald- und forstlichinteressierte/n Leser/in zu empfehlen.

UWE EDUARD SCHMIDT

Im Rahmen des Symposiums „Forests in a ChangingEnvironment – Results of 20 years ICP ForestsMonitoring“ wurden die Hauptergebnisse aus über 20Jahren Forstlichen Umweltmonitorings auf europä-ischer Ebene vorgestellt. Das Symposium, veranstaltetvon Prof. J. EICHHORN, fand mit über 130 Wissen-schaftlern und Experten aus über 30 Ländern inGöttingen statt mit finanzieller Unterstützung derEuropäischen Union.

Die Beiträge des Symposiums zeigen erstmals eineneuropaweiten Überblick über die Resultate und Kon-sequenzen des Forstlichen Umweltmonitoring ineuropäischen Waldökosystemen. Erörtert wurden dieThemenschwerpunkte: Reaktion von Waldökosyste-men auf Luftverunreinigungen, Reaktionen auf klima-tische Veränderungen, biotische Faktoren und Bio-diversität. Ebenso wurden nationale Ergebnisse vonteilweise 20-jährigen Erhebungen, methodische Ver-besserungen und Qualitätsmanagement im Umwelt-monitoring diskutiert und dargelegt.

Die Brisanz des Forstlichen Umweltmonitorings alsein Instrument, Veränderungen in europäischen Wäl-dern als Reaktion auf Luftverunreinigungen zubeschreiben und aus den Ergebnissen Entscheidungs-hilfen, bzw. Entscheidungsgrundlagen für das forst-liche Handeln und politische Beschlüsse abzuleiten,stellt sich in den über 40 englischsprachigen Beiträgendes Symposiums, welche in diesem Buch enthaltensind, dar.

Das langfristige Monitoring der Wälder in Europasteht auf zwei Säulen: Zum einen wird auf etwa 860

Flächen Intensives Monitoring betrieben. Hier wirdintegrierend der Kronenzustand, das Baumwachstum,die Blatternährung, die Bodenvegetation, die atmo-sphärische Deposition, der Bodenzustand, die Boden-lösung sowie die Phänologie von Waldbäumen erho-ben. Zum anderen wird der Waldzustand jährlichflächenrepräsentativ auf etwa 6100 Inventurpunktenin einem 16 km x 16 km großen Netz in Europaerhoben.

Eine wesentliche Aufgabe des „Forests Focus Pro-gramms“ ist die Bereitstellung von Informationen zurwissenschaftlichen Unterstützung nationaler undinternationaler politischer Prozesse. Das System fun-giert zudem als eine Frühwarnung für Veränderungenin Wäldern durch Luftverunreinigungen und unter-stützt die Arbeit von Forst- und Umweltverwaltungensowie Privatwaldbesitz. Mit den Daten wird außerdemdas Verständnis für Zusammenhänge von Ursachenund Wirkung von Luftverunreinigungen vertieft.

Ausschlaggebend für diese erstmalige, umfassendeund rückblickende Betrachtung ist das Auslaufendes bisherigen Forstlichen Monitoring ProgrammesForests Focus nach über 20 Jahren Laufzeit und derÜbergang in das neue Programm Life+. Daher werdengleichzeitig neue Vorschläge, Konzepte und Notwen-digkeiten für die Zukunft im Rahmen des neuen Pro-gramms Life+ formuliert, dessen Zielsetzung sichinsbesondere auf die Themen Biodiversität, Klimaver-änderungen und Kohlenstoffspeicherung konzentriert,was innovative Chancen für das Forstliche Umwelt-monitoring bietet.

Neuerscheinung:

Symposium: Forests in a Changing Environment –Results of 20 years ICP Forests Monitoring

Göttingen, 25. – 28. 10. 2006

Schriften aus der Forstlichen Fakultät der Universität Göttingen und der Niedersächsischen Forstlichen Versuchsanstalt, Band 142

Von JOHANNES EICHHORN (Hrsg.)

ISBN 3-7939-5142-1. Kartoniert € 18,00274 Seiten mit 133 Abbildungen und 51 Tabellen

J. D. SAUERLÄNDER’S VERLAG · FRANKFURT AM MAIN

Die Beurteilung genetischer Ressourcen basiert oft aufgenetischen Inventuren an einer Anzahl Marker-Genlociund beinhaltet häufig Rückschlüsse auf Reproduktions-komponenten und Anpassungsprozesse. Verhielten sichdie verschiedenen Genloci dabei unabhängig voneinan-der, wäre eine isolierte Analyse einzelner Genloci unddaraus gezogene Schlussfolgerungen noch direktmöglich. Manche Reproduktionssysteme, wie etwagemischte Selbst- und Fremdbefruchtung, haben jedochAuswirkungen, die das ganze Genom betreffen undAbhängigkeiten zwischen den Strukturen einzelnerGenorte schaffen. So können sich an einem Genort Ver-änderungen in den Genotyphäufigkeiten zeigen, die aufSelektion an ganz anderen Genorten zurückgeht.

Das mögliche Ausmaß hierdurch bedingter Rück- undFehlschlüsse ist Gegenstand des Buches. Neben den the-oretisch-populationsgenetischen Betrachtungen werdenam Beispiel genetischer Strukturen der Buche (Fagussylvatica L.) einige der Zusammenhänge illustriert.

Es wird gleich zu Beginn gezeigt, wie Selektion aneinem von zwei betrachteten Genloci Einfluss auf dieHäufigkeitsveränderungen der Genotypen am anderenGenlocus nehmen kann, obwohl letzterer per Annahmekeine adaptive Rolle spielt. Selektion an nur einem ein-

zigen Genlocus hat dabei noch einen sehr begrenztenEinfluss auf solche, rein assoziationsbedingte Häufig-keitsveränderungen an anderen, adaptiv neutralenGenorten. Untersucht man allerdings die merklich dras-tischeren Auswirkungen von Selektion an vielen Gen-orten, ist man zu speziellen Modellannahmen gezwun-gen und sollte nur noch den Heterozygotiegrad über dieGenerationen hinweg verfolgen. Damit lassen sich dannjedoch auch allgemeine Zusammenhänge zwischen reinassoziationsbedingter Selektion, Inzuchtdepression undPopulationsviabilität erkennen und nutzen, um die asso-ziationsbedingten Häufigkeitsveränderungen in ihremmaximalen Ausmaß einzuschätzen.

Es werden aber nicht nur Beispiele präsentiert, in wel-chen die separate Analyse einzelner Genorte zu unge-nauen oder falschen Vorstellungen über die tatsächlichablaufenden Anpassungsprozesse führen würde. Für dieAnzucht forstlichen Vermehrungsgutes konnte zumin-dest im Fall der Buche anhand bestehender experimen-teller Befunde festgestellt werden, wie homogene undgünstige Anzuchtbedingungen die genetische Belastungfür heterogene Freilandbedingungen drastisch erhöhenund dadurch langfristig Bestandesstrukturen und derBestandesschluss beeinträchtigen könnten.

Neuerscheinung:

Genomische Assoziation durch Selbst- und Fremdbefruchtung und ihre Bedeutung

für die Interpretation genetischer Strukturen am Beispiel der Buche (Fagus sylvatica L.)

Von MARTIN ZIEHE

Schriften aus der Forstlichen Fakultät der Universität Göttingen und der Niedersächsischen Forstlichen Versuchsanstalt, Band 143

93 Seiten mit 28 Abbildungen und 16 Tabellen. Kartoniert € 20,00.

ISBN 3-7939-5143-X

J. D. Sauerländer’s Verlag · Frankfurt am Main

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D 20867 E ALLGEMEINE ISSN 0002-5852 FORST JAGDZEITUNG€¦d 20867 e issn 0002-5852 inhaltsverzeichnis aufsÄtze 179. jahrgang 2008 heft 5/6 mai/juni j. d. sauerlÄnder’s verlag ·