174. JAHRGANG 2003 HEFT 10/11 OKT./NOV. J. D. SAUERLANDER S VERLAG FRANKFURT AM MAIN

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1 D E ISSN I N H A L T S V E R Z E I C H N I S AUFSATZE J. E w a l d Ansprache von Waldstandorten mit Zeigerarten-Ökogrammen eine graphische Lösung für Lehre und Praxis (Forest site characterisation with indicator-ecogrammes a graphical solution for teaching and practice) V. K l a i b e r, R. M u t z Kann die Forstwirtschaft die Dimensionsstabilität von und U. S e e l i n g Fichtenschnittholz (Picea abies (L.) Karst.) durch eine gezielte Bereitstellung beeinflussen? Vergleichende Analysen mittels Kovarianzstrukturmodellen (Is forestry able to influence the dimensional stability of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) sawn timber through a specific supply? Comparative analysis using covariance structure models) J. K l ä d t k e Produktionszielorientierte Entscheidungshilfe für die und C h. Yu e Bewirtschaftung ungleichaltriger Fichten-Tannen-Wälder und Plenterwälder (Decision supporting tool for managing uneven-aged coniferous forests and selection forests) C. - H. S c h m i d t Das Zusammenwirken von Staatsforstverwaltungen und gesellschaftlichen Akteuren aus verfassungsrechtlicher Sicht (Coalition between state forest service and societal actors from a constitutional law perspective) 174. JAHRGANG 2003 HEFT 10/11 OKT./NOV. J. D. SAUERLANDER S VERLAG FRANKFURT AM MAIN

2 Informationsdienst für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten (aid) e.v Publikationen Keywords Unter Mitwirkung der Mitglieder der Lehrkörper der Forstlichen Fakultäten von Freiburg i. Br. und Göttingen herausgegeben von Dr. K.-R. Volz Dr. Dr. h.c. H. Kramer o. Professor o. Professor der Forstwissenschaft an der der Forstwissenschaft an der Universität Freiburg i. Br. Universität Göttingen ISSN Erscheinungsweise: Jährlich 12 Hefte, bei Bedarf Doppelhefte (zweimonatlich). Bezugspreis: Jährlich 132, zuzüglich Zustellgebühr; Studenten und in Ausbildung befindliche Forstreferendare 105,60 (empf. Richtpreis). Preis der Einzelhefte je nach Umfang verschieden. Bezug: Durch den Buchhandel oder direkt vom Verlag. Das Abonnement gilt jeweils für einen Jahrgang. Es läuft weiter, wenn nicht unmittelbar nach Lieferung des Schlussheftes eines Jahrgangs eine Abbestellung erfolgt. Manuskripte (es werden nur Erstarbeiten veröffentlicht) sind nach vorheriger Anfrage an die Herausgeber einzusenden. Für unverlangt eingegangene Manuskripte wird keine Gewähr übernommen. Rücksendung erfolgt nur, wenn Rückporto beiliegt. Entsprechend dem international weit verbreiteten Review-Verfahren wird jeder Beitrag von zwei Fachgutachtern (vor allem Mitglieder der Lehrkörper der Forstlichen Fakultäten der Universitäten in Freiburg i. Br. und Göttingen) hinsichtlich Inhalt und Form geprüft. Die Manuskripte sind möglichst auf Diskette und in dreifacher Ausfertigung einzureichen. Sie sollten 3 bis 4 (maximal 6 Druckseiten) umfassen. Hierbei entspricht eine Druckseite ungefähr 4 Schreibmaschinenseiten mit 30 Zeilen und 65 Anschlägen je Zeile. Neben einem möglichst kurz gehaltenen Titel der Arbeit sind bis zu maximal 10 Schlagwörter und key words anzugeben. Manuskripte mit Tabellen und Abbildungen werden nur angenommen, wenn die Tabellen-Überschriften und die Abbildungsunterschriften in deutscher und englischer Sprache abgefasst sind. Der Beitrag soll neben einer deutschen Zusammenfassung eine Zusammenfassung in englischer Sprache (Summary mit Title of the paper) enthalten. Die Übersetzung ins Französische (Résumé) erfolgt i. Allg. durch den Verlag. Um unnötige Korrespondenz zu vermeiden, werden die Autoren gebeten, bei Abfassung ihres Manuskriptes eine neuere Ausgabe der Allgemeinen Forst- und Jagdzeitung sowie die beim Verlag und bei den Herausgebern erhältlichen Hinweise für die Autoren zu beachten. Die in dieser Zeitschrift veröffentlichten Beiträge sind urheberrechtlich geschützt. Übersetzung, Nachdruck auch von Abbildungen, Vervielfältigung auf photomechanischem oder ähnlichem Wege oder im Magnettonverfahren, Vortrag, Funk- und Fernsehsendung sowie Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen auch auszugsweise bleiben vorbehalten. Werden von einzelnen Beiträgen oder Teilen von ihnen einzelne Vervielfältigungsstücke im Rahmen des 54 UrhG hergestellt und dienen diese gewerblichen Zwecken, ist dafür eine Vergütung gem. den gleichlautenden Gesamtverträgen zwischen der Verwertungsgesellschaft Wort, Abt. Wissenschaft, Goethestr. 49, München und dem Bundesverband der Deutschen Industrie e. V., dem Gesamtverband der Versicherungswirtschaft e. V., dem Bundesverband deutscher Banken e. V., dem Deutschen Sparkassen- und Giroverband und dem Verband der Privaten Bausparkassen e. V., in die VG Wissenschaft zu entrichten. Die Vervielfältigungen sind mit einem Vermerk über die Quelle und den Vervielfältiger zu versehen. Erfolgt die Entrichtung der Gebühren durch Wertmarken der VG Wissenschaft, so ist für jedes vervielfältigte Blatt eine Marke im Wert von 0,20 zu verwenden. Anzeigenannahme: J. D. Sauerländer s Verlag, Finkenhofstraße 21, D Frankfurt am Main. Anzeigenpreis: Die 43 mm breite mm-zeile 0,44. 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Jahrgangs: Prof. Dr. JÖRG EWALD, Fachhochschule Weihenstephan, Fachbereich Wald und Forstwirtschaft, Am Hochanger 5, D Freising OFR Dr. J. KLAEDTKE, Universität Freiburg, Institut für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft, Werderring 6, D Freiburg Dipl.-Forstw. VOLKER KLAIBER, Universität Freiburg, Institut für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft, Werderring 6, D Freiburg Dr. RÜDIGER MUTZ, Universität Freiburg, Institut für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft, Werderring 6, D Freiburg Dr. CLAUS-HENNING SCHMIDT, Institut für Forstökonomie, Tennenbacher Str. 4, D Freiburg PD Dr. UTE SEELING, Universität Freiburg, Institut für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft, Werderring 6, D Freiburg CH. YUE, Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt, Abt. Waldwachstum, Wonnhaldestr. 4, D Freiburg Übersetzung der Résumés, soweit sie nicht von den Autoren zur Verfügung gestellt werden: J. MAHEUT, 25 Av. du Gal Leclerc, F Villers-les-Nancy Literatur-Datenbank a i d Auswertungs- und Ökowald-Ökoland-Ökoboden- Waldbau Aufsätze der Allgem. Forst- und Jagdzeitung seit 1949 in einem exklusiven Recherche-Modul auf dieser CD von EURECO: Publikationen, Keywords, zweisprachige Recherche Deutsch-Englisch, virtuelle Bibliothek, Ausdrucke und Datenport in Profiversion; ab 69, DM. aid, Konstantinstraße 124, Stichwort ÖKOWALD, D Bonn http//:

3 Ansprache von Waldstandorten mit Zeigerarten-Ökogrammen eine graphische Lösung für Lehre und Praxis Aus dem Fachbereich Wald und Forstwirtschaft, Fachhochschule Weihenstephan (Mit 3 Abbildungen) Von J. EWALD 1) (Angenommen Februar 2003) 1. SCHLAGWORTER KEY WORDS Lehre; Standortsansprache; Vegetation; Zeigerpflanzen. Indicator plants; instruction; site ecology; vegetation. 2. EINLEITUNG Zeigerpflanzen werden seit langem und in vielen Ländern zur Ansprache von Waldstandorten genutzt (RUBNER, 1950; DU RIETZ, 1954; AICHINGER, 1967; KLINKA und KRAJINA, 1989; SCHÖNHAR, 1993). Die Entwicklung von umfassenden Zeigerartensystemen lässt sich bis in die 50er Jahre des letzten Jahrhunderts zurückverfolgen (ELLENBERG, 1950). Der große deutsche Vegetationskundler HEINZ ELLENBERG ( ) arbeitete damals mit Zeigerpflanzen für landwirtschaftliche Standorte. In den 70er Jahren verschmolz er die Erfahrungen der Zeigerpflanzen-Tradition mit dem ebenfalls stark angewachsenen pflanzensoziologischen Wissen, wie es in den Arbeiten von OBERDORFER (1957, 1992, 2001) niedergelegt ist, zu einem numerischen System von Zeigerwerten (ELLEN- BERG, 1974). Die Ellenberg-Zahlen sind ohne Zweifel ein Meilenstein der Vegetationsökologie: Sie finden bis heute Anwendung weit über das engere Gebiet der Standortskunde hinaus, sind vielfach nachgeahmt worden und erfreuen sich bis heute reger Benutzung durch die internationale Wissenschaftlergemeinschaft (z. B. THOMPSON und HODGSON, 1993; SCHAFFER und SYKORA, 2000; DUPRÉ, 2000). 3. ZEIGERPFLANZEN IN DER FORSTLICHEN PRAXIS Die Gruppen von forstlichen Zeigerpflanzen und die Ellenberg- Zeigerwerte beruhen auf denselben Prinzipien. Man nutzt die Tatsache, dass das Auftreten von Pflanzenarten von Standortfaktoren gesteuert wird. Bezogen auf Waldökosysteme der gemäßigten Breiten sind der Wasserhaushalt (ELLENBERGs Feuchtezahl) und der Basenhaushalt (Reaktionszahl) herausragende Steuerfaktoren für das Verhalten der Bodenpflanzen (ELLENBERG, 1996). Von ihnen hängt eine Vielzahl wichtiger Ökosystemeigenschaften ab. Derartige gemeinsame Gefälle von Standortseigenschaften, Zusammensetzung und Struktur der Lebensgemeinschaften bezeichnet man als Gradienten (GLAVAC, 1996). Der Wasserhaushalts- und der Basengradient spannen einen Merkmalsraum auf, der als Ökogramm, d. h. als Koordinatensystem zweier rechtwinklig aufeinander stehender Achsen, dargestellt wird. Daneben entscheiden Licht, Temperatur, Stickstoffangebot und Kontinentalität über die Zusammensetzung der Waldpflanzengemeinschaften auch sie können bei Bedarf zur Konstruktion von alternativen Ökogrammen herangezogen werden. So sind die in der Forstlichen Standortsaufnahme (AK STANDORTS- KARTIERUNG, 1996) dargestellten Haupt-Artengruppen entlang der beiden Gradienten Wasser- und Basenversorgung geordnet (die Stufen der Basengehaltsachse werden hier wie bei SCHÖNHAR [1993] durch Humusformen ausgedrückt). Gleichfalls organisieren manche Verfahren der feinmaßstäblichen Standortserkundung ihre 1 ) Fachhochschule Weihenstephan, Fachbereich Wald und Forstwirtschaft, Am Hochanger 5, Freising, Tel , joerg.ewald@fhweihenstephan.de Kartiereinheiten an einem Raster, das im wesentlichen diesem Ökogramm entspricht (z. B. EWALD, 1999). 4. SCHWIERIGKEITEN BEI DER NUTZUNG VON ZEIGERPFLANZEN Ihre Übersichtlichkeit und ihre ökologische Aussagekraft machen Zeigerarten und Ökogramme zu einem sehr attraktiven Instrument für die Praxis der Standortsansprache. Angesichts dieser Vorzüge werden jedoch leicht die Schwierigkeiten übersehen. Erstens setzt die Methode eine solide Artenkenntnis voraus, wenn auch nicht alle Arten an jedem Standort restlos bestimmt werden müssen (EWALD, in Druck). Zweitens muss der Nutzer nicht nur Namen und Erkennungsmerkmale der Arten parat haben, sondern auch ihre Gruppenzugehörigkeit bzw. ihre Stellung im Ökogramm. Als Merkhilfe hat es sich bewährt, die Gruppen nach besonders häufigen Vertretern zu benennen (z. B. Hainsimsen-Gruppe oder Bingelkraut-Gruppe ) wobei die Vielfalt der Artengruppensysteme eine überregionale Verständigung erschwert. Drittens wird die Erwartung, man könne die Eigenschaften eines konkreten Standortes an einzelnen, besonders markanten Vertretern einer bestimmten Gruppe leicht erkennen, in der Praxis meist enttäuscht. Dies liegt daran, dass kaum eine Art so stark spezialisiert ist, dass sie ausschließlich in einem einzigen Feld des Ökogramms vorkommt. Vielmehr besitzen die Arten m. o. w. breite Amplituden entlang der Gradienten und ihre Eintragung im Ökogramm bezeichnet lediglich das Häufigkeitsmaximum ihres Auftretens. Der Berücksichtigung der Gesamtartenkombination muss deshalb, trotz des höheren Aufwandes, dringend Vorrang vor der Nutzung einzelner Arten eingeräumt werden. Als Folge der überlappenden Amplituden der Arten sind konkrete Pflanzengemeinschaften praktisch immer Gemische aus Vertretern mehrerer Artengruppen. Bei der Standortsansprache muss das Gewicht der einzelnen Gruppen, d. h. ihr Anteil an der Gesamtartenzahl im Bestand gegeneinander abgewogen werden: Man wertet den Standort intuitiv an jener Position im Ökogramm ein, für die die meisten Zeiger vorhanden sind. Ellenbergs Zeigerwertmethode löst dieses Problem rechnerisch durch Bestimmung des arithmetischen Mittels aller vorkommenden Zeigerwerte, was freilich das Übertragen der Beobachtungen auf Papier oder in einen Computer voraussetzt (ELLENBERG, 1974; ELLENBERG et al., 1991). Die gemittelten Zeigerwerte für Bodenreaktion und Feuchte liefern die Koordinaten in einem numerisch definierten Ökogramm. Beide Lösungen, die gedankliche Erstellung einer Häufigkeitsverteilung der Zeigerartengruppen ebenso wie die rechnerische Lösung, gehen auf Kosten der Anschaulichkeit: Im Gelände kann der wenig Geübte die Einwertung des Standorts durch den Fachmann allenfalls mitvollziehen, aber kaum nachprüfen. Die Methode erscheint dann leicht als schwer zugängliches Geheimwissen, das man nur nach jahrelanger Erfahrung anwenden kann. Wenn der Vegetationskundler sich vorab über die erwarteten Bodeneigenschaften orientiert hat, so mag gar der Verdacht entstehen, er greife aus den am Standort vorhandenen Potpourri willkürlich die jeweils passenden Arten heraus, um die Leistungsfähigkeit seiner Methode Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 177

4 zu beweisen. Trotz ihrer Exaktheit ist ELLENBERGs numerische Zeigerwertmethode für viele alltägliche Situationen zu umständlich, wodurch die in der Lehrsituation so wichtige Unmittelbarkeit der Erfahrung verloren geht. 5. ZEIGERARTEN-ÖKOGRAMME Um die genannten Schwierigkeiten bei der Anwendung von Zeigerpflanzen zu überwinden, wurde im Rahmen der fächerübergreifenden Geländeübungen für Forstingenieure der Fachhochschule Weihenstephan eine graphische Feldmethode zur Erstellung von Ökogrammen entwickelt. Zu diesem Zwecke wurden die Artengruppen der Forstlichen Standortsaufnahme (5. Aufl. 1996) blockweise in ein rechteckiges Koordinatensystem mit 5 Stufen der Bodenreaktion als Ordinate und 6 Stufen des Wasserhaushalts als Abszisse eingetragen. Am rechten Rand wurden überdies die Sondergruppen für besonders reichliche Stickstoffversorgung dargestellt. Eine Orientierungshilfe bilden die an der Spitze jedes Blocks durch Fettdruck hervorgehobenen namengebenden Arten. Ergebnis ist ein auf ein Blatt kondensiertes, nach ökologischen Faktoren geordnetes Verzeichnis aller Weiserpflanzen: das Zeigerarten-Ökogramm (siehe Abb. 1). Für die Verwendung im Gelände wird die Blanko-Vorlage des Zeigerarten-Ökogramms auf DIN A3-Papier vervielfältigt. Bei der Ansprache eines Bestandes werden nun vom Standortskartierer, von den Exkursionsteilnehmern oder vom Dozenten alle vorgefundenen Pflanzenarten gesammelt und auf Zuruf von einem Protokollführer mit Leuchtstift in einer Kopie des Zeigerarten-Ökogramms markiert. Mit Fortschreiten der Vegetationsaufnahme bilden die Zeigerarten eine allmählich immer besser erkennbare Wolke im ökologischen Merkmalsraum. Ihr Schwerpunkt bezeichnet die bestandesspezifische Kombination von Bodenreaktion und Feuchte: An dieser Position ist der Standort zusammenfassend in das Ökogramm einzuordnen. Diese Einordnung erfolgt bei Bedarf völlig stufenlos, was den Vergleich auch sehr ähnlicher Bestände ermöglicht. Der Umriss der Wolke bzw. eventuelle Ausreißer geben einen Eindruck über die Spannbreite von Artengruppen in dem Bestand, was im Hinblick auf kleinstandörtliche Variabilität von Gründigkeit, Grundwasserstand, Versauerungstiefe und Humusform interpretiert werden kann. Durch Verwendung von unterschiedlichen Leuchtstiftfarben können mehrere Bestände in dasselbe Zeigerarten-Ökogramm eingetragen werden. Dadurch entsteht ein unmittelbarer Vergleich: Unterschiede und Ähnlichkeiten in Schwerpunkt, Form und Ausdehnung der bestandesspezifischen Zeigerartenspektren werden deutlich. Dieses vergleichende Verfahren bietet sich besonders dort an, wo Standortsreihen (Transekte, Catenen, Höhenstufen, Gesteinsserien etc.) präsentiert werden sollen. Die im Format DIN A3 ausgedruckten Diagramme erlauben eine gemeinschaftliche Diskussion im Gelände bei Gruppengrößen von bis zu TeilnehmerInnen. Um ein schriftliches Exkursionsprotokoll zu erstellen, werden alle Zeigerarten eines Bestandes in ein leeres Formular des Ökogramms (Powerpoint-Datei mit einem Textfeld je Artengruppe) eingetragen. Mehrere Standorte in einem Ökogramm werden über unterschiedliche Klammersetzung ([{}]) und Schriftauszeichnungen (kursiv, fett, unterstrichen) der vorkommenden Arten kenntlich gemacht (Abb. 2 3). 6. ERPROBUNG DER ZEIGERARTEN-ÖKOGRAMME Die Ergebnisse seien an zwei Beispielen (Abb. 2 3) veranschaulicht. Auf der Lehrfahrt durch die Oberpfalz und Mittelfranken wurden an einem Tag drei Waldstandorte unterschiedlicher Nährstoffversorgung besucht (Abb. 2). Im Zeigerarten-Ökogramm wird das Gefälle vom (ehemals streugenutzten) Flechten-Kiefernwald auf Kreide-Podsol über den mittel nährstoffversorgten Hainsimsen- Buchenwald auf Gneis-Braunerde bis zum Eschen-Ahorn- Schluchtwald auf der Ornatentonterrasse des Braunen Jura deutlich. Gut sichtbar wird an Hand der Orientierung der Arten von oben links nach unten rechts, dass das Nährstoffgefälle in dieser Reihe mit einer leichten Zunahme der Wasserversorgung einhergeht. Im Oberpfälzer Flechten-Kiefernwald, der in Bayern zu den gesetzlich geschützten Waldbiotopen zählt (WALENTOWSKI et al., 2002), wurde diskutiert, wie sich die Vegetation bei weiterer Erholung von der Streunutzung entwickeln wird. Aus dem Zeigerartenökogramm konnte abgelesen werden, dass bei einer Entspannung des Nährstoffmangels Arten der Drahtschmielengruppe auf Kosten von Flechten und Preißelbeere zunehmen werden, was einem Verlust der Schutzwürdigkeit gleichkommt. Das zweite Beispiel (Abb. 3) gibt eine für das bayerische Alpenvorland typische Reihe von mineralischen Grundmoränenlehmen über verschieden nährstoffversorgte Moortypen (Erlen-Fichten- Bruchwald auf Niedermoor des Randlaggs, Spirken-Fichten-Moorwald des Randgehänges) bis hinein in einen von Latschenkiefern bestandenen Hochmoorkern wider. In diesem Ökogramm fällt die große Spanne der Artengruppen im Erlenbruchwald (Carici elongatae-alnetum glutinosae) bezüglich des Wasser- und Nährstoffhaushaltes auf. Sie konnte plausibel durch die Vorentwässerung dieses Niedermoorstandortes erklärt werden, die dem Einwandern nässemeidender und nährstoffanspruchsvoller Arten (Torfzehrung) Vorschub leistet. Am Beispiel der in den bodensauren Moorwäldern auftretenden Trockenheitszeiger konnte außerdem die Sonderstellung saurer Torfoberflächen bzw. der hier ein sekundäres Optimum besitzenden Hagerhumuszeiger Preißelbeere, Weißmoos und Besenheide erläutert werden. Die Erfahrungen mit der neuen Methode im Studiengang Forstwirtschaft der Fachhochschule Weihenstephan waren durchweg positiv. Ohne vorherige Absprache bei der Auswahl der besuchten Waldbestände wurde an fast allen Standorten ein hohes Maß an Übereinstimmung zwischen den Ergebnissen der Bodenansprache (in der Regel an Hand von Analysedaten aus Leitprofilen) und der Interpretation des Zeigerarten-Ökogramms festgestellt. Die Studierenden waren bereits nach kurzer Einarbeitungszeit fähig, beim Aufnehmen und Protokollieren der Vegetationsaufnahmen mitzuarbeiten und die resultierenden Ökogramme zu interpretieren. Die im internen Computernetzwerk als pdf-dateien bereitgestellten Vordrucke des Zeigerarten-Ökogramms wurden von den Studierenden als Lernhilfe im Gelände und bei der Prüfungsvorbereitung genutzt. Auch bei den gastgebenden Forstämtern stieß das Zeigerarten-Ökogramm auf reges Interesse. Mehrere Amts- und Revierleiter baten um Überlassung bzw. Zusendung des Aufnahmeformulars. 7. SCHLUSSFOLGERUNGEN Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass Zeigerarten- Ökogramme einfach handhabbar sind, von den Lernenden in Eigenarbeit direkt mitvollzogen werden können, für Anfänger und sporadische Nutzer von Weiserpflanzen eine Merkhilfe darstellen, ein Ordnungsschema für den Erwerb von Formenkenntnis im Freiland bieten, eine realitätsnahe und differenzierte Standortsansprache ermöglichen, die Analyse von Vegetationsveränderungen erleichtern, 178 Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11

5 Abb. 1 Kopiervorlage des Aufnahmeprotokolls für Zeigerarten-Ökogramme; die am Standort vorkommenden Arten werden auf einer DINA3-Kopie mit farbigem Leuchtstift markiert; die elektronische Version ist erhältlich unter Template of the field form for indicator-ecogrammes; plant species records at the study site are marked in a photocopy of the form by luminiscent pen; electronic version available under Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 179

6 Abb. 2 Beispielhafte Darstellung eines Nährstoffgradienten; aus einem Exkursionsprotokoll der Fachhochschule Weihenstephan. Representation of a nutrient gradient in an indicator-ecogramme (types of fonts and brackets identify 3 sites); from an excursion report of the University of Applied Sciences Weihenstephan. 180 Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11

7 Abb. 3 Beispielhafte Darstellung eines Wasserhaushaltsgradienten; aus einem Exkursionsprotokoll der Fachhochschule Weihenstephan. Representation of a moisture gradient in an indicator-ecogramme (types of fonts and brackets identify 4 sites); from an excursion report of the University of Applied Sciences Weihenstephan. Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 181

8 das Bewusstsein für die standortsspezifische Artenvielfalt schärfen, der Zeigerpflanzenmethode den Nimbus des Götterblicks nehmen, eine offene Diskussion über die Ansprache von Standorten und Waldgesellschaften fördern, zum Anfertigen eigener Vegetationsaufnahmen ermuntern und die Erkennung von ökologischen Zusammenhängen schulen. Der in Abb. 1 dargestellte Blanko-Vordruck des Zeigerarten- Ökogramms wurde aufbauend auf den Artengruppen der Forstlichen Standortsaufnahme (AK STANDORTSKARTIERUNG, 1996) entwickelt. Vor allem die Erweiterung um einige in süddeutschen Waldgesellschaften geläufige Zeigerarten (aus eigener Erfahrung, sowie aus der Sichtung der Zeigerarten bei SCHÖNHAR, 1993) erschien notwendig, um eine optimale Nutzung in verschiedenen Wuchsgebieten Deutschlands zu gewährleisten. Außerdem wird abweichend von der Forstlichen Standortsaufnahme einer Beschriftung der Ordinate nach dem Säuregrad des Bodens der Vorzug gegenüber der nach Humusformen gegeben. Letztere fallen unter Laubholzbestockung zumindest in Süddeutschland systematisch günstiger aus als in der Forstlichen Standortsaufnahme unterstellt. Selbstverständlich kann der Vordruck jederzeit durch Reduzierung und/oder Ergänzung den Bedürfnissen bestimmter Wuchsräume angepasst werden. Eine elektronische Version kann mit einem alphabetischen Verzeichnis der deutschen und lateinischen Artnamen kostenlos abgerufen werden unter fh-weihenstephan.de/fw/homepages/ewald/webseite/default.htm. 8. ZUSAMMENFASSUNG Das Zeigerarten-Ökogramm ist ein kopierfähiges Formular zur Erfassung und Bewertung der an Waldstandorten vorhandenen Zeigerpflanzen der Bodenvegetation. Die in der Standortserkundung geläufigen ökologischen Artengruppen werden blockweise in einem Koordinatensystem aus Säuregrad und Wasserversorgung dargestellt. Im Zuge der Standortsaufnahme werden die vorkommenden Arten mit Leuchtstift markiert. Es resultiert eine anschauliche Häufigkeitsverteilung der Zeigerarten, deren Schwerpunkt, Umriss und Breite ökologisch interpretierbar sind. In der Lehre der Fachhochschule Weihenstephan haben sich Zeigerarten-Ökogramme aufgrund des hohen Maßes an Übereinstimmung mit bodenkundlichen Befunden und einer positiven Aufnahme bei Studierenden und Forstpraktikern bewährt. Eine Vorlage des Zeigerarten-Ökogramms wird zur allgemeinen Benutzung kostenlos zur Verfügung gestellt. 9. Summary Title of the paper: Forest site characterisation with indicatorecogrammes a graphical solution for teaching and practice. Indicator-ecogrammes combine empirical plant indicator groups and the edatopic grid of soil acidity and site moisture in order to survey and characterize forest site quality. All indicator species of a sample stand are marked in a printed form with a luminescent pen, resulting in a tangible frequency distribution of indicator groups, which is interpreted ecologically in terms of its centre, limits and range. Field courses held at the University of Applied Sciences of Weihenstephan have proved the high degree of correspondence with soil analytical data and a very positive reception among students and foresters. The form is offered free of charge for common use. 10. Résumé Titre de l article: Charactérisation de sites forestières avec les ecogrammes de plantes indicatrices une solution graphique pour l instruction et la pratique. L écogramme des espèces indicatrices est un formulaire reproductible en vue du recensement et de l évaluation des plantes indicatrices appartenant à la végétation proche du sol présentes sur les stations forestières. Les groupes d espèces écologiquement courantes lors de la reconnaissance des stations sont représentées en bloc dans un système de coordonnées liées à l acidité et à l approvisionnement en eau. Au cours de l inventaire des stations les espèces présentes sont repérées à l aide d un marqueur luminescent. Il en résulté une distribution des fréquences des espèces indicatrices qui saute aux yeux, dont le centre de gravité, le contour et l ampleur sont écologiquement interprétables. Dans l enseignement dispensé à l école technique supérieure de WEIHENSTEPHAN les écogrammes des espèces indicatrices ont confirmé tout leur intérêt en raison, d une part de la concordance très poussée avec les résultats des études pédologiques et d autre part de leur accueil positif par les étudiants et les praticiens de la forêt. Un modèle d écogramme des plantes indicatrices pour l usage général est disponible gratuitement. J. M. 11. Literatur AICHINGER, E.: Pflanzen als forstliche Standortsanzeiger. Eine soziologische, dynamische Betrachtung. Wien, 1967 ARBEITSKREIS STANDORTSKARTIERUNG IN DER ARBEITSGEMEINSCHAFT FORSTEIN- RICHTUNG: Forstliche Standortsaufnahme, 5. Aufl. IHW-Verlag, Eching, 1996 DU RIETZ, E.: Die Mineralbodenwasserzeigergrenze als Grundlage einer natürlichen Zweigliederung der nord- und mitteleuropäischen Moore Vegetatio 5/6: , 1954 DUPRÉ, C.: How to determine a regional species pool: a study in two Swedish regions. Oikos 89: , 2000 ELLENBERG, H.: Unkrautgemeinschaften als Zeiger für Klima und Boden. Landwirtschaftl. Pflanzensoz. 1, Stuttgart, 1950 ELLENBERG, H.: Zeigerwerte der Gefäßpflanzen Mitteleuropas. Scripta Geobotanica 9, Goltze, Göttingen, 1974 ELLENBERG, H., WEBER, H. E., DÜLL, R., WIRTH, V., WERNER, W. und PAULIS- SEN, D.: Zeigerwerte von Pflanzen in Mitteleuropa. Scripta Geobotanica 18, Goltze, Göttingen, 1991 EWALD, J.: Die standortsökologisch fundierte Pflanzensoziologie als Erkenntnisquelle für den naturnahen Waldbau das Beispiel der Standortsgliederung für das bayerische Hochgebirge. Freiburger Forstliche Forschung Berichte 16: 27 38, 1999 EWALD, J.: The sensitivity of Ellenberg indicator values to the completeness of vegetation relevés. Basic and Applied Ecology, in Druck GLAVAC, V.: Vegetationsökologie Grundfragen, Aufgaben, Methoden. G. Fischer Jena, 1996 KLINKA, K. KRAJINA, V. J., CESHA, A. und SCAGEL, A. G.: Indicator plants of coastal British Columbia. Vancouver, 1989 OBERDORFER, E.: Süddeutsche Pflanzengesellschaften. G. Fischer, Jena, 1957 OBERDORFER, E.: Süddeutsche Pflanzengesellschaften, Teil IV. Wälder und Gebüsche. Ulmer, Stuttgart, 1992 OBERDORFER, E.: Pflanzensoziologische Exkursionsflora, 8. Aufl. Ulmer, Stuttgart, 2001 RUBNER, K.: Moostypen als Vegetationsweiser. Forstarchiv 21: 87 89, 1950 SCHAFFERS, A. P. und SYKORA, K. V.: Reliability of Ellenberg indicator values for moisture, nitrogen and soil reaction: a comparison with field measurements. Journal of Vegetation Science 11: , 2000 SCHÖNHAR, S.: Die Waldbodenvegetation als Standortsweiser. Allg. Forst- u. J.-Ztg. 164: , 1993 THOMPSON, K., HODGSON, J. G., GRIME, J. P., RORISON, I. H., BAND, S. R. und SPENCER, R: Ellenberg numbers revisited. Phytocoenologia 23: , 1993 WALENTOWSKI, H., KÖLLING, CH. und GULDER, H.-J.: Kartierhilfe für die Erfassung der nach Art. 13d BayNatSchG besonders geschützten Waldbiotope auf Sonderstandorten. Bayerische Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft, Freising, Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11

9 12. Alphabetische Verzeichnisse der Zeigerarten Deutsche Pflanzennamen: Ackerschachtelhalm IV.3-4b Adlerfarn IV.1-2b Ährige Teufelskralle II.3b Alpendost, Grauer IV.3-4a Alpenfarn IV.3-4a Alpenhexenkraut IV.3-4a Alpenmilchlattich IV.3-4a Aronstab III.4b Arzneibeinwell V.4-5 Arzneiehrenpreis II.2a Bachnelkenwurz V.4-5 Baldrian, Kleiner V.3-4 Bärenschote Bärlapp, Sprossender III.1 Bärlapp, Teufels- II.1 Bärlauch III.5 Bäumchenmoos V.3-4 Bayerisches Leinblatt Beckenmoos, Gemeines IV.2-3 Behaarter Kälberkropf IV.3-4a Beinwell, Arznei- V.4-5 Bergdistel I.5 Bergehrenpreis III.4a Bergfarn III.2 Berghaarstrang I.3 Bergplatterbse II.2a Bergrispe II.2b Bergsegge I.3 Bergweidenröschen II.3b Besenginster II.2a Besenheide I.1-2 Besenmoos, Gewöhnliches II.1 Besenmoos, Großes II.1 Besenmoos, Kleines II.1 Besenmoos, Welliges II.1 Bingelkraut II.5a Binse, Flatter- IV.2-3 Binse, Knäuel- IV.2-3 Birngrün I.3 Blaugras I.5 Blauroter Steinsame I.5 Blaustern III.5 Bleiche Segge II.2b Blutstorchschnabel I.5 Blutweiderich V.3-4 Blutwurz IV-1-2a Borstgras II.1 Braune Segge VI.2 Braunrote Stendelwurz II.5b Braunwurz II.3b Breitbl. Stendelwurz II.4 Breitblättriger Dornfarn III.3 Brennnessel 0.1 Brombeere 0.2 Buchenfarn III.3 Buchsblättrige Kreuzblume Bunter Hohlzahn 0.2 Buntreitgras II.5b Buschwindröschen Calla, Sumpf- VI.3 Christophskraut III.5b Deutscher Ginster I.1-2 Deutsches Geißblatt II.2a Distel, Berg- I.5 Doldenhabichtskraut I.1-2 Dornfarn, Breitblättriger III.3 Dornfarn, Gewöhnlicher III.2 Drahtschmiele II.2a Dreinervige Nabelmiere 0.2 Dünnährige Segge V.4-6 Dürrwurz Ebenstr. Wucherblume I.5 Echte Schlüsselblume II.5b Edelgamander I.5 Efeu Ehrenpreis, Arznei- II.2a Ehrenpreis, Berg- III.4a Ehrenpreis, Gamander- 0.2 Ehrenpreis, Hain- 0.1 Eibenspaltzahnmoos II.3b Eichenfarn III.3 Einbeere III.4b Einblüt. Perlgras II.3b Eisenhutbl. Hahnenfuß IV.3-4a Engelwurz, Wald- V.3-4 Erdbeere, Wald- II.3b Erdbeerfingerkraut II.3b Erdsegge I.5 Etagenmoos II.2b Faulbaum IV-1-2a Federmoos III.1 Fiederzwenke Fingerhut, Großblütiger I.3 Fingerhut, Roter 0.2 Fingerkraut, Erdbeer- II.3b Fingerkraut, Weißes I.3 Fingersegge I.3 Flatterbinse IV.2-3 Flechten I.1 Frauenfarn III.3 Frauenhaar, Großes V.1-2 Frauenhaar, Schönes II.2a Frauenhaar, Steifes VI.1 Frauenhaar, Wacholder- I.1-2 Frauenschuh II.5b Frühlingsplatterbse II.5a Fuchs Greiskraut 0.2 Fuchsschwanzmoos III.5 Gamander, Edel- I.5 Gamander, Salbei- II.2a Gamanderehrenpreis 0.2 Gefleckte Taubnessel IV.3-4b Gegenbl. Milzkraut IV.4-5 Geißbart, Wald- III.5b Geißblatt, Deutsches II.2a Geißblatt, Wald- II.2a Gekrümmtes Plattmoos II.2a Gekrümmtes Torfmoos VI.2 Gelappter Schildfarn III.5b Gelbes Windröschen III.5 Gelbstern, Wald- III.5 Gemeines Beckenmoos IV.2-3 Gewöhnl. Nelkenwurz II.4 Gewöhnlicher Dornfarn III.2 Gewöhnlicher Gilbweiderich V.3-4 Gewöhnliches Besenmoos II.1 Gewöhnliches Sternmoos II.2b Giersch 0.1 Gilbweiderich, Gewöhnlicher V.3-4 Gilbweiderich, Hain- IV.4-5 Ginster, Deutscher I.1-2 Glockenblume, Nesselbl. II.5a Glockenblume, Pfirsichbl. Glockenheide IV-1-2a Goldhahnenfuß III.4b Goldnessel II.4 Goldrute, Wald- Graslilie, Große I.1-2 Grauer Alpendost IV.3-4a Greiskraut, Fuchs 0.2 Greiskraut, Hain- III.3 Großblüt. Fingerhut I.3 Große Graslilie I.1-2 Große Sterndolde III.4b Große Sternmiere II.3b Großes Besenmoos II.1 Großes Frauenhaar V.1-2 Großes Hexenkraut III.4a Großes Kranzmoos Großes Springkraut III.4a Großes Widertonmoos V.1-2 Grünstengelmoos Gundermann III.4b Günsel III.4a Haarspitzblattmoos IV.3-4a Haarstrang, Berg- I.3 Haarstrang, Hirsch- I.5 Haarstrang, Sumpf- V Habichtskraut, Dolden- I.1-2 Habichtskraut, Savoyer I.1-2 Habichtskraut, Wald- Hahnenfuß, Eisenhutbl. IV.3-4a Hahnenfuß, Gold- III.4b Hahnenfuß, Wald- Hahnenfuß, Wolliger III.5 Hainehrenpreis 0.1 Haingilbweiderich IV.4-5 Haingreiskraut III.3 Hainkreuzkraut III.3 Hainmoos, Glänzendes II.2b Hainrispengras Hainsalat, Stinkender II.5a Hainsimse, Schmalblättrige II.2b Hainsimse, Vielblütige II.2b Hainsimse, Wald- III.1 Hainsimse, Wimpern- Hainsternmiere IV.3-4a Hainveilchen Hainwachtelweizen II.4 Hängesegge IV.4-5 Harzer Labkraut III.2 Haselwurz II.5a Hasenlattich Hasenohr, Langblättriges I.5 Hasenpfotensegge III.2 Heckenkirsche, Rote II.4 Heide, Besen- I.1-2 Heide, Glocken- IV-1-2a Heide, Schnee- Heidekraut I.1-2 Heidelbeere II.1 Helmkraut VI.3 Hexenkraut, Alpen- IV.3-4a Hexenkraut, Großes III.4a Hexenkraut, Mittleres IV.4-5 Himbeere 0.2 Hirschhaarstrang I.5 Hirschzunge III.5b Hohe Schlüsselblume III.4b Hohler Lerchensporn III.5 Hohlzahn, Bunter 0.2 Hohlzahn, Stechender 0.2 Holunder, Schwarzer 0.1 Holunder, Trauben- 0.1 Honiggras, Weiches II.2a Hookermoos IV.3-4a Hügelklee I.3 Hundsquecke III.4b Immenblatt II.5b Immergrün II.4 Indisches Springkraut IV.3-4b Johanniskraut, Schönes II.2b Johanniskraut, Tüpfel- I.3 Kälberkropf, Behaarter IV.3-4a Kammmoos II.5b Katharinenmoos II.3b Katzenpfötchenmoos Kegelkopfmoos V.4-5 Kegelmoos, Krücken- 0.2 Klebsalbei II.5a Klee, Hügel- I.3 Klee, Mittel- Kleeschaumkraut II.4 Kleinblütiges Springkraut 0.2 Kleiner Baldrian V.3-4 Kleiner Sauerampfer I.1-2 Kleines Besenmoos II.1 Kleines Schnabelmoos III.5 Klettenlabkraut 0.1 Knäuelbinse IV.2-3 Knaulgras, Wald- II.3b Kohldistel V.4-5 Konoblauchsrauke 0.1 Kranzmoos, Großes Kranzmoos, Riemenstengel- III.2 Kranzmoos, Sparriges II.3b Kratzdistel, Sumpf V.3-4 Kräuselmoos II.5b Kreuzblume, Buchsblättrige Kreuzkraut, Hain- III.3 Kriechender Günsel III.4a Krücken-Kegelmoos 0.2 Labkraut, Harzer III.2 Labkraut, Kletten- 0.1 Labkraut, Rundblättriges Labkraut, Sumpf- V Labkraut, Wald- II.3b Labkraut, Wiesen- II.4 Landreitgras Landschilf Langblättriges Hasenohr I.5 Lauch, Bär- III.5 Leberblümchen II.5b Leimkraut, Nickendes Leinblatt, Bayerisches Lerchensporn, Hohler III.5 Lerchensporn, Rankender II.2a Lichtnelke, Rote IV.3-4b Lungenkraut II.5a Mädesüß V.3-4 Maiglöckchen I.3 Majoran, Wilder Mandelwolfsmilch II.5a Märzenbecher III.5 Mauerlattich II.3b Milchlattich, Alpen- IV.3-4a Milzkraut, Gegenblättriges IV.4-5 Milzkraut, Wechselblättriges IV.4-5 Mittelklee Mittleres Hexenkraut IV.4-5 Mittleres Torfmoos VI.1 Mondviole III.5b Moorpfeifengras IV-1-2a Moorwachtelweizen VI.1 Moosbeere VI.1 Moschuskraut III.5 Nabelmiere, Dreinervige 0.2 Nachtschatten V Nelkenwurz, Bach- V.4-5 Nelkenwurz, Gewöhnliche II.4 Nesselbl. Glockenblume II.5a Nestwurz II.4 Neunblattzahnwurz II.4 Nick. Leimkraut Nickendes Perlgras I.3 Nickendes Pohlmoos II.1 Nieswurz, Stinkende II.5b Ochsenauge I.5 Peitschenmoos III.1 Perlgras, Einblüt. II.3b Perlgras, Nickendes I.3 Pestwurz, Rote IV.3-4b Pestwurz, Weisse IV.3-4a Pfeifengras, Moor- IV-1-2a Pfeifengras, Rohr- IV.2-3 Pfirsichbl. Glockenblume Pillensegge II.2a Pippau, Sumpf- V.4-5 Platterbse, Berg- II.2a Platterbse, Frühlings- II.5a Platterbse, Schwärzende Plattmoos, Gekrümmtes II.2a Plattmoos, Welliges III.1 Pohlmoos, Nickendes II.1 Porst, Sumpf- V.1-2 Preißelbeere I.1 Punktiertes Sternmoos III.3 Quecke, Hunds- III.4b Quirlweisswurz Rankender Lerchensporn II.2a Rasenbinse VI.1 Rasenschmiele IV.2-3 Rauhaarveilchen Rauschbeere V.1-2 Reitgras, Bunt- II.5b Reitgras, Land- Reitgras, Sumpf- VI.3 Reitgras, Wald- II.2b Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 183

10 Reitgras, Wolliges III.1 Riemenstengelkranzmoos III.2 Riemenstengelmoos III.2 Riesenschachtelhalm IV.4-5 Riesenschwingel III.4a Rippenfarn III.1 Rispengras, Berg- II.2b Rispengras, Hain- Rispensegge V Rohrglanzgras V.3-4 Rohrpfeifengras IV.2-3 Rosmarinheide VI.1 Rote Heckenkirsche II.4 Rote Lichtnelke IV.3-4b Rote Pestwurz IV.3-4b Roter Fingerhut 0.2 Rotes Straussgras II.2b Rotes Waldvögelein II.5b Rotstengelmoos II.1 Ruchgras II.2a Rundblättriges Labkraut Ruprechtsfarn III.5b Salatmoos IV.4-5 Salbeigamander II.2a Salomonssiegel Sanikel II.5a Sauerampfer, Kleiner I.1-2 Sauerklee III.2 Savoyer Habichtskraut I.1-2 Schachtelhalm, Acker- IV.3-4b Schachtelhalm, Riesen- IV.4-5 Schachtelhalm, Wald- IV.3-4b Schachtelhalm, Winter- IV.3-4b Schafschwingel I.1-2 Scharbockskraut III.4b Schattenblümchen Schattensegge Schaumkraut, Klee- II.4 Schaumkraut, Spring- III.4a Schaumkraut, Wald- IV.3-4b Schaumkraut, Wiesen- III.4a Scheidenwollgras VI.1 Schildfarn, Gelappter III.5b Schlafmoos, Zypressen- II.1 Schlüsselblume, Echte II.5b Schlüsselblume, Hohe III.4b Schmalbl. Hainsimse II.2b Schmalbl. Weidenröschen 0.1 Schmalbl. Wollgras VI.2 Schmiele, Draht- II.2a Schmiele, Rasen- IV.2-3 Schnabelmoos, Kleines III.5 Schnabelmoos, Schön- II.3b Schnabelsegge VI.2 Schneeheide Schöllkraut 0.1 Schönes Frauenhaar II.2a Schönes Johanniskraut II.2b Schönes Widertonmoos II.2a Schönschnabelmoos II.3b Schwalbenwurz I.5 Schwärz. Platterbse Schwarzer Holunder 0.1 Schwertlilie, Sumpf- V Schwingel, Riesen- III.4a Schwingel, Schaf- I.1-2 Schwingel, Verschiedenblättriger I.3 Schwingel, Wald- Seegrassegge IV.2-3 Segge, Berg- I.3 Segge, Bleiche II.2b Segge, Braune VI.2 Segge, Dünnährige V.4-6 Segge, Erd- I.5 Segge, Finger- I.3 Segge, Hänge- IV.4-5 Segge, Hasenpfoten- III.2 Segge, Pillen- II.2a Segge, Rispen- V Segge, Schatten- Segge, Schnabel- VI.2 Segge, Seegras- IV.2-3 Segge, Sumpf- V.4-5 Segge, Wald- II.3b Segge, Walzen- VI.3 Segge, Weiße II.5b Segge, Wimpern- II.3b Segge, Winkel- IV.3-4b Seidelbast II.5a Siebenstern III.2 Spaltzahnmoos, Eiben- II.3b Sparriges Kranzmoos II.3b Spießmoos V.4-5 Spießtorfmoos VI.1 Spitzbl. Torfmoos V.1-2 Spitzblattmoos, Haar- IV.3-4a Springkraut, Großes III.4a Springkraut, Indisches IV.3-4b Springkraut, Kleinblütiges 0.2 Springschaumkraut III.4a Sprossender Bärlapp III.1 Stechender Hohlzahn 0.2 Steifes Frauenhaar VI.1 Steifes Widertonmoos VI.1 Steinbeere I.3 Steinsame, Blauroter I.5 Steinzwenke Stendelwurz, Braunrote II.5b Stendelwurz, Breitblättrige II.4 Sterndolde, Große III.4b Sternmiere, Große II.3b Sternmiere, Hain- IV.3-4a Sternmoos, Gewöhnliches II.2b Sternmoos, Punktiertes III.3 Sternmoos, Verwandtes Sternmoos, Welliges III.4b Stinkende Nieswurz II.5b Stinkender Hainsalat II.5a Stinkender Storchschnabel 0.2 Storchschnabel, Blut- I.5 Storchschnabel, Stinkender 0.2 Storchschnabel, Wald- III.4a Straussgras, Rotes II.2b Streifensternmoos VI.2 Sumpfauge VI.2 Sumpfcalla VI.3 Sumpfdotterblume V Sumpffarn VI.3 Sumpfhaarstrang V Sumpfkratzdistel V.3-4 Sumpflabkraut V Sumpfpippau V.4-5 Sumpfporst V.1-2 Sumpfreitgras VI.3 Sumpfschwertlilie V Sumpfsegge V.4-5 Sumpftorfmoos V.1-2 Sumpfveilchen VI.2 Süße Wolfsmilch II.5a Tamariskenthujamoos Taubnessel, Gefleckte IV.3-4b Teufelsbärlapp II.1 Teufelskralle, Ährige II.3b Thujamoos, Tamarisken- Torfmoos, Gekrümmtes VI.2 Torfmoos, Mittleres VI.1 Torfmoos, Spieß- VI.1 Torfmoos, Spitzblättriges V.1-2 Torfmoos, Sumpf- V.1-2 Torfmoos, Wald- III.1 Traubenholunder 0.1 Trespe, Wald- II.4 Tüpfeljohanniskraut I.3 Türkenbund II.5a Veilchen, Hain- Veilchen, Rauhaar- Veilchen, Sumpf- VI.2 Veilchen, Wald- II.3b Veilchen, Wunder- II.5a Verschiedenbl. Schwingel I.3 Verwandtes Sternmoos Vielblütige Hainsimse II.2b Vielblütige Weisswurz II.4 Wacholderfrauenhaar I.1-2 Wacholderwidertonmoos I.1-2 Wachtelweizen, Hain- II.4 Wachtelweizen, Moor- VI.1 Wachtelweizen, Wiesen- II.1 Waldengelwurz V.3-4 Walderdbeere II.3b Waldflattergras Waldgeißbart III.5b Waldgeißblatt II.2a Waldgelbstern III.5 Waldgerste II.4 Waldgoldrute Waldhabichtskraut Waldhahnenfuß Waldhainsimse III.1 Waldhirse Waldknaulgras II.3b Waldlabkraut II.3b Waldmeister II.3b Waldreitgras II.2b Waldschachtelhalm IV.3-4b Waldschaumkraut IV.3-4b Waldschwingel Waldsegge II.3b Waldsimse V.3-4 Waldstorchschnabel III.4a Waldtorfmoos III.1 Waldtrespe II.4 Waldveilchen II.3b Waldvögelein, Rotes II.5b Waldvögelein, Weißes II.5b Waldwitwenblume II.3b Waldziest III.4a Waldzwenke II.4 Walzensegge VI.3 Wassernabel VI.3 Wechselbl. Milzkraut IV.4-5 Weiches Honiggras II.2a Weidenröschen, Berg- II.3b Weidenröschen, Schmalblättriges 0.1 Weisse Pestwurz IV.3-4a Weiße Segge II.5b Weißes Fingerkraut I.3 Weißes Waldvögelein II.5b Weißmoos I.1-2 Weisswurz, Quirl- Weisswurz, Vielblütige II.4 Welliges Besenmoos II.1 Welliges Plattmoos III.1 Welliges Sternmoos III.4b Wicke, Zaun- II.4 Widertonmoos, Großes V.1-2 Widertonmoos, Schönes II.2a Widertonmoos, Steifes VI.1 Widertonmoos, Wacholder- I.1-2 Wiesenlabkraut II.4 Wiesenschaumkraut III.4a Wiesenwachtelweizen II.1 Wilder Majoran Wimpernhainsimse Wimpernsegge II.3b Windröschen, Busch- Windröschen, Gelbes III.5 Winkelsegge IV.3-4b Winterschachtelhalm IV.3-4b Wirbeldost Witwenblume, Wald- II.3b Wolfsmilch, Mandel- II.5a Wolfsmilch, Süße II.5a Wolfsmilch, Zypressen- Wolfstrapp V Wollgras, Scheiden- VI.1 Wollgras, Schmalblättriges VI.2 Wolliger Hahnenfuß III.5 Wolliges Reitgras III.1 Wollmoos I.1-2 Wucherblume, Ebensträussige I.5 Wunderveilchen II.5a Wurmfarn Wurmmoos Zahnwurz, Neunblatt- Zahnwurz, Zwiebel- Zaunwicke Ziest, Wald- Zwenke, Fieder- Zwenke, Stein- Zwenke, Wald- Zwergbuchs Zwiebelzahnwurz Zypressenschlafmoos Zypressenwolfsmilch III.1 II.4 II.4 II.4 III.4a II.4 II.4 II.1 Lateinische Pflanzennamen: Actaea spicata III.5b Adenostyles alliariae IV.3-4a Adoxa moschatellina III.5 Aegopodium podagraria 0.1 Agropyron caninum III.4b Agrostis tenuis II.2b Ajuga reptans III.4a Alliaria petiolata 0.1 Allium ursinum III.5 Andromeda polifolia VI.1 Anemone nemorosa Anemone ranunculoides III.5 Angelica sylvestris V.3-4 Anthericum liliago I.1-2 Anthoxanthum odoratum II.2a Aposeris foetida II.5a Arum maculatum III.4b Aruncus dioicus III.5b Asarum europaeum II.5a Astragalus glycyphyllos Astrantia major III.4b Athyrium distentifolium IV.3-4a Athyrium filix-femina III.3 Atrichum undulatum II.3b Aulacomnium palustre VI.2 Avenella flexuosa II.2a Bazzania trilobata III.1 Blechnum spicant III.1 Brachypodium pinnatum Brachypodium rupestre Brachypodium sylvaticum II.4 Brachythecium rutabulum 0.2 Bromus benekenii II.4 Buphthalmum salicifolium I.5 Bupleurum longifolium I.5 Calamagrostis arundinacea II.2b Calamagrostis canescens VI.3 Calamagrostis epigeios Calamagrostis varia II.5b Calamagrostis villosa III.1 Calla palustris VI.3 Calliergonella cuspidata V.4-5 Calluna vulgaris I.1-2 Caltha palustris V Campanula persicifolia Campanula trachelium II.5a Cardamine flexuosa IV.3-4b Cardamine impatiens III.4a Cardamine pratensis III.4a Cardamine trifolia II.4 Carduus defloratus I.5 Carex acutiformis V.4-5 Carex alba II.5b Carex brizoides IV.2-3 Carex digitata I.3 Carex elongata VI.3 Carex humilis I.5 Carex leporina III.2 Carex montana I.3 Carex nigra VI.2 Carex pallescens II.2b Carex paniculata V Carex pendula IV.4-5 Carex pilosa II.3b Carex pilulifera II.2a 184 Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11

11 Carex remota IV.3-4b Carex rostrata VI.2 Carex strigosa V.4-6 Carex sylvatica II.3b Carex umbrosa Cephalanthera damasonium II.5b Cephalanthera rubra II.5b Chaerophyllum hirsutum IV.3-4a Chelidonium majus 0.1 Chrysanthemum corymbosum I.5 Chrysosplenium alternifolium IV.4-5 Chrysosplenium oppositifolium IV.4-5 Cicerbita alpina IV.3-4a Circaea apina IV.3-4a Circaea intermedia IV.4-5 Circaea lutetiana III.4a Cirriphyllum piliferum IV.3-4a Cirsium oleraceum V.4-5 Cirsium palustre V.3-4 Cladonia sp., Cetraria sp. I.1 Climacium dendroides V.3-4 Clinopodium vulgare Comarum palustre VI.2 Conocephalum conicum V.4-5 Convallaria majalis I.3 Corydalis cava III.5 Corydalis claviculata II.2a Crepis paludosa V.4-5 Ctenidium molluscum II.5b Cypripedium calceolus II.5b Dactylis polygama II.3b Daphne mezereum II.5a Dentaria bulbifera II.4 Dentaria enneaphyllos II.4 Deschampsia cespitosa IV.2-3 Deschampsia flexuosa II.2a Dicranella heteromalla II.1 Dicranum majus II.1 Dicranum polysetum II.1 Dicranum scoparium II.1 Digitalis grandiflora I.3 Digitalis purpurea 0.2 Dryopteris carthusiana III.2 Dryopteris dilatata III.3 Dryopteris filix-mas Epilobium angustifolium 0.1 Epilobium montanum II.3b Epipactis atrorubens II.5b Epipactis helleborina II.4 Equisetum arvense IV.3-4b Equisetum telmateia IV.4-5 Equisteum hyemale IV.3-4b Equisteum sylvaticum IV.3-4b Erica herbacea Erica tetralix IV-1-2a Eriophorum angustifolium VI.2 Eriophorum vaginatum VI.1 Euphorbia amygdaloides II.5a Euphorbia cyparissias Euphorbia dulcis II.5a Eurhynchium striatum/angustirete II.3b Eurhynchium swartzii III.5 Festuca altissima Festuca gigantea III.4a Festuca ovina agg. I.1-2 Fesuca heterophylla I.3 Ficaria verna III.4b Filipendula ulmaria V.3-4 Fissidens taxifolius II.3b Fragaria vesca II.3b Frangula alnus IV-1-2a Gagea lutea III.5 Galeopsis speciosa 0.2 Galeopsis tetrahit 0.2 Galium aparine 0.1 Galium harcynicum III.2 Galium mollugo II.4 Galium odoratum II.3b Galium palustre V Galium rotundifolium Galium sylvaticum II.3b Genista germanica I.1-2 Geranium robertianum 0.2 Geranium sanguineum I.5 Geranium sylvaticum III.4a Geum rivulare V.4-5 Geum urbanum II.4 Glechoma hederacea III.4b Gymnocarpium dryopteris III.3 Gymnocarpium robertianum III.5b Hedera helix Helleborus foetidus II.5b Hepatica nobilis II.5b Hieracium sabaudum I.1-2 Hieracium sylvaticum Hieracium umbellatum I.1-2 Holcus mollis II.2a Hookeria lucens IV.3-4a Hordelymus europaeus II.4 Huperzia selago II.1 Hydrocotyle vulgaris VI.3 Hylocomium splendens II.2b Hypericum perforatum I.3 Hypericum pulchrum II.2b Hypnum cupressiforme II.1 Impatiens glandulifera IV.3-4b Impatiens noli-tangere III.4a Impatiens parviflora 0.2 Inula conyza Iris pseudoacorus V Juncus conglomeratus IV.2-3 Juncus effusus IV.2-3 Knautia dipsacifolia II.3b Lamiastrum galeobdolon agg. II.4 Lamium maculatum IV.3-4b Lathyrus linifolius II.2a Lathyrus niger Lathyrus vernus II.5a Ledum palustre V.1-2 Leucobryum glaucum I.1-2 Leucojum vernum III.5 Lilium martagon II.5a Lithospermum purpurocaeruleum I.5 Lonicera periclymenum II.2a Lonicera xylosteum II.4 Lunaria rediviva III.5b Luzula luzuloides II.2b Luzula multiflora II.2b Luzula pilosa Luzula sylvatica III.1 Lycopodium annotinum III.1 Lycopus europaeus V Lysimachia nemorum IV.4-5 Lysimachia vulgaris V.3-4 Lythrum salicaria V.3-4 Maianthemum bifolium Melampyrum nemorosum II.4 Melampyrum paludosum VI.1 Melampyrum pratense II.1 Melica nutans I.3 Melica uniflora II.3b Melittis melissophyllum II.5b Mercurialis perennis II.5a Milium effusum Mnium hornum II.2b Moehringia trinervia 0.2 Molinia arundinacea IV.2-3 Molinia caerulea IV-1-2a Mycelis muralis II.3b Nardus stricta II.1 Neottia nidus-avis II.4 Origanum vulgare Orthilia secunda I.3 Oxalis acetosella III.2 Paris quadrifolia III.4b Pellia endivifolia IV.4-5 Pellia epiphylla IV.2-3 Petasites albus IV.3-4a Petasites hybridus IV.3-4b Peucedanum cervaria I.5 Peucedanum oreoselinum I.3 Peucedanum palustre V Phalaris arundinacea V.3-4 Phyllitis scolopendrium III.5b Phyteuma spicatum II.3b Plagiomnium affine Plagiomnium undulatum III.4b Plagiothecium curvifolium II.2a Plagiothecium undulatum III.1 Pleurozium schreberi II.1 Poa chaixii II.2b Poa nemoralis Pohlia nutans II.1 Polygala chamaebuxus Polygonatum multiflorum II.4 Polygonatum odoratum Polygonatum verticillatum Polystichum lobatum III.5b Polytrichum commune V.1-2 Polytrichum formosum II.2a Polytrichum juniperinum I.1-2 Polytrichum strictum VI.1 Potentilla alba I.3 Potentilla erecta IV-1-2a Potentilla sterilis II.3b Prenanthes purpurea Primula elatior III.4b Primula veris II.5b Pteridium aquilinum IV.1-2b Ptilidium ciliare I.1-2 Ptilium crista-castrensis III.1 Pulmonaria officinalis agg. II.5a Ranunculus aconitifolius IV.3-4a Ranunculus auricomus III.4b Ranunculus lanuginosus III.5 Ranunculus nemorosus Rhizomnium punctatum III.3 Rhytidiadelphus loreus III.2 Rhytidiadelphus squarrosus II.3b Rhytidiadelphus triquetrus Rhytidium rugosum Rubus fruticosus agg. 0.2 Rubus idaeus 0.2 Rubus saxatilis I.3 Rumex acetosella I.1-2 Salvia glutinosa II.5a Sambucus nigra 0.1 Sambucus racemosa 0.1 Sanicula europaea II.5a Sarothamnus scoparius II.2a Scilla bifolia III.5 Scirpus sylvaticus V.3-4 Scleropodium purum Scrophularia nodosa II.3b Scutellaria galericulata VI.3 Sencio nemorensis III.3 Senecio fuchsii 0.2 Sesleria albicans I.5 Silene dioica IV.3-4b Silene nutans Solanum dulcamara V Solidago virgauarea Sphagnum capillifolium V.1-2 Sphagnum cuspidatum VI.1 Sphagnum fallax VI.2 Sphagnum girgensohnii III.1 Sphagnum magellanicum VI.1 Sphagnum palustre V.1-2 Stachys sylvatica III.4a Stellaria holostea II.3b Stellaria nemorum IV.3-4a Symphytum officinale V.4-5 Teucrium chamaedrys I.5 Teucrium scorodonia II.2a Thamnium alopecurum III.5 Thelypteris limbosperma III.2 Thelypteris palustris VI.3 Thelypteris phegopteris III.3 Thesium bavarum Thuidium tamariscinum Tortella tortuosa II.5b Trichophorum cespitosum VI.1 Trientalis europaea III.2 Trifolium alpestre I.3 Trifolium medium Urtica dioica 0.1 Vaccinium myrtillus II.1 Vaccinium oxycoccus VI.1 Vaccinium uliginosum V.1-2 Vaccinium vitis-idaea I.1 Valeriana dioica V.3-4 Veronica chamaedrys 0.2 Veronica hederifolia ssp. lucorum 0.1 Veronica montana III.4a Veronica officinalis II.2a Veronica sublobata 0.1 Vicia sepium II.4 Vinca minor II.4 Vincetoxicum hirundinaria I.5 Viola hirta Viola mirabilis II.5a Viola palustris VI.2 Viola reichenbachiana II.3b Viola riviniana Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 185

12 Kann die Forstwirtschaft die Dimensionsstabilität von Fichtenschnittholz (Picea abies (L.) Karst.) durch eine gezielte Bereitstellung beeinflussen? Vergleichende Analysen mittels Kovarianzstrukturmodellen Aus dem Institut für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg 1 (Mit 3 Abbildungen und 9 Tabellen) Von V. KLAIBER, R. MUTZ und U. SEELING (Angenommen März 2003) SCHLAGWORTER KEY WORDS Fichte; Rundholz; Rundholztrocknung; Schnittholz; Wuchsmerkmale; Dimensionsstabilität; Kovarianzstrukturmodelle. Norway spruce; roundwood; roundwood drying; sawn timber; wood characteristics; dimensional stability; covariance structure models. 1 PROBLEMSTELLUNG 1.1 Zielsetzung Bei der Erzeugung von Bauschnittholz für konstruktive Zwecke stellt die Einhaltung einer gleichmäßigen Holzfeuchte von u =15± 3% (DIN 4074) bei gleichzeitig geringen Verwerfungen ein wichtiges Qualitätskriterium dar. Die zur Erfüllung der modernen Qualitätsstandards notwendigen, zunehmend enger definierten Qualitätsansprüche erfordern qualitätssichernde bzw. qualitätssteigernde Maßnahmen auf allen Produktionsstufen der Erzeugung bzw. der Bereitstellung von Schnittholz. In diesem Zusammenhang werden in der forstwirtschaftlichen Praxis neben der Wahl des günstigsten Fällzeitpunktes, vor allem auch unterschiedliche Varianten der Vortrocknung des Rundholzes und ihre Bedeutung für die Dimensionsstabilität des Schnittholzes diskutiert. Daraus folgt die Zielsetzung der vorliegenden Untersuchung: In einer übergreifenden Analyse soll eine vergleichende Bewertung ausgewählter Verfahrensschritte im Forstbetrieb im Hinblick auf die Dimensionsstabilität des Schnittholzes vorgenommen werden. Im einzelnen werden die unter Abschnitt 4 formulierten Hypothesen getestet. 1.2 Stand des Wissens Bei einer Verwendung von Fichtenschnittholz im konstruktiven Bereich kommt der Dimensionsstabilität eine entscheidende Bedeutung zu. Die auf der Schwindungsanisotropie beruhenden Verwerfungen Krümmungen und Verdrehungen können die Qualität des Schnittholzes negativ beeinflussen. In früheren Arbeiten wurde die Bedeutung unterschiedlicher waldbaulicher Verfahren für das Trocknungsverhalten von Schnittholz untersucht. Dafür wurde der Zusammenhang zwischen der Ausprägung ausgewählter holzanatomischer Merkmale wie zum Beispiel Faserneigung, Jahrringbreite, Äste, Reaktions- und Juvenilholzanteil und den Verwerfungen des Schnittholzes analysiert (MISHIRO und BOOKER, 1988; DANBORG, 1994; PERSTORPER et al., 1995a, 1995b; THÖRNQVIST, 1995; COWN et al., 1996; SANDBERG, 1996; WOXBLOM, 1996; BENGTSSON et al., 1997; BENGTSSON, 1999; MERFORTH, 2000; SEELING, 2001). Übereinstimmend beschreiben 1 Diplom-Forstwirt VOLKER KLAIBER, Dr. RÜDIGER MUTZ, PD Dr. UTE SEE- LING, Institut für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg die Autoren das ungünstige Trocknungsverhalten der marknah gewonnenen Kanthölzer, die einen deutlich höheren Anteil juvenilen Holzes mit entsprechend breiteren Jahrringen aufweisen. Nach DANBORG (1994), PERSTORPER et al. (1995) und COWN et al. (1996) ist die Faserneigung als eine entscheidende Einflussgröße für das Trocknungsverhalten anzusehen. WOXBLOM (1996) und ORMARS- SON (1999) weisen einen straffen Zusammenhang zwischen dem Anteil an Reaktionsholz und den Verwerfungen nach. Nach MER- FORTH (2000) und SEELING (2001) kommt den Ästen eine statistisch abgesicherte Bedeutung für die Ausprägung der Verwerfungen zu. SANDBERG (1996) stellt während unterschiedlicher Zyklen der Trocknung und Wiederbefeuchtung einen ungünstigen Einfluss von Markröhre und juvenilem Holz auf das Trocknungsverhalten von Fichtenkanthölzern fest. Neben dem direkten Zusammenhang zwischen der Rundholzqualität von Fichten und den Verwerfungen des daraus erzeugten Schnittholzes beziehen MERFORTH (2000) und SEELING (2001) auch eine wechselnde Holzfeuchte als verarbeitungsbedingten Einflussfaktor in ihre Untersuchungen ein. Übereinstimmend mit früheren Untersuchungen weisen sie, nach der Trocknung der Kanthölzer auf eine Holzfeuchte von u=12%, statistisch signifikant abgesicherte Einflüsse zahlreicher Wuchsmerkmale Juvenilholz, Anzahl der Äste, maximaler Astdurchmesser und Jahrringbreite auf die Verwerfungen nach. Die mit einem jeweils unterschiedlichen Zeitpunkt der Fällung möglicherweise variierende Feuchte des Rundholzes bzw. die Ausgangsfeuchte des Schnittholzes zum Zeitpunkt des Einschnitts vor der technischen Trocknung wird dabei jedoch nicht berücksichtigt. Systematische Untersuchungen über die Möglichkeiten des Forstbetriebs, durch gezielte Maßnahmen während der Rundholzbereitstellung Zeitpunkt der Fällung und Vortrocknung des Rundholzes die Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes zu beeinflussen, liegen bis heute nur vereinzelt vor. Ein Hinweis findet sich in den Arbeiten von BERNASCONI et al. (1998). Sie stellen fest, dass die in einem Zeitraum von bis zu 12 Monaten durchgeführte Vortrocknung von Fichtenrundholz auf Lagenpoltern auf eine relative Holzfeuchte von u=20% die Erzeugung von weitgehend dimensionsstabilem Schnittholz ermöglicht. Dieser Befund stimmt mit den Erkenntnissen von FRÜHWALD et al. (1994), STEFFEN et al. (1998) sowie WELLING et al. (1999) überein, die eine Trockenkonservierung von Rundholz zur Steigerung der Trocknungsqualität des Schnittholzes ebenfalls empfehlen. Auch KUHL (1986) und KUHL und HAUSCHULTE (1988) sehen den Vorteil einer kontinuierlichen Austrocknung des Rundholzes im Zuge einer Trockenlagerung in einem höheren Wert des Schnittholzes, ohne dabei jedoch die Qualität näher zu beschreiben. KLAIBER und SEELING (2002b) analysieren den Einfluss eines saisonal variierenden Zeitpunktes der Baumfällung Sommer- und Wintereinschlag unter dem Aspekt der relativen Holzfeuchte der Stämme und der Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes. Die Untersuchung hat ergeben, dass den jeweils jahreszeitlich unterschiedlichen Zeitpunkten des Einschlags von Fichten kei- 186 Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11

13 ne statistisch signifikant abgesicherte Bedeutung für die Dimensionsstabilität des erzeugten Schnittholzes zukommt. KLAIBER et al. (2002b) haben sich in ihren Untersuchungen mit modifizierten Varianten der Vortrocknung von Fichtenrundholz einer sogenannten Ganzbaumlagerung beschäftigt und diese mit dem praxisüblichen Vorgehen Fällung und sofortige Abfuhr ins Sägewerk verglichen. Sie konzentrieren sich dabei auf die Fragestellung, inwieweit bereits im Bestand nach der Fällung durch Modifikation der Aufarbeitungsschritte, insbesondere durch Belassen der grünen Krone, ein zusätzlicher Austrocknungseffekt gezielt genutzt werden kann. Dabei zeigt sich, dass die Ganzbaumlagerung keinen statistisch abgesicherten Einfluss auf die relative Holzfeuchte hat. In einer darauf aufbauenden Analyse haben KLAIBER et al. (2002a) die Veränderung der relativen Holzfeuchte von entasteten und entrindeten Rundholzabschnitten in Abhängigkeit von Art und Dauer einer an die Ganzbaumlagerung angeschlossenen Polterlagerung erfasst und quantifiziert. Auf dieser Basis entwickeln sie statistisch abgesicherte Modelle zur Abschätzung des Trocknungsfortschritts. Die Auswirkungen der jeweils unterschiedlich langen Phasen der Vortrocknung von Fichtenstämmen bestehend aus der charakteristischen Kombination von Ganzbaumlagerung im Bestand und anschließender Polterlagerung der Rundholzabschnitte wurden im Hinblick auf die Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes in einer weiterführenden Analyse von KLAIBER und SEELING (2002a) analysiert. Die Autoren heben hervor, dass den jeweils unterschiedlichen Varianten der Rundholzlagerung keine Bedeutung für die Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes zukommt. Abb. 1 Versuchsdesign Design of investigation Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 187

14 Doch während in den genannten Untersuchungen von KLAIBER et al. (2002a, 2002b) und KLAIBER und SEELING (2002a, 2002b, 2002c) jeweils der isolierte Einfluss eines einzelnen Bereitstellungsschrittes für die Holzfeuchte von Rund- und Schnittholz bzw. die Dimensionsstabilität des Schnittholzes analysiert wurde, fehlen übergreifende Analysen und eine Quantifizierung der Einflüsse der jeweiligen Einzelschritte unter Berücksichtigung der gesamten Bereitstellungskette. 2 VERSUCHSMATERIAL UND METHODISCHES VORGEHEN 2.1 Versuchsdesign Zur Durchführung der vorliegenden Untersuchung wurde das in Abbildung 1 dargestellte Versuchsdesign entwickelt. Als Material wurden insgesamt 65 dominante und vitale Versuchsbäume aus einem weitgehend homogenen, im Durchschnitt 111 Jahre alten Fichtenreinbestand im Sauerland (Forstamt Schmallenberg) ausgewählt und im Zuge mehrerer Durchforstungen geerntet. Das Gesamtkollektiv wurde in insgesamt fünf Teilkollektive (Kollektive Winter I, Winter III, Winter V, Winter VI und Sommer VII) differenziert, die sich in der jeweiligen Bereitstellungsvariante des Rundholzes unterscheiden: Die Kollektive Winter I, Winter III und Winter V wurden an einem einheitlichen Fälltermin geerntet und nach der Fällung als sogenannte Ganzbäume das heißt unter Belassung der Kronen am Stamm im Bestand gelagert und zu unterschiedlichen Terminen aufgearbeitet, d. h. gerückt, entastet und von Hand entrindet (KLAIBER et al., 2002b sowie KLAIBER und SEELING, 2002a). Nach der Erfassung des Gradienten der relativen Holzfeuchte in radialer und longitudinaler Richtung (KLAIBER et al., 2002b) wurden die aus den Stämmen gewonnenen Rundholzabschnitte auf kreuzweise angelegten Lagenpoltern unter jeweils deutlich unterschiedlichen mikroklimatischen Bedingungen gelagert (KLAIBER et al., 2002a). Anschließend wurden die Polter zu einem einheitlichen Termin geräumt und die Erdstammabschnitte der Kollektive Winter I, Winter III und Winter V nach einem übereinstimmenden Schnittbild sechsstielig zu Bauschnittholz in drei für Konstruktionsholz praxisüblichen Querschnittsdimensionen aufgetrennt (KLAIBER und SEELING, 2002a). An zwei weiteren Fällzeitpunkten (Wintereinschlag: 23. Februar 2000; Sommereinschlag: 07. Juli 2000) wurden in demselben Bestand zwei Vergleichskollektive (Kollektive Winter VI und Sommer VII) mit jeweils 13 Versuchsbäumen geerntet (KLAIBER und SEELING, 2002b). Um die Versuchsvarianten mit dem praxisüblichen Vorgehen der Bereitstellung vergleichen zu können, wurden die Kollektive Winter VI und Sommer VII unmittelbar nach der Fällung ins Sägewerk abgefahren und zu Schnittholz verarbeitet. Von den Versuchsbäumen wurde jeweils ein Erdstammabschnitt in die Untersuchung einbezogen. Insgesamt wurden 267 Versuchskanthölzer gewonnen, deren Formen sowohl in frischem Zustand als auch nach einer Trocknung auf die definierte Zielfeuchte von u=15+3% mittels dem von SEELING und MERFORTH (2000a, 2000b) am Freiburger Institut für Forstbenutzung und Forstliche Arbeitswissenschaft entwickelten und im Rahmen der vorliegenden Untersuchung modifizierten Messgerät FRITS ( Freiburg s Improved Timber Scan ) erfasst wurden. 2.2 Rundholz Die Kennwerte der deskriptiven Statistik der Baumvariablen (Tabelle 1) sowie der Rundholzvariablen (Tabelle 2) geben einen Überblick über das Versuchsmaterial. Die anhand von Kleinproben zum Zeitpunkt der Beendigung der Ganzbaumlagerung (= Beginn der Polterlagerung) ermittelte Holz- Tab. 1 Ausgewählte Baumvariablen zur Beschreibung der Stammarchitektur; Kennwerte der deskriptiven Statistik Stem architecture (Diameter at breast height and stem height) of the sample trees; descriptive statistics n = Anzahl, x = arithmetischer Mittelwert, Md = Median, X min = Minimalwert, X max = Maximalwert, S = Standardabweichung, VK r = Relativer Variationskoeffizient n = number, x = Mean value, Md = Median, X min = Minimum, X max = Maximum, S = Standard deviation, VK r = Relative coefficient of variance Tab. 2 Mittendurchmesser [cm] der Erdstammabschnitte; Kennwerte der deskriptiven Statistik Mid diameter of the butt logs; descriptive statistics n = Anzahl, x = arithmetischer Mittelwert, Md = Median, X min = Minimalwert, X max = Maximalwert, S = Standardabweichung, VK r = Relativer Variationskoeffizient n = number, x = Mean value, Md = Median, X min = Minimum, X max = Maximum, S = Standard deviation, VK r = Relative coefficient of variance Tab. 3 Relative Holzfeuchte der Erdstammabschnitte nach der Ganzbaumlagerung im Bestand, berechnet anhand der Kleinproben (DIN ); Kennwerte der deskriptiven Statistik, differenziert nach Kollektiven Moisture content of butt logs after full tree storage in the stand; measured at the small samples according to DIN ; values of descriptive statistics, differentiated according to collectives n = Anzahl, x = arithmetischer Mittelwert, Md = Median, X min = Minimalwert, X max = Maximalwert, S = Standardabweichung, VK r = Relativer Variationskoeffizient n = number, x = Mean value, Md = Median, X min = Minimum, X max = Maximum, S = Standard deviation, VK r = Relative coefficient of variance (* der variierende Stichprobenumfang ergibt aus der unterschiedlichen Anzahl von Kleinproben aus jeder Stammscheibe) 188 Allg. 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15 feuchte (DIN ) der Erdstammabschnitte ist in Tabelle 3 dargestellt. 2.3 Schnittholz Für die an den Kanthölzern aufgenommenen Wuchsmerkmale Faserneigung, mittlere Jahrringbreite, maximaler Astdurchmesser, Einzelastquotient, Anteile an Juvenil- und Reaktionsholz finden sich die Kennwerte der deskriptiven Statistik in Tabelle 4. Tab. 5 Relative Holzfeuchte der Kanthölzer vor Trocknung (sägefrisch); Kennwerte der deskriptiven Statistik Moisture content of beams before drying (in green condition); values of descriptive statistics, differentiated according to collectives Tab. 4 Wuchsmerkmale der Kanthölzer; Kennwerte der deskriptiven Statistik Growth characteristics of the beams; descriptive statistics n = Anzahl, x = arithmetischer Mittelwert, Md = Median, X min = Minimalwert, X max = Maximalwert, S = Standardabweichung, VK r = Relativer Variationskoeffizient n = number, x = Mean value, Md = Median, X min = Minimum, X max = Maximum, S = Standard deviation, VK r = Relative coefficient of variance (* der jeweils leicht variierende Stichprobenumfang ergibt sich durch die Nutzung einzelner Kanthölzer für ergänzende Untersuchungen) n = Anzahl, x = arithmetischer Mittelwert, Md = Median, X min = Minimalwert, X max = Maximalwert, S = Standardabweichung, VK r = Relativer Variationskoeffizient n = number, x = Mean value, Md = Median, X min = Minimum, X max = Maximum, S = Standard deviation, VK r = Relative coefficient of variance (* der jeweils leicht variierende Stichprobenumfang ergibt sich durch die Nutzung einzelner Kanthölzer für ergänzende Untersuchungen) Zwischen den Kollektiven konnten mittels einer Varianzanalyse keine statistisch signifikanten Unterschiede in den Wuchsmerkmalen festgestellt werden, so dass von vergleichbarem Versuchsmaterial ausgegangen werden kann. Die zum Zeitpunkt des Versuchseinschnitts an den Kanthölzern gemessene Holzfeuchte ist in Tabelle 5 dargestellt und unterscheidet sich zwischen den Kollektiven ebenfalls nicht signifikant. Es sind folglich vergleichbare Voraussetzungen hinsichtlich der Ausgangsfeuchte der Kanthölzer vor der Trocknung gegeben. 2.4 Vorgehen bei der statistischen Analyse der Einflüsse der unterschiedlichen Bereitstellungsschritte auf die Verwerfungen der Kanthölzer Strukturgleichungsmodell Die vergleichende statistische Analyse und Bewertung der unterschiedlichen Kombinationen der Produktionsschritte repräsentiert durch die unterschiedlichen Kollektive im Hinblick auf die Dimensionsstabilität der Kanthölzer wurden mittels Strukturgleichungsmodellen (SEM) oder Kovarianzstrukturmodellen durchgeführt. Diese wurden in den 70er Jahren u. a. von JÖRESKOG (1973), JÖRESKOG und SÖRBOM (1984) als Kombination von Regressionsund Faktorenanalysen auf der Basis eines Maximum-Likelihood- Schätzalgorithmus entwickelt. Zu den Vorläufern dieser Modelle zählen die Pfadmodelle von WRIGHT (1921, 1960), in denen die Beziehungen zwischen exogenen Ursachenvariablen und endogenen Wirkungsvariablen mittels Pfaden zunächst spezifiziert und über regressionsanalytische Modelle geprüft werden. Strukturgleichungsmodelle werden in der Holzforschung als Alternative zu Experimenten zur Prüfung von Kausalhypothesen gewählt. MUTZ (1998) prüft mittels eines Kovarianzstrukturmodellansatzes spezifische Strukturhypothesen zu möglichen Zusammenhängen zwischen holztechnologisch relevanten Eigenschaften und den Wachstumsbedingungen der Baumart Douglasie (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). WEINREICH (2000) analysiert und quantifiziert die Zusammenhänge zwischen der Qualität und der Verjüngungssituation junger Eichen in Bestandeslücken unter dem Einfluss von Beschädigungen und deren Wechselwirkungen mit der jeweiligen Lichtsituation. Bei Kovarianzstrukturmodellen werden zwei Arten von Variablenpaaren unterschieden: A) Exogene und endogene Variablen Exogene Variablen stellen Ursachenvariablen dar, während endogene Variablen eine Wirkung beschreiben. B) Manifeste und latente Variablen Die gemessenen Variablen werden als manifeste Variablen bezeichnet. Latente Variablen werden aus gemessenen Variablen abgeleitet. In einem Strukturgleichungsmodell wird über ein Messmodell bestimmt, wie sich die latenten Variablen aus den gemessenen Variablen zusammensetzen. Ein Kausalmodell dient der Spezifizierung des Wirkungszusammenhangs zwischen den latenten Variablen. Ein Spezialfall eines Strukturgleichungsmodells ist ein klassisches Pfadmodell, das sich ausschließlich aus manifesten Variablen zusammensetzt. Die Erstellung von Kovarianzstrukturmodellen gliedert sich in sechs Schritte: 1. Hypothesenbildung Entwicklung von Ursachen-Wirkungs-Hypothesen (im vorliegenden Fall zur Beeinflussung der Dimensionsstabilität von Kanthölzern durch unterschiedliche Faktoren) 2. Formalisierung eines Kausalmodells Formulierung von linearen Gleichungssystemen mit Hilfe von Pfaddiagrammen unter Einbeziehung der Hypothesen Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 189

16 3. Modellidentifikation Prüfung der Voraussetzung der mathematischen Lösbarkeit des Iterationsrechengangs 4. Modellschätzung Lösung der linearen Gleichungssysteme unter Anpassung der bestimmten Modellkovarianzmatrix an die Kovarianzmatrix der gemessenen Daten 5. Modellgeltungstest und Modellmodifikation Prüfung des Modells auf dessen Anpassungsgüte und Modifikation der Modellhypothesen im Falle einer nicht gegebenen Anpassung 6. Modellevaluation Statistische und inhaltliche Erklärung der Koeffizienten der linearen Gleichungssysteme, die die Beziehungen zwischen allen in das Modell einbezogenen Variablen gewichten. Bei dem gesamten Verfahren kommt der Bildung von Hypothesen eine zentrale Bedeutung zu. In diesem Schritt wird zum einen der aufgenommene kausale Zusammenhang zwischen den Variablen bestimmt, zum anderen werden die latenten Variablen aus den manifesten, gemessenen Variablen zusammengesetzt. Im zweiten Schritt werden diese Hypothesen in Gleichungen formuliert. Beispiel zweier Hypothesen sind: HYPOTHESE 1 (Messmodell): Es wird angenommen, dass verschiedene Verwerfungsvariablen (hier die Breitseitenkrümmungen (BOW) und die Verdrehungen (TWIST)) auf einen Verwerfungsfaktor η zurückgeführt werden können, der diesen zugrunde liegt. Dabei wird der Grad des Zusammenhangs zwischen den Verwerfungsvariablen (manifesten Variablen) mit dem jeweiligen Faktor (latente Variable) durch die Koeffizienten λ 1 und λ 2 repräsentiert. Für jeden Zeitpunkt einer Verwerfungsmessung (t1=vor der Trocknung; t2=nach der Trocknung) wird jeweils ein Verwerfungsfaktor angenommen. ε 1, ε 1 bezeichnen die Messfehler. (I) BOW t1 = λ 1 η 1 + ε 1 (II) TWIST t1 = λ 2 η 1 + ε 2 Eine Darstellung als Matrix ist möglich. Dabei gilt: x = (BOW t1, TWIST t1 ) η = (η 1 ) Λ x = Koeffizientenmatrix (λ i ) ε = Vektor der Fehler (ε 1, ε 2 ) (III) x = Λ x η + ε HYPOTHESE 2 (Strukturmodell): Mit einer zunehmend starken Ausprägung der Verwerfungen der Kanthölzer im sägefrischen Zustand zum Zeitpunkt t1 (Verwerfungsfaktor 1) nehmen die Verwerfungen nach der Trocknung zum Zeitpunkt t2 (Verwerfungsfaktor 2) zu. (IV) η 2 = β 12 η 1 + ζ 1 Im Folgenden wird eine allgemeine Form eines Strukturausgleichsmodells gebildet, in der prinzipiell alle Modelle dargestellt werden können. Die Einzelgleichungen werden dabei in Matrizen und Matrizentransformationen umgewandelt. In einem Messmodell wird festgelegt, wie die latenten endogenen Variablen η bzw. die exogenen Variablen durch die manifesten Variablen x und y über die zu schätzenden Koeffizientenmatrizen Λ x, Λ y erhoben werden. Die latenten Variablen werden über das Strukturmodell in Zusammenhang gebracht. Über die Koeffizientenmatrix B stehen die endogenen Variablen untereinander in Verbindung. Die Herstellung des Zusammenhangs zwischen exogenen und endogenen Variablen erfolgt über die Strukturmatrix Γ. Messmodell (a) Endogene Variablen (V) x = Λ x η + ε (b) Exogene Variablen (VI) y = Λ y ζ + ε Strukturmodell (VII) η = B η + Γ ζ + ζ Grundsätzlich kann jedes konkrete Kausalmodell auf dieses allgemeine und formale Modell zurückgeführt werden. Die in den Gleichungen zu spezifizierenden Hypothesen formulieren ein gegenüber den Daten restriktives Modell, in dem nur bestimmte Beziehungen bzw. Zusammenhänge zwischen den Variablen zugelassen werden. Die Konsequenzen dieses spezifizierten Modells auf die empirisch beobachteten Zusammenhänge zwischen den Variablen werden in der Kovarianzmatrix dargestellt: Ein Modell stellt eine Restriktion gegenüber einer empirischen Realität dar. Die sich aus den Modellgleichungen ergebende theoretische Kovarianzmatrix wird im Vergleich mit der sich aus den Daten ergebenden empirischen Kovarianzmatrix auf Übereinstimmung geprüft. Passen die empirische und die theoretische Kovarianzmatrix nicht zusammen, dann wird die Kausalhypothese abgelehnt. Die Erstellung eines Kausalmodells reicht jedoch zur Prüfung allein nicht aus. Die Voraussetzung der Identifizierbarkeit des Modells, die besagt, dass sich jeder Parameter des Kausalmodells als Funktion der Varianzen und Kovarianzen der manifesten Variablen ausdrücken lassen muss, ist bei komplexen Modellen kaum mehr gegeben. Hierzu gibt es Regeln, die die Identifizierbarkeit des Modells garantieren: So gilt ein Pfadmodell mit ausschließlich manifesten Variablen als immer identifizierbar. Ein Strukturmodell mit latenten Variablen ist dann identifizierbar, wenn im Messmodell die einzelnen Ladungskoeffizienten als konstant (z. B. λ i =1) angenommen werden. Zusätzlich sind eine multidimensionale Normalverteilung sowie ein großer Stichprobenumfang (n >200) wichtige Voraussetzungen für die Erstellung von Kovarianzstrukturmodellen. Die Schätzung der Parameter erfolgt mittels eines Maximum- Likelihood-Ansatzes, in dem die aus den Parametern des Modells abgeleitete Differenz zwischen der empirischen und der theoretischen Kovarianzmatrix minimiert wird. Prüfung des Modells auf Gültigkeit Die Gültigkeit des Modells lässt sich anhand der folgenden Kriterien prüfen: Der χ 2 -Test eines Modells gibt an, ob die empirische Kovarianzmatrix von einer aus dem Kausalmodell theoretisch hergeleiteten Kovarianzmatrix statistisch signifikant abweicht. Mittels χ 2 -Test wird die Anpassung des Modells an die Daten geprüft. Bei einem nicht signifikanten Ergebnis gilt das Modell und kann deshalb nicht durch die empirische Kovarianzmatrix (d. h. auf der Basis der gemessenen Daten) abgelehnt werden. Der χ 2 -Test des Nullmodells prüft, ob die empirische Kovarianzmatrix von einer gegebenen Identitätsmatrix (Matrix mit Nullkorrelationen zwischen den Variablen) signifikant abweicht. Bei ineinander geschachtelten Modellen wird jeweils von der gleichen Variablen in einem sehr restriktiven Modell ausgegangen. Über die schrittweise Zulassung von Wirkungspfaden Auflösung von Restriktionen wird anhand von 190 Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11

17 Informationskriterien Akaike s Information Criterion (AIC) und das Schwarz-Bayes-Information Criterion (SBC) der Grad der Anpassung der verschiedenen Modelle geprüft. Der Goodness of Fit-Index (GFI) repräsentiert als Kriterium für die Geltung eines Modells den Grad der Modellanpassung an die Daten. Aus dem Kausalmodell resultieren zwischen den Variablen spezifische Korrelationen, so dass aufgrund des Modells eine Kovarianzmatrix der Ausgangsvariablen erstellt werden kann, die mit der tatsächlichen Kovarianzmatrix verglichen wird. Ein Goodness of Fit-Index von 1,0 liegt vor bei absoluter Übereinstimmung von theoretisch abgeleiteten und empirischen Kovarianzmatrizen, während ein Index von 0,0 keine Anpassung bedeuten würde. 3 ERGEBNISSE 3.1 Bildung der Hypothesen Im einzelnen werden folgende Ursachen-Wirkungs-Hypothesen überprüft: Der Einschlagszeitpunkt beeinflusst die relative Holzfeuchte im Rundholz der Fichte und damit die Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes. Eine Lagerung der entrindeten Fichtenrundholzabschnitte auf Poltern führt zu einer Abnahme der Holzfeuchte. Das Ausmaß der Abnahme der Holzfeuchte hängt von den am Lagerort vorherrschenden, mikroklimatischen Bedingungen (Sonne, Schatten) ab. Die Rundholzabschnitte unterscheiden sich in ihren Wuchsmerkmalen. Dabei gilt: je höher der Mittendurchmesser, desto höher die Abholzigkeit, desto höher der Anteil juvenilen Holzes im Schnittholz und desto höher die mittlere Jahrringbreite. Das aus diesen Rundholzabschnitten gewonnene Schnittholz zeigt bereits unmittelbar nach dem Einschnitt d. h. vor der Trocknung Verwerfungen. Diese Verwerfungen stehen im Zusammenhang mit der Rundholzfeuchte. Auch nach der Trocknung zeigt sich eine Abhängigkeit der Verwerfungen der Kanthölzer von der Holzfeuchte der Rundholzabschnitte zum Zeitpunkt des Einschnitts. Kanthölzer mit breiten Jahrringen (und einem hohen Anteil juvenilen Holzes) zeigen vor und nach der Trocknung stärkere Verwerfungen als Kanthölzer mit schmalen Jahrringen. Die Rundholzabschnitte die aus Bäumen gewonnen wurden, deren Kronen bei der Fällung durch Abbruch sichtbar beschädigt wurden, weisen zum Zeitpunkt des Einschnitts eine vergleichsweise höhere Holzfeuchte auf. Die Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes ist geringer. 3.2 Ergebnisse der statistischen Analysen mittels Kovarianzstrukturmodellen Im Vorfeld der Formulierung der linearen Gleichungssysteme mittels der Pfaddiagramme wurden auf der Grundlage von Varianzbzw. Korrelationsanalysen die in Kapitel 5.1. aufgestellten Ursachen-Wirkungs-Hypothesen auf statistische Signifikanz getestet. Dabei wurden die Hypothesen, dass ein jahreszeitlich variierender Einschlagszeitpunkt sowie die am Ort der Rundholzlagerung vorherrschenden, mikroklimatischen Bedingungen die Dimensionsstabilität des produzierten Schnittholzes beeinflussen, falsifiziert und deren Wirkungspfade nicht in die Bildung des Kovarianzstrukturmodells integriert. Es wurde ein signifikanter Einfluss der Zwischenlagerung der Rundholzabschnitte auf den Poltern und der Kollektive auf die Holzfeuchtigkeit nachgewiesen. Jedoch wurde bei der Erstellung Tab. 6 Effekt-Kodierung unterschiedlicher Einflüsse (Polterlagerung, fällungsbedingte Kronenabbrüche, Querschnittsdimensionen der Kanthölzer) Effect-coding of different influences (storage on stacks, broken crowns, cross sectional dimensions) des Modells aufgrund der vergleichsweise größeren Ausprägung und zur Vermeidung einer sogenannten Parameterinflation nur der Einfluss des Polters berücksichtigt. Mittels einer Effekt-Kodierung durch zwei Dummy-Variablen, die die Ergebnisse einer Varianzanalyse simuliert, wurde der zusätzliche Einfluss der Kollektive die Rundholzabschnitte der Kollektive Winter VI und Sommer VII wurden nicht auf Poltern gelagert integriert (Tab. 4). Die an den Versuchsbäumen der Kollektive Winter III und Winter V vereinzelt auftretenden, fällungsbedingten Beschädigungen der Baumkronen sogenannte Kronenabbrüche sowie die unterschiedlichen Querschnittsdimensionen der Kanthölzer wurden ebenfalls mittels Effekt-Kodierung durch jeweils zwei Dummy- Variablen ersetzt (Tabelle 6). Da die Modelle vom sehr restriktiven Nullmodell M 0 bis zum wenig restriktiven Schlussmodell M 6 (Tabelle 7) hierarchisch geschachtelt sind, lassen die χ 2 -Testwerte vor allem die Differenzen des χ 2 - Werts ( χ 2 ) einen generellen Vergleich der Modelle zu. Mit dem χ 2 -Wert wurde die Nullhypothese, dass das Modell auf die Daten passt, getestet. Der χ 2 -Wert des Modells M 0 (Tabelle 7) zeigt, dass es sich bei der empirischen Kovarianzmatrix nicht um eine Identitätsmatrix handelt. Es gibt bedeutsame Kovarianzen bzw. Korrelationen, die die Prüfung eines Kovarianzstrukturmodells sinnvoll erscheinen lassen. Das in Abbildung 2 und Tabelle 7 dargestellte, restriktive Ausgangsmodell M 1 passt sich mit einem Goodness of Fit-Index von 0,93 (Tabelle 8) schon relativ gut an die Kovarianzmatrix an. Der verhältnismäßig hohe und signifikante χ 2 -Testwert (Tabelle 8) zeigt jedoch, dass das Modell durch die Daten falsifiziert wird. Das Modell M 2, das den Einfluss der relativen Holzfeuchte auf die Höhe der Verwerfungen Breitseitenkrümmung (BOW) und Verdrehung (TWIST) zum Zeitpunkt t 1, d. h. im sägefrischen Zustand vor Trocknung als Wirkungspfad einbezieht (Tabelle 7), unterscheidet sich bezüglich der χ 2 -Testwerte und den anderen Informationskriterien kaum von Modell M 1 (Tabelle 8), so dass die relative Holzfeuchte als Variable zur Erklärung der Verwerfungen in der vorliegenden Untersuchung ausscheidet. Durch die Einbeziehung des Einflusses des Wirkungspfads der mittleren Jahrringbreite auf den Faktor der Verwerfungen der sägefrischen Kanthölzer in Modell M 3 (Tabelle 7) sinkt der χ 2 -Test- Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 191

18 wert gegenüber dem des Modells M 2 deutlich um 31,5 ab (Tabelle 8). Die deutlich kleiner werdenden Informationskriterien Akaike s Information Criterion (AIC) sowie Schwarz-Bayes-Information Criterion (SBC) zeigen eine verbesserte Güte der Modellanpassung bei einem gleichzeitigen Verlust eines Freiheitsgrades. Durch die Einbeziehung der spezifischen Wirkung der unterschiedlichen Querschnittsdimensionen auf die Breitseitenkrümmung (nicht auf die Verdrehungen) der Kanthölzer sowie des Mittendurchmessers der Rundholzabschnitte auf den Verwerfungsfaktor im sägefrischen Zustand t1 vor Trocknung wird die Güte der Anpassung des Modells M 4 indiziert durch den χ 2 -Testwert und die Informationskriterien deutlich verbessert, wobei das Modell ebenfalls noch einen signifikanten χ 2 -Testwert aufweist. Tab. 8 Modellgeltungstest der hierarchisch geschachtelten Modelle Test of worth of the hierarchic nested models Tab. 7 Beschreibung der hierarchisch ineinander geschachtelten Modelle M 0 M 6 Description of the hierarchic nested models M 0 M 6 Anzahl n = 219 Schnitthölzer; DF = Freiheitsgrade; χ 2 = Modell-chi 2 - Test; GFI = Goodness of Fit-Index; RMS = Residual Mean Square; AIC = Akaike s Information Criterion; SBC = Schwarz s Bayes- Criterion; χ 2 = χ 2 -Differenz zweier aufeinanderfolgender Modelle; *p<0,05 Number n = 219 beams; DF = Degrees of freedom; χ 2 = Model-chi 2 - test; GFI = Goodness of Fit-Index; RMS = Residual Mean Square; AIC = Akaike s Information Criterion; SBC = Schwarz s Bayes-Criterion; χ 2 = χ 2 -difference between two successive models; *p<0,05 Abb. 2 Restriktives Ausgangsmodell M 1 Restrictive model of assumption M 1 Das Modell M 5 bezieht den direkten Einfluss des Mittendurchmessers der Versuchsbäume auf die Stärke der Ausprägung der Verwerfungen Breitseitenkrümmung (BOW) und Verdrehung (TWIST) der daraus erzeugten, sägefrischen Kanthölzer ein. Bei einem gegenüber dem Modell M 4 unveränderten GFI von 0,96 sinkt der χ 2 -Testwert dadurch noch einmal um 14,11 ab, bleibt jedoch ebenfalls signifikant (Tabelle 8). Der tendenziell verbesserte Grad der Modellanpassung wird durch die geringfügig niedrigeren Informationskriterien AIC und SBC und den etwas geringeren Residualwert (0,382) bei einem Verlust eines weiteren Freiheitsgrades deutlich. Bei der Erstellung des in Abbildung 3 dargestellten Schlussmodells M 6 wird die bezüglich der Ausprägung der Verwerfungen weitgehend unbedeutende Holzfeuchte nicht mehr miteinbezogen. Die Anpassungsgüte des Modells M 6 ist mit einem Goodness of Fit-Index von 0,98, einem geringen Residualwert von 0,029 und vor allem mit einem nicht signifikanten χ 2 -Testwert sehr hoch. Das bedeutet, dass das Modell nicht durch die Daten falsifiziert werden kann. Die beiden Verwerfungsvariablen Breitseitenkrümmung (BOW) und Verdrehung (TWIST) laden auf einem gemeinsamen Faktor dem sogenannten Verwerfungsfaktor. Zur Gewährleistung der Identifizierbarkeit des Modells wird der Parameter einer gemessenen Verwerfungsvariablen mit einem Wert von 1,0 als konstant angenommen. Der latente Verwerfungsfaktor wird dadurch in Einheiten der Verdrehung gemessen. Jedem Messzeitpunkt (vor bzw. nach Trocknung) lässt sich jeweils ein Verwerfungsfaktor zuordnen. Zwischen den beiden Verwerfungsfaktoren zu den Zeitpunkten t1 (sägefrisch bzw. vor Trocknung) und t2 (nach Trocknung) gibt es einen deutlichen, signifikant positiven Zusammenhang: Sägefrische Kanthölzer, die im Hinblick auf die Verwerfungsvariabeln bereits vor der Trocknung relativ höhere Werte aufweisen, zeigen auch nach der Trocknung tendenziell höhere Verwerfungen. Die an vereinzelten Versuchsbäumen entstandenen, fällungsbedingten Beschädigungen der Baumkronen - sogenannte Kronen- 192 Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11

19 Tab. 9 Erklärter Varianzanteil der Variablen (R 2 ) durch das Schlussmodell M 6 Declared value of variances (R 2 ) through application of the final Model M 6 Abb. 3 Schlussmodell M 6 mit den Roh-Koeffizienten Final model M 6 with raw coefficients abbrüche - haben sowohl vor als auch nach der Trocknung (Zeitpunkte t1 und t2) einen signifikanten Einfluss auf den Verwerfungsfaktor der daraus erzeugten Kanthölzer. Dieser Zusammenhang wird trotz der durch den Trocknungsprozess geringer werdenden Varianz nicht aufgehoben. Die aus den unbeschädigten Bäumen erzeugten Kanthölzer weisen gegenüber den aus den abgebrochenen Bäumen gewonnenen Kanthölzern einen um 0,38 Twisteinheiten [cm/2 m] (Zeitpunkt t1 vor Trocknung) bzw. 0.4 Twisteinheiten [cm/2 m] (Zeitpunkt t2 nach Trocknung) niedriger liegenden Verwerfungsfaktor auf. Die mittlere Jahrringbreite hat sich als der bedeutendste Einflussfaktor auf die Verwerfungen der Kanthölzer im sägefrischen Zustand erwiesen: Mit einer zunehmenden Jahrringbreite steigt der Verwerfungsfaktor zum Zeitpunkt t1 (vor Trocknung). Nach der Trocknung der Kanthölzer ist dieser Einfluss jedoch nicht mehr signifikant nachweisbar. Zu beiden Zeitpunkten t1 und t2 besteht ein unmittelbarer und in seiner Stärke unveränderter Einfluss der unterschiedlichen Querschnittsdimensionen auf die Breitseitenkrümmung (BOW) der Kanthölzer. Dabei zeigt sich, dass sich Kanthölzer mit vergleichsweise kleineren Querschnitten tendenziell stärker verwerfen. Die Ausprägung der Verwerfungen der sägefrischen Kanthölzer zum Zeitpunkt t1 unterliegt zusätzlich dem indirekten Einfluss des Mittendurchmessers der Bäume. Mit einem zunehmendem Mittendurchmesser der Rundholzabschnitte nimmt der Verwerfungsfaktor der daraus gewonnenen Kanthölzer ebenfalls zu. Die mittlere Jahrringbreite erweist sich sowohl für die sägefrischen, als auch für die getrockneten Kanthölzer als bedeutender Einflussfaktor für die Ausprägung der Verwerfungen. Die Ladungen der Variablen Mittendurchmesser und Abholzigkeit (Rundholz) sowie des Anteils juvenilen Holzes und der Querschnittsdimension (Schnittholz) auf die Jahrringbreite sind signifikant. In Tabelle 9 sind die Anteile erklärter Varianz der endogenen Variablen durch das Schlussmodell M 6 dargestellt. Es zeigt sich, dass die mittlere Jahrringbreite zu 55% durch das Modell den Anteil juvenilen Holzes, den Mittendurchmesser der Rundholzabschnitte und die Abholzigkeit der Rundholzabschnitte erklärt wird. Der Verwerfungsfaktor 1 trägt mit einem relativ hohen Anteil von 80% zur Erklärung der auftretenden Verdrehungen der sägefrischen Kanthölzer bei. Die Breitseitenkrümmungen können zu 46% erklärt werden. Das Modell erklärt zu 24% den Verwerfungsfaktor 1 der sägefrischen Kanthölzer. Nach der Trocknung beträgt der Anteil zur Erklärung des Verwerfungsfaktors 2 noch 15%. 4 DISKUSSION Die Voranalysen haben gezeigt, dass dem jahreszeitlich unterschiedlichen Einschlagszeitpunkts der Bäume im Hinblick auf die relative Holzfeuchte der Rundholzabschnitte keine statistisch signifikant abgesicherte Bedeutung zukommt. Dieses Ergebnis stimmt mit den Erkenntnissen von KNUCHEL (1930) und MOMBÄCHER (1988) überein, die ebenfalls keinen signifikanten Einfluss eines variierenden Zeitpunkts der Fällung auf die Holzfeuchte von waldfrischen Nadelhölzern feststellen konnten. GÄUMANN (1930), LANGNER (1932), TRENDELENBURG und MAYER-WEGELIN (1955), KNIGGE und SCHULZ (1966), BURMEISTER (1980) sowie TEISCHIN- GER und FELLNER (2000) berichten hingegen von einem Anstieg bzw. Maximum der relativen Holzfeuchte in Nadelbäumen während der Wintermonate. Der Bedeutung des Lagerorts der Rundholzabschnitte, bzw. der dort vorherrschenden mikroklimatischen Bedingungen erweist sich in der vorliegenden Untersuchung auch bei Berücksichtigung der gesamten Bereitstellungskette ebenfalls als statistisch nicht signifikant und stimmt mit den Ergebnissen der von KLAIBER et al. (2002a) im Rahmen einer an demselben Material isoliert durchgeführten Kohorten-Sequenzanalyse zur Abschätzung der Entwicklung der Holzfeuchte in Abhängigkeit der Lagerungszeit überein. Entgegen den Angaben der Literatur führt die innerhalb der vorliegenden Untersuchung durchgeführte Lagerung der entrindeten Fichtenrundholzabschnitte auf Poltern trotz des insgesamt sehr langen Zeitraums von durchschnittlich 112 Tagen zu einer äußerst geringen Abnahme der Holzfeuchte von etwa 19% auf durchschnittlich u = 49%. SCHUMACHER et al. (1998) haben im Vergleich dazu an entrindetem und auf waldnah angelegten Lagenpoltern gelagertem Rund- Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11 193

20 holz eine Absenkung der Holzfeuchte im Splintholz auf etwa 25-30% nachweisen können. STEFFEN et al. (1995) sowie KUHL (1986) stellen an über einen Zeitraum von zwei bis drei Jahren trockenkonserviertem Nadelrundholz fest, dass die relative Holzfeuchte auf einen Wert zwischen 15 bis 22% gesunken war. Als Gründe hierfür können die für die Holztrocknung äußerst ungünstigen, nasskalten Witterungsverhältnisse angeführt werden, die in der vorliegenden Untersuchung an beiden Lagerungsorten während des Versuchszeitraums vorherrschten. Die Ergebnisse der Kovarianzstrukturanalyse weisen darauf hin, dass die aus stärker dimensionierten Rundholzabschnitten gewonnenen Kanthölzer zu stärkeren Verwerfungen neigen. Dieser auf den ersten Blick überraschende Befund lässt sich mit dem Einschnittbild erklären. Das Schlussmodell M 6 zeigt, dass sich der Mittendurchmesser der Rundholzabschnitte hauptsächlich indirekt über den Faktor der mittleren Jahrringbreite auf die Verwerfungsfaktoren 1 und 2 auswirkt. Kanthölzer mit einer im Mittel geringeren Jahrringbreite verwerfen sich bei der Trocknung tendenziell weniger als solche, die breitere Jahrringe aufweisen. Ein direkter, jedoch schwächerer Einfluss lässt sich ausschließlich für die Verwerfungen der sägefrischen Kanthölzer vor Trocknung nachweisen. Es ist aufgrund des einheitlich gewählten Einschnittbilds anzunehmen, dass die aus den geringer dimensionierten Rundholzabschnitten gewonnenen Kanthölzer einen systematisch höheren Anteil des im äußeren Stammbereich liegenden, adulten Splintholzes aufweisen und deshalb die Werte der mittleren Jahrringbreite relativ niedriger liegen. Im Vergleich dazu weisen die überwiegend aus den inneren Stammbereichen der vergleichsweise stärker dimensionierten Rundholzabschnitte gewonnenen Kanthölzer breitere Jahrringe und im Mittel höhere Anteile juvenilen Holzes auf. Der positive Zusammenhang zwischen der durchschnittlichen Jahrringbreite und den Verwerfungen der Kanthölzer entspricht den früheren Beobachtungen von DANBORG (1994), THÖRNQVIST (1995), GLOS und TRATZMILLER (1996), MERFORTH (2000) und SEE- LING (2001). Der ungünstige Einfluss des juvenilen Holzes auf das Trocknungsverhalten von Nadelschnittholz ist aus der Fachliteratur ebenfalls bekannt (GLOS et al., 1991; DANBORG, 1994; THÖRNQVIST, 1995; GLOS und TRATZMILLER, 1996; HARDING et al., 1999; MER- FORTH, 2000 und SEELING, 2001). SANDBERG (1996) stellte bei verschiedenen Zyklen der Trocknung und Wiederbefeuchtung fest, dass sich die aus der Nähe der Markröhre gewonnenen Kanthölzer besonders stark verwerfen. Das überraschende Ergebnis, dass die an einigen Versuchsbäumen aufgetretenen, fällungsbedingten Kronenbeschädigungen Kronenabbrüche einen statistisch signifikant abgesicherten Einfluss auf die Dimensionsstabilität der daraus erzeugten Kanthölzer haben, scheint den Ergebnissen der früheren Analysen zu widersprechen. Zum einen konnten im Rahmen von an demselben Versuchsmaterial durchgeführten Voranalysen von KLAIBER et al. (2002a, 2002b) und KLAIBER und SEELING (2002a) weder auf die relative Holzfeuchte der Stämme, noch für die Dimensionsstabilität des gewonnenen Schnittholzes ein signifikanter Einfluss einer Ganzbaumlagerung mit belassener Krone im Bestand bzw. einer Lagerung der Rundholzabschnitte auf Poltern nachgewiesen werden. Zum anderen erweist sich die relative Holzfeuchte innerhalb der Kovarianzstrukturmodellierung als eine unter dem Aspekt der Ausprägung der Verwerfungen weitgehend unbedeutende Variable und wird deshalb bei der Erstellung des Schlussmodells M 6 nicht mehr berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund ist dieser Befund angesichts des geringen Stichprobenumfangs an Bäumen mit abgebrochenen Kronen und den daraus resultierenden, geringen Wertestreuungen nochmals in einer getrennten Untersuchung zu analysieren. Weiterhin bleibt offen, ob die wenigen beschädigten Bäume (Kronenabbrüche) in verstärktem Maße zufallsbedingt andere Merkmale aufweisen, die sich positiv auf das Trocknungsverhalten des daraus produzierten Schnittholzes ausgewirkt haben. Es kann festgehalten werden, dass den im Rahmen der vorliegenden Untersuchung seitens der forstwirtschaftlichen Praxis durchgeführten Produktionsschritten der Festlegung des Einschlagszeitpunkts sowie der Vortrocknung der Stämme bzw. der Rundholzabschnitte keine statistisch abgesicherte Bedeutung für die Trocknungsqualität der Kanthölzer beigemessen werden kann. Eine Verbesserung des Trocknungsverhaltens des Schnittholzes kann auch durch die Kombination der differenzierten Varianten der Rundholzbereitstellung nicht erreicht werden. Für das statistische Vorgehen kann zusammenfassend festgestellt werden, dass sich das Verfahren der Kovarianzstrukturmodellierung dazu eignet, die einzelnen Verfahrensschritte innerhalb der Produktionskette von Bau-Schnittholz bezüglich ihrer Bedeutung für dessen Dimensionsstabilität auf der Grundlage der vorliegenden Datenmatrix vergleichend zu analysieren und zu bewerten. Mögliche Interaktionen zwischen Rund- und Schnittholzvariablen und ihre Effekte auf das Trocknungsverhalten der Kanthölzer im vorliegenden Fall auf die Breitseitenkrümmungen (BOW) und die Verdrehungen (TWIST) konnten erkannt, aufgezeigt und quantifiziert werden. 5 SCHLUSSFOLGERUNGEN Die auf der Basis der Kovarianzstrukturmodelle sowie der vorgelagerten statistischen Analysen gewonnenen Ergebnisse erlauben folgende zusammenfassende Schlussfolgerungen: Die Anwendung von Strukturgleichungsmodellen oder Kovarianzstrukturmodellen erweist sich als geeignetes Verfahren, die Einflüsse der unterschiedlichen Verfahrensschritte bei der Rundholzbereitstellung auf die Dimensionsstabilität des Schnittholzes zu quantifizieren und zu bewerten. Der Einschlagszeitpunkt hat keinen Einfluss auf die relative Holzfeuchte der Rundholzabschnitte sowie die Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes. Eine Ganzbaumlagerung im Bestand ist für die Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes unerheblich. Die Wahl des Lagerungsortes der Rundholzabschnitte hat ebenfalls keinen Einfluss auf die Trocknungsgeschwindigkeit der Rundholzabschnitte und die Dimensionsstabilität des daraus erzeugten Schnittholzes. Die relative Holzfeuchte der Rundholzabschnitte zum Zeitpunkt des Einschnitts hat keine Bedeutung für die Dimensionsstabilität der daraus gewonnenen Kanthölzer. Die mittlere Jahrringbreite besonders in Verbindung mit dem Anteil juvenilen Holzes hat einen herausragenden Einfluss auf die Verwerfungen des Schnittholzes: Kanthölzer mit breiteren Jahrringen weisen eine in der Tendenz niedrigere Dimensionsstabilität auf als Kanthölzer mit schmalen Jahrringen. 6 ZUSAMMENFASSUNG Zielsetzung der vorliegenden Untersuchung ist eine vergleichende Analyse und Quantifizierung der Einflüsse der unterschiedlichen Produktionsstufen der Erzeugung bzw. der Bereitstellung von Fichtenschnittholz auf dessen Dimensionsstabilität. In diesem Zusammenhang werden die Kombinationen ausgewählter und voneinander isoliert untersuchter Verfahrensschritte die Wahl des günstigsten Fällzeitpunktes sowie unterschiedliche Varianten der Rundholzvortrocknung mittels sogenannten Strukturgleichungsmodellen Kovarianzstrukturmodellen im Hinblick auf die Dimensionsstabilität der Kanthölzer bewertet. 194 Allg. Forst- u. J.-Ztg., 174. Jg., 10/11