Neue Generation dynamischer Ertragstafeln (Verbundprojekt „dynET“)
Zum Erfolg der nachhaltigen Forstwirtschaft in Deutschland haben die aus dem ertrags- bzw. wald-wachstumskundlichen Versuchswesen abgeleiteten Ertragstafeln entscheidend beigetragen. Die meisten Ertragstafeln basieren auf Versuchsflächendaten aus gleichaltrigen Reinbeständen, die im 19. und 20. Jahrhundert eng begründet, niederdurchforstet und im Kahl-schlag- bzw. kurzfristigen Schirmschlagbetrieb bewirtschaftet wurden. Ziel des Gesamt Projektes ist es, eine neue Generati-on modellbasierter Ertragstafeln zu schaffen, welche für Rein- und Mischbestände der wichtigsten Waldentwicklungstypen im nordwest-deutschen Raum einfach zu handhabende und die heutigen Waldbaukonzepte widerspiegelnde Planungshilfen für die Forstbetriebe darstellen sowie Grundla-gen für die Waldbewertung liefern und die Abschätzung der nachhaltigen Nutzungsmöglichkeiten ermöglichen.
Im bearbeiteten Arbeitspaket „Automatisierte ökonomische Bewertung der Produktionsmodelle und Analyse der betrieblichen Implikationen“ soll ein Modul geschaffen werden, mit dem man au-tomatisiert die Wertentwicklung, also den zu erwartenden Zahlungsstrom von der Bestandesbe-gründung über die Bestandespflege bis hin zur finalen Ernte und die jeweiligen altersabhängigen Abtriebswerte, verschiedener Bestände, die unterschiedliche Bestandestypen und Behandlungs-konzepte repräsentieren, modellieren und bewerten kann. In dieses Modul sollen baumartenspe-zifische Inputdaten wie Holzerlöse für Stamm-, Industrie- sowie Brennholz, Holzerntekosten für unterschiedliche Ernteverfahren, Kosten der Bestandesbegründung und -pflege etc. flexibel ein-gespeist werden können.
Aufbauend auf den langfristigen Wertentwicklungen verschiedener Bestände unterschiedlicher Bestandestypen mit unterschiedlicher Behandlung sollen nachhaltige Betriebsmodelle entwickelt werden, mit deren Hilfe Aussagen über Normalvorräte, Vorratswerte, nachhaltige Nutzungsmög-lichkeiten und nachhaltige betriebliche Erträge, Aufwendungen und Reinerträge abgeleitet werden können.