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Found 241 results.

WMS Baumart (NLP)

Klassifikation der Baumart Stand 2015 für sämtliche Baumindividuen mit Wuchshöhe >15m. Die Klassen sind Fichte, Tanne, Kiefer, Lärche, Douglasie, Laubbaum (unspezifiziert) und stehendes Totholz. Die flächendeckende Kenntnis der Baumart eines jeden Baumindividuums mit einer Wuchshöhe von >15m ist eine im Vergleich zur in der Forstwirtschaft üblichen über statistische Verfahren geschätzten Baumartenverteilung für größere Flächeneinheiten erheblich genauere Information. Diese höhere Genauigkeit ermöglicht die Ableitung einer Vielzahl von räumlichen Analysen in einer bislang ungewohnten räumlichen Exaktheit, wie z.B. Habitatseignungskarten für bestimmten Tierarten. In Kombination mit der Waldstruktur und Vegetationshöhendaten aus den Folgejahren ermöglicht diese Baumartenklassifikation ein auf Einzelbäumen basiertes Monitoring der natürlichen Waldentwicklung.

Klimawandelbedingte Mortalitäts- und Wachstumstrends als Grundlage für bundesweit vergleichende Baumarteneignungsbeurteilungen, Teilvorhaben 08: Herleitung Baumarteneignung nach Landesverfahren in NRW und in Nachbarschaftsregionen

Als Grundlage für die Anpassung der Wälder an den Klimawandel werden verbesserte multikriterielle Eignungsempfehlungen für heute wichtige Baumarten erarbeitet (Fichte, Kiefer, Europäische Lärche, Douglasie, Tanne, Buche, Trauben- und Stieleiche, Birke, Bergahorn, Hainbuche, Roteiche). Hierfür werden existierende Verfahren zur Baumarteneignungsbeurteilung aus allen Bundesländern zusammengestellt und verglichen. Entsprechend ergibt sich eine Pluralität der Eignungseinstufungen in den Ländern, die die Grundlage für die angestrebten Verbesserungen darstellen. An einigen der Länderversuchsanstalten sind zu diesem Zweck in den letzten Jahren bereits standort- bzw. klimasensitive Standort-Leistungs- und Risikomodelle entwickelt worden. Die verbesserten Eignungsempfehlungen sollen für differenziertere strategische Waldbauplanungen und mittelfristige forstbetriebliche Entscheidungen bereitgestellt werden. Das Verwertungsziel liegt in der Abschätzung der Zukunftsfähigkeit von Baumarten und Baumartenmischungen unter sich verändernden Umweltbedingungen. Eignungsempfehlungen und die sie bestimmenden Risiko- und Leistungsprojektionen werden am bundesweiten Punkteraster der Bodenzustandserhebung (BZE), Waldzustandserhebung (WZE) und Bundeswaldinventur (BWI) sowie für einige länderübergreifende 'Nachbarschaftsregionen' flächig abgeleitet bzw. angewendet. Auf dieser Grundlage erfolgen anschließend Vergleiche der Eignungsempfehlungen in den 'Nachbarschaftsregionen' benachbarter Länder sowie zwischen den aktuellen (häufig nur regional gültigen) expertenbasierten Verfahren und den modellgestützt adaptierten Verfahren. Dieser Vergleich wird durch Sensitivitätsanalysen über große Standortgradienten ergänzt. Ausgehend von rezenten Klimabedingungen (1981-2010) werden als zeitliche Korridore die nahe (2021-2050) und ferne Zukunft (2071-2100) unter Berücksichtigung der zwei Klimaszenarien RCP 4.5 und 8.5 betrachtet.

Haselhuhn Lebensraum im Kirschen-Mittelwald

er starke Rückgang des Haselhuhns in Baden-Württemberg wird u.a. auf den Rückgang geeigneter Lebensräume in Niederwäldern zurückgeführt. Es wird untersucht, ob die Bewirtschaftung als Kirschen-Mittelwald eine wirtschaftliche Alternative zur Umwandlung eines Niederwaldes in Fichte oder Douglasie darstellt und gleichzeitig eine ökologische Alternative zur Bewirtschaftung als Niederwald. In Niederwäldern des mittleren Schwarzwaldes wurden hierfür im Frühjahr 1989 zwei Versuchsflächen mit weitständigem Kirschenanbau angelegt (Überführung Niederwald in Mittelwald). Auf diesen Flächen werden waldwachstumskundliche und forstbetriebliche Daten zur Herleitung betriebswirtschaftlicher Kenngrößen und ökologische Daten zur Evaluierung der Lebensraumqualität erhoben. Nachdem im Jahr 1995 eine erste Bilanz gezogen wurde (SUCHANT, R.; OPEKER, K.; NAIN, W. (1996): Der Kirschen-Mittelwald - ökonomische und ökologische Alternative für den Niederwald. Allg. Forst- u. J.Ztg., 167. Jg.7 S.139-148), sollen die Flächen weiterhin jährlich aufgenommen werden.

Klimawandelbedingte Mortalitäts- und Wachstumstrends als Grundlage für bundesweit vergleichende Baumarteneignungsbeurteilungen, Teilvorhaben 04: Modellierung der Mistelausbreitung und Wachstumsstabilität der Hauptbaumarten

Als Grundlage für die Anpassung der Wälder an den Klimawandel werden verbesserte multikriterielle Eignungsempfehlungen für heute wichtige Baumarten erarbeitet (Fichte, Kiefer, Europäische Lärche, Douglasie, Tanne, Buche, Trauben- und Stieleiche, Birke, Bergahorn, Hainbuche, Roteiche). Hierfür werden existierende Verfahren zur Baumarteneignungsbeurteilung aus allen Bundesländern zusammengestellt und verglichen. Entsprechend ergibt sich eine Pluralität der Eignungseinstufungen in den Ländern, die die Grundlage für die angestrebten Verbesserungen darstellen. An einigen der Länderversuchsanstalten sind zu diesem Zweck in den letzten Jahren bereits standort- bzw. klimasensitive Standort-Leistungs- und Risikomodelle entwickelt worden. Die verbesserten Eignungsempfehlungen sollen für differenziertere strategische Waldbauplanungen und mittelfristige forstbetriebliche Entscheidungen bereitgestellt werden. Das Verwertungsziel liegt in der Abschätzung der Zukunftsfähigkeit von Baumarten und Baumartenmischungen unter sich verändernden Umweltbedingungen. Eignungsempfehlungen und die sie bestimmenden Risiko- und Leistungsprojektionen werden am bundesweiten Punkteraster der Bodenzustandserhebung (BZE), Waldzustandserhebung (WZE) und Bundeswaldinventur (BWI) sowie für einige länderübergreifende 'Nachbarschaftsregionen' flächig abgeleitet bzw. angewendet. Auf dieser Grundlage erfolgen anschließend Vergleiche der Eignungsempfehlungen in den 'Nachbarschaftsregionen' benachbarter Länder sowie zwischen den aktuellen (häufig nur regional gültigen) expertenbasierten Verfahren und den modellgestützt adaptierten Verfahren. Dieser Vergleich wird durch Sensitivitätsanalysen über große Standortgradienten ergänzt. Ausgehend von rezenten Klimabedingungen (1981-2010) werden als zeitliche Korridore die nahe (2021-2050) und ferne Zukunft (2071-2100) unter Berücksichtigung der zwei Klimaszenarien RCP 4.5 und 8.5 betrachtet.

Auswirkungen wiederkehrender Dürreperioden auf ökohydrologische Feedbacks und Legacy Effekte wichtiger europäischer Baumarten

Zunehmende Dürreperioden haben in den letzten Jahren Wälder in Mitteleuropa stark geschädigt. Unser Verständnis von Legacy-Effekten, d.h. von Abweichungen des Ökosystemzustands vom Zustand vor der Dürre aufgrund einer verzögerten Erholung oder Überkompensation, ist jedoch begrenzt. Die Dürreauswirkung auf verschiedene Baumarten und deren Erholung werden durch ein komplexes Zusammenspiel zwischen der Anpassungsstrategie einer Art, sowie den edaphischen und hydrologischen Bedingungen bestimmt. Diese ökohydrologischen Feedbacks an der Schnittstelle zwischen Boden und Baum können Schlüsselfaktoren für die Verstärkung oder Abmilderung von Dürreauswirkungen sein. Insbesondere unterirdische Prozesse und der Einfluss artenspezifischer ökohydrologischer Feedbacks bei Trockenheit sind weitgehend unerforscht. Um diese ökohydrologischen Feedbacks zu quantifizieren, sind stabile Wasserisotope ein idealer Tracer. Unser neues Messsystem zur kontinuierlichen Messung stabiler Wasserisotope in-situ ermöglicht wichtige unterirdische Prozesse, wie z.B. die Wasseraufnahme von Wurzeln, und deren Einfluss auf den Wasserhaushalt der Bäume auf täglicher Basis zu bestimmen. Mit einem Regenausschlussexperiment werden wir die Dürreresistenz und Legacy-Effekte von fünf wichtigen Baumarten (Buche, Fichte, Tanne, Traubeneiche, Douglasie) unter verschiedenen Trockenheitsregimen untersuchen. Isotopen-Tracer-Experimente nach jeder Dürre in Kombination mit ökohydrologischen Messungen werden zur Quantifizierung von Dürrefolgen von a) Sommer-, b) Frühjahrs- und c) wiederkehrender Trockenheit und der Auswirkung von ökohydrologischen Feedbacks auf verschiedene Legacy Effekte genutzt. Ziel ist die Quantifizierung der unterschiedlichen Dürre- und Legacyeffekt der fünf ausgewählten Baumarten insbesondere bezüglich wiederkehrender Trockenheit. Wir untersuchen die Hypothese, dass die art-spezifischen ökohydrologischen Feedbacks an der Schnittstelle zwischen Baum und Boden für die Legacy-Effekte bei wiederkehrender Trockenheit entscheidend sind. In Arbeitspaket 1 (AP1) wird unser Messsystems für stabile Wasserisotopen weiterentwickelt, um eine höhere räumliche und zeitliche Auflösung zu ermöglichen. Nach der Installation von ökohydrologischen Messsensoren (AP2) werden eine Frühjahrs- (1. Jahr) und Sommertrockenheit (2. Jahr) mit einem dynamischen Regenausschlussexperiment simuliert (AP3). Isotopentracer-Experimente nach den experimentellen Dürren werden ökohydrologischen Feedbacks an der Schnittstelle zwischen Baum und Boden aufdecken und ihre Bedeutung für Legacy Effekte herausstellen. AP4 wird Legacy-Effekte und ökohydrologische Feedbacks quantifizieren und darauf abzielen, hydrologische Modelle zu verbessern, um ökohydrologische Feedbacks zu berücksichtigen (WP4). Die Untersuchung von Trockenheitsanfälligkeit, Legacy-Effekten und deren ökohydrologischen Feedbacks wird wichtige Erkenntnisse liefern, um unsere Wälder klimaresistenter zu machen.

ERA-NET Forest Value: Ressourceneffiziente und datengetriebene intelligente Festigkeitssortierung für Rund- und Schnittholz

Zielsetzung: Unser Wirtschaftssystem ist auch im 21. Jahrhundert noch stark an die Verfügbarkeit fossiler Rohstoffe gebunden, mit negativen Auswirkungen auf Umwelt und Klima. Deshalb ist es in Europa ein erklärtes Ziel, die biobasierten Wirtschaftszweige zu unterstützen und stetig auszubauen. Die Nutzung von Holz und Holzprodukten ist eine der zentralen Komponenten für eine biobasierte Wirtschaftsentwicklung, auch dank der umfangreichen Holzressourcen der Europäischen Union. Innerhalb dieses Szenarios fokussiert das Projekt READiStrength (Ressourceneffiziente und datengetriebene intelligente Festigkeitssortierung für Rund- und Schnittholz) auf Holzprodukte für die Bauwirtschaft, insbesondere auf Konstruktionsholz und Brettschichtholz. Bislang stützt sich die Baubranche vorwiegend auf Fichtenholz, mit kleineren Anteilen an Tanne, Kiefer und weiteren Nadel- und Laubhölzern. Der Klimawandel bringt es jedoch mit sich, dass sich die Wuchsbedingungen für Fichte insbesondere in Mitteleuropa in den nächsten Jahrzehnten deutlich verschlechtern werden, weshalb die Forstwirtschaft bereits verstärkt auf Mischwälder mit trockenheitsresistenteren Arten wie Tanne oder Douglasie sowie Laubhölzern setzt. Gleichzeitig werden laufend neue holzbasierte Produkte entwickelt, um die Abhängigkeit von fossilen Rohstoffen zu reduzieren, etwa Holzpellets oder Bioraffinerieprodukte. Dadurch verändert sich in großem Maßstab die Nutzung des Rohstoffes Holz, womit auch ein vermehrter Wettbewerb um die Ressourcen einhergeht. Dies reduziert die Verfügbarkeit von Holz für die Bauwirtschaft, was wiederum die Wirtschaftlichkeit und Konkurrenzfähigkeit des Holzbaus bedroht. Um die Bedeutung von Holz als Baumaterial zu erhalten und weiter auszubauen, sind folgende Maßnahmen notwendig, die somit die Motivation für das Projekt READiStrength sind: 1. Verbreiterung der Holznutzung auf andere Holzarten, die derzeit in den europäischen Wäldern an Bedeutung gewinnen, insbesondere Tanne und Douglasie; 2. Verbesserung der Ressourceneffizienz, so dass bei allen genutzten Holzarten eine hohe Ausbeute an hochfestem Bauholz erzielt werden kann; 3. Präzisierung der Qualitätsbeurteilung schon ab dem Rundholz, um die ungeplante Produktion minderwertigen bzw. ungeeigneten Bauholzes zu verhindern; 4. Verstärkung der Nachhaltigkeit im Holzbau durch vermehrten Fokus auf Produktion qualitativ hochwertigen Materials. Im Lauf der letzten Jahrzehnte hat sich die Holzwirtschaft zu einem technologieintensiven Wirtschaftszweig entwickelt, so dass der Einsatz präziser, hocheffizienter Maschinen und die Verfügbarkeit immer genauerer und umfangreicherer Daten zur Holzqualität Teil des Tagesgeschäfts geworden sind. (Text gekürzt)

Herkunftsgebiete im Land Brandenburg

Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde

Erntezulassungsflächen im Land Brandenburg

Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde

Forstwirtschaft - Bestände Staatswald 2011

Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt die digitalen Geodaten aus dem Bereich Forstwirtschaft des Saarlandes dar.:Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm räumlicher Auflösung digitalisiert. Felder und ihre Bedeutung: Hierarchie Char (14) ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel Besitz Char (20) ; Waldeigentümer Revier Char (2) ; SaarForst Reviernummer Reviername Char (25) ; SaarForst Revierbezeichnung Abt Char (4) ; Nummer der Waldabteilung, eindeutig innerhalb eines Waldeigentümers Abteilung Char (8) ; Nummer der Waldabteilung mit vorangestellter Eigentümernummer Uabt Char (1) ; Unterabteilung Bestand Char (1) ; Bestand Teilfl Char (1) ; Teilfläche Beschrift Char (4) ; zusammengesetztes Feld aus Unterabteilung, Bestand und Teilfläche Betr_kl Char (20) ; Betriebsklasse Keine_bew Char (20) ; Erläuterung zu den Waldflächen außer Bewirtschaftung (10%) *) Bewirtsch Char (30) ; Bewirtschaftungsintensitäteinschl. „außer Bewirtschaftung“ Entw_stufe Char (30) ; Entwicklungsstufe Best_typ Char (35) ; Bestandestyp Schlussgra Char (20) ; Schlussgrad Best_stru Char (20) ; Bestandesstruktur Nutz_art Char (20) ; Nutzungsart Atb Char (20) ; Alt- und Totholz Biozönosen-Projektfläche Bl Decimal (3, 0) ; Blösse Anteil der Fläche temporär ohne Baumbewuchs in % Bu Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Buche in % Ei Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Eiche in % Elb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Edellaubbäume in % Slb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonstige Laubbäume in % Fi Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Fichte in % Ki Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Kiefer in % Lae Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Lärche in % Dou Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Douglasie in % Snb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonst. Nadelbäume in % Sa_lh Decimal (3, 0) ; Summe der Laubhölzer in % Sa_nh Decimal (3, 0) ; Summe der Nadelhölzer in % Hba Char (3) ; Dominierende Baumartengruppe Farbe Char (10) ; Darstellungsfarbe auf der Wirtschaftskarte Stand der Flächenausweisung „Außer Bewirtschaftung -10% der Staatswaldfläche“ zum 1.9.2011 Bisherige_irB; Bisher in regelmässiger Bewirtschaftung Bisherige_arB; Bisher ausser regelmässiger Bewirtschaftung NWZ_ausgewiesen; durch Rechtsverordnung ausgewiesene Naturwaldzelle Grossschutzgebiet; durch Rechtsverordnung ausgewiesenes Großschutzgebiet ("Urwald") Grossschutzgebiet_ab; Abgang vom Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Grossschutzgebiet_zu; Zugang zum Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Referenzfläche; Referenzfläche Prozessschutz Quierschied NWZ_erw: Zugang bzw. Neuausweisung Naturwaldzelle, rechtlich nicht umgesetzt Kernzone_Biosphaere; Kernzonen der Biosphäre Bliesgau.

Staatswald Bestände 2011 Saarland

Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm Bodenauflösung digitalisiert. Neben zahlreichen datenbankinternen Attributen ist folgendes Attribut entscheidend: Bestandsname ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel. Felder und ihre Bedeutung: BESTAND: Bestand; ALTSTR: Altersstruktur BALTER: Alter mittel; BALTERMI: Bestandsalter bis; BALTERMA: Bestandsalter von; BEFE: Befundeinheit; BESTLAGE: Lage der Teilfläche; BESTSTR: Bestandesstruktur; ENTWST: Entwicklungsstufe; BESTNAM: Bestandesname; UFLAECHE: Unterfläche; BEFAHRB: Befahrbarkeit in %; DAT: Datum; FLAECHE: Fläche in ha; SEEH: Seehöhe; ARTV_BA: Artenvielfalt der Baumarten; ARTV_BV: Artenvielfalt der Bodenvegetation; BEHVEG1: Behindernde Vegetation 1; BEHVEG2: Behindernde Vegetation 2; BETR_KL: Betriebsklasse; BEST_TYP: Bestandestyp; C: Sonderfeld; D: Driglichkeit; EINZELB: Schützenswerte Einzelbäume; EXPMA: Exposition bis; EXPMI: Exposition von; EXPOS: Exposition; FEINER: Erschließung in %; FORM: Baumform; GATTER: Gatter in %; GELFOMA: Geländeform bis; GELFOMI: Geländeform von; H_PFLZ: Pflegezustand; HOEHLE: Höhlenreichtum; HORIZ: Horizontale Strukturvielfalt; KALK: Kalkung; KONTRNUA: Kontrollnutzungsart; NEIG: Neigung; TOTHOLZ: Totholz stehend; ENTSTEH: Tothol liegend; VERTI: Vertikale Strukturvielfalt; WUCHSB: Wuchsbezirk; WUCHSG: Wuchsgebiet; BESCHRIFT: ; HBA: Dominierende Baumartengruppen; BU: Ateil Buche in %; BL: Anteil Fläche temp. ohne Baumbewuchs in %; DOU: Anteil Douglasie in %; ELB: Anteil Edellaubbäume in %; KI: Anteil Kiefer in %; EI: Anteil Eiche in %; FI: Anteil Fichte in %; LAE: Anteil Lärche in %; SALH: Summe der Laubhölzer in %; SLB: Anteil sonstiger Laubbäume in %; SANH: Summe der Nadelbäume in %; SNB:Anteil sonstiger Nadelbäume in %; UFL: Bestand; SHAPE_Area: Flächengröße ha;

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