Der Einfluss der Klimaerwärmung auf alle Bereiche der Forstwirtschaft in Deutschland und Europa ist in den letzten Jahren und Jahrzehnten immer deutlicher geworden. Daraus entsteht ein gesteigerter Bedarf an Vorhersagen der Entwicklung von Waldbeständen in Bezug auf Holzproduktion, CO2-Bindung und naturschutzbezogenenen Eigenschaften wie Biodiversität. Phyto-geozentrische klimasensitive Standort-Leistungs-Modelle sind hilfreiche Werkzeuge um Trends in der Entwicklung von Holzaufkommen und CO2-Vorräten einzuschätzen. Klassische Standort-Leistungs-Modelle sind phytozentrisch, d.h. sie basieren lediglich auf Eigenschaften von Bäumen oder Beständen. Um Klimasensitivität zu erreichen, müssen geozentrische oder phyto-geozentrische Modelle gebildet werden, welche auf Umwelt-Kovariablen basieren oder diese einbeziehen. Unter idealen Voraussetzungen würden diese Modelle auf Basis echter Zeitreihen entwickelt. Durch die langen Zeiträume forstlicher Wachstumsprozesse decken diese jedoch i.d.R. nicht die für die Modellentwicklung erforderlichen Klimagradienten ab. Daher werden sie meist durch falsche Zeitreihen ersetzt. Diese Methode wird auch als Space-for-Time Substitution bezeichnet. Auf diesem Ansatz basierende klimasensitive Standort-Leistungs-Modelle greifen auf zwei Teildatensätze zurück: Waldinventurdaten, welche Informationen über die Standort-Leistungs-Beziehung liefern und Klimadaten, aus denen die unabhängigen Kovariablen selektiert werden. Die vorliegende Arbeit besteht aus zwei Studien, die sich mit jeweils einer Komponente beschäftigen, welche Space-for-Time basierte Standort-Leistungs-Modelle beeinflusst: (1) der räumlichen Ausdehnung der zugrunde liegenden Waldinventurdaten und (2) dem zur Aggregierung der Klimadaten genutzten Zeitfenster. Im Rahmen der ersten Studie wurden Höhen-Durchmessermodelle für Stiel- und Traubeneiche (_Quercus robur/petraea_), Buche (_Fagus sylvatica_), Fichte (_Picea abies_) und Kiefer (_Pinus sylvestris_) auf Basis eines europaweiten, um Klima- und Bodendaten erweiterten Waldinventurdatensatzes entwickelt. In der zweiten Studie wurden Höhen-Altersmodelle für Buche und Kiefer auf Basis von drei verschiedenen Aggregierungszenarien für Klimadaten entwickelt. In beiden Studien wurden Bodendaten einbezogen, um ihr Potenzial zur Verstärkung der geozentrischen Komponente von Standort-Leistungs-Modellen zu analysieren. Beide Studien wurden bezüglich folgender Kriterien analysiert: (1) des Potenzials von Waldinventuren auf kontinentaler Ebene gegenüber nationalen Waldinventuren als Grundlage klimasensitiver Standort-Leistungs-Modelle, (2) der Unterschiede in den Kovariableneffekten und Modellvorhersagen, basierend auf den Zeitfenstern der Klimadaten-Aggregierungen und (3) der Unterschiede in der Selektion von Boden-Kovariablen. Die Ergebnisse zeigten, dass Waldinventurdatensätze auf einem kontinentalen Stichprobennetz zur Modellentwicklung potenziell besser geeignet sind als nationale Waldinventuren. Im Vergleich zur in der zweiten Studie genutzten Bundeswaldinventur erwies sich die Identifikation plausibler Effekte als einfacher, besonders an den Datenrändern. Jedoch zeigen ähnliche Studien, dass die Ergänzung nationaler Waldinventuren mit Daten aus regionalen Inventuren mit engmaschigem Aufnahmeraster zur Identifizierung ähnlich plausibler Effekte führen kann. Bezüglich der Aggregierung von Klimadaten für die Entwicklung von Standort-Leistungs-Modellen ist die dynamische Aggregierung über dem Baum- bzw. Bestandesalter deutlich zu empfehlen. Statische Aggregierungszeiträume können zu Über- oder Unterschätzungen oder gar gegenläufigen Produktivitätsänderungen in Projektionen der Standortleistung führen. Die Identifizierung plausibler Kovariableneffekte für die Bodenparameter erwies sich in beiden Studien als schwierig, wobei die meisten Parameter unplausible oder nicht signifikante Effekte zeigten. Es konnten jedoch plausible Effekte für das C:P-Verhältnis sowie den pH-Wert identifiziert werden.The impact of climate warming on forestry in Germany and Europe has become more and more visible in recent years and decades. This has lead to an increased demand for predictions on the development of forest stands with regard to timber production, CO2 sequestration and conservation related properties, such as biodiversity. Phyto-geocentric climate sensitive site productivity models are helpful tools for estimating trends in the development of timber and CO2 stocks. Traditional site productivity models are phytocentric, relying solely on the properties of stands or trees. Adding climate sensitivity requires building geocentric or phyto-geocentric models, which are based on or include environmental covariates. Ideally, these models would be based on real time series. However, due to the long time periods of forest growth processes, these rarely cover climate gradients required for model development. Hence, they are often replaced by false time series. This approach is also known as Space-for-Time substitution. Phyto-geocentric climate sensitive site productivity models following this approach are based on two data components: forest inventory data, which gives information on site productivity, and climate data from which the necessary independent covariates are selected. The thesis presented here consists of two studies, each dealing with one component affecting Space-for-Time based site productivity models: (1) the spatial extent of the underlying forest inventory data and (2) the aggregation period used for the climate data. In the first study, height-diameter models for common and sessile oak (_Quercus robur/petraea_), European beech (_Fagus sylvatica_), Norway spruce (_Picea abies_) and Scots pine (_Pinus sylvestris_) were fitted based on a pan-European forest inventory dataset, supplemented with climate and soil data. In the second study, height-age models for European beech and Scots pine were developed based on three different aggregation scenarios for climate data. Soil data was included in both studies to analyze the potential of soil covariates for increasing the geocentric component of site productivity models. Both studies were compared with regard to (1) the potential of continental scale forest inventories as a basis for climate sensitive site productivity models compared to national scale inventories, (2) the differences in covariate effects and predictions resulting from different aggregation periods of the underlying climate data and (3) differences in the selection of soil covariates. Results showed that forest inventories on a continental scale may be better suited for site productivity model fitting. Compared to the German National Forest Inventory used in the second study, the identification of plausible effects proved easier, especially at the extreme edges of the data. However, similar studies show that supplementing national scale inventories with fine scale regional inventory data may yield equally plausible effects. With regard to the analyzed aggregation periods, dynamic aggregation of climate data over the tree or stand age is clearly recommended. Static aggregation periods might lead to over- or underestimation or even contrasting directions of productivity changes when projecting into the future. The identification of plausible soil covariate effects proved difficult in both studies, with most parameters returning implausible or insignificant effects. However, reasonable effects were identified for C:P ratio and pH value.2024-02-2
