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Die Quantifizierung der Biomasse von Pflanzen mithilfe effizienter Messmethoden hat für verschiedene Wissenschaftsbereiche eine große Bedeutung. Die vorliegende Arbeit soll es ermöglichen, über die einzelbaumbasierte Schätzung der oberirdischen Biomasse einer Apfel- und einer Kirschkultur am Forschungsstandort Marquardt (Potsdam) auf die Menge des in ihr enthaltenen Wasserstoffs zu schließen. Hierzu wurde das Volumen von 13 Kirsch- und 11 Apfelbäumen bestimmt, indem sie in Segmente unterteilt, diese einzeln vermessen und in Durchmesserklassen eingeteilt wurden. Des Weiteren wurden die Dichte der Zweige und die mittlere Laubmasse bestimmt. Zur Berechnung der Biomasse wurde zusätzlich ein Literaturwert der Holzdichte der entsprechenden Baumarten herangezogen. Es wurde die Verteilung der Holzbiomasse auf die einzelnen Durchmesserklassen untersucht und einfach zu erhebende Baumparameter, sowie Daten eines Terrestrischen Laserscanners als Prädiktorvariablen für eine Regressionsanalyse herangezogen. Die experimentell ermittelten Dichtewerte zeigten eine Zunahme mit steigendem Zweigdurchmesser. Dabei wichen sie beim Kirschbaumholz leicht, beim Apfelbaumholz stärker vom Literaturwert ab. Die Erhebungen zur Laubmasse wurden unabhängig von den vermessenen Bäumen gemacht und die Ergebnisse unterlagen großer Varianz, weshalb kein Zusammenhang zwischen Holz- und Laubbiomasse hergestellt und nur durchschnittliche Werte ermittelt werden konnten. Der Anteil der verschiedenen Durchmesserklassen an der Gesamtmasse erwies sich als stark variabel und eine Schätzung der Biomasse aus dem Gewicht weniger kräftiger Baumsegmente daher als nicht geeignet. Eine zuverlässige und effiziente Abschätzung der oberirdischen verholzten Biomasse kann jedoch durch die Anwendung der erstellten Modelle erreicht werden. Für die vorliegende Population gleichaltriger und ähnlich großer Individuen wurden mit einer linearen Regression die besten Ergebnisse erzielt. Während die auf Laserdaten basierenden Variablen kaum mit der Holzbiomasse korrelierten, zeigten lineare Modelle mit dem Stammdurchmesser d bzw. d² als Prädiktor bei beiden Baumarten eine hohe Signifikanz (p - Wert < 0.001) und sehr gute Anpassung (R² > 0.8).