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Almost one third of global drylands are open forests and savannas, which are typically shaped by frequent natural disturbances such as wildfire and herbivory. Studies on ecosystem functions and services of woody vegetation require robust estimates of aboveground biomass (AGB). However, most methods have been developed for comparatively undisturbed forest ecosystems. As they are not tailored to accurately quantify AGB of small and irregular growth forms, their application on these growth forms may lead to unreliable or even biased AGB estimates in disturbance-prone dryland ecosystems. Moreover, these methods cannot quantify AGB losses caused by disturbance agents. Here we propose a methodology to estimate individual-and stand-level woody AGB in disturbance-prone ecosystems. It consists of flexible field sampling routines and estimation workflows for six growth classes, delineated by size and damage criteria. It also comprises a detailed damage assessment, harnessing the ecological archive of woody growth for past disturbances.
Based on large inventories collected along steep gradients of elephant disturbances in African dryland ecosystems, we compared the AGB estimates generated with our proposed method against estimates from a less adapted forest inventory method. We evaluated the necessary stepwise procedures of method adaptation and analyzed each step's effect on stand-level AGB estimation. We further explored additional advantages of our proposed method with regard to disturbance impact quantification. Results indicate that a majority of growth forms and individuals in savanna vegetation could only be assessed if methods of AGB estimation were adapted to the conditions of a disturbance-prone ecosystem. Furthermore, our damage assessment demonstrated that one third to half of all woody AGB was lost to disturbances. Consequently, less adapted methods may be insufficient and are likely to render inaccurate AGB estimations.
Our proposed method has the potential to accurately quantify woody AGB in disturbance-prone ecosystems, as well as AGB losses. Our method is more time consuming than conventional allometric approaches, yet it can cover sufficient areas within reasonable timespans, and can also be easily adapted to alternative sampling schemes.
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).