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Ökonomische Schäden in Fichtenbeständen

Abb. 1: Borkenkäferprophylaxe – durch rechtzeitige Aufarbeitung befallener Fichten ist der stehende Bestand zu schützen.

Schneller Überblick

  • Ein neuer Bewertungsansatz berücksichtigt Extremereignisse und Schäden an vorhandenen Waldbäumen
  • Monte-Carlo-Simulationen ermöglichen eine Analyse der Worst-Case-Szenarien
  • Schäden in Fichtenbeständen rangieren um die 10.000 €/ha, bei Worst-Case-Bedingungen sogar 34.000 €/ha
  • Alternative Baumartenkombinationen und Waldbausysteme sind dringend erforderlich, um die Wirtschaft mit reiner Fichte zu ersetzen

Die Basis einer neuen Bewertungsstudie zu ökonomischen Schäden in Fichtenbeständen durch natürliche Störungen bildete eine Wachstumsfunktion zur Prognose der Holzvorratsentwicklung in schwach bis gar nicht durchforsteten Fichtenbeständen [12]. Für solche Fichtenbestände wurden mithilfe von jeweils 20.000 Monte-Carlo Simulationen zukünftige Schäden unter dem Einfluss von natürlichen Störungen (Sturm, Trockenheit, Borkenkäferbefall) simuliert [7]. Dabei wurde grundsätzlich ein Zeitraum von 1.000 Jahren betrachtet, wobei nach dem simulierten Bestandesausfall entweder ein um 50 % niedrigerer Deckungsbeitrag oder ein Deckungsbeitrag von -10€/Fm (Szenario mit Extremereignissen) unterstellt wurde. Informationen zum Bestandesausfall wurden aus Überlebenszeitmodellen von Brandl et al. [1] gewonnen. Zudem wurde eine erneute Aufforstung mit Fichte nach dem simulierten Ausfall eines Bestandes angenommen. Jeder Deckungsbeitrag wurde entsprechend des Zeitpunktes seines Auftretens mit einem Diskontierungszinsfuß in Höhe von 1,5 % abgezinst; vgl. hierzu auch Möllmann und Möhring [9]. Die Summe der diskontierten Deckungsbeiträge über 1.000 Jahre bildete als Barwert der Fichtenbestände das Maß für den ökonomischen Waldwert (im Folgenden als „Waldwert“ bezeichnet). Innerhalb verschiedener Szenarien wurden jeweils die Umtriebszeit, aber auch das Bestandesalter des Ausgangsbestandes systematisch variiert. Zusätzlich zum Mittelwert aller 20.000 Simulationen wurde der Mittelwert der 1.000 schlechtesten Ergebnisse (5 %) kalkuliert, um ein Worst-Case-Ergebnis zu erhalten.

Szenarien

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