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Im Rahmen eines Waldklimafonds-Projektes werden auf Basis von Daten der Bodenzustandserfassung im Wald (BZE) und zusätzlichen Bodenprofilen Bodendaten auf die Traktecken der Bundeswaldinventur (BWI) so übertragen, dass nicht nur die Schätzdaten für die Parametrisierung klimasensitiver Wachstumsmodelle verfügbar, sondern auch deren Fehler abgeschätzt werden. Auf der Basis einer unabhängigen Validierung werden klassische Regressionstechniken (OLS, Regression-Kriging) alternativ zu Random-Forestsund BRT-Modellen getestet. Die Beobachtungsdatenbasis für die Modellbildung stammt aus den Messungen und Bodenbeschreibungen der BZE, anderen Projektdaten und der Forstlichen Standortskartierung. Die Regiogalisierung von 13 Zielgrößen (Skelettgehalt, Trockenrohdichte, %Sand, %Schluff, %Ton, Gründigkeit, nFK, Hydromorphie, C-Gehalt, C/N-Verhältnis, Basensättigung, effektive Kationen Austauschkapazität, pHKCl) wird in 1–2 Bodentiefen durchgeführt, was je 25 Regionalisierungsmodelle in 8 aggregierten Bodengroßlandschaften der BÜK1000 ergibt. Für die Modellanwendung werden individuell für die Charakteristika dieser Straten angepasste Prädiktorensets identifiziert und so die Erklärungsgüte der Modelle maximiert. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die bundesweite Auswertungsstruktur, beschränkt sich für methodische Details und Ergebnisse aber hauptsächlich auf die Region Alpenvorland und Nördliche Kalkalpen. Dabei wird gezeigt: 1. dass eine objektive Abgrenzung von Regionalisierungsregionen anhand der naturräumlichen Variabilität der Zielvariablen innerhalb und zwischen Regionen 2. sowie eine länderübergreifende Regionalisierung trotz unterschiedlicher Datenqualitäten in den Ländern mit vertretbarem Fehlerrahmen möglich ist, 3. und die Auswirkung unterschiedlicher Datenqualitäten auf das Regionalisierungsergebnis quantifiziert werden kann. Bisherige Regionalisierungen von Bodendaten haben gezeigt, dass der Anteil der erklärten Parametervarianz zwischen ca. 50 und 80 % zu erwarten ist, dass die Residuen zufällig verteilt und nicht räumlich autokorreliert sind.

Seit den 1980er Jahren wird in Baden-Württemberg die Bodenschutzkalkung angewendet, um Säureeinträge aus der Luft zu kompensieren. Die vorliegende Arbeit ist eine Auswertung der Kalkungsdokumentation aus Daten der Unteren Forstbehörden in Baden-Württemberg, die 2005 erstmalig von der FVA zusammengeführt wurde. Es wird dargestellt, dass der Fokus der Kalkungen bisher deutlich auf den Waldflächen des Schwarzwaldes lag, die durch die Grundgesteine des Buntsandsteins und des kristallinen Grundgebirges natürlicherweise und auch immissionsbedingt zu starken Bodenversauerungen neigen. Aber auch im Keuperbergland, dem Odenwald und im Verbreitungsgebiet der Altmoräne in Oberschwaben sind seit den 1980er Jahren regelmäßig Kalkungen durchgeführt worden. Die lehmigen Böden der Nördlichen Altmoräne wurden insbesondere seit 2005 deutlich mehr gekalkt, was die Veränderung der Kalkungsausrichtung hin zu den produktiveren, lehmigen Standorten zeigt. Die Auswertung der Kalkungsdokumentation geht auf verwendete Ausbringungsmaterialien und -techniken ein und stellt die unterschiedliche Flächenbedeutung der Waldkalkung für die zwei Schwerpunkt-Regionen Nordschwarzwald und Nördliche Altmoräne dar. Die Kalkungsdokumentation beruht auf analogen Karteneinträgen der Forstämter, welche die gekalkten Waldstandorte auf Ebene der Distrikte und Waldabteilungen abbilden, aber nicht detailscharf auf die Aussparung kalkungssensitiver Biotope eingehen.

In vielen bodenkundlichen Studien werden qualitative oder (semi-) quantitative physikalische Bodeneigenschaften aufgenommen, wie die Bodentextur oder der Grobbodengehalt. Im vorliegenden Beitrag beschreiben wir das Verfahren einer Regionalisierung bodenphysikalischer Eigenschaften der zweiten Bodenzustandserhebung in Wäldern (BZE II) für Baden-Württemberg. Um die Datenbasis einer prozessorientierten hydrologischen Modellierung auf Landschaftsebene zu verbessern, ist die Anwendung von Regionalisierungsmethoden auf bodenphysikalische Zielgrößen auf der Basis punktbezogener Monitoringdaten unentbehrlich. Als statistische Methoden wurde das gewöhnliche Kleinste-Quadrate-Verfahren in Kombination mit geostatistischen Analysetechniken eingesetzt. Angewandt auf bodenphysikalische Zielgrößen zeigt ein stratifizierender Methodenansatz in Kombination landesweiter und regionaler räumlicher Modelle eine wesentliche Verbesserung der Prognosegüte. Damit erreichen die Regressionsmodelle für Bodeneigenschaften verhältnismäßig hohe Bestimmtheitsmaße von 0,59–0,70 (Grobbodengehalt), 0,52–0,65 (Trockenraumdichte), 0,70 (Entwicklungstiefe) und 0,66–0,80 (Textureigenschaften). Allein bei der Feinwurzeldichte liegt der Anteil der erklärten Messvarianz deutlich unter 50 % (R2 0,28–0,40), vermutlich bedingt durch die kleinräumige Variation waldbaulicher Einflussgrößen wie z. B. Baumartenzusammensetzung oder Bestandesdichte.