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forstarchiv 81, Heft 2 (2010), 28-33

U. Kies, D. Klein und A. schUlte Germany’s forest cluster: exploratory spatial data analysis of regional agglomerations and structural change in wood-based employment – Primary wood processing

A. BemmAnn, m. nAhm, F. BroDBecK und U.h. sAUterHolz aus Kurzumtriebsplantagen: Hemmnisse und Chancen

B. BeinhoFer und t. KnoKeFinanziell vorteilhafte Douglasienanteile im Baumartenportfolio

BuCHBesPreCHunGen

InHALT 2010

forstarchivForstwissenschaftliche Fachzeitschrift | Archive of Forest science

issn 0300-4112

81. Jahrgang (6), 233–272november | Dezember 2010 www.forstarchiv.de

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forstarchiv

Wissenschaftlicher Beirat | editorial Board schriftleitung | Managing editor

norBert BArtsch Abteilung Waldbau und Waldökologie der gemäßigten Zonen Georg-August-Universität Göttingen Büsgenweg 1 | 37077 Göttingen

tel.: 0551-393676

e-mail: [email protected]

einsendung von Manuskripten an die schriftleitung

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thomAs KnoKeFachgebiet für Waldinventur und nachhaltige nutzungtechnische Universität münchenAm hochanger 13 | 85354 Freising

AnDreAs schUlteinternationales institut für Wald und holz nrWWilhelms-Universität münsterrobert-Koch-str. 26 | 48149 münster

KonstAntin von teUFFelForstliche versuchs- und Forschungsanstalt Baden-WürttembergPostfach 708 | 79007 Freiburg

Inhalt | Content

u. Kies, D. Klein und A. schulte Germany’s forest cluster: exploratory spatial data analysis of regional agglomerations and structural change in wood-based employment – Primary wood processing ...........................................................................................................................................................236

A. Bemmann, M. nahm, F. Brodbeck und u.H. sauter

holz aus Kurzumtriebsplantagen: hemmnisse und chancen ............................................................................................................................. 246

B. Beinhofer und T. KnokeFinanziell vorteilhafte Douglasienanteile im Baumartenportfolio ....................................................................................................................... 255

BuCHBesPreCHunGen ................................................................................................................................................................................ 266

InHALT 2010 .................................................................................................................................................................................................. 268

IMPressuM

issn 0300-4112

Verlag: schlütersche verlagsgesellschaft mbh & co. KG Postanschrift: 30130 hannover Adresse: hans-Böckler-Allee 7 30173 hannover telefon 0511 8550-0 telefax 0511 8550-2407 [email protected] www.forstarchiv.de

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Die Titel des Verlagsbereichs Technik-Medien:

• Bindereport • Forstarchiv • Forst und Holz • Steinbruch und Sandgrube

81. Jahrgang (6), 233–272november | Dezember 2010 www.forstarchiv.deforstarchiv

Forstwissenschaftliche Fachzeitschrift | Archive of Forest science

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editorial

forstarchiv 81, Heft 2 (2010), 235

Forstarchiv is a multidisciplinary scientific journal which has published original and review articles on all aspects of forest ecology, conservation, management, and utilization since 1925. The journal focuses on recent developments in forest science and forestry, with special emphasis on topics of future relevance. These include climate change and its effects on forest ecosystems, ecosystem services and envi-ronmental issues, silviculture, forest investment, cluster analyses of the forestry sector, forests as renewable resources for bioenergy, and wood utilization technology. Forstarchiv also publishes critical book reviews that include a summary and an evaluation.

The journal provides a comprehensive overview of cur-rent applied and basic research in forest science with the two-fold aim of encouraging communication among scientists in disparate fields who share a common interest in ecology, conservation, and forest management and of bridging the gap between scientists and forest managers for their mutual benefit.

Plant and Vegetation ecologyMarkus Bernhardt-Römermann, Frankfurt M., GermanyDouglas Godbold, Bangor, Wales U.K.

environment and natural resources nature ConservationPeter Meyer, Göttingen, Germany Margret Shannon, Burlington, USA

silviculture and Forest ecologyJurij Diaci, Ljubljana, Slovenia J. Bo Larsen, Copenhagen, DenmarkManfred Lexer, Wien, AustriaKlaus Püttmann, Corvallis, USA

Forest Growth and Forest ModellingMartin Guericke, Eberswalde, Germany Jürgen Nagel, Göttingen, Germany

soil science and ecosystem researchJörg Prietzel, München, Germany

environmental and resource economics Forest Policy and social sciencesJette Bredahl Jacobsen, Copenhagen, DenmarkMatthias Dieter, Hamburg, Germany Kari Hyytiäinen, Helsinki, FinlandRoland Olschewski, Zürich, Switzerland

renewable energy and Forestry in east europeAlbrecht Bemmann, Dresden, Germany

Forest Monitoring and Forest InventoryAndreas Bolte, Eberswalde, Germany Marco Marchetti, Compobasso, Italy

Forestry and environmental History Peter-Michael Steinsiek, Göttingen, Germany

subject editors

Forstarchiv appears bimonthly in February, April, June, August, October, and December. Publication languages are German and English with the intention of increasing the proportion of papers written in English. All manuscripts are peer-reviewed at a high standard by an established net-work of scientists. Subject editors support the managing editor within the review system.

Forstarchiv is known for its rapid review and publication process. On average, only two months pass between manu-script submission and first decisions of the reviewers, with a subsequent interval of six months until online and print publication.

An application to include Forstarchiv in the international Thomson-Reuters ISI ranking system has been submitted.

Thomas KnokeAndreas SchulteKonstantin von TeuffelNorbert Bartsch

Aims and scope

Forest Genetics Oliver Gailing, Houghton, USA

forstarchiv

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236 forstarchiv 81, Heft 6 (2010), 236-245

Germany´s forest cluster – Primary wood processing U. Kies et al.

Germany’s forest cluster: exploratory spatial data analysis of regional agglomerations and structural change in wood-based employment – Primary wood processingCluster Wald und Holz Deutschland: Explorative Raumdatenanalyse von regionalen Schwerpunkten und strukturellem Wandel in der Holz-basierten Beschäftigung – Holz bearbeitende Industrie

UWe Kies, DAJAnA Klein und AnDreAs schUlte

Wald-Zentrum, Westfälische Wilhelms-Universität, robert-Koch-str. 27, 48149 münster, Germany www.wald-zentrum.de

forstarchiv 81, 236-245 (2010)

DOI 10.2376/0300-4112-81-236

© M. & H. Schaper GmbH

ISSN 0300-4112

Korrespondenzadresse: [email protected]

Eingegangen: 03.12.2009

Angenommen: 06.06.2010

the ‘forest cluster’ unites all industries that maintain a close relationship to their common raw material wood and therewith to the forest. A growing research in europe’s national forest clusters suggests a considerable contribution of wood-based sup-ply chains to employment, yet lacks a true regional science perspective on their distribution and trends in space. this study proposes an approach for consistent targeting of the forest sector on different spatial scales, which combines a sectoral forest cluster definition, a regional shift-share analysis and an exploratory spatial data analysis (esDA) based on geostatistical cluster indices. A German case study demonstrates its capacity to assess the sector’s position and trends in the national economy, depict structural changes on regional scales and contributes to gaining insight into local spatial dynamics of wood-based employment. the German forest cluster ranks high among other producing industries, but shows a disproportional decline in employment. the group of primary wood processing industries (sawmilling, wood-based panels) reveals diverging employ-ment trends in declining western federal states and moderately growing eastern federal states. county-level employment maps draw a detailed picture of spatial concentration dynamics and outstanding clustering regions, which can be linked to locational factors influencing their geographic location, size and regional significance. the research contributes to an im-proved empirical understanding of the forest sector in macro- and regional economics.

Key words: forest sector, forest cluster, wood supply chain, regional industrial clusters, macroeconomics, shift-share analysis, geostatistics

Kurzfassung

Abstract

Der cluster Wald und holz vereint all diejenigen Wirtschaftszweige, die einen engen Bezug zum rohstoff holz und damit zum Wald aufweisen. eine wachsende Forschung zu europas nationalen Forstsektoren legt eine beträchtliche Bedeutung der holz-basierten Wertschöpfungsketten für die Beschäftigung nahe, entbehrt aber bislang einer echten regionalwissenschaft-lichen Perspektive auf ihre Ausprägung und trends im raum. im vorliegenden Artikel wird ein Ansatz für eine konsistente strukturerhebung des Forstsektors auf verschiedenen räumlichen ebenen vorgestellt, der eine sektorale clusterdefinition, eine regionale shift-share-Analyse und eine explorative raumdatenanalyse (esDA) basierend auf geostatistischen clusterindizes vereint. Die Fallstudie Deutschland verdeutlicht die leistungsfähigkeit des verfahrens, den Forstsektor und seine trends im gesamtwirtschaftlichen Kontext erfassen, den strukturellen Wandel auf der regionalen ebene abbilden und einen einblick in die räumliche Dynamik der holz-bezogenen Beschäftigung gewinnen zu können. Der cluster Wald und holz nimmt einen hohen stellenwert innerhalb des produzierenden Gewerbes ein, zeigt jedoch überproportionale Arbeitsplatzverluste. Die pri-mären holz verarbeitenden industrien (sägewerke, holzwerkstoffindustrie) lassen allerdings regional unterschiedliche trends zwischen stark zurückgehender Beschäftigung im Westen und schwach wachsenden Arbeitsplätzen im osten erkennen. Beschäftigungskarten auf landkreisebene liefern ein detailliertes Bild der räumlichen Konzentrationsdynamik und ausge-prägter clusterregionen, die in Bezug zu spezifischen regionalfaktoren gesetzt werden können, welche die räumliche lage, Größe und regionale Bedeutung beeinflussen. Die Forschung trägt so zu einem verbesserten empirischen verständnis des clusters Wald und holz aus volkswirtschaftlicher und regional-ökonomischer sicht bei.

schlüsselwörter: Forstsektor, cluster Wald und holz, Wertschöpfungskette holz, regionale industrie-cluster, makroökono-mie, shift-share-Analyse, Geostatistik

Introduction

Perceiving the forest sector as a cluster of related industries (Porter 2000) has become the focus of an emerging research in forest scien-ces. The forest cluster (Lammi 1996) incorporates raw timber produc-ing forestry enterprises, processing industries of semi-finished wood, pulp and paper products and downstream manufacturing industries that provide various finished wood and paper products to end con-sumers. These industries maintain a close relationship to their com-

mon raw material wood and reveal high connectivity along regional supply chains. Clearly, employment and growth in these industries show a direct linkage to and high dependency on the resource wood and therewith to the forest (European Commission 1999).

The view of one large forest sector was put forward by the Euro-pean Union to promote a common strategy for sustainable develop-ment of one of its largest industrial sectors. The cluster contributes decisively to socioeconomic sustainability by providing opportunities for value adding and employment on the basis of a regenerative natu-

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U. Kies et al. Germany´s forest cluster – Primary wood processing


ral resource. In view of global trends such as population growth, cli-mate change, growing energy needs and increasingly scarce resources, the wood supply chain offers considerable strengths and opportunities for the sustainable development of rural areas and forest-dependant regions (EUROFOR 1994, 1997, Blombäck et al. 2003, UNECE/FAO 2005, Becker et al. 2007, Schulte 2007).

The research yields a variety of case studies focused on regional economics of the sector (Viitamo 2001, refer to Kies (2008) for a comprehensive literature overview). In the North-American con-text, numerous studies exist since the 1980’s (e. g. Flick et al. 1980, Marchak 1983, Aruna et al. 1997, Abt et al. 2002). However, only recently a sectoral perspective of forest industries is gaining in impor-tance in the United States and more cases of industrial wood clusters are documented (NRC-CFS 2006, Wear et al. 2007, Young et al. 2007, Aguilar 2008, Aguilar et al. 2009). In Europe, early compara-tive studies (EUROFOR 1994, 1997, Hazley 2000) induced more detailed investigations in individual countries, some of which have subsequently established periodical governmental reporting schemes on the forest sector (e. g. Hanzl and Urban 2000, Eder et al. 2004, BUWAL 2004, MEIE 2008, Skogsindustrierna 2000, CEBR 2006, Kokkonen and Hytönen 2006).

In Germany, the term forest cluster (in German: Cluster Wald und Holz) initially emerged from a large-scale survey in the State of North Rhine-Westphalia, which revealed an unforeseen impact of the forest sector on employment in the highly industrialized federal state (Schulte 2002, 2003, Schulte and Mrosek 2006). Following this example, independent studies investigated the sector in nearly all federal states (e. g. Seegmüller 2005, Kramer and Möller 2006, Jaensch and Harsche 2007, Rüther et al. 2007, Röder et al. 2008, Klein et al. 2009b, c). Likewise a sparse, misleading information ba-sis for the whole German federal republic led to several national level studies (Dieter and Thoroe 2003, Mrosek et al. 2005, BMELV 2008, Kies et al. 2008).

Across various contexts and scales, the studies commonly recog-nize the important role of the forest sector for employment in both national and regional economies, which is frequently higher than previously anticipated. However, the studies often relate to incon-gruent definitions, sources and methodologies that lead to inconsist-ent, barely comparable results among studied cases and contexts. So far the research has focused on global structures and trends, but it still lacks a true regional science perspective on the forest cluster’s distribution in space.

This research aims at strengthening the knowledge on the socio-economic role of industrial activities that are linked to the primary resource wood originating from forest ecosystems. It assumes that forest-based employment as a whole contributes considerably to the national economy, yet that its spatial distribution and trends are not ubiquitary and uniform but characterized by outstanding concentra-tions in particular regions. Motivated by the obvious lack of consist-ent methodologies for forest sector analysis on different spatial scales, its objective is to specify an approach for (geo)statistical assessment of employment in Germany’s forest sector, that is suitable for industrial targeting, benchmarking and regular monitoring of its economic de-velopment. The empirical aims are to (i) measure the sector’s position in the overall economy, (ii) depict trends and structural changes of the sector and its branches on national and regional scales and (iii) gain insight into spatial patterns of wood-based employment and the hypothetical existence of regional industrial clusters.

This paper presents findings from research at the Wald-Zentrum, University of Münster, since 2004. It builds on earlier publications by the authors, notably Kies et al. (2008, 2009) and Klein et al. (2009a), but contains further updated data, a longer time series and more in-depth spatial analysis. Being the first part of a series of con-secutive publications on the German forest cluster, this paper focuses on primary wood processing industries.

Methods

Forest cluster definition and macroeconomicsWood-based industries are allocated to separate sections of the sta-tistical Nomenclature of Economic Activities in the European Com-munity (NACE) (EUROSTAT 2002) (e. g. forestry in A ‘agricul-ture’, wood and paper industries in D ‚manufacturing’, carpentry in F ‘construction’). No class for the total forest sector as such is specified, which is why it has to be defined as an aggregate collection of selected classes. Owing to diverse understandings of the sector, the existing case studies reveal numerous dissimilar definitions that include or omit particular wood-based classes.

Kies et al. (2008) develop a forest cluster definition for Germany (Table 1), which borrows from the original EU concept (European Commission 1999) and extends many of the rather narrow definitions used in previous case studies. The total forest cluster is a construct of NACE classes that show a clear linkage to the primary resource wood (content) and are covered through regular reporting in official statis-

table 1. structure of employment in Germany‘s forest cluster 2008. sources: eUrostAt (2002), Kies et al. (2008), BA (2008), stBA (2009).Struktur der Beschäftigung im Cluster Wald und Holz Deutschland 2008.

Industries (nACe), sub-sector, cluster aggregates

employees

(1,000) (%) (per enterprise)*Forestry (02) 18.0 2 3.9

solid wood sub-sector

Wood products (20.1) 136.4 16 6.9sawmilling (20.1) 29.0 3 8.0Wood-based panels (20.2) 15.4 2 53.9Wood construction (20.3) 61.5 7 5.6Wood packaging (20.4) 11.2 1 14.4misc. wood products (20.5) 19.3 2 4.8

Furniture (36.1) 136.8 16 11.7

Wood crafts (45x)1 115.4 13 3.0carpentry (45.22.3) 52.1 6 4.4Joinery (45.42) 58.4 7 2.5Paquet laying (45.43.1) 4.9 1 2.2

Wood trade (5x)2 12.1 1 3.4

subtotal 400.7 47 6.1

Cellulose sub-sector

Paper products (21) 131.5 15 48.2Paper production (21.1) 54.3 6 85.7Paper articles (21.2) 77.2 9 37.1

Publishing, printing (22) 306.9 36 12.1Publishing (22.1) 134.7 16 14.0Printing (22.2) 172.2 20 11.5

subtotal 438.4 51 15.6

cluster total 857.2 100 8.6cluster in producing industries3 827.0 96 8.5

cluster excluding 22 550.3 64 7.4note: 1aggregate, not part of nAce; 2aggregate, includes 51.53.2 wholesale of wood, 51.53.3 wholesale of wood products, 52.44.6 retail sale of wood; 3excludes nAce 02 and 52x; *relates to the number of enterprises as of the value-added tax statistics 2007 (stBA 2009)

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tical information systems (data availability). For benchmarking of the sector’s macroeconomic size, trends and relative position, it per-mits a consistent comparison to the national economy (NACE A-O) and the producing industries (NACE C-F) as referential classes.

The forest cluster definition relates to the statistics of employees with social insurance registration (employment statistics) [Statistik der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten] (BA 2008), Germa-ny’s official labour market information system. The source provides complete and reproducible information from national to local scale, even on lower levels of the NACE hierarchy. Compared to other statistical sources, such as the producing industries statistics [Statis-tik des produzierenden Gewerbes], which survey only plants with more than 20 employees, their advantage is a more complete map-ping of the predominantly small scale forest sector. They also permit to consider small craft and trade industries (which have been assessed through disconnected surveys) without losing the benchmarking properties of the referential NACE system. Further explanations and a systematic evaluation of the statistics’ capabilities can be found in Kies et al. (2008).

regional shift-share analysisShift-share analysis is a standard analytical tool for exploratory tar-geting of regional employment dynamics (Dinc et al. 1998, Stimson et al. 2006). It extends relative trend analysis and allows identifying regional growth (or decline) that can be traced back to competitive locational factors. The fundamental assumption is that a region’s growth is influenced by the overall economy, but that locational factors might play a decisive role in diverging regional trends. The conventional model decomposes a region’s total shift in employment observed over a defined time interval into three components (For-mula 1):

(1)

with e = employment, n = reference area (nation), i = industry, t = reference point in time (starting year), r = region, t+1 = comparison point in time (end year).

The national share (NS) measures the expected change within a re-gion that can be attributed to the influence of the general economic trend. The industrial mix (IM) measures the share of regional growth induced by the trend that is specific to that industry, which hints at a region’s industrial specialisation. The regional share (RS) measures the growth component that is disconnected from general or industry spe-cific trends and relates to regional growth factors. It allows to identify competitive regions and to estimate the scale of locational factors in relation to other regions or overall economic trends. Further details of the method are explained in Klein et al. (2009a).

Local spatial econometricsVarious econometric coefficients have been applied in the study of concentration, agglomeration or clustering of industries. However, these terms are often used interchangeably in a somewhat diffuse manner. The fundamental difference between standard regional eco-nomic indices versus spatial econometrics is their neglect (respective-ly consideration) of spatial relationships in observations. A-spatial indices neglect geographical dimensions and measure a single local unit’s deviation from the global mean, which is defined as concentra-tion, regardless of its location in space (e. g. a well-known targeting tool is the location quotient). However, local units indicating con-

centrations may be more or less evenly distributed as isolated spots across the global space (dispersion) or, alternatively, be grouped in proximity within one or more regions (clustering). Such a regional deviation of an industry from an average global trend has been de-fined as agglomeration (Arbia 2001, Lafourcade and Mion 2007).

To assess such regional patterns, geospatial autocorrelation sta-tistics such as Moran’s I and Getis-Ord G* offer suitable methods, which can account for the impacts of neighbouring local units in a geographical space (Anselin 1988, 1995, Getis and Ord 1992, Ord and Getis 1995: Formulae 2, 3). Space is conceptualized here by means of a spatial weights matrix that encodes the units’ neighbour-hood relationships. Based on this model, the indices measure the lev-el of autocorrelation for each local unit in relation to its neighbours. The resulting spatial pattern is evaluated for statistical significance based on so-called randomised permutation tests that yield pseudo significance levels. Refer to Anselin (1995) and Smith et al. (2008) for explanations of the geostatistical method and to Kies et al. (2009) for details on the specific setup of the analysis in this research.

Local Moran’s I j jdijidi xwxI )()( (2)

Local Gi* j j

j jdijdi x

xwG

)(*)( (3)

with i, j = indices of local units (i = j), d = neighbourhood threshold distance, x = standardized z-value for local activity, wij = spatial distance weights matrix.

The advantages of spatial econometrics in cluster research are their potential for deeper local analyses in true spatial dimensions. Incor-porated into Geographical Information Systems (GIS), they offer powerful tools to visually explore large spatial datasets and identify complex structures or change patterns at a regional to local scale. A particular strength is the explicit assessment of the patterns’ statisti-cal significance, which enhances the cartographic visualisation and permits to confirm or reject subjective visual assessments of spatial concentrations in simple mapping procedures.

Analysis outlineThe analyses are based on a comprehensive dataset of the German employment statistics (BA 2008), which covers the number of em-ployees (with social insurance registration) in all defined industries of the cluster on the national (federal), regional (state) and local level (county) in a time series from 1994 to 2008. First, the cluster’s glo-bal structure and predominant trend are analysed in the context of the overall economy. Second, the regional dynamics of the primary wood processing industries (NACE 20.1 sawmilling, 20.2 wood-based panels), a core segment in the cluster’s regional wood supply chains, are compared among the federal states by means of the shift-share method and changes in their size structure are investigated. Third, spatial agglomeration trends of these industries are explored cartographically by applying geostatistical cluster indices. Finally, the results are discussed relating to structural peculiarities and locational factors in the regions.

tin

tin

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11111

1

total shift national share industrial mix regional share

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1

total shift national share industrial mix regional share

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239



Forest cluster, in C-F 9.5%

6.3%

0 % 5 % 10 % 15 % 20 %

Construction - F

Metal - DJ

Machinery - DK

Electrical, optical eq. - DL

Transport equipment - DM

Food products - DA

Chemicals - DG

Rubber, plastics - DH

Energy, water - E

Glass, ceramics - DI

Textiles, leather - DB/DC

Mining, quarrying - C

Petrol, nuclear fuel - DF

Forest cluster, excl. 22

Forest cluster

Larger sectors

Smaller sectors60

65

70

75

80

85

90

95

100

105

1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

%

Forest clusterWood products (20)Sawmilling (20.1)Wood-based panels (20.2)National economy (A-O)Producing industries (C-F)

results

The sector’s contribution to national employmentGermany’s forest cluster shows a diverse structure of its three ‘sub-sectors’ forestry, solid wood and cellulose (Table 1). The forestry enter-prises, representing the initial link in the wood chain, account only for minor shares in employment (2%) (Note: NACE 02 includes only private forestry enterprises, but excludes state and community forestry, which are part of NACE ‘administration’). The group of solid wood-based industries accounts for over 400,000 employees or 47%. The largest segments are wood products and furniture (16% each). The cellulose-based industries unite over 438,000 employees (51%), of which 307,000 belong to printing and publishing. The for-est sector is generally dominated by small-to-medium-sized enterprises (SME): Besides a few typical large scale branches, e. g. NACE 20.2 wood-based panels or NACE 21.1 paper production, the majority of industries is characterised by an average of less than 20 employees per enterprise, and in several branches of even less than 5 employees per enterprise (forestry, crafts, trade).

The cluster’s aggregated figures indicate the macroeconomic size of the sector as a whole. In 2008 the cluster unites more than 857,000 employees with social insurance registration. 96% belong to the producing industries (NACE C-F). Publishing and printing, which are considered as forest-based industries under the European defini-tion, take a large share of the cluster (36%). Because their linkages to wood resources remain a debated question, an aggregated class excluding NACE 22 branches is also specified: nevertheless, this for-est cluster in the narrow sense still accounts for not less than 550,000 employees.

The cluster’s position within the German economy figures 3.1% of national employment in 2008. The cluster in the producing indus-tries counts 9.5%. A comparison to 13 other sectors puts this figure into perspective (Figure 1). In terms of employment, the forest sector is nearly as important as transport equipment, i. e. the automobile industry and its suppliers (10.2%), clearly larger than food products (7.6%) and ranks on 6th position of all producing industries. Ex-cluding the publishing and printing segment, the cluster (6.3%) still exceeds a number of industries, such as chemicals (5.2%), plastics (4.4%), energy (3.0%), textiles or mining (< 2%).

Long-term global employment trendsTime-series analysis from 1994-2008 depicts three distinct periods (Figure 2). In early 1994 -2000, moderate negative trends prevail in the forest cluster and the wood products segment, which follow the tendency in the producing industries (-12%), while employment stagnates in the national economy (-1%). The two primary wood processing industries under study reveal opposite trends during this period: the sawmill industry indicates stronger losses (-19%), while the wood-based panel industry develops slightly positive. In 2000 however, the national trend turns negative, followed by considerable job losses in the forest sector as part of an overall recession. Over the 2000 to 2006 years, employment losses intensify and a constant decline marks all industries. The wood products segment shows a decline of over 25%, with comparable trends in sawmilling and wood-based panels. These trends occur to be stronger than in the producing industries (-15%) and increasingly deviate from the de-clining national economy (-5%). Following the 2005 national trend reversal, the decline only comes to an end during 2006-2008: weak positive growth reoccurs in the producing industries and the overall economy (3-4%), while the forest cluster and the wood industries under study stagnate.

The complete 1994-2008 period portrays an on-going structural change in the forest sector, revealing a pronounced loss of employees (Table 1, Figure 3). A strong decline in absolute and relative figures occurs in wood products (-65,000, -32%), which also decline in the number of enterprises (-5,500, -22%), reflecting strong competition and concentration processes. The sawmill industry loses more than 1,000 enterprises (-23%) and close to 15,000 employees (-34%). Their average number of employees per enterprise decreases moder-ately (1994: 9.3, 2008: 8.0, -14%). The wood-based panel industry declines insignificantly in enterprises (-29, -9%), but considerably in employees (-6,400, -29%). A decrease in average employees per enterprise describes the continuous concentration of these industries (1994: 69.3, 2008: 54.8, -21%). The depicted trends in wood-based employment far exceed the national trend (-3%), but can be partly attributed to general tendencies in the producing industries (-22%).

Figure 1. relative ranking of the German forest cluster among other sectors by their share of employment of total producing industries (nAce c-F) in 2008. Relative Rangposition des deutschen Cluster Wald und Holz unter anderen Sektoren anhand des Anteils der Beschäftigung am gesamten produzierenden Gewerbe (NACE C-F) im Jahr 2008.

Figure 2. Global employment trends in Germany's forest cluster and the primary wood processing industries, 1994-2008 (1994 = 100). classificatory shift from earlier nAce 1970 to nAce rev. 1.1: 1994-1999 data is rescaled for comparability.Globale Beschäftigungstrends im deutschen Cluster Wald und Holz und in den primären Holz bearbeitenden Industrien, 1994-2008 (1994 = 100).

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Diverging regional trends in primary wood processingThe regional shift-share analysis identifies strong regional divergences in primary wood processing (Figure 3). The method distinguishes shares in employment trends (total shift: TS) attributable to overall economic conditions (national share: NS), overall trends of an indus-try (industrial mix: IM) or specific development of a region (regional share: RS). In the industries under study, the NS accounts only for minor portions of the TS. Clearly, the general economy has only a marginal influence and industry specific trends plus regional factors play a far greater role. The IM reflects as well the size of a regional industry and allows for comparisons of scale across the federal states. The RS is the pivotal component, which may turn out as a positive or negative influence on the TS. In a positive case, it mitigates or reverses a negative shift that would have occurred in a regional indus-try had it matched the overall rate of decline in the branch and the general economy. In a negative case, it further intensifies a regional decline. Thus the RS highlights federal states, which gain (or lose) employees due to locational (dis)advantages.

The sawmill industry (Figure 3a) reveals its largest decline of about 5,500 of employees in the state of Bavaria (BY). Remarkably, Baden-Württemberg´s (BW) sawmilling, which is comparable in size to BY (see the IM), loses only 3,200 employees due to a positive RS. Thus BW’s decline figures slightly less than North Rhine-Westphalia (NW), and slightly more than Hesse (HE), which is marked by a TS of -63% and the strongest RS. Positive TS, which however remain comparatively weak, are identified in Saxony (SN), Mecklenburg-Western Pomerania (MV), except for Thuringia (TH), which gains 300 or 25%.

The wood-based panel industry (Figure 3b) shows an even more contrasting picture of regional trends. NW, the largest state (2008: 5,700, 38% of total), loses -1,800 or -28% developing synchro-nously to the industry’s overall trend (insignificant RS). Likewise BY loses -1,800, which however accounts here for -57% and reveals a dominating impact of regional disadvantages (RS: -1,000). Positive RS with significant effects on the TS are found in Schleswig-Holstein (SH), TH, Brandenburg (BB) and Saxony-Anhalt (SA). In SN, em-ployment even triples (750, 350%) and can almost entirely be at-tributed to regional conditions.

The shift-share analysis of the federal states suggests opposite em-ployment tendencies between western and eastern parts of Germany. A similar pattern marks all three industries: Even though the hub of these industries (i. e. majority of employees) is located in western states, only eastern German states experience a growth in employ-ees due to regional conditions. The TS and RS expressed in relative values (percent deviation in relation to the starting year) offer an in-dication of the regional strength of these opposite trends. During the investigated 1994-2008 period, the western states lose over 18,000 of employees in sawmilling and around 6,300 in wood-based panels. In total, these sum up to 24,000 job losses or -40%. The regional factors (measured through the RS as relative figure) indicate a major role in sawmilling (-36%), but a less important role in wood-based panels (-10%). In contrast, positive shifts in employment in wood processing of eastern states account for a total of merely 1,000 gained jobs (+14%). They reflect a moderate shift in sawmilling (-7%) and a strong shift in wood-based panels (+71%). The RS suggest a domi-nant role of locational factors influencing these trends, which figure around 32% in sawmilling and 95% in wood-based panels.

A further analysis of these western versus eastern trends indi-cates also regionally opposite changes in size structure of the industries (Figure 4). Here trends of the 1999-2008 period (earlier data not comparable) are categorized according to size classes of small (1-19 employees per plant), medium (20-99) and large (>100) plants. Note that trends of size classes in time series are peculiar, because observed objects (e. g. plants and their employees) can move to other size class-es as they evolve during time.

The sawmill industry’s (Figure 4a) national figures indicate that the decline in employees occurs mainly in medium (-3,500, -28%) and small-sized businesses (-4,100, -31%), while employment in large plant’s remains constant. The structural shift figures 8 percent points gained by large plants in the share of total employment (1999: 29%, 2008: 37%). In the western states the change develops more homoge-nously across classes, as large plants decline, too (-1,600, -16%). In contrast, the eastern states see a remarkable structural shift: employ-ment in small and medium plants decline by 900 (-27%), but large plants gain 1,600 (+178%) and obtain a dominant 51% share of total. Still, the overall change accounts for an effective plus of merely 700 jobs (16%) in the east, while the west loses 8,300 (-26%).

The wood-based panel industry indicates comparable trends of its size structure (Figure 4b). Again, a considerable decrease in western employment of 7,000 (-37%) is not counterbalanced by a moderate growth of 1,100 (+49%) in the eastern states. The decline in the west relates evenly to all size segments, while the eastern states reveal pro-nounced stronger employment losses in small plants (-300, -50%) and gains in large plants (+1,400, +79%). As a consequence, small-scale plants become rather insignificant in the east in 2008, which is then dominated by large-scale plants (92% of total).

b

a

Figure 3. regional employment shifts of primary wood processing industries across German federal states, 1994-2008; a: sawmilling (nAce 20.1), b: wood-based panels (nAce 20.2). BB: Brandenburg, BY: Bavaria, BW: Baden-Württemberg, he: hesse, mv: mecklenburg- Western Pomerania, ni: lower saxony, nW: north rhine-Westphalia, rP: rhineland-Palatinate, sA: saxony-Anhalt, sh: schleswig-holstein, sl: saarland, sn: saxony, th: thuringia. city states Berlin, hamburg and Bremen are not considered due to minor size.Regionale Shifts der Beschäftigung von primären Holz bearbeitenden Industrien nach deut-schen Bundesländern, 1994-2008; a: Sägeindustrie (NACE 20.1), b: Holzwerkstoffindustrie (NACE 20.2).

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regional employment clusters in geographical spaceThe exploratory spatial data analysis produces detailed maps of the distribution, trends and regional clustering of wood-based employ-ment (Figures 5). The cartographic design comprises the following thematic layers: Employees per county in 2008 (in absolute numbers) are mapped as proportional circular symbols. Counties with out-standing concentrations are named (motor vehicle licence number). A colour scheme distinguishes employment changes between grow-ing and shrinking locations (1999 to 2008, earlier years not available for counties). Vanishing locations (‘extinctions’: zero employment in 2008) and new foundations (‘origins’: zero in 1999) during this period are identified as distinct symbols. The Local Moran’s I index maps statistically significant centres of regional clusters, which com-prise groups of neighbouring counties with outstanding high levels of employment (agglomeration). The Local Getis-Ord Gi* index is visualized as a spatial trend surface (interpolated through inverse dis-tance weights) indicating regions of ‘cold’ and ‘hot’ agglomeration. Each industry under study reveals a distinct agglomeration pattern.

The sawmill industry (Figure 5a) shows a number of clusters dis-persed across Germany, mainly located in border regions of the feder-al states. The largest agglomeration stretches across six neighbouring counties in eastern BW/Franken region (major counties: SHA, AA), comprising 3,300 (12%) of total employees in sawmilling. Other significant agglomerations are situated in western BW/Black Forest (OG), NW/Sauerland (HSK) and eastern BY/Niederbayern (REG). In the eastern German states, where the sawmill structure is domi-nated by a number of large plants settled in strategic locations (e. g. in close proximity to the Polish border or the Baltic Sea port of Wis-

mar, MV: HWI), only local concentrations occur. Nevertheless, most eastern concentrations indicate positive growth, while the large losses in employees visibly are located in the western parts (e. g. negative hotspots are western BW, northern and eastern BY). Besides, another peculiar pattern can be observed: in several locations throughout Germany large concentrations with positive growth occur, while smaller locations in their vicinity decline or vanish (e. g. NW: BOR/COE, NI: OS, BB: TF, TH: SOK, BW: SHA/AA).

The wood-based panel industry (Figure 5b) shows the strongest trend of agglomeration. Employment is largely located in one clus-ter region uniting seven highly significant counties in NW/Eastern Westphalia, where more than 5,000 employees (30% of total) are concentrated. Besides, numerous concentrations of smaller scale oc-cur in the remaining states, which however may have a considerable local impact (e. g. MV: HWI, SN: RG). While employment declines considerably in the NW cluster (except HSK) and in BW, most other locations reveal growth trends. Again, a pattern of ‘large and grow-ing’ versus ‘small and declining’ locations is observable. In many lo-cations, especially notable in BY, enterprises and their employment completely vanished from the map since 1999. On the other hand, several new foundations originated in eastern Germany.

Discussion

An underestimated sector and its future potentialsThe EU concept of the forest sector unified by the common resource or commodity wood distinguishes it from other sectors, which are generally formed around a group of similar finished products and are manifest as such in official statistics (e. g. the automobile industry). Although the definition proposed here still captures only part of the cluster’s true complexity (e. g. underestimation of forestry and crafts, neglect of non timber forest products), it offers a more complete mapping of the industries involved than commonly used in forest sector studies. Incorporating small scale crafts and trade industries, it extends the original EU concept without losing the benchmark-ing properties of the referential NACE system. Thus, the statistical account of the sector’s macroeconomic size represents new key infor-mation that is unavailable from the official statistics and enables a direct valuation of the figures within their economic context.

The point of this macroeconomic benchmarking of the national forest cluster is to demonstrate its relative position among other ‘ma-jor’ sectors, which receive much more public attention. Key figures on the largely underestimated size and economic impact of the for-est sector in regional contexts are generally not available to industry representatives and political decision makers, owing to the distorted representation of the forest sector in official statistics (i. e. segregated allocation of wood-based industries to separate NACE sections) and a misconception of the whole sector in the industries themselves (i. e. uninformed image, poor sectoral organization and lacking capabili-ties to represent interests jointly in politics, the media and the public compared to other dominant national sectors).

First of all it has to be noted to what extent today this sector is an established, major force in the employment market within national and regional economies, and of particular importance in rural areas. This adds a crucial socioeconomic perspective to the emerging debate on sustainable development of regional biomass resources for mate-rial and energetic uses in the context of global change. Unlike other sectors, it encompasses supply chains from rural primary production to multiple finished products and end uses, which have developed to modern, technologically advanced and environmentally sound indus-tries (e. g. wood-based building, dendroenergy). Second, the cluster is principally based on a natural resource of regional abundance (e. g. Germany holds the largest forest stock in Europe in terms of volume)

a

b

Figure 4. regional changes in size structure of primary wood processing industries in Germany, 1999-2008 (employees per plant size class: totals in bold, changes in italics); a: sawmilling (nAce 20.1), b: wood-based panels (nAce 20.2). All territorial and city states of Germany are considered. calculations based on rounded figures as shown on 1,000 scale.Regionale Veränderung der Größenstruktur in den primären Holz bearbeitenden Industrien in Deutschland, 1999-2008 (Beschäftigte pro Betriebsgrößenklasse: Gesamtsummen in fett, Ver-änderung in kursiv); a: Sägeindustrie (NACE 20.1), b: Holzwerkstoffindustrie (NACE 20.2).

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that is managed in per se long-term production cycles, a decisive strength for more autonomy of international supplies. In times of rising competition among energy suppliers, international markets in turmoil and unseen employment fluctuations in a global economy, the forest cluster offers therefore considerable strengths and oppor-tunities for regional sustainable development. In this sense, forest cluster analysis can provide crucial baseline information for the understanding and formation of a commonly underestimated, yet still rather fragmented sector. Thus, efforts to mobilize political sup-port and public attention for the sector’s future potentials may be strengthened.

regional structural change and the role of federal subsidiesThe national forest cluster, and in particular the primary wood processing industries reveal an overall, pronounced decline in em-ployment during the past decade, induced by a national economy in recession and industry-internal concentration processes. The research documents a massive ongoing structural change, which is evidenced by a disproportional decrease compared to the general economic de-velopment, by contrasting trends in eastern versus western German states and in small versus large plants. Positive employment trends in the forest sector were identified particularly in eastern German states, which more than 20 years after the German reunification still display

low industrialisation and the highest unemployment rates. The ob-served trends were primarily a function of regional conditions, i. e. the presence of locational advantages in these states. Federal subsi-dies for industrial investments, labour costs, land values and infra-structural advantages are suggested to be decisive factors of concern that are likely to have caused the regionally contrasting employment trends in Germany (Klein et al. 2009a).

Especially financial assistance from the federal and states govern-ments (in the context of post-reunification policy on subsidising eastern federal states) targeted a stimulation of economic activity. Numerous enterprises made use of these subsidies to invest in new businesses and/or relocate their production to eastern Germany (Eickelpasch and Pfeiffer 2006). It is known that a number of large-scale wood-based enterprises were subsidised (e. g. MWAT 2006), however, because detailed information about subsidies is subject to privacy laws by the federal government, a statistical correlation to this factor cannot be tested.

Nevertheless, considering the disproportional decline in the forest sector, it can be concluded that federal subsidies could not stimulate overall employment in the sector during the last decade. If at all, they have led to a relocation of wood-based employment resulting in a comparatively weak growth in eastern German states, which could not compensate for the rapid decline in western Germany. Especially in view of these results, which must be seen in the context of a harsh ongoing structural change and market competition in the wood

Figure 5. regional clusters of primary wood processing industries in Germany, 1999-2008. a: sawmilling (nAce 20.1), b: wood-based panels (nAce 20.2).Regionalcluster in den primären Holz bearbeitenden Industrien in Deutschland, 1999-2008. a: Sägeindustrie (NACE 20.1), b: Holzwerkstoffindustrie (NACE 20.2).

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processing industries, the justification for financial support of large scale plants through federal tax-based subsidies loses its legitimacy from a regional economics perspective.

Subsidised new investments in eastern Germany’s wood industry have most often been realised by larger businesses that founded new large-scale, high-tech processing plants. This has led to a dual struc-ture of wood-based industries in eastern Germany characterised by a few large enterprises versus many traditional small-scale enterprises, which encounter problems of low capital, low capacity for innova-tion and high adjustment pressure (Krätke and Scheuplein 2001). This ongoing structural and technological change in wood processing and manufacturing can be considered an overall trend in a globalised market economy (Sowlati and Vahid 2006), yet it remains very ques-tionable, whether such investments in high-tech, less labour-intense large plants are rightfully co-financed by federal subsidies that are mainly targeted at the reduction of unemployment.

evidence for wood-based clusters and locational factors The geostatistical analysis provides an efficient tool to pinpoint wood-based industrial clusters in geographical space and reveal particularly complex and variable distributional patterns. The notable character-istics are that the analysis is independent of higher level administra-tive units (e. g. states or districts), leading to a precise localisation and delineation, and that it adds geostatistical evidence and proof to the so far solely descriptive information on sectoral clusters in German wood-based industries (Hazley 2000, Mantau et al. 2002, Litzenberger 2007).

The outstanding clusters correspond to known hotspot regions of wood industries with large processing capacities, yet so far their re-gional impact on employment has not been demonstrated explicitly. The mapped regions point out the forest sector’s substantial impact on regional and rural economies, a statement that remained largely hypothetical in the literature. In fact, Kies et al. (2009) highlight that the forest sector can even obtain a leading position in regional economies, accounting for nearly 20% of total employment in some German counties, which represents a decisive deviation from the na-tional average of 3%.

It is notable that the observed agglomerations vary considerably in their spatial extent. The predominantly small-sized sawmill indus-try is characterised by a number of smaller, more disjunctive agglom-erations. By contrast, there are only a few (albeit larger) clusters of the wood-based panel industry, indicating a stronger concentration and larger impact on both regional employment and acquisition of resources for production (e. g. raw timber and semi-finished wood products).

Spatial clustering of industries in general (Porter 2000) and of wood-based industries in particular (Young et al. 2007, Aguilar et al. 2009) is generally related to the influence of locational factors. While reducing transportation costs was traditionally seen to play the key role in the establishment of resource-based industries in proximity to their raw materials, it is acknowledged today that an industry’s location is determined by a complex set of factors, such as natural endowments, costs and availability of skilled labour, advantageous infrastructure and connection to markets in populated areas, favour-able regional policy, concentration trends induced by technological progress and last but not least the local entrepreneurs’ abilities.

Recent research points out the importance of centrifugal (disper-sive) forces such as undesired competition for resources in the prima-ry wood processing industries (Aguilar 2008). This factor seems to be a plausible driving force behind the identified agglomeration patterns in Germany, in particular the sawmill industry, which clearly reveal regionally separated centres. In western Germany, the particular pat-tern of large agglomerations that stretch across several neighbour-

ing counties has developed over decades, while in eastern Germany, where the wood industries emerged anew after reunification in 1990, only local hotspots of a few individual plants with large processing capacities occur so far. Secondly, the observable trend pattern of large scale locations crowding out adjacent locations of small scale visual-ises the harsh cut-throat competition in primary wood processing.

The decisive underlying causes influencing the formation of re-gional wood-based clusters are of strong interest to further research: besides commonly considered factors in cluster formation, the re-gional available forests and timber resources doubtlessly play a key role in this resource-based sector, yet their relationship with wood-based locations and employment has not yet been researched in depth from a truly spatial perspective. After all, further insights into wood-based value adding and its effects on the labour market are required to rationalise the debate surrounding increased wood mobilization, which does, as Hagemann et al. (2009) pointed out, not necessarily entail growth in wood-based employment.

In conclusion, this research presents tested methodologies and first-hand case study findings for the econometric study of the forest sector. It contributes further insight into the forest sector’s geospatial dimension of size, density and dynamics in geographical space. As a research method generating standardized knowledge about forest sector employment, it can also be considered a suitable component of an evaluation scheme of the forest sector’s contribution to socio-economic sustainability and may help to improve existing reporting systems that are often based on underestimated figures. Approach-ing a more generalized understanding of the forest cluster requires stronger transferability in research and reporting methodologies. Consistent, scalable approaches for cluster analysis are therefore crucial requirements of the research that can and should be used as supportive knowledge in (forest) cluster management and regional development.

AcknowledgmentsThe authors would like to thank two anonymous referees for their valuable comments. We thank the staff members of the Federal Employment Agency [Bundesagentur für Arbeit] for providing background information about and access to the statistical information systems. The research was financially sup-ported by the State government of North Rhine-Westphalia [Landesregie-rung Nordrhein-Westfalen].

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Holz aus Kurzumtriebsplantagen A. BemmAnn et al.

Holz aus Kurzumtriebsplantagen: Hemmnisse und Chancen Wood from short rotation coppice: obstacles and chances

AlBrecht BemmAnn1, michAel nAhm2, FrAnK BroDBecK2 und UDo hAns sAUter2

1institut für internationale Forst- und holzwirtschaft, tU Dresden, Pienner straße 19, D-01737 tharandt2Abteilung Waldnutzung, Forstliche versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Württemberg (FvA), Wonnhaldestraße 4, D-79100 Freiburg i. B.

forstarchiv 81, 246-254 (2010)

DOI 10.2376/0300-4112-81-246


ISSN 0300-4112




the demand for the raw material wood has continuously risen for two decades. Yet, its mobilisation in forests faces limits. one possibility to increase the amounts of wood specifically for energetic use is the maintenance of short rotation coppice (src) on agricultural fields. establishment, management and harvest of src with willow and poplar trees have been assessed in several research projects, and their results have been published in numerous papers and special issues. Given appropriate circumstances, there are ecological and economical advantages for src compared to agricultural cultures. still, most farmers are reluctant to establish src on a larger scale. this paper discusses obstacles and chances for an efficient and economically viable src management.

Key words: biomass mobilisation, harvest, poplar, short rotation coppice, willow, wood shortage

Kurzfassung

Abstract

Die nachfrage nach dem rohstoff holz für eine stoffliche und energetische nutzung steigt seit etwa zwei Jahrzehnten stän-dig. seine mobilisierung im Wald stößt aber an Grenzen. eine möglichkeit, mehr holz vor allem für energetische Zwecke zu gewinnen, stellen Kurzumtriebsplantagen (KUP) auf landwirtschaftlichen Flächen dar. Anlage, Bewirtschaftung und ernte von KUP mit Weiden und Pappeln wurden in verschiedenen Forschungsprojekten untersucht und ihre ergebnisse in zahlreichen Publikationen und themenheften veröffentlicht. obwohl die Anlage von KUP unter bestimmten voraussetzungen ökolo-gische und ökonomische vorteile gegenüber landwirtschaftlichen Kulturen besitzt, sind landwirte gegenwärtig kaum bereit, derartige Plantagen in größerem Umfang anzulegen. es werden hemmnisse und chancen für eine effiziente und ökonomisch rentable KUP-Bewirtschaftung vorgestellt und diskutiert.

schlüsselwörter: Biomasseernte, Biomassemobilisierung, holzmangel, Kurzumtrieb, Pappel, Weide

einleitung

Vor dem Hintergrund des sich global ändernden Klimas wird von der Europäischen Union angestrebt, die Emissionen von Treib-hausgasen um 20 % zu senken. Zusätzlich soll aufgrund der zuneh-menden Verknappung fossiler Energieträger in den EU-Ländern der Anteil der erneuerbaren Energien am gesamten Endenergieverbrauch bis zum Jahr 2020 auf mindestens 20 % ausgebaut werden (Europä-isches Parlament 2008). In Deutschland finden diese Bestrebungen auf Bundes- und Länderebene in entsprechenden Biomasse-Aktions-plänen (Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Ver-braucherschutz und Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit 2009, Ministerium für Ernährung und ländli-chen Raum Baden-Württemberg 2006) und der Leitstudie 2008 zur Weiterentwicklung der Ausbaustrategie Erneuerbare Energien des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicher-heit (Nitsch 2008) Ausdruck. Der Anteil der erneuerbaren Energien am Endenergieverbrauch lag in der Bundesrepublik im Jahr 2009 bei 10,1 %. Biomasse stellte 7,0 % und bildet damit den weitaus größten Anteil der erneuerbaren Energien (Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit 2010). Von der mittels erneuerbarer Energieträger bereitgestellten Gesamtendenergie wur-den 42,1 % aus der Nutzung biogener Festbrennstoffe gewonnen, zu der Bereitstellung von Wärme trug die Verbrennung biogener Fest-brennstoffe sogar 75 % bei (Bundesministerium für Umwelt, Natur-

schutz und Reaktorsicherheit 2010). Die Hauptquelle der beständig steigenden Menge an Wärme und Strom, die aus biogenen Fest-brennstoffen erzeugt wird, ist Holz. Dabei steigt prozentual gesehen seit etwa 10 Jahren der Anteil der energetischen Holznutzung am Gesamtholzverbrauch der Bundesrepublik Deutschland schneller als der Anteil an der stofflichen Nutzung (Mantau 2009). Im Jahr 2008 lag der Anteil des für die energetische Nutzung verbrauchten Holzes bereits bei 41 % des Gesamtholzverbrauchs. Die letzte Wirtschafts-krise wirkte sich auf den Umfang des energetischen Holzverbrauchs in den Jahren 2007 und 2008 im Unterschied zum Sektor der stoff-lichen Holznutzung vergleichsweise gering aus. Besonders diesem Wegbruch der stofflichen Nachfrage ist es zu verdanken, dass sich die Situation auf den Holzmärkten seit der Wirtschaftskrise entspannt hat und der Holzvorrat im Wald weiter aufgebaut werden konnte (Mantau 2009). Trotz dieser Entwicklung ist damit zu rechnen, dass sich ab etwa 2020 aus heutiger Sicht eine Lücke in der Holzbereit-stellung von bis zu 40 Mio. m3 pro Jahr auftut (Wendisch 2010).

Das Spannungsfeld zwischen energetischer und stofflicher Holz-verwertung wird zunehmend größer, was eine vorausschauende Ge-gensteuerung erfordert.

Die steigende Nachfrage nach Holz kann in der Bundesrepublik Deutschland sicher zunehmend, aber nicht unbegrenzt gedeckt wer-den. Dafür sind folgende Wege möglich (Bemmann et al. 2010):

Kurzfristig (bis zu 10 Jahre) kann diese Nachfrage teilweise über die Mobilisierung zweifellos vorhandener, nachhaltig nutzbarer

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A. BemmAnn et al. Holz aus Kurzumtriebsplantagen


Waldholz-Potenziale erfolgen. Besonders bei Waldrestholz sieht Mantau (2008) dafür Möglichkeiten von etwa 20 Mio. Erntefest-metern pro Jahr. Die Mobilisierung dieser theoretischen Potenziale ist schwierig (Schulte 2006, Hepperle et al. 2007, Wenzelides 2009) und mit hohen Kosten verbunden (Dieter et al. 2001, Seintsch und Dieter 2009). Das Herausbringen derartiger Mengen an Biomas-se aus dem Wald stößt dabei sowohl aus naturschutzfachlichen als auch aus bodenökologischen Gründen auf Widerstand (Hagemann 2009).

Langfristig (mehrere Jahrzehnte bis Jahrhunderte) könnte ein zu-nehmender Holzbedarf zum Teil über eine Veränderung der Wald-baustrategien zur nachhaltigen Erzeugung von Dendromasse gedeckt werden. Vor dem Hintergrund einer Klimaveränderung und der nur in langen Zeiträumen möglichen Anpassung von Waldbäumen an diese Veränderungen ist diese Möglichkeit aber sehr problematisch. Sowohl von Vertretern der Forstwirtschaft als auch vom Naturschutz wird dieses Herangehen kontrovers diskutiert (Röhle und Bemmann 2008, Sauter und Kohnle 2008, Spellmann 2008).

Mittelfristig (5 bis 30 Jahre) erscheinen deshalb die Anlage und Nutzung von KUP auf landwirtschaftlichen Flächen als eine vielver-sprechende Möglichkeit, das Angebot von Holzsortimenten für eine energetische Nutzung relativ schnell zu erhöhen. Die Möglichkei-ten für derartige KUP werden vor allem aus klimapolitischer Sicht (CO2-Verminderungspotenzial, CO2-Verminderungskosten) sehr positiv eingeschätzt (NABU 2008, SRU 2007).

Neben diesen kurz-, mittel- und langfristigen Möglichkeiten, zunehmend Dendromasse für eine energetische Nutzung zu produ-zieren und bereitzustellen, kann diese Nachfrage auch mit aus der Landschaftspflege und aus dem Import gedeckt werden.

In den folgenden Ausführungen werden Hemmnisse und Chan-cen für die Anlage und Nutzung von KUP auf landwirtschaftlichen Flächen in Deutschland diskutiert, da diese seit etwa 15 Jahren auf zunehmendes Interesse in der Forschung sowie in der Agrar- und Klimapolitik stoßen.

Bäume im kurzen Umtrieb anzubauen und zu nutzen, hat eine lange Tradition in der Niederwald-Wirtschaft. So wurden nach dem Zweiten Weltkrieg in Ost- wie in Westdeutschland aufgrund einer befürchteten ‚Holznot‘ Initiativen ergriffen, schnellwachsende Bäu-me (vor allem Pappel) anzubauen. Holz wurde aber nicht ‚knapp‘, und auch weitere wirtschaftliche Entwicklungen (‚Öl-Krisen‘ in den 1970er- und 1980er-Jahren) führten zwar zu sporadischen, aber nicht zu kontinuierlichen Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zu Schnellwuchsplantagen in Deutschland (Wühlisch 2000).

Aufgrund steigender Preise für fossile Energieträger und der Klimaschutz-Debatte seit den 1990er-Jahren wurde aber die Not-wendigkeit der Nutzung regenerativer Energieträger – und hier eben auch für Holz aus KUP – erkannt und in Forschungsprojekten auf-gegriffen. Gegenwärtig (2010) hat Holz aus KUP noch keine Bedeu-tung auf dem Holzmarkt. Fast alle in Deutschland angelegten KUP haben Versuchscharakter und umfassen in ihrer Gesamtheit nur etwa 2.000 bis 3.000 Hektar. In der bereits erwähnten Leitstudie (Nitsch 2008) wird der Anlage von KUP aber große strategische Bedeutung beigemessen. So sollen bis 2020 in der Bundesrepublik Deutsch-land 400.000 Hektar und bis zum Jahr 2050 eine Million Hektar derartiger Plantagen angelegt werden. Das größte Flächenpotenzial für KUP wird in Nordostdeutschland gesehen. Eine Potenzialstudie weist allein für Brandenburg ein Flächenpotenzial von 200.000 Hek-tar aus (Murach et al. 2008b). Allerdings ist derzeit noch nicht ab-zusehen, inwiefern sich das ehrgeizige Ziel von einer Million Hektar in die Praxis umsetzen lassen wird, da weder für Regionen (außer Brandenburg) noch für Gesamtdeutschland Potenzialstudien durch-geführt worden sind und eine Reihe von Aspekten für die Anlage und Nutzung von KUP gerade für den Landwirt derzeit noch unklar und risikobehaftet ist. Immerhin gestaltet sich das Forschungsfeld

KUP derzeit sehr dynamisch. Die Möglichkeiten und Grenzen einer Kurzumtriebswirtschaft waren und sind Gegenstand verschiedener Forschungsprojekte, detaillierter Untersuchungen sowie Tagungen (z. B. das Symposium „Agrarholz 2010“, Fachagentur Nachwach-sende Rohstoffe 2010) und sind bereits in entsprechenden Publi-kationen und Themenheften vorgestellt worden. Beispielhaft seien hier die großen Verbundprojekte AGROFORST, AGROWOOD, DENDROM und NOVALIS genannt, in denen unterschiedliche Arbeitsgruppen spezifische Teilbereiche von praxisrelevanten Prob-lemfeldern bis hin zu sozio-ökonomischen Fragestellungen von KUP untersucht haben (Murach et al. 2007, 2008c, Reeg et al. 2009, Bemmann und Knust 2010). Dabei zeigt sich, dass eine profitable Bewirtschaftung von KUP unter bestimmten Voraussetzungen mög-lich ist.

Gegenwärtige Hemmnisse für die Anlage und nutzung von Kurzumtriebsplantagen

Juristische rahmenbedingungenKurzumtriebsplantagen, bei denen Bäume auf landwirtschaftlichen Flächen angebaut werden, liegen mit allen rechtlichen Regelungen auf der Schnittstelle zwischen Land- und Forstwirtschaft. Bis vor Kurzem waren diese Regelungen noch recht kompliziert (Schulte et al. 2010). Allerdings wurde mit der am 9.7.2010 durch den Deut-schen Bundesrat beschlossenen Änderung des Bundeswaldgesetzes ein lange geforderter und wichtiger juristischer Schritt vollzogen. Nach § 2, Abs. 2 gelten KUP mit Umtriebszeiten bis zu 20 Jah-ren künftig nicht als Wald. Ebenfalls ausgenommen von der Wald-definition wurden Agroforstsysteme. Die Rechtslage ist in dieser Hinsicht nun eindeutig und bundesweit einheitlich geregelt. Die Beibehaltung des landwirtschaftlichen Status von KUP ist nicht mehr von der Beihilfefähigkeit von KUP bzw. der Aktivierung von entsprechenden Zahlungsansprüchen abhängig, die vormals zur An-wendung des sog. ‚Gleichstellungsgesetzes’ nötig waren. Vor diesem Hintergrund ist die Novelle des Bundeswaldgesetzes zu begrüßen. Es gilt, den Landwirten nicht mehr bürokratischen Aufwand zuzu-muten, als sie es vom Anbau herkömmlicher Agrarpflanzen gewohnt sind. Dies umso mehr, da bei der Anlage von KUP im Einzelfall von den Landwirten auch andere rechtliche Fragestellungen geklärt oder Ausnahmegenehmigungen eingeholt werden müssen, die einen unerwünschten Mehraufwand bedeuten. Das betrifft z. B. die Berei-che des Wasserrechts und des Natur- und Landschaftsschutzes (z. B. Genehmigungen für Grünland-Umbruch, Klärung des Einsatzes von Pflanzenschutzmitteln) sowie förderrechtliche Fragen.

Weitere bundesrechtliche Regelungen, die die Anlage von KUP beeinflussen, sind das Forstvermehrungsgutgesetz, das Gesetz zur Neuregelung des Naturschutzes und der Landschaftspflege sowie das Gesetz über die Umweltverträglichkeitsprüfung. Ergänzend dazu sind die Biokraftstoff-Nachhaltigkeitsverordnung sowie das Energie-steuergesetz zu nennen.

Ob und in welcher Weise KUP als Ausgleichs- oder Ersatzmaß-nahme für einen baulichen Eingriff möglich sind, wird zurzeit noch kontrovers diskutiert.

Kenntnisse von Landwirten über KuPTrotz der o. g. großen Verbundprojekte und einer Reihe von Ver-öffentlichungen und Tagungen auf regionaler und Bundesebene zu KUP sind die Kenntnisse zu deren Anlage, Bewirtschaftung, Ernte und Vermarktung bei Landwirten noch relativ gering. Während es zu allen annuellen Kulturen in der Bundesrepublik Deutschland seit Jahrzehnten zentrale Einrichtungen gibt, beginnend bei der Züch-tungsforschung, der Technikentwicklung bei Unternehmen, dem Pflanzenschutz bis zur Vermarktung der Produkte, existieren derar-

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tige Strukturen zu KUP bisher nicht. Weiterhin gibt es Landes- und Bundesvereinigungen, die die Interessen der Landwirte vertreten. Ähnliche Strukturen gibt es ebenfalls bei der Forstwirtschaft und für Forstwirte. Obwohl bzw. weil es sich bei KUP aber um den Anbau von Bäumen auf landwirtschaftlichen Flächen handelt, haben sich bisher weder land- noch forstwirtschaftliche Einrichtungen für KUP etabliert. Diese nicht vorhandenen Kenntnisse betreffen die Wahl der Baumart (Pappel, Weide oder andere) und des Standortes, die Flä-chenvorbereitung, die Auswahl von Klonen, die möglichen Krank-heiten und Schädlinge bei diesen Klonen, die Zuwachsbedingungen, die betriebswirtschaftliche Entwicklung und Berechnung des mone-tären Ergebnisses sowie die Ernte bis hin zur Vermarktung des Hol-zes. Mit der Züchtung neuer Klone mit hohen Zuwächsen und einer stabilen Resistenz gegen Krankheiten und Schädlinge (z. B. Rostpil-ze, Pappelblattkäfer) wurde in Deutschland erst vor einigen Jahren begonnen, sodass gegenwärtig nur eine begrenzte Zahl von Klonen für die Anlage von KUP auf dem Markt zur Verfügung steht.

Technik und Technologien für die Anlage und ernte von KuP sowie die Lagerung und Trocknung von Hackschnitzeln Für die Anlage und Ernte von KUP sind Maschinen und Anlagen notwendig, über die der Landwirt bisher nicht verfügt und die er für seine konventionelle Landbewirtschaftung nicht benötigt. Das betrifft sowohl Maschinen für die Bepflanzung der KUP-Fläche im Frühjahr und für die Ernte im Winter, aber auch Technologien zur Lagerung und Trocknung der Hackschnitzel. Zudem wurde die Ent-wicklung von Maschinen für die KUP-Bewirtschaftung erst vor ei-nigen Jahren von nur wenigen landwirtschaftlichen Maschinenbau-Unternehmen begonnen. Deshalb gibt es gegenwärtig nur wenige Maschinentypen mit einem noch relativ hohen Stückpreis. Insge-samt stellt daher die in regelmäßigen Abständen erfolgende Ernte zusammen mit dem anschließenden Transport der Hackschnitzel einen bedeutenden Kostenfaktor bei der Bewirtschaftung von KUP dar. Sie kann 15-60 % der Gesamtbewirtschaftungskosten betragen (Scholz und Lücke 2007). Gegebenenfalls müssen die Hackschnitzel noch getrocknet und bis zu ihrer Verwertung zwischengelagert wer-den, was weitere Kosten verursacht. Sollen Technologien zur Trock-nung von Hackschnitzeln eingesetzt werden, so gilt auch hier, dass es sich zumeist um neue Entwicklungen handelt, die noch kaum von der Forschungsebene in die Praxis übertragen werden konnten (z. B. Brummack 2010).

Im Folgenden werden zwei Problemfelder, die gegenwärtig in Deutschland mit der Ernte von KUP verknüpft sind, näher beleuch-tet:

1) Es existiert derzeit nur ein ausgereiftes Erntesystem für Energie-holzplantagen mit selbstfahrenden Maishäckslern der Firmen Claas, Krone/Hüttmann und New Holland mit entsprechenden Holzern-tevorsätzen. Auch John Deere hat mittlerweile einen Holzvorsatz für Maishäcksler entwickelt, doch existieren hierfür noch keine Erfah-rungswerte aus der Praxis. Diese Gehölz-Mähhäcksler sind jedoch nur für weitgehend ebene, nicht vernässte Böden geeignet, und ihr Einsatz ist auf verstreut liegenden und kleineren Flächen nicht wirt-schaftlich. Einige in der Literatur diskutierten Anbauhacker für Trak-toren wie der „Diemelstädter“ oder „Göttinger“ Gehölz-Mähhacker könnten hier besser geeignet sein, da sie kostengünstiger zu erwerben oder zu mieten wären und da man sie an im Eigenbesitz befindliche Maschinen montieren könnte (Scholz und Lücke 2007). Diese ge-nannten Anbauhacker befinden sich noch im Entwicklungsstadium und können derzeit nicht routinemäßig eingesetzt werden. Dies gilt ebenso für einige weitere Anbauhacker, für die zudem keine öffent-lich zugänglichen Erfahrungswerte aus Einsätzen unter verschiede-nen Standortbedingungen existieren (z. B. für das neueste Modell des „Bender“ der schwedischen Firma Salixspheres, einen umgebauten

Zuckerrohr-Anbauhacker der dänischen Firma Ny Vraa, den italie-nischen Anbauhacker der Firma Spapperi und für die neueren deut-schen Systeme der Firmen Schmidt-Stahlbau und Jenz). Es existiert weiterhin der Mäh-Sammler „Stemster“ der dänischen Firma Nordic Biomass. Hiermit können ganze Weidenruten geerntet, gesammelt und in losen Haufen am Feldrand abgelegt werden. So können sie für das später zu erfolgende Hacken zwischengelagert werden und dabei trocknen. Bei Ernten, die mit dem Stemster in Baden-Württemberg durchgeführt worden sind, zeigte sich das System robust und für eine KUP-Ernte geeignet. Allerdings lagen die Erntekosten noch über denjenigen der Gehölz-Mähhäcksler, und die Kosten für das spätere Hacken der Ruten kommen dazu. Allerdings könnten durch den Verkauf von Hackschnitzeln aus den getrockneten Bäumen auch höhere Erlöse erzielt werden, sodass diese Differenz wieder verringert werden könnte. Das in der Literatur manchmal erwähnte Vorläufer-modell „Bundler“ der Firma Salixspheres schnürte die Ruten zu Bün-deln zusammen, damit sie besser weiterverarbeitet werden können. Dieses System ist gegenwärtig jedoch nirgendwo im Einsatz. Sollen KUP mit längeren Umtriebszeiten von 5-20 Jahren geerntet werden, stünden hierfür einerseits herkömmliche Forstmaschinen wie Fäl-ler-Bündler, Vollernter und mobile Holzhacker zur Verfügung. Als Alternative für diese verhältnismäßig kostenintensive Erntevariante könnten derartige Plantagen auch motormanuell mit Freischneidern oder Motorsägen geerntet werden. Dies wäre betriebswirtschaftlich nur sinnvoll, wenn der Besitzer der Plantage große Teile der Arbeit in Eigenleistung übernehmen könnte – ansonsten gilt diese Variante ebenfalls als nicht wirtschaftlich (Burger 2007). Obwohl demnach viele unterschiedliche Möglichkeiten der Ernte von KUP zur Ver-fügung stehen und sich neue Erntetechnologien dynamisch entwi-ckeln, gibt es derzeit noch keine ausgereiften Systeme, mit welchen speziell kleinflächige, verstreut liegende, geneigte oder vernässte KUP-Flächen effizient beerntet werden können.

2) Weiterhin finden sich in weiten Regionen Deutschlands, be-sonders im süddeutschen Raum, kaum Dienstleister, die mit Ernte-technologien für KUP ausgestattet sind. Hier besteht ein klassischer Zirkelschluss: Wo es nur wenige KUP gibt, zögern viele landwirt-schaftliche Dienstleister mit der Anschaffung der kostenintensiven Erntemaschinen. Andererseits ist das Fehlen der notwendigen Ern-tetechnologie für Landwirte ein Hinderungsgrund, KUP überhaupt anzulegen. Derzeit müssten in großen Teilen Deutschlands die Ern-temaschinen über große Entfernungen antransportiert werden, wo-durch die Erntekosten steigen. Die Problematik wird noch dadurch verschärft, dass KUP, die auf Umtriebszeiten von 3 bis 4 Jahren an-gelegt worden sind, auch nach dieser Zeit geerntet werden müssen. Andernfalls können die Wurzelhalsdurchmesser der Bäume zu groß werden (> 12-15 cm), um diese mit den derzeit üblichen Gehölz-Mähhäckslern zu ernten. Es ist aber absehbar, dass die Verfügbarkeit von Gehölz-Mähhäckslern in den kommenden Jahren zunehmen wird. Das könnte in den betreffenden Regionen einen Motivations-schub mit sich bringen, neue KUP anzulegen.

Betriebswirtschaftliche risikenEine KUP sollte möglichst 20 bis 30 Jahre als solche bestehen blei-ben und – in Abhängigkeit von Standort sowie dem Anlagen- und Betriebsziel des landwirtschaftlichen Unternehmens – alle 3 bis 6 Jahre geerntet werden. Diese langen Standzeiten einer KUP sind vor allem durch die relativ hohen Anlagenkosten von 2.500 bis 4.000 € pro Hektar (bei etwa 10.000 Stecklingen pro ha und 20 Cent pro Steckling), die Erntekosten und die Rückwandlungskosten der KUP in eine Ackerfläche bedingt. Diese langen KUP-Standzeiten ziehen auch eine geringere Flexibilität des landwirtschaftlichen Unterneh-mens im Vergleich zu annuellen landwirtschaftlichen Kulturen bei der Reaktion auf Marktveränderungen für landwirtschaftliche Pro-dukte nach sich. Neben dieser geringeren Markt-Flexibilität sind

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auch die für diese Standzeiten notwendigen langfristigen Pachtver-träge von bis zu 20 Jahren zu beachten (Heinrich et al. 2010, Krö-ber et al. 2010). Zu diesen Hemmnissen kommen die in der Regel damit verbundenen nicht jährlichen Geldflüsse aus jeder Fläche so-wie die lange Zeit der Kapitalbindung auf einer Fläche erschwerend dazu. Obwohl diese langfristige Kapitalbindung Landwirten in der Viehhaltung (Vieh, Stall- und sonstige Gebäude) vertraut ist, ist dies in der Pflanzenproduktion eben bisher nicht der Fall und deshalb (noch) problematisch.

Vermarktung von KuP-HackschnitzelnFür die Vermarktung von Hackschnitzeln aus KUP bieten sich für den Landwirt generell drei Möglichkeiten:

Selbstverwertung für die Wärmeerzeugung im eigenen Betrieb •(Kleinverbraucher)Verkauf an lokale oder regionale Verbraucher (z. B. kommunale •Einrichtungen) Verkauf an überregionale Großverbraucher (z. B. Heizkraftwer-•ke).

Ein Schwerpunkt im ländlichen Raum könnte der Aufbau lokaler Erzeugergemeinschaften für kommunale Wärme- und Stromprodu-zenten in einem Einzugsbereich von etwa 30 bis 50 km sein.

In Deutschland hat sich bislang noch kein Markt für Hackschnit-zel aus KUP etabliert, weshalb auch noch kein verlässlicher Markt-preis existiert. Dazu kommt, dass Dendromasse aus KUP oder auch der Landschaftspflege bei potenziellen Abnehmern auf Vorbehalte stößt. Eine ungefähre Orientierungsmöglichkeit für mögliche Preise von Hackschnitzeln aus KUP bietet der Preisvergleich mit Hack-schnitzeln aus Waldrestholz, wobei der höhere Rindenanteil bei KUP-Hackschnitzeln zwar nicht den Heizwert, aber den Ascheanteil negativ beeinflusst.

So lagen die Minimalpreise im zweiten Quartal 2010 bei rund 48 € pro Tonne Waldhackschnitzel mit 35 % Wassergehalt, die Ma-ximalpreise bei 140 €. Immerhin lässt sich eine Tendenz ablesen: Seit Anfang 2006 ist der Durchschnittspreis von rund 61 € pro Tonne auf etwa 84 € gestiegen (C.A.R.M.E.N. e. V. 2010). Damit liegen die Hackschnitzelpreise gegenwärtig auf dem gleichen Niveau wie die Getreidepreise der vergangenen 15 Jahre (mit Ausnahme der Jahre 2007 und 2008). Obwohl Prognosen für landwirtschaftliche Produkte wie für Hackschnitzel generell schwierig sind, kann sicher damit gerechnet werden, dass die Preise für fossile Energieträger (Heizöl, Gas) zukünftig nicht sinken werden und dass der Markt-preis für landwirtschaftliche Produkte einer beständigen Volatilität unterliegen wird. Besonders unter dem Einfluss der schon genannten Hemmnisse ist schwer abzuschätzen, inwieweit eine Kurzumtriebs-wirtschaft konkurrenzfähig gegenüber herkömmlicher Landwirt-schaft sein wird. Die Situation kann sich in einem Jahr positiver, im nächsten weniger gut darstellen (Wagner et al. 2009, Kröber et al. 2010). Daher ist es wahrscheinlich, dass viele Landwirte auf Flächen mit guten Böden von größeren KUP-Anbauten gegenwärtig absehen (Renner 2009).

Landschaftliche strukturvoraussetzungen Bislang gilt allgemein, dass die Anlage und Bewirtschaftung von KUP für kommerzielle Zwecke bestenfalls großflächig und mit pro-blemlos verfügbarer Erntetechnik wirtschaftlich zu betreiben sind. Die Modellbetrachtungen von Grundmann und Eberts (2008) legen beispielsweise eine Fläche von 20 ha zugrunde. Besonders im Nord-osten Deutschlands existieren gute Voraussetzungen für derartige Szenarien, z. B. in Brandenburg (Murach et al. 2008b). Hier stehen große zusammenhängende, ebene Flächen mit Grundwasseranbin-dung zur Verfügung. Zugleich ist die Ackerzahl häufig niedrig, so-

dass der wirtschaftliche Anbau von herkömmlichen Agrarpflanzen fraglich erscheint. Jedoch finden sich in anderen Bundesländern, wie z. B. Baden-Württemberg, gänzlich andere Strukturvoraussetzungen: Das Land ist dicht besiedelt, geschichtlich bedingt kleinräumig struk-turiert (Realteilungsgebiet), waldreich und besitzt zum großen Teil eine gebirgige oder zumindest hügelige Topografie. Letzteres stellt einen Nachteil besonders für die Befahrung der KUP bei der Ern-te im Winter dar. Bereits ab Hangneigungen um 10 % können für ein Schleppergespann je nach Bodenbeschaffenheit und Witterung deutliche Beeinträchtigungen bei der Befahrung entstehen, ab 14 % kann sie selbst bei in Falllinie angelegten Reihen unmöglich werden. Selbstfahrende Gehölz-Mähhäcksler können bis zu einer Steigung von 20 % einsatzfähig bleiben (Textor und Wilverding 2003, Hein-rich 2007, Becker und Wolf 2009). Neben den rein landschaftlichen Strukturvoraussetzungen kann auch die betriebliche Struktur der Höfe die Anlage von KUP erschweren. Die Landwirtschaft selbst be-findet sich gegenwärtig in einem starken Strukturwandel, der haupt-sächlich durch geringe Betriebseinkommen und (vor allem in den alten Bundesländern) durch fehlende Hofnachfolge bedingt ist. Viel-fach ziehen diese Probleme eine Spezialisierung oder sogar die Auf-gabe der hofeigenen Produktion nach sich, wobei die verbleibenden Höfe ihre Betriebsgröße erweitern. Noch ist nicht abzusehen, welche Konsequenzen diese Entwicklung für den Anbau von KUP besitzt. Wie erwähnt, belegen derzeit viele Landwirte die produktiven Flä-chen mit herkömmlichen Agrarpflanzen. Natürlicherweise werden sie die jährliche Nutzung ihrer guten Böden gerade unter verschärf-ten Existenzbedingungen weiterhin an den jeweils wirtschaftlich lukrativsten Agrarprodukten ausrichten. Allerdings könnte sich bei weiter steigenden Preisen für Energieholz und der Vergrößerung des Erfahrungsschatzes zu KUP eine Trendwende zugunsten dieser Plan-tagen in der Zukunft durchaus einstellen.

Aus den bisher genannten Problemen sowie aus praktischen Erfahrungen, die im Rahmen durchgeführter und laufender For-schungsprojekte gesammelt wurden, geht hervor, dass viele Landwir-te die Anlage von KUP in weiten Gebieten Deutschlands zögerlich betrachten. Entgegenkommen würde es jedoch vielen Landwirten, wenn die Möglichkeit bestünde, auf ausgewählten Grünlandflächen derartige KUP anzulegen.

rückwandlung der Flächen in Ackerland In den bisher bekanntgewordenen Versuchen zur Rückwandlung von KUP-Flächen in Acker wird meist angenommen, dass diese Rückwandlung nach Ende der Nutzungszeit der KUP von 20 bis 30 Jahren mittels der aus Forstbetrieben bekannten Rode- oder Mulch-technik relativ problemlos ist. Allerdings gibt es hierzu nur wenige Erfahrungswerte aus der Praxis. Eingereichte Kostenvoranschläge und die Kosten aus praxisnahen Versuchen dafür liegen zwischen 1.000 € ha-1 und 6.000 € ha-1 (Becker und Wolf 2009, Große et al. 2010). Die bisherigen Erfahrungen dazu bei derartigen Rückwand-lungen von etwa 20 ha KUP-Fläche in Methau (Sachsen) zeigen, dass weder die im Boden verbleibenden Reste von Pappelholz wieder austreiben, noch dass die Fruchtbarkeit oder die Bestellbarkeit des Bodens negativ beeinflusst werden. Problematischer könnte sich dies bei Böden mit einem hohen Skelettanteil erweisen (Becker und Wolf 2009). Entsprechend skeptische Interview-Äußerungen von Land-wirten zur Rückwandlung von KUP-Flächen (Skodawessely und Pretzsch 2009) sollten deshalb vorsichtig interpretiert werden.

spannungsfeld Landschaftsschutz und naturschutz Aus naturschutzfachlicher Sicht wurden in den vergangenen Jahren viele Untersuchungen zu KUP durchgeführt (u. a. NABU 2008, An-onymus 2010, Glaser und Schmidt 2010, Lamersdorf et al. 2010, Schmidt und Gerold 2010, Schmidt und Glaser 2010). Daraus geht

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eindeutig hervor, dass KUP zwar naturschutzfachliche und sonstige ökologische Vorteile gegenüber ackerbaulichen Kulturen aufweisen, diese aber für die Entscheidung von Landwirten für eine Anlage von KUP keinen gravierenden Einfluss haben.

Da der Anbau von KUP hauptsächlich auf Flächen mit niedri-gen Ackerzahlen und anderweitigen Nachteilen für die herkömm-liche Landwirtschaft infrage kommt, beschränken sich potenzielle Anbauten von KUP häufig auf Standorte, die zu Trockenheit oder Vernässung neigen oder die sehr kleinflächig sind, sich auf Hangla-gen befinden oder weit entfernt vom Hof liegen. Da Flächen auch in der Nähe von oder sogar in geschützten Gebieten liegen können (Naturschutzgebiet, Landschaftsschutzgebiet, Wasserschutzgebiet), sind entsprechende Interessenkonflikte nicht ausgeschlossen. So sind mehrere Fälle bekannt, in denen die Anlage von KUP mit Pappeln auf ausgewählten Flächen aus Gründen des Landschafts- oder Na-turschutzes nicht genehmigt worden ist (eigene Erfahrungen an der FVA). Es bedarf in diesem sensiblen Umfeld einer auf den Einzelfall abgestimmten und ausgewogenen Abwägung der Standorteignung. Obwohl nachwachsende Rohstoffe inklusive KUP gemäß den Bio-masse-Aktionsplänen von Bund (Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz und Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit 2009) und Ländern (z. B. Ministerium für Ernährung und Ländlichen Raum Baden-Württemberg 2006) offiziell begrüßt werden und gefördert werden sollen, gestaltet sich in der Praxis die Auswahl der anzulegenden Flä-chen nicht immer einfach. Ein wesentlicher Grund dafür liegt dar-in, dass die Unteren Naturschutzbehörden in den Landkreisen diese „neuen“ Kulturen auf landwirtschaftlichen Flächen kaum kennen und mit ihnen deshalb auch nicht „umgehen“ können. Hier bedarf es ebenso wie bei den Landwirten einer Weiterbildung, um sie mit den ökologischen und ökonomischen Besonderheiten von KUP be-kannt zu machen.

Akzeptanz von KuP bei Landwirten Bei allen bisherigen Arbeiten und Projekten zu KUP, an denen die Autoren in den vergangenen 20 Jahren beteiligt waren und sind, kris-tallisiert sich heraus, dass viele Landwirte über die o. g. Hemmnisse hinaus Akzeptanzprobleme mit Bäumen auf landwirtschaftlichen Flächen haben. Diese Akzeptanzprobleme können hier nicht quan-tifiziert werden, beinhalten aber sicher – mehr oder weniger – all die hier genannten ‚Hemmnisse’. Dabei spielt wiederum die in Deutsch-land juristisch strikte Trennung von „Waldfläche“ und „Landwirt-schaftsfläche“ eine entscheidende Rolle, nach der diese beiden Ka-tegorien eben nur unter großem verwaltungstechnischem Aufwand wieder in die jeweils andere überführt werden können. Dazu kommt, dass Ackerflächen bisher weit über dem Wert von Wald liegen und mit den KUP-Bäumen etwas Waldähnliches aufgebaut wird, was vom Gefühl her eine Bedrohung für den Ackerstatus darstellt. Vor allem in den neuen Bundesländern hat sich darüber hinaus seit den 1950er-Jahren die Bindung landwirtschaftlicher Betriebe an eine Be-wirtschaftung kleinerer Waldflächen sehr gelockert. Ob damit diese beobachteten Akzeptanzprobleme in Ostdeutschland besonders groß sind, kann aber nicht festgestellt werden.

Die hier aufgezählten Hemmnisse machen deutlich, warum KUP in Deutschland bislang nur wenigen Landwirten attraktiv erschei-nen. Doch es gibt auch eine Reihe von Gründen, dass KUP auch in Deutschland zunehmende Bedeutung gewinnen könnten und dass der Anschluss an die in anderen Ländern betriebene KUP-Bewirt-schaftung zur zusätzlichen Bereitstellung von Dendromasse erfolg-reich vollzogen werden könnte.

Chancen und Perspektiven für die Anlage und nutzung von Kurzumtriebsplantagen

erstellung von konkreten nationalen und regionalen Aktionsplänen Das vornehmlichste Ziel für zukunftsfähige Konzepte für die Holz-bereitstellung aus KUP ist eine präzise Positionsbestimmung und Vorgabe für das Rohholzmanagement auf nationaler Ebene. Speziell für KUP sollte anhand von Kriterienkatalogen geprüft werden, in-wieweit die Anlage von Plantagen mit standörtlichen Aspekten des (Boden-)Klimas, der Landschaftsplanung sowie des Landschafts- und Naturschutzes verträglich ist. Die derzeitigen Biomasse-Aktionspläne liefern gute Ansätze zur Entwicklung von Biomassestrategien, sind jedoch in mancher Hinsicht zu unscharf. Hier besteht dringender weiterer Handlungsbedarf, speziell hinsichtlich der Formulierung von konkreten regionalen Planzielen und Maßnahmen. Vorausset-zungen hierfür wären regionale bzw. nationale Abschätzungen des über KUP verfügbaren Flächen- und damit des Dendromasse-Poten-zials, die sich an dem genannten Kriterienkatalogen orientieren.

In diesem Zusammenhang ist es auch sinnvoll und zeitgemäß, zu prüfen, ob – und wenn ja in welchem Umfang – auf ausgewählten Grünlandstandorten KUP angelegt werden können. Grünland mit einer Gesamtfläche in Deutschland von fast 5 Mio. ha hat seine ur-sprüngliche Funktion zur Bereitstellung von Futter für die Viehwirt-schaft nur noch zum Teil inne. Weite Grünlandstandorte erfüllen aber wertvolle ökologische Funktionen und sind selbstverständlich vor jeglicher Nutzung zu bewahren. Auf einem weiteren Teil dieser Grünlandstandorte sollte aber festgestellt werden, ob mit der An-lage von KUP ihre ökologischen Vorteile gegenüber Ackerflächen wie hohe Kohlenstoff-Speicherung, hohe Biodiversität und extensive Bewirtschaftung nicht nur erhalten, sondern sogar noch vergrößert werden könnten.

Anlage von KuP im industriellen umfeld Ein aktueller Trend der Anlage von KUP geht derzeit in die Richtung großer Projekte, welche von industriellen Unternehmen wie RWE, Choren, Viessmann, Schellinger, Vattenfall oder den Stadtwerken Leipzig initiiert und getragen werden. Hierzu sollen auf mehreren Tausend Hektar KUP angelegt werden. Diese Flächen sollen von Landwirten gekauft oder gepachtet und zwischen diesen großen Unternehmen und den Landwirten langfristige Kooperations- und Abnahmeverträge geschlossen werden. Auf diese Weise profitiert der Landwirt von der Anlage von KUP, ohne selbst das volle Ri-siko für die Anlage, Bewirtschaftung, Ernte und die Vermarktung der Hackschnitzel tragen zu müssen. Mit einer Beteiligung indus-trieller Großunternehmen an landwirtschaftlichen Unternehmen bei der Anlage und Bewirtschaftung von KUP, sei es zur Erzeugung von Wärme, Strom oder Biokraftstoffen, kann davon ausgegangen werden, dass mit dem vorhandenen Kapital und der Sicherheit des langfristigen Absatzes von Hackschnitzeln aus KUP entsprechende Bewirtschaftungstechnologien und -strategien optimiert werden können. Hiervon würde letztlich der gesamte Markt profitieren. Be-sonders industrielle Großprojekte sollten jedoch frühzeitig in die re-gionale Landschaftsplanung eingebunden werden, um Zielkonflikte mit konkurrierenden Interessenlagen zu vermeiden. Zudem besteht Forschungsbedarf zu der Frage, ob oder inwieweit bei großflächiger Anlage von KUP der hohe Wasserbedarf von Weiden und Pappeln Auswirkungen auf den Landschaftswasserhaushalt hat (Petzold et al. 2009, Rudolph 2009).

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schaffung regional ausgerichteter Organisations- strukturenIn Regionen, in welchen derartige Industrieprojekte noch nicht exis-tieren oder geplant sind und die Landwirte in Eigenregie arbeiten müssten, sollten professionelle Organisationsstrukturen geschaffen werden, welche die Synergieeffekte zwischen den Produzenten und Verwertern von Dendromasse aus KUP nutzen. Hier gelten grund-sätzlich ähnliche Verhältnisse wie bei den Privatwaldbesitzern (Ha-gemann 2008). Für die Etablierung solcher vernetzter Strukturen bestehen zwei Möglichkeiten: 1) Der eher horizontal ausgerichtete Zusammenschluss, z. B. zwischen Landwirten mit vergleichbaren Interessen zu Erzeugergemeinschaften in einer Region, und 2) die eher vertikal ausgerichtete Abstimmung der verschiedenen, an einer Wertschöpfungskette beteiligten Akteure.

Solche Organisationsstrukturen können in regionalem Kontext beispielhaft über von außen initiierte Pilotprojekte etabliert werden. So dient ein Arbeitspaket des gegenwärtigen Forschungsprojektes „Kostenreduktion und Effizienzsteigerung von Kurzumtriebsbe-wirtschaftung“ (CREFF), an dem auch die FVA beteiligt ist, zur Schaffung solcher Kooperationen zwischen Landwirten und Indus-triepartnern im Elsass und in Nordrhein-Westfalen. Hier sollen bei frühzeitiger Abstimmung auch bezüglich der Qualitätsanforderun-gen der bereitzustellenden Dendromasse langfristige Kooperations-verträge zwischen den Akteuren geschlossen werden, um wechselsei-tige Sicherheiten zu gewährleisten.

Abbau von Vorbehalten gegenüber KuP durch praktische BeispielprojekteIn vergleichbarer Weise kann über die gezielte und geförderte An-lage von KUP zum Abbau von Vorbehalten bezüglich derartiger Plantagen beigetragen werden. Wenn in einer Region beispielhaft gezeigt wird, wie der Anbau von Agrarholz funktioniert, sich in die Landschaft einfügt und betriebswirtschaftlich positiv ist, kann da-mit gerechnet werden, dass insbesondere unter den Landwirten das Misstrauen und die anfängliche Hemmschwelle gegenüber der Anla-ge von KUP gesenkt werden und weitere Landwirte diesem Beispiel folgen. Aus diesem Grund wird an der FVA in Zusammenarbeit mit dem landwirtschaftlichen Technologiezentrum Augustenberg in dem Projekt „Biomasse aus Kurzumtrieb“ die Anlage von 150 ha KUP in Baden-Württemberg unterstützt und koordiniert. Hierbei wird neben der Beratung der Landwirte auch eine Aufwandsentschädi-gung bezahlt, wobei deren erste Hälfte bei der Anlage der Plantagen, die zweite Hälfte nach Durchführung der ersten Ernte ausbezahlt werden. Das Projekt dient weiterhin dem Sammeln von praktischer Erfahrung und wissenschaftlichen Daten besonders bei der Flächen-vorbereitung, bei der Pflanzung der Stecklinge, der Unkraut- und Schädlingskontrolle sowie bei den zu erwartenden Zuwächsen auf unterschiedlichen Standorten. Weitere Überführungen wissenschaft-licher Erkenntnisse der o. g. bundesweiten Forschungsprojekte zu KUP laufen gegenwärtig in den Bundesländern Brandenburg, Nie-dersachsen, Sachsen, Thüringen. Grundsätzlich gilt es auf Bundes-ebene als erstrebenswert, zahlreiche Musteranlagen zu begründen, um den Landwirten Einblicke in die Bewirtschaftung von KUP zu ermöglichen. Diese Musteranlagen sollten als Keimzellen für weitere Plantagen in der jeweiligen Region dienen (Setzer 2009). Entschei-dend ist hier, im Vorfeld die richtigen Pflanzverbände und das rich-tige Pflanzmaterial zu wählen. Fehlgeschlagene Pilotbeispiele wären das denkbar Schlechteste, um den Landwirten und der Öffentlich-keit die Anlage von KUP als sinnvolle Alternative zur herkömmli-chen Agrarwirtschaft zu vermitteln.

notwendigkeit und Hintergründe derzeitiger ForschungsprojekteWeitere wissenschaftliche Forschungsvorhaben sind für eine stand-ortangepasste Implementierung von KUP unabdingbar. Wie be-schrieben, herrschen besonders in weiten Teilen Süddeutschlands landschaftliche Strukturvoraussetzungen, welche die Anlage von KUP am ehesten auf kleinflächigen Marginalstandorten wahr-scheinlich macht. Die Bewirtschaftung von KUP unter derartigen Gegebenheiten gilt als besondere Herausforderung, zumal standort-bezogene Ertragspotenziale zur Beurteilung ihrer Wirtschaftlichkeit derzeit nicht mit hinreichender Genauigkeit abgeschätzt werden können. Es muss oftmals im Einzelfall geprüft werden, ob die An-lage von KUP überhaupt empfohlen werden kann. Hierbei ist die standortgerechte Arten- und Sortenwahl entscheidend, doch es sind bislang nur wenige Daten verfügbar, die unter verschiedenen Standortgegebenheiten als Entscheidungshilfe herangezogen werden könnten. Einen wichtigen Schritt zur Untersuchung der Ertragsfä-higkeit von verschiedenen Arten und Sorten auf unterschiedlichen Standortbedingungen stellt das Verbundvorhaben „Erfassung von Standort/Klon Wechselwirkungen bei Pappel und Weide auf land-wirtschaftlichen Standorten in kurzen Umtriebszeiten (ProLoc)“ dar. Hier werden bundesweit von 22 Projektpartnern nach einheitlichem Versuchsdesign auf 36 Flächen standortspezifische Ertragspotenziale ermittelt. Die Koordination des Gesamtvorhabens und die zentrale Datenauswertung werden vom Kompetenzzentrum HessenRohstof-fe (HeRo) e. V. geleistet. Derzeit werden die für Agrarholzgewinnung eingesetzten Weiden vornehmlich durch Züchtungen aus Südschwe-den repräsentiert, während die leistungsstärksten Pappeln in Nord-italien entwickelt worden sind. Somit finden diese Bäume im hiesi-gen Klimaraum nicht ihre optimalen Wachstumsbedingungen vor. In Deutschland gezüchtete Pappelsorten wie z. B. die Max-Familie stammen vielfach aus den 1970er-Jahren und stellen möglicherweise ebenfalls nicht das gegenwärtig mögliche Optimum dar. Es existie-ren demnach heute keine modernen Weiden- und Pappelsorten, die speziell für die KUP-Bewirtschaftung unter den Klimaverhältnissen Deutschlands entwickelt worden sind. Diesbezügliche Forschungs-projekte sind daher von großer Bedeutung – auch, um unter wirt-schaftlichen Gesichtspunkten mit den Züchtungsaktivitäten in Nord und Süd Schritt halten zu können. Die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe fördert daher zurzeit vier Forschungsprojekte, die darauf abzielen, hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit und Widerstandskraft verbesserte Sorten von Weiden, Pappeln, aber auch von Robinien zu züchten, um bessere Voraussetzungen für den wirtschaftlichen Anbau von KUP zu schaffen (es handelt sich um die Projekte „Züchtung schnellwachsender Baumarten für die Produktion nachwachsender Rohstoffe im Kurzumtrieb ‚FastWood’“, „SNP-Diagnose züch-tungsrelevanter Eigenschaften von Salicaceaen“, „Neuzüchtung und Erprobung bisher nicht registrierter Weidenklone und -sorten“ so-wie „Züchtung von europäischen Kurzumtriebsweiden für verschie-dene Klima- und Umweltfaktoren ‚BREDNET-SRC’“). Weiterer Forschungsbedarf besteht besonders hinsichtlich der Frage, wie der Wasser- und Nährstoffhaushalt – und damit die Biomasseproduktion – von Kurzumtriebspflanzen auf Marginalstandorten optimiert wer-den können. Zu diesem Zweck sollen auch in dem Verbundprojekt „Nachhaltige Produktion von Biomasse mit Kurzumtriebsplantagen der Pappel auf Marginalstandorten (Pro-BioPa)“ neue Pappelklone mit entsprechend verbesserten Eigenschaften entwickelt werden. Zudem werden im Rahmen von Pro-BioPa bereits existierende Pap-pelklone in einem groß angelegten Freilandversuch in verschiedenen Anpflanzungsvarianten bis hin zu Tröpfchenbewässerung untersucht. Hierbei werden nicht nur ertragsrelevante Daten erfasst, sondern es werden auch physiologische Parameter des pedosphärischen und at-mosphärischen Kohlenstoff- und Stickstoff-Austausches zum besse-ren Verständnis der jeweiligen Wechselwirkungen zwischen Pflanze und Umwelt analysiert. Weiterhin soll in diesem Projekt durch die

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FVA das Flächenpotenzial für KUP in Baden-Württemberg ermittelt werden (auf gröberer Ebene auch für Gesamtdeutschland), das für einen Energiepflanzenanbau infrage kommt, ohne negative Auswir-kungen auf die Nahrungsmittelproduktion hervorzurufen.

Zusätzliche Anforderungen stellen hier die besonders für Süd-deutschland typischen kleinflächigen Standorte. Hier müssen andere Planungsstrategien verfolgt werden als bei der Anlage von großflä-chigen Plantagen für die industrielle Verwertung der Hackschnitzel, wie sie beispielsweise in den neuen Bundesländern angestrebt wird. Es würde sich mehr als sonst empfehlen, die Flächen in möglichst kurzer Entfernung zum Endverbraucher anzulegen, welche verhält-nismäßig kleine Anlagen betreiben würden. Die attraktivste Lösung könnte in vielen Fällen schlicht die hofeigene Nutzung der Biomasse darstellen, wobei die Ernte im Winter in Eigenleistung durchgeführt werden könnte. Allerdings gibt es bislang noch wenig praktische Er-fahrung mit derartigen Szenarien. Besondere Hürden stellen oftmals die kostenintensive Ernte und der anschließende Biomassetransport dar. Es kann allerdings davon ausgegangen werden, dass die gegen-wärtige Technologie weiterentwickelt wird und dass zukünftig renta-bler gewirtschaftet werden kann. Eine denkbare Weiterentwicklung läge in der Konstruktion von selbstfahrenden Mähbündlern. Um die Entwicklung von verbesserten Ernte- und Logistikstrategien zu fördern, werden gegenwärtig an der FVA im Rahmen des CREFF-Projektes Lösungsansätze für die Optimierung von Ernte- und Trans-portprozessen erarbeitet. Grundlagen sind hierbei begleitende Zeit-studien mit dem Fokus auf kleinflächigen Marginalstandorten, für die bislang nur wenige Daten verfügbar sind.

Weiterführende Forschungsansätze sind denkbar und wünschens-wert. So fehlt bis heute eine Studie zur Effizienz verschiedener Rück-wandlungstechniken und deren Auswirkungen auf die Bodenqualität von Feldern – ein besonders für die Landwirte wichtiges Thema, das möglicherweise auch für die Planung der Anbau- und Bewirtschaf-tungsstrategie Bedeutung besitzt. Auch die Weiterverarbeitung der Hackschnitzel zu Pellets, kohleartigen Granulaten oder flüssigen Energieträgern birgt möglicherweise noch Potenzial für eine effizien-tere Nutzung und höhere Wertschöpfung der Biomasse – besonders dort, wo Agrarholz in großem Stile angebaut werden würde. Derart konzentrierte und veredelte Substanzen beanspruchen bei Transport und Lagerung weniger Volumen und besitzen bessere Fördereigen-schaften. Es müsste jedoch anhand von Prüfung verschiedener Sze-narien untersucht werden, inwiefern der Aufwand des Herstellungs-prozesses hinsichtlich seiner Energiebilanz und Wirtschaftlichkeit überhaupt gerechtfertigt und ökonomisch sinnvoll ist. Doch allein schon zu Trocknungsmöglichkeiten von Hackschnitzeln besteht noch Bedarf an weiterführender Forschung und praktischen Erfah-rungswerten.

Förderung der Anlage von KuP durch Anschub- finanzierung Gegenwärtig ist der Agrarholzanbau aufgrund mangelnder Akzep-tanz bei Landwirten, technisch noch nicht ausgereifter Erntetechnik und im notwendigen Umfang nicht vorhandener Dienstleister sowie ungenügender standortspezifischer Erfahrungen wirtschaftlich noch nicht etabliert. Wenn man in Deutschland nicht den Anschluss an das internationale Umfeld verlieren will und über die Anlage von KUP einen signifikanten Beitrag zum Klimaschutz und zur Stabi-lisierung des Holzmarktes leisten möchte, wird vielfach eine An-schubfinanzierung für die Anlage von KUP nach internationalem Vorbild empfohlen (Murach et al. 2008a, Anonymus 2009). Die Anschubfinanzierung würde helfen, Erfahrung und Technologie im eigenen Land zu etablieren und damit die Produktionskosten von Hackschnitzeln mittelfristig zu senken. Diese Anschubfinanzierung wird bereits in Sachsen und Brandenburg praktiziert und zeitigt po-sitive Erfolge.

Fazit

Angesichts der national und weltweit wachsenden Nachfrage an Holz, der steigenden Energie- und Holzpreise sowie der Vorgaben der Klimaschutzziele besteht eine dringende Notwendigkeit, weitere Rohholz-Quellen zu erschließen. Neben der Steigerung der Mobili-sierung von Waldholz und einer Veränderung der Waldbaustrategie stellt die Dendromasse-Erzeugung über die Anlage von KUP einen vielversprechenden Lösungsansatz dar. In signifikanten Dimensio-nen betrieben, würde die Anlage von KUP entscheidende Beiträge zur Verwirklichung der folgenden Ziele liefern können:

Erreichen der Klimaschutzziele und Ablösung von fossilen Roh-•stoffen, Erhaltung (Schaffung) von Arbeitsplätzen in ländlichen Regio-•nen durch erhöhte regionale Wertschöpfung undVerminderung von Konflikten um Rohholzressourcen im Span-•nungsfeld der stofflichen und energetischen Holznutzung.

Derzeit bestehen in Deutschland noch deutliche Hemmnisse, die eine großflächige Anlage von KUP erschweren. Sicher kann in nächs-ter Zukunft eine Reihe dieser Hemmnisse überwunden werden. Es ist allerdings fraglich, ob die bis zum Jahr 2050 angestrebte Anlage von einer Million Hektar KUP in Deutschland ein realistisches Ziel darstellt.

Bei KUP-Umtriebszeiten von 3 bis 5 Jahren könnten durchschnitt-liche Holzzuwächse von 6 bis 12 tatro ha-1a-1 und damit Ernteerträge von 20 bis 50 tatro pro Hektar erreicht werden. Bei einem unterstellten durchschnittlichen Holzzuwachs von 8 tatro ha-1a-1 ist bei einer unter-stellten potenziellen Anbaufläche für KUP in Deutschland von etwa 400.000 bis 500.000 Hektar realistisch ein jährlicher Holzertrag von 3,2 bis 4,0 Mio. tatro zu erreichen. Geht man von einem jährlichen zukünftigen Holzeinschlag aus dem Wald in Deutschland von 70 bis 80 Mio. m3 aus, so beträgt das mögliche Holzpotenzial aus KUP damit etwa 10 % dieses Holzeinschlages (Bemmann et al. 2007). Bei dieser potenziellen Anbaufläche sind natürlich Flächenkonkurrenzen zur Produktion von Nahrungsmitteln zu beachten, was Fragen künf-tiger Landwirtschaftsstrategien berührt.

DanksagungDiese Publikation wurde zu erheblichen Teilen im Rahmen des CREFF-Pro-jektes verfasst und hieraus initiiert. Dieses Projekt wird an der FVA durch die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR) im Rahmen des ERA-NET Bioenergy-Projekts „Short Rotation Coppice“ gefördert.

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B. BeinhoFer und t. KnoKe Finanziell vorteilhafte Douglasienanteile


Finanziell vorteilhafte Douglasienanteile im BaumartenportfolioFinancially advantageous proportion of Douglas fir in a tree species portfolio

BernhArD BeinhoFer und thomAs KnoKe

Fachgebiet für Waldinventur und nachhaltige nutzung, tU münchen, Wissenschaftszentrum Weihenstephan, hans-carl-von-carlowitz-Platz 2, D-85354 Freising

forstarchiv 81, 255-265 (2010)

DOI 10.2376/0300-4112-81-255


ISSN 0300-4112




in the current discussion about the impact of climate change on German forestry, Douglas fir is often seen as a profitable option for the future. But which proportion of Douglas fir should be aspired in German forest enterprises from the financial point of view? in the following article this question is analysed on the enterprise level with the help of the portfolio theory developed by harry markowitz (1952). the data for this portfolio analysis were generated by a monte-carlo-simulation with 5,000 repetitions. Within this simulation pure stands of Douglas fir, spruce, pine, beech and oak were valued. except for beech, it was distinguished between stands with and without production of high value assortments. therewith the effects of a diversification of timber products were included. the appraisal included the risk of natural hazards and of timber price fluctuations. For different rates of return the optimal portfolios were derived by minimising the downside-variance. the results of this optimisation were advantageous shares of the different stands. the effects of natural regeneration, of an increased risk of natural hazards for spruce in the future and of different regeneration costs and hazard risks for Douglas fir on the advantageous portfolios were also tested. this investigation showed that – despite of the high expected returns – Douglas fir alone is not the best for a forest enterprise. rather mixtures of the different stands were financially advantageous, with fractions of Douglas fir up to 46%. is natural regeneration of the other tree species possible the advantageous proportion of Douglas fir are often around 10%, while they are often higher than 20% when artificial regeneration is necessary for all stands.

Key words: portfolio, Douglas fir, diversification, scenarios, downside-variance

Kurzfassung

Abstract

in der momentan intensiv geführten Diskussion über die Auswirkungen des Klimawandels auf die deutsche Forstwirtschaft wird die Douglasie oftmals als ertragreiche Zukunftsoption gesehen. Aber welcher Douglasienanteil ist in deutschen Forstbe-trieben unter finanziellen Gesichtspunkten anzustreben? Dieser Frage soll im Folgenden auf Betriebsebene mithilfe des von markowitz (1952) entwickelten Portfolioansatzes nachgegangen werden.Die Datengrundlage für diese Portfolioanalyse lieferte eine monte-carlo-simulation mit 5.000 Wiederholungen in der Dou-glasien-, Fichten-, Kiefern-, Buchen- und eichenbestände finanziell bewertet wurden. mit Ausnahme der Buche wurde hierbei zwischen Beständen mit und ohne Wertholzproduktion differenziert, sodass auch die effekte der sortimentsdiversifikation eingang finden. Die Gefahr von Kalamitäten und holzpreisschwankungen flossen in die Bewertung ein. in der Portfolioop-timierung wurden die nach der Downside-varianz für verschiedene verzinsungsforderungen vorteilhaften mischungen und damit die vorteilhaften Anteile der einzelnen Bestände bestimmt. Die einflüsse von naturverjüngungsmöglichkeiten und eines zukünftig erhöhten Kalamitätsrisikos der Fichte sowie die Auswirkungen unterschiedlich hoher Kulturkosten und verschie-dener Kalamitätsanfälligkeit der Douglasie auf die vorteilhaften Portfolios wurden ebenso untersucht.Die Portfolioanalyse zeigte deutlich, dass trotz der hohen zu erwartenden erträge nicht nur auf Douglasie gesetzt werden sollte. entsprechend stellten sich mischungen aus unterschiedlichen Beständen als finanziell vorteilhaft dar, an denen die Douglasie mit maximal 46 % beteiligt war. verjüngen sich die bisherigen hauptbaumarten natürlich, liegen die vorteilhaften Douglasienanteile häufig im Bereich von etwa 10 %, während ihr Anteil oftmals über 20 % liegt, wenn alle Baumarten künstlich verjüngt werden müssen.

schlüsselwörter: Portfolio, Douglasie, Diversifikation, szenarien, Downside-varianz

einleitung

In der momentan intensiv geführten Diskussion um die Auswirkun-gen des Klimawandels auf das zukünftige Waldbild von Deutschland spielt die Douglasie (Pseudotsuga menziesii) eine wichtige Rolle. Dies ist sicherlich nicht unbegründet, denn die Douglasie weist eine Reihe von positiven Eigenschaften auf. Zum einen stimmen ihre Stand-ortansprüche weitgehend mit den zukünftig zu erwartenden Ver-hältnissen z. B. in Bayern überein (Brosinger und Baier 2008). Die

Douglasie kann die prognostizierten vermehrten Trockenperioden im Sommer relativ gut überdauern, und die Temperaturerhöhungen im Frühjahr und Herbst, die zu einer Verlängerung der Vegetationspe-riode führen, kommen ihren Bedürfnissen entgegen (Kölling 2008). Zum anderen zeichnet sich die Douglasie bisher durch eine große Unempfindlichkeit gegenüber biotischen und abiotischen Schadfak-toren aus. Allerdings ist es offen, wie sich die Anfälligkeit der Doug-lasie gegenüber Schädlingen in der Zukunft entwickeln wird. Es zeigt sich beispielsweise, dass die Douglasie von einigen Pilzkrankheiten

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Finanziell vorteilhafte Douglasienanteile B. BeinhoFer und t. KnoKe

befallen wird und besonders gegenüber Hallimasch sehr anfällig ist (Blaschke et al. 2008, Knoke 2008).

Das Holz der Douglasie ist gefragt und zeigt sehr gute Eigenschaf-ten. Eine Entwertung des Holzes mit zunehmendem Alter ist genau-so wenig zu beobachten wie Faulstellen durch Rücke- oder Schäl-schäden (Brosinger und Baier 2008, Möges et al. 2008). Eine Folge der guten Holzeigenschaften ist, dass Douglasienstammholz höhere Preise erzielt als Fichtenholz. Lediglich die geringen Industrieholzan-fälle erzielen schlechtere Preise als vergleichbare Fichtensortimente. Zudem zeigt die Douglasie eine höhere Volumenleistung als die Fich-te (z. B. Kenk und Ehring 1995, Weise et al. 2001, Heidingsfelder und Knoke 2004). Dies alles schlägt sich in der Wertleistung nieder, die gegenüber Fichten- oder Mischbeständen mit heimischen Baum-arten deutlich überlegen sein kann (z. B. Kenk und Ehring 1995, Denstorf 2000, Weise et al. 2001, Brosinger und Baier 2008). So ist es verständlich, dass die Douglasie teilweise als neuer Brotbaum und als möglicher Ersatz für die Fichte gehandelt wird. Die positi-ve Einschätzung der Douglasie macht sich auch in einer steigenden Nachfrage nach Douglasienpflanzgut bemerkbar (Wezel 2008).

Jedoch wird sehr häufig von erheblichen Problemen der Douglasie in der Kulturphase berichtet, die hohe Ausgaben für Nachbesserun-gen, aber auch für Schutzmaßnahmen gegen Wildschäden erfordern (Blaschke et al. 2008, Knoke 2008). Infolgedessen kann eine Aus-weitung des Douglasienanteils mit ganz erheblichen Investitionen und damit einem großen finanziellen Risiko verbunden sein. Vor dem Hintergrund beschränkter Budgets stellt sich somit die Frage, wie stark der Douglasienanteil ausgeweitet werden soll. Bisher wur-den anzustrebende Anteile der Douglasie entweder intuitiv oder auf Grundlage standörtlicher Informationen festgelegt (Knoke 2008).

Vor diesem Hintergrund soll die Portfoliotheorie von Harry Mar-kowitz (1952) auf die Frage der vorteilhaften Baumartenanteile auf Betriebsebene übertragen und sollen finanziell vorteilhafte Anteile der Douglasie in einem Baumartenportfolio in Mischung mit den bisherigen Hauptbaumarten Fichte, Buche, Kiefer und Eiche er-mittelt werden. Für das Nadelholz wird zudem zwischen geasteten (Abkürzung z. B. Fi (A)) und ungeasteten Beständen (Abkürzung z. B. Fi) unterschieden, um die Risikokompensationseffekte durch die Produktion von Wertholz zu integrieren. Auch bei der Eiche erfolgt eine Unterscheidung zwischen Beständen mit dem Ziel der Wert- (Abkürzung Ei (WH)) oder Sägeholzproduktion (Abkürzung Ei (SH)). Daraus ergibt sich die erste Fragestellung, der hier nachge-gangen werden soll:

Ist eine nennenswerte Beteiligung der Douglasie am Baumar-•tenportfolio nach finanziellen Kriterien vorteilhaft?

Daneben ist weiter abzuklären, wie variierende Rahmenbedin-gungen die vorteilhaften Anteile der verschiedenen Baumarten und besonders der Douglasie beeinflussen. So werden die Auswirkungen einer möglichen, durch den Klimawandel bedingten ansteigenden Kalamitätsgefahr bei Fichte (z. B. Kölling und Ammer 2006, Kölling 2007) sowie von möglichen Schwierigkeiten in der Kulturbegrün-dung und Unsicherheiten bezüglich der zukünftigen Kalamitätsan-fälligkeit der Douglasie in verschiedenen Szenarien abgeprüft. Ent-sprechend lautet die zweite Fragestellung:

Welche Auswirkungen haben variierende Rahmenbedingungen •auf die vorteilhaften Douglasienanteile?

Die Bewertung und Optimierung sollen für beide Fragestellun-gen in zwei Varianten wiederholt werden. Im ersten Fall wird davon ausgegangen, dass alle Baumarten künstlich verjüngt werden müssen (im Folgenden „ohne Naturverjüngung“). Allerdings ist in vielen Regionen die natürliche Verjüngung der vier Hauptbaumarten mög-lich, während die Douglasie gepflanzt werden muss, weil entspre-chende Altbestände fehlen (im Folgenden „mit Naturverjüngung“). Diese Konstellation wird parallel in einem zweiten Fall untersucht. Auf diese Weise können anstrebenswerte Douglasienanteile in Ab-hängigkeit von der Ausgangssituation ermittelt werden.

Material und Methoden

DatengrundlageZur Ermittlung der naturalen Datengrundlage wurde zunächst die Entwicklung der verschiedenen Bestände mithilfe des Wuchsmo-dells Silva (Kahn und Pretzsch 1997) nachgebildet. Dabei wurden für die Nadelholzbestände eine Z-Baumdurchforstung und eine star-ke Hochdurchforstung für den Buchen- sowie den Eichenbestand mit dem Ziel der Sägeholzproduktion unterstellt, während sich die Behandlung des Eichenbestandes zur Wertholzproduktion am klas-sischen unterfränkischen Vorgehen zur Wertholzerzeugung orien-tierte (Schmidt 2003). Anschließend erfolgte eine Anpassung dieser Wachstumsdaten hinsichtlich des Zuwachses an die Ergebnisse der Bundeswaldinventur II (BMELV 2005), sodass diese untersuchten Bestände den gleichen durchschnittlichen Gesamtzuwachs (dGz) aufweisen, der aus den veröffentlichten Zuwachsdaten der Bundes-waldinventur II für Bestände entsprechender Umtriebszeit abgeleitet werden kann (vgl. Tabelle 1). Die Douglasie übertrifft dabei die an-deren Baumarten, zeigt nach diesen Ergebnissen allerdings geringe-re Mehrleistungen, als aus Versuchsflächendaten zu erwarten wäre (z. B. Kenk und Ehring 1995, Weise et al. 2001). Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass sie häufig auf eher schlechteren Standorten angebaut wurde (Teuffel v. und Kastrup 1998). Die in den simulier-ten Durchforstungen und der Endnutzung anfallenden Sortimente wurden mithilfe des Sortierungs- und Voluminierungsprogramms BDAT (Kublin und Scharnagel 1988) ermittelt und dienten der fi-nanziellen Bewertung. Zudem wurden die notwendigen Ausgaben für Pflege und Kulturbegründung hergeleitet. Auch die verwendeten Umtriebszeiten orientierten sich am praxisüblichen Vorgehen (vgl. Tabelle 1).

Die Astung im Nadelholz wurde bis zu einer Höhe von 6 m un-terstellt. Die geasteten Erdstämme wurden in der Endnutzung ab einem Brusthöhendurchmesser von 40 cm bei Kiefer und 50 cm bei Fichte oder Douglasie als Wertholz betrachtet (Beinhofer 2009). Zu den Ausgaben für die Astung kam noch ein Aufschlag von 30 % für den damit verbundenen Verwaltungsaufwand (z. B. Dokumentati-on) hinzu (Heidingsfelder und Knoke 2004). Die Wertholzanteile beim Laubholz orientierten sich an Studien von Kenk (1984) zur Eiche und Spellmann (2005) zur Buche, wobei unterstellt wurde, dass dieses Wertholz mindestens die Stärkeklasse L5 aufweist (Bein-hofer 2009).

Als wichtige Grundlage für die finanzielle Bewertung dienten bayerische Holzpreise über den Zeitraum von 1982 bis 2007 (BaySt-MELF 1982-2007). Leider waren die Holzpreise der Douglasie nicht über den ganzen Zeitraum verfügbar, sodass aus den vorhandenen Daten zunächst Regressionsfunktionen zwischen den Fichten- und Douglasienholzpreisen gebildet werden mussten, um damit die be-stehenden Lücken zu schließen. Dies erfolgte getrennt für die drei unterschiedenen Holzsortimente Wert-, Säge- und Industrieholz. Es zeigte sich, dass Douglasie unter den Nadelhölzern die höchsten Wert- und Sägeholzpreise, aber auch die niedrigsten Industrieholz-preise erzielt (vgl. Tabelle 2).

Finanzielle BewertungDie Daten der 9 berücksichtigten Bestände (vgl. Tabelle 1) und die Holzpreise gingen dann in eine Monte-Carlo-Simulation mit 5.000 Wiederholungen ein. Dabei erfolgte eine finanzielle Bewertung mit schwankenden Holzpreisen und unter Berücksichtigung altersab-hängiger Kalamitätsrisiken (z. B. Sturm, Insekten).

Für Portfoliobetrachtungen ist es von besonderer Bedeutung, die Korrelation der einzelnen Holzpreise in der finanziellen Bewertung zu berücksichtigen. Dies stellt hier eine besondere Herausforderung

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dar, da für jede der fünf Baumarten drei Sortimente (Wert-, Säge- und Industrieholz) unterschieden wurden und somit die wechsel-seitigen Korrelationen von insgesamt 15 Sortimenten abgebildet werden mussten. Dies ist über Bootstrapping möglich (Beinhofer 2009). Beim Bootstrap-Ansatz werden Stichproben aus der Daten-grundlage, hier die 25 Jahrgänge der Holzpreisstatistik, in zufälliger Reihenfolge mit Zurücklegen gezogen. Die Ziehung erfolgt dabei mit gleicher Wahrscheinlichkeit und wird so oft wie nötig wieder-holt (z. B. Jorion 2001, Benitez et al. 2006, Liang et al. 2006). Durch diese Art der Holzpreissimulation bleiben die historische Streuung und die tatsächliche Verteilung der Holzpreise erhalten (Beinhofer 2009), wodurch ein wesentlicher Vorteil gegenüber einer Holzpreis-simulation z. B. unter Annahme einer Normalverteilung der Preise erreicht wird.

Das geerntete Wert- und Industrieholz wurde nach Abzug der je-weiligen Holzerntekosten direkt mit den durch Bootstrapping simu-lierten, schwankenden Holzpreisen bewertet. Dies unterstellt aller-dings, dass alle Holzanfälle innerhalb dieser beiden Klassen homogen sind und einheitliche Holzpreise und Erntekosten anfallen. Aufgrund der großen finanziellen Bedeutung des Sägeholzes erfolgte seine Be-wertung auch unter Berücksichtigung der Stärkeklasse, der Quali-tätsverteilung und der stärkeklassenabhängigen Holzerntekosten. Um dies zu ermöglichen, musste der Preis eines Referenzsortiments (L2b für Nadelholz und L4 für Laubholz, jeweils Güteklasse B) als Indikator verwendet werden, mit dem die Sägeholzerlöse schwanken.

Zunächst wurden die Sägeholzanfälle der Durchforstungen und der Endnutzung mit über die unterstellte Qualitätsverteilung gemittel-ten aktuellen Holzpreisen der verschiedenen Stärkeklassen, abzüglich der entsprechenden Holzerntekosten, bewertet. In der Monte-Carlo-Simulation erfolgte dann eine Quotientenbildung aus dem simulier-ten Holzpreis eines Referenzsortiments und dem in die Bewertung eingeflossenen Preis dieses Sortiments. Die zuvor ermittelten Erlöse aus dem Sägeholz wurden mit diesem Quotienten multipliziert und schwankten somit in der Kalkulation in Anlehnung an die Holz-preise (Beinhofer 2009). Allerdings unterstellt dieses Vorgehen, dass die Erlösverhältnisse zwischen den einzelnen Stärkeklassen und den unterschiedlichen Qualitäten gleich bleiben.

Die Kalamitätsrisiken wurden mithilfe von Überlebenswahr-scheinlichkeiten in die finanzielle Bewertung integriert (vgl. Ab-bildung 1). Unter Überlebenswahrscheinlichkeit versteht man die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Waldbestand bekannten Alters ein Intervall bestimmter Länge überlebt (Dieter 1997). Im Gegensatz dazu gibt die Ausfallwahrscheinlichkeit die Wahrscheinlichkeit an, mit der ein Waldbestand in diesem Zeitraum ausfällt (Deegen 1994).

Aus der Literatur abgeleitete Überlebenswahrscheinlichkeiten sind für die Hauptbaumarten Fichte, Kiefer, Buche und Eiche ver-fügbar (Beinhofer 2009), während sie für die Douglasie leider fehlen. Allerdings wird die Sturmfestigkeit der Douglasie stets betont (z. B. Burschel und Huss 2003, Schütz et al. 2006), und auch der geringe

tab. 1. Kennwerte der in der Portfolioanalyse berücksichtigten Bestände (Dgl (A) = geasteter Douglasienbestand; Dgl = ungeasteter Douglasienbestand; Fi (A) = geasteter Fichtenbestand; Fi = ungeasteter Fich tenbestand; Kie (A) = geasteter Kiefernbestand; Kie = ungeasteter Kiefernbestand; Bu = Buchenbestand; ei (Wh) = eichenwertholz-bestand; ei (sh) = eichenbestand zur sägeholzproduktion) (in Anlehnung an Burschel und huss 2003, stmelF 1999, lWF 2004, Beinhofer 2008a, b, Beinhofer und Knoke 2009, Beinhofer 2009). Important figures of the different stands which were included into the portfolio analysis (Dgl (A) = pruned Douglas fir stand; Dgl = non-pruned Douglas fir stand; Fi (A) = pruned spruce stand; Fi = non-pruned spruce stand; Kie (A) = pruned pine stand; Kie = non-pruned pine stand; Bu = beech stand; Ei (WH) = oak stand producing high value assortments; Ei (SH) = oak stand producing saw timber) (according to Burschel and Huss 2003, StMELF 1999, LWF 2004, Beinhofer 2008a, b, Beinhofer and Knoke 2009, Beinhofer 2009).

Bestände Kulturkosten in € ha-1

(Pflanzenzahl ha-1)

Pflegekosten in € ha-1

(Alter in Jahren)

Astungskosten in € ha-1

(Alter in Jahren)

Astungsbaumzahl je ha

umtriebszeit in Jahren

dGzu

in vfm ha-1 a-1

Dgl (A)2.800 (2.000) 500 (10)

715 (20) 100 8020,7

Dgl - - 70

Fi (A)2.000 (3.000) 500 (10)

921 (20) 150 10015,6

Fi - - 90

Kie (A)2.000 (4.000)

250 (10) 300 (20)

572 (10) 550 (20)

200 150 8,4

Kie - - 140

Bu 4.000 (5.000) 300 (10) - - 130 10,9

ei (Wh)5.000 (saat)

365 (20; 35) 210 (45; 55; 65)

- - 220 8,0

ei (sh) 4.000 (5.000) 300 (10) - - 140

tab. 2. Durchschnittliche holzpreise (euro) und ihre streuung für Wert- und industrieholz sowie für sägeholz (stärkeklasse l2b bei nadelholz und l4 bei laubholz, jeweils in B-Qualität).Average timber prices (Euro) and their fluctuation for high quality timber, pulpwood and saw timber (diameter class 25-29cm for softwood and 40-49cm for hardwood, always normal quality).

Douglasie Fichte Kiefer Buche eiche

Wertholz mittelwert 169 153 133 190 682

standardabw. 56 36 7 53 209

sägeholz mittelwert 69 68 60 111 255


Industrieholz mittelwert 25 39 27 32 28


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Befall durch Insekten wird herausgestellt (z. B. Blaschke et al. 2008, Brosinger und Baier 2008), sodass sie, besonders im Vergleich zur Fichte, als relativ risikoarm gilt (z. B. Kenk und Ehring 1995, Mö-ges et al. 2008). Näherungsweise wurden daher für die Douglasie die Überlebenswahrscheinlichkeiten der Kiefer verwendet, die sich im Vergleich zur Fichte durch deutlich höhere Überlebensraten aus-zeichnet. Gleichzeitig unterscheiden sich die Überlebenswahrschein-lichkeiten der als stabiler geltenden Baumarten Kiefer, Buche und Eiche im Rahmen der unterstellten Umtriebszeiten der Douglasie kaum voneinander (vgl. Abbildung 1).

Ausgehend von diesen Überlebenswahrscheinlichkeiten, konnte in der Monte-Carlo-Simulation in Abhängigkeit vom momentanen Bestandesalter für die nächste Fünfjahresperiode die Ausfallwahr-scheinlichkeit ermittelt und dem Bestand mit dieser Wahrscheinlich-keit ein kalamitätsbedingter Ausfall zugeordnet werden (Beinhofer 2009). Dabei wurde allerdings nur ein bestandesweiser Ausfall be-rücksichtigt. Fiel ein Bestand aus, wurde der Abtriebswert ermittelt, wobei davon ausgegangen wurde, dass ein kalamitätsbedingt aufge-arbeiteter Bestand nur den halben erwarteten Abtriebswert erzielt (Dieter 1997, 2001). Hinzu kam eine Auszahlung für die erneute Kulturbegründung, und das Bestandesalter wurde auf null gesetzt. Anschließend wurde erneut die normale Bestandesentwicklung, wie-derum unter den altersabhängigen Ausfallsrisiken, bis zum Erreichen der Umtriebszeit unterstellt. Fiel der Bestand nicht aus, setzt er seine normale Entwicklung in dieser Fünfjahresperiode fort. Dieses Vor-gehen wiederholte sich für jede Fünfjahresperiode. Vereinfachend wurde davon ausgegangen, dass nur zu den Zeitpunkten im Fünfjah-resrhythmus, für die die genauen Abtriebswerte vorliegen, Bestände ausfallen. Oftmals erfolgen in diesen Zeitabständen auch Durchfors-tungen, die ja eine kurzzeitige Risikodisposition bewirken (König et al. 1995, Burschel und Huss 2003, Clasen et al. 2008).

Alle Zahlungsströme innerhalb einer Umtriebszeit wurden dann für jede Wiederholung der Monte-Carlo-Simulation zu einer An-nuität je Bestand zusammengefasst. Über Annuitäten können In-vestitionen mit verschiedenen Laufzeiten (z. B. unterschiedlichen Umtriebszeiten) verglichen werden, da mit der Annuitätenmethode auch die erneute Investitionsmöglichkeit zum internen Zinssatz nach dem Ablauf einer kürzeren Investitionslaufzeit berücksichtigt wird (Heidingsfelder und Knoke 2004). Zur Ermittlung der Annuitäten muss zunächst der Kapitalwert bestimmt werden, der sich aus der Summe der mit einem Kalkulationszinssatz auf den Zeitpunkt der Anfangsinvestition diskontierten Zahlungsströme berechnet. Dieser Kapitalwert wird dann in äquivalente, für die gesamte Investitions-laufzeit gleich bleibende Rentenraten, die Annuitäten, umgerechnet (Kobelt und Schulte 1985). Als Ergebnis der Monte-Carlo-Simulati-on mit 5.000 Wiederholungen ergeben sich komplette Verteilungen der Annuitäten aller unterschiedenen Bestände. Aus diesen Werten lassen sich sämtliche für die Optimierung der Portfolios erforderli-chen Kennzahlen ableiten.

Portfoliokalkulation und OptimierungDie finanziellen Risiko- und Ertragseigenschaften der Einzelbestän-de ergeben sich in dieser Untersuchung aus der Monte-Carlo-Simu-lation. Die Kalkulation von Ertrag (hier als Annuität eines Waldbe-standes kalkuliert) und Risiko (Standardabweichung der Annuität) von Mischungen aus verschiedenen Investitionen, bzw. hier von ver-schiedenen Beständen, ist mithilfe der von Harry Markowitz (1952) veröffentlichten Portfoliotheorie möglich. Unter Portfolios versteht man dabei Mischungen aus verschiedenen Vermögensgegenständen, wobei es das Ziel der Portfoliotheorie ist, eine effiziente Mischung dieser Investitionen zu bestimmen (Weber 2002). Für Portfolios können Ertrag (EPo) und Risiko (sPo), klassischerweise über die Stan-dardabweichung dargestellt, mit den folgenden Formeln kalkuliert werden (Markowitz 1952):

i

N

iiPo eaE *

1wobei: 1

1

N

iia Formel 1

Poi PoiijPoj

ijjijiiiPo kssaasas *****2* 22 Formel 2

Diese beiden Beziehungen bilden den Kern der klassischen Port-foliotheorie, wobei allerdings davon ausgegangen wird, dass die Er-träge normalverteilt sind (Mandelbrot und Hudson 2005). Dabei bezeichnet ai den Anteil einer Investition mit dem Ertrag ei und der Standardabweichung si, wobei insgesamt N Vermögensgegenstände gemischt werden können. In Summe müssen die Anteile aller Mi-schungskomponenten stets eins bzw. 100 % ergeben. kij bezeichnet den Korrelationskoeffizienten der Erträge von jeweils zwei Mi-schungskomponenten.

Für risikosenkende Effekte innerhalb eines Portfolios ist es ent-scheidend, wie sich die Erträge der Mischungskomponenten zuei-nander verhalten, wie diese also korreliert sind. Dabei ist es vor-teilhaft, wenn die Erträge unkorreliert (Korrelationskoeffizient k im Bereich von null) oder nicht stark positiv korreliert sind. Stark synchrone Ertragsschwankungen sind somit ungünstig, wohingegen unabhängige Ertragsschwankungen als besser zu bewerten sind. Für negative Korrelationen, also gegenläufige Ertragsschwankungen sind die zu erwartenden Diversifikationseffekte durch Investition in eine Mischung noch größer als bei unkorrelierten Erträgen (z. B. Bein-hofer und Knoke 2009). Unter Diversifikationseffekten versteht man dabei die Senkung des Risikos bei identischem Ertrag bzw. die Ertragssteigerung bei identischem Risiko durch Investition in eine Mischung aus unterschiedlichen Geldanlagen im Vergleich zu einer Einzelinvestition (Knoke et al. 2005).

In der hier durchgeführten Übertragung der Portfoliotheorie auf Fragestellungen der Forstwirtschaft werden die verschiedenen Be-stände wie unterschiedliche Geldanlagen betrachtet. Dies erfolgte im deutschsprachigen Raum bisher hauptsächlich für Mischungen aus Buchen- und Fichtenbeständen (vgl. Beinhofer et al. 2009). Zudem treten durch die Produktion unterschiedlicher Sortimente zusätzliche Diversifikationseffekte auf (Beinhofer und Knoke 2007, Beinhofer 2009), die in dieser Studie durch die Unterscheidung von drei Hauptsortimenten ebenfalls berücksichtigt wurden. Das Ergeb-nis der Portfoliooptimierung sind im analysierten Fall empfehlens-werte Baumarten- bzw. Bestandesanteile. Zur Veranschaulichung der Auswirkungen der Portfoliobildung aus unterschiedlichen Be-ständen werden diese zunächst beispielhaft über eine Minimierung der Standardabweichung, die Aussagen über die Ertragsstreuungen ermöglicht und das klassische Risikomaß der Portfoliotheorie ist, dargestellt.

Schließlich erfolgt die Optimierung der Portfolios über eine Mini-mierung der Downside-Varianz, die zu den Downside-Risikomaßen zählt. Diese Größen betrachten nur die Erträge z. B. eines Portfolios, die einen zuvor bestimmten festen Zielwert unterschreiten (Harlow und Rao 1989, Homaifar und Graddy 1990, Eftekhari 1998, Mau-rer und Reiner 2002). Erträge unterhalb dieses Zielwerts werden dabei als unerwünscht oder riskant, Erträge oberhalb des Zielwerts als wünschenswert angesehen. Mit den Downside-Risikomaßen wird nur der Teil der Ertragsschwankungen minimiert, der als ne-gativ eingeschätzt wird. Somit ist dieses Maß näher am intuitiven Risikoverständnis von Investoren als traditionelle Risikokennzahlen (Harlow und Rao 1989, Maurer und Reiner 2002). Die Kalkulation der Downside-Varianz oder der Lower Partial Moments zweiter Ord-nung (LPM2) erfolgt über folgende Formel (Poddig et al. 2005):

Formel 3T

rt

t

t

rT

LPM1

2,2 )(1

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Alter in Jahren

Übe

rleb

ensw

ahrs

chei

nlic

hkei

t

EicheBucheKiefer (Dgl)FichteFichte-hoch

Dabei bezeichnet τ den geforderten Zielwert (auch „Target“; z. B. die Mindestrendite), rt bezeichnet die Rendite (bzw. für diese Studie die Annuität) des betrachteten Investments oder Portfolios zum Zeit-punkt t (bzw. hier der Wiederholung t), während T die Anzahl der historischen oder simulierten Beobachtungen ist. Die Downside-Va-rianz erfasst die Streuung der Unterschreitungen des Targets, sodass sich als Ergebnis die durchschnittliche quadrierte Unterschreitung eines zuvor festgelegten Zielwertes ergibt. Dabei werden größere Un-terschreitungen durch die Quadrierung stärker gewichtet (Beinhofer 2009).

Allerdings ist bei der Verwendung der Downside-Varianz unter Berücksichtigung der tatsächlichen Verteilung der Erträge eine Port-foliooptimierung über die beiden Formeln von Markowitz (1952) nicht mehr möglich, weil Formel 2 normalverteilte Erträge vor-aussetzt. Vielmehr muss mit Formel 1 für jede Wiederholung der Monte-Carlo-Simulation der Ertrag eines Portfolios entsprechend den Anteilen der Bestände berechnet werden (Beinhofer 2009). Die Anteile der Mischungskomponenten werden dann so lange variiert, bis die Downside-Varianz, errechnet aus allen Portfolioerträgen, mi-nimal ist. Hieraus ergibt sich die vorteilhafte Zusammenstellung des Portfolios. Diese Optimierung kann, wie in dieser Studie geschehen, mit dem Excel Solver durchgeführt werden.

Als Zielwert für τ wurden 145 € ha-1 a-1 verwendet, was sich an der Höhe der jährlich wiederkehrenden und zu deckenden Ausgaben in bayerischen Forstbetrieben (z. B. für Verwaltung) orientiert (Bär 2009). In der Optimierung wurde dann das Portfolio bestimmt, das unter Berücksichtigung dieser jährlich wiederkehrenden Ausgaben eine für die Waldbewirtschaftung vom Eigentümer geforderte Ver-zinsung der eingesetzten Finanzmittel (ohne Berücksichtigung des im Waldboden gebundenen Kapitals) mit geringstem finanziellen Risiko, gemessen über die Downside-Varianz, erreicht. Dieses Vor-gehen entspricht dem Ziel vieler Waldbesitzer, nicht eine bloße Ri-sikominimierung durchzuführen, sondern eine angestrebte Rendite mit möglichst geringem Risiko zu erzielen (Weber 2002). Zunächst wurde die Optimierung unter den Ausgangsbedingungen für Ren-diteforderungen von 1 %, 2 %, 3 % und 4 % durchgeführt. In der Szenarioanalyse wurden danach die vorteilhaften Mischungen für eine Verzinsungsforderung von 3 % bestimmt.

szenarioanalyseNachdem die Douglasie bisher, verglichen mit den Hauptbaumarten eher eine geringe Bedeutung hat, sind die Erfahrungen mit dieser Baumart nicht so groß, und auch die Auswirkungen eines verstärkten

Anbaus sind unbekannt. Zudem zeichnen sich durch den Klimawan-del erhebliche Veränderungen in den Rahmenbedingungen forstli-cher Produktion ab, deren Auswirkungen nicht exakt vorhergesagt werden können. Aus diesem Grund wurden unterschiedliche Szena-rien analysiert, um die Auswirkungen einiger Unsicherheitsfaktoren präsentieren zu können. Dies erfolgte beispielhaft an den für eine Verzinsungsforderung von 3 % vorteilhaften Portfolios und wird mit den Ergebnissen der zunächst unterstellten Rahmenbedingungen verglichen (im Folgenden „Referenz“).

Die unterschiedlichen Kalamitätsrisiken der einzelnen Baumar-ten wurden in dieser Analyse mit Überlebenswahrscheinlichkeiten (vgl. Abbildung 1) in die Kalkulation integriert. Mit den abgebil-deten Wahrscheinlichkeiten erreichen neu begründete Bestände ein bestimmtes Alter. Die besondere Stabilität der Eiche spiegelt sich auch in den Überlebenswahrscheinlichkeiten wider, sinken diese doch langsamer ab als bei den anderen Baumarten. Kiefer und Buche weisen ähnliche Überlebenswahrscheinlichkeiten auf, die zunächst vergleichbar, ab einem Alter von 90 Jahren allerdings geringer sind als die der Eiche. Für die Douglasie wurden zunächst ebenfalls die Überlebenswahrscheinlichkeiten der Kiefer verwendet. Schon unter den Ausgangsbedingungen zeigt die Fichte (vgl. Abbildung 1, „Fich-te“), die allgemein als risikoreichste Baumart gilt, die niedrigsten Überlebensraten.

In den Studien zu den Folgen des Klimawandels für die Forstwirt-schaft wird stets die besondere Betroffenheit der Fichte festgestellt (z. B. Kölling und Ammer 2006, Kölling 2007). Welche Auswirkun-gen ein starker Anstieg des Kalamitätsrisikos der Fichte auf die vor-teilhaften Portfolios hat, soll im Szenario „erhöhtes Ausfallrisiko für Fichte“ untersucht werden. Den Ausgangspunkt für dieses Szenario (vgl. Abbildung 1, „Fichte-hoch“) bildete die aus Daten der Vergan-genheit ableitbare ungünstigste Entwicklung der Überlebenswahr-scheinlichkeiten der Fichte (Beinhofer 2008b). Die darin enthaltene Wahrscheinlichkeit, mit der ein Bestand einer Kalamität zum Opfer fällt, wurde für dieses Szenario in jeder Fünfjahresperiode noch ein-mal verdoppelt. Die Überlebenswahrscheinlichkeiten aller übrigen Baumarten blieben in diesem Szenario unverändert.

Als problematisch stellt sich oftmals die künstliche Verjüngung der Douglasie dar, sodass von starken Ausfällen in der Kulturphase berichtet wird (z. B. Brosinger und Baier 2008, Wezel 2008). Des-halb sind oftmals erhebliche Ausgaben für Nachbesserungen der Kulturen erforderlich. Im Szenario „Kulturkosten der Douglasie“ wur-den die Auswirkungen solch erhöhter Ausgaben für die Bestandes-begründung der Douglasie (4.000 € ha-1, 6.000 € ha-1, 8.000 € ha-1 statt 2.800 € ha-1) auf die vorteilhaften Portfolios ermittelt. Die verwendeten Beträge können als Durchschnittswerte der in einem Forstbetrieb angelegten Douglasienkulturen interpretiert werden, wenngleich in diese Kalkulation keine Streuung der Kulturkosten integriert wurde. Die Ausgaben für die anderen Bestände wurden als konstant angesehen.

Bisher gilt die Douglasie als eine sehr stabile Baumart, die wenig von Kalamitäten betroffen ist. Allerdings ist in den letzten Jahren zu beobachten, dass z. B. vermehrt Borkenkäfer die Douglasie als neue Nahrungsressource entdecken (Blaschke et al. 2008). Somit ist das zukünftige Kalamitätsrisiko der Douglasie ungewiss. Folg-lich wurden im Szenario „erhöhtes Kalamitätsrisiko der Douglasie“ für die Douglasie die für Fichte bei normalem und hohem Risiko hergeleiteten Überlebenswahrscheinlichkeiten (vgl. Abbildung 1) angewendet, wohingegen in der Referenzvariante die deutlich hö-heren Überlebenswahrscheinlichkeiten der Kiefer für die Douglasie unterstellt wurden. Auf diese Weise sollte der Einfluss eines höheren Kalamitätsrisikos auf die empfehlenswerten Anteile der Douglasie untersucht werden. Während das Kalamitätsrisiko der Douglasie verändert wurde, blieben die Überlebenswahrscheinlichkeiten der anderen Baumarten unverändert.

Abb. 1. Altersabhängige Überlebenswahrscheinlichkeiten der unterschiedlichen Baumarten (Beinhofer 2008a, b, Knoke und seifert 2008, Beinhofer 2010a). Age dependent survival probabilities for the different tree species (Beinhofer 2008a, b, Knoke and Seifert 2008, Beinhofer 2010a).

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0

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Annuität in €/ha*a

Stan

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EPFDgl (A)DglFi (A)FiKie (A)KieBuEi (WH)Ei (SH)

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Annuität in €/ha*a

Stan

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EPFDgl (A)DglFi (A)FiKie (A)KieBuEi (WH)Ei (SH)

ergebnisse

Mögliche DiversifikationseffekteDie finanzielle Analyse ergab, dass die Douglasienbestände zwar die höchsten Annuitäten, aber auch das größte Risiko, hier zunächst klas-sisch über die Standardabweichung der Annuitäten dargestellt, auf-weisen (vgl. Abbildung 2 und Abbildung 3). Gleichzeitig zeigen die nach der Standardabweichung effizienten Portfolios (EPF) allesamt wesentlich geringere Risiken als die Einzelbestände, was ein Zeichen für deutliche Diversifikationseffekte ist. Als effizient bezeichnet man die Portfolios, die für eine bestimmte Annuität das geringste Risiko aufweisen. Am Beispiel des gepflanzten Buchenbestandes sind diese Diversifikationseffekte besonders gut darzustellen (vgl. Abbildung 2). So kann durch Mischinvestition das Risiko bei gleicher Annuität hal-biert werden. In diesem Portfolio würde die Kiefer dominieren, die Buche wäre zu 23 % beteiligt. Genauso könnte durch eine Misch- investition unter Beibehaltung des finanziellen Risikos des Buchen-bestandes die Annuität um etwa 180 € ha-1 a-1 gesteigert werden. Dieses Portfolio würde fast nur aus Fichten- und Kiefern- und Dou-glasienbeständen bestehen, die Buche hätte einen Anteil von 2 %.

Auch für den naturverjüngten Buchenbestand zeigen sich ähnli-che Effekte, wobei hier das Portfolio mit gleicher Annuität von Ei-che dominiert wird und die Buche einen Anteil von 17 % hat. Das Portfolio mit gleicher Standardabweichung besteht zu fast gleichen Teilen aus Fichten- (34 %) und Buchenbeständen (31 %) und auch der Eichenbestand zur Sägeholzproduktion ist mit 26 % beteiligt. Daneben ist zu beobachten, dass die Annuitäten der durch Natur-verjüngung entstandenen Bestände, besonders beim Laubholz, deut-lich höher sind als im Fall einer künstlichen Verjüngung (vgl. Ab-bildung 3). Gleichzeitig ist die Standardabweichung dieser Bestände geringer, wonach sie finanziell weniger risikoreich sind.

Vorteilhafte Douglasienanteile Verjüngen sich die Hauptbaumarten Fichte, Kiefer, Buche und Eiche natürlich, nimmt die Dominanz der Kiefer in den nach der Down-side-Varianz empfehlenswerten Portfolios mit steigender Renditefor-derung des Waldeigentümers stark ab. Gleichzeitig steigt der Laub-holzanteil bis zu einer Verzinsungsforderung von 3 % auf über 40 % an (vgl. Tabelle 3). Für die höchste Renditeforderung wird das vor-teilhafte Portfolio von Fichtenbeständen dominiert, deren empfeh-lenswerter Anteil mit der Verzinsungsforderung stark ansteigt. Der vorteilhafte Douglasienanteil steigt zunächst von 2 % für eine Ren-diteforderung von 1 % auf 13 % für eine Renditeforderung von 3 % an, ehe er für eine Verzinsungsforderung von 4 % wieder auf 9 % zurückgeht. Ist künstliche Verjüngung aller Baumarten notwendig, zeigen sich bei einer Rendite von 1 % noch ähnliche Laubholzanteile wie bei natürlicher Verjüngung. Für eine Verzinsungsforderung von 3 % ist kein Laubholz mehr Teil der vorteilhaften Portfolios. Dafür sind in den Portfolios bei allen Renditeforderungen höhere Fichten-, besonders aber höhere Douglasienanteile von bis zu 31 % optimal. Die Anteile der Douglasie verteilen sich stets etwa gleichmäßig auf geastete und ungeastete Bestände. Daneben sind noch erhebliche Kiefernanteile vorhanden, selbst bei einer Renditeforderung von 3 %. Ist keine Naturverjüngung von Fichte, Kiefer, Buche und Eiche möglich, hat dies somit höhere vorteilhafte Douglasienanteile zur Folge, und es gibt unter den gewählten Bedingungen kein Portfolio, das eine Verzinsungsforderung von 4 % erreicht. Somit ermöglicht Naturverjüngung die Erzielung einer höheren Rendite, sie unterstützt höhere Laubholzanteile, und es zeigt sich, dass das finanzielle Risiko, wenn die Möglichkeit zur Naturverjüngung besteht, wesentlich nied-riger ist. Das finanzielle Risiko ist in Tabelle 3 über die Downside-Varianz dargestellt, wobei die Werte die durchschnittliche quadrierte Unterschreitung des Zielwertes von 145 € ha-1 a-1angeben.

Abb. 2. effiziente Portfolios (ePF) im vergleich zu den risiko- und ertragseigen-schaften der einzelbestände (ohne naturverjüngung, Zinssatz 3 %; Dgl (A) = gea-steter Douglasienbestand; Dgl = ungeasteter Douglasienbestand; Fi (A) = geasteter Fichtenbestand; Fi = ungeasteter Fichtenbestand; Kie (A) = geasteter Kiefernbestand; Kie = ungeasteter Kiefernbestand; Bu = Buchenbestand; ei (Wh) = eichenwertholz-bestand; ei (sh) = eichenbestand zur sägeholzproduktion). Efficient portfolios (EPF) compared with the risk and return characteristics of single stands (without natural regeneration, interest rate 3%; Dgl (A) = pruned Douglas fir stand; Dgl = non-pruned Douglas fir stand; Fi (A) = pruned spruce stand; Fi = non-pruned spruce stand; Kie (A) = pruned pine stand; Kie = non-pruned pine stand; Bu = beech stand; Ei (WH) = oak stand producing high value assortments; Ei (SH) = oak stand producing saw timber).

Abb. 3. effiziente Portfolios (ePF) im vergleich zu den risiko- und ertragseigen-schaften der einzelbestände (mit naturverjüngung, Zinssatz 3 %; Dgl (A) = geasteter Douglasienbestand; Dgl = ungeasteter Douglasienbestand; Fi (A) = geasteter Fich-tenbestand; Fi = ungeasteter Fichtenbestand; Kie (A) = geasteter Kiefernbestand; Kie = ungeasteter Kiefernbestand; Bu = Buchenbestand; ei (Wh) = eichenwertholzbe-stand; ei (sh) = eichenbestand zur sägeholzproduktion). Efficient portfolios (EPF) compared with the risk and return characteristics of single stands (with natural regeneration, interest rate 3%; Dgl (A) = pruned Douglas fir stand; Dgl = non-pruned Douglas fir stand; Fi (A) = pruned spruce stand; Fi = non-pruned spruce stand; Kie (A) = pruned pine stand; Kie = non-pruned pine stand; Bu = beech stand; Ei (WH) = oak stand producing high value assortments; Ei (SH) = oak stand producing saw timber).

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Vorteilhafte Douglasienanteile unter variierenden rah-menbedingungenDie in Tabelle 3 dargestellten empfehlenswerten Mischungen für eine Renditeforderung von 3 % stellen in der folgenden Szenario-analyse die Referenz dar.

Szenario „erhöhtes Ausfallrisiko für Fichte“Ist Naturverjüngung der Hauptbaumarten möglich, bleibt der Laub-holzanteil am vorteilhaften Portfolio bei gesteigertem Fichtenrisiko etwa gleich, es kommt aber zu deutlichen Verschiebungen zugunsten der Buchenanteile auf Kosten der Eichenbestände zur Sägeholzpro-duktion (vgl. Tabelle 4). Der Fichtenanteil, besonders der der geaste-ten Fichtenbestände, sinkt um 8 Prozentpunkte, was vollständig dem Douglasienanteil zugutekommt, der auf 21 % ansteigt.

Größer sind die Auswirkungen, wenn die künstliche Verjüngung aller Baumarten erforderlich ist. In diesem Fall reduziert sich der vorteilhafte Fichtenanteil von gut 50 % auf ein Drittel des Portfo-lios, während der empfehlenswerte Douglasienanteil um 15 Prozent-punkte auf 46 % ansteigt. Auch der Anteil der ungeasteten Kiefern-bestände erhöht sich leicht. Somit profitiert besonders die Douglasie von einem ansteigenden Kalamitätsrisiko der Fichte, wobei die Aus-wirkungen bei fehlender Naturverjüngung der bisherigen Hauptbau-marten wesentlich stärker sind. Wiederum ist festzustellen, dass das finanzielle Risiko, das mit den vorteilhaften Portfolios verbunden ist, im Falle einer erforderlichen künstlichen Verjüngung bei allen be-trachteten Varianten stets wesentlich höher ist.

Szenario „Kulturkosten der Douglasie“ Verjüngen sich die vier Hauptbaumarten natürlich, nimmt die Dou-glasie nur bis zu Ausgaben von 4.000 € ha-1 für die Bestandesbegrün-dung nennenswerte Anteile im Bereich von 10 % an den vorteilhaf-ten Portfolios ein (vgl. Tabelle 5). Für durchschnittliche Ausgaben von 6.000 € ha-1 sinkt der empfehlenswerte Anteil auf 2 %, bei noch höheren Ausgaben für die künstliche Verjüngung ist die Douglasie nicht mehr Teil der vorteilhaften Portfolios. Dagegen ist der Laub-holzanteil bei etwas variierenden Anteilen der einzelnen Bestände re-lativ stabil und beträgt etwa 40 %. Von den sinkenden Douglasien-anteilen profitiert hauptsächlich die Fichte.

Muss nicht nur die Douglasie künstlich verjüngt werden, wird der vorteilhafte Douglasienanteil auch bei Ausgaben von 4.000 € ha-1 für die Kulturbegründung kaum reduziert und beträgt noch annähernd 30 %, während sich gleichzeitig der Anteil der ungeasteten Kiefern-bestände fast halbiert und der Fichtenanteil entsprechend steigt. Be-tragen die Ausgaben für die Douglasienkultur 6.000 € ha-1, halbiert

tab. 3. Anteile der Bestände an den nach der Downside-varianz vorteilhafte Portfolios für unterschiedli che renditeforderungen, mit und ohne naturverjüngungsmöglich-keiten von Fichte, Kiefer, Buche und eiche (Dgl (A) = geasteter Douglasienbestand; Dgl = ungeasteter Douglasienbestand; Fi (A) = geasteter Fichtenbestand; Fi = ungeasteter Fichtenbestand; Kie (A) = geasteter Kiefernbestand; Kie = ungeasteter Kiefernbestand; Bu = Buchenbestand; ei (Wh) = eichenwertholzbestand; ei (sh) = eichenbestand zur sägeholzproduktion; lPm2= lower Partial moments zweiter ordnung).Proportions of the stands in the advantageous portfolios ascertained with the downside-variance for different rates of return, with and without natural regeneration of spruce, pine, beech and oak (Dgl (A) = pruned Douglas fir stand; Dgl = non-pruned Douglas fir stand; Fi (A) = pruned spruce stand; Fi = non-pruned spruce stand; Kie (A) = pruned pine stand; Kie = non-pruned pine stand; Bu = beech stand; Ei (WH) = oak stand producing high value assortments; Ei (SH) = oak stand producing saw timber; LPM2 = lower partial moments second order).

Mit naturverjüngung Ohne naturverjüngung

renditeforderung 1 % 2 % 3 % 4 % 1 % 2 % 3 % 4 %

LPM2 (€ ha-1 a-1)² 116 73 81 110 163 156 194 -

Bestände Anteile (%)

Dgl (A) 1 5 7 5 3 10 16

Dgl 1 5 6 4 4 10 15

Fi (A) 1 9 23 41 3 11 23

Fi 3 11 23 46 5 14 28

Kie (A) 23 9 0 0 23 14 0

Kie 49 23 0 0 39 26 18

Bu 7 13 26 4 8 9 0

ei (Wh) 8 11 0 0 7 0 0

ei (sh) 6 13 16 0 7 6 0

tab. 4. nach der Downside-varianz vorteilhafte Portfolios für eine renditeforderung von 3 % und ein stark erhöhtes Kalamitätsrisiko der Fichte (Dgl (A) = geasteter Douglasienbestand; Dgl = ungeasteter Douglasienbestand; Fi (A) = geasteter Fich-tenbestand; Fi = ungeasteter Fichtenbestand; Kie (A) = geasteter Kiefern bestand; Kie = ungeasteter Kiefernbestand; Bu = Buchenbestand; ei (Wh) = eichenwertholz-bestand; ei (sh) = eichenbestand zur sägeholzproduktion; lPm2= lower Partial mo-ments zweiter ordnung).Advantageous portfolios ascertained with the downside-variance for a rate of return of 3 % and a highly increased risk of natural hazards for spruce (Dgl (A) = pruned Douglas fir stand; Dgl = non-pruned Douglas fir stand; Fi (A) = pruned spruce stand; Fi = non-pruned spruce stand; Kie (A) = pruned pine stand; Kie = non-pruned pine stand; Bu = beech stand; Ei (WH) = oak stand producing high value as sortments; Ei (SH) = oak stand producing saw timber; LPM2

= lower partial moments second order).

mit naturverjüngung ohne naturverjüngung

szenario referenz Fi-hoch referenz Fi-hoch

lPm2 (€ ha-1 a-1)²

81 107 194 276

Bestände Anteil (%)

Dgl (A) 7 11 16 22

Dgl 6 10 15 24

Fi (A) 23 17 23 16

Fi 23 21 28 17

Kie (A) 0 0 0 0

Kie 0 0 18 21

Bu 26 34 0 0

ei (Wh) 0 0 0 0

ei (sh) 16 7 0 0

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sich der vorteilhafte Douglasienanteil, und die Kiefer ist nicht mehr an den empfehlenswerten Mischungen beteiligt. Für die höchsten betrachteten Kulturausgaben der Douglasie ist nur noch der geastete Douglasienbestand mit 3 % am vorteilhaften Portfolio beteiligt. So-mit dominiert die Fichte mit steigenden Kulturkosten der Douglasie zunehmend die empfehlenswerten Portfolios. Insgesamt ist festzu-stellen, dass sich die vorteilhaften Anteile der Douglasie für die be-trachteten Kulturkosten über 4.000 € ha-1 deutlich reduzieren. Aller-dings spielt die Douglasie auch noch bei Ausgaben von 6.000 € ha-1 eine nennenswerte Rolle im empfehlenswerten Portfolio, wenn alle Baumarten künstlich verjüngt werden.

Szenario „erhöhtes Kalamitätsrisiko der Douglasie“In der Variante mit Naturverjüngung der Hauptbaumarten ist unab-hängig vom Kalamitätsrisiko der Douglasie ein Laubholzanteil von etwa 40 % vorteilhaft. Gleichzeitig erhöht sich der vorteilhafte Fich-tenanteil mit steigendem Risiko der Douglasie zu deren Lasten. Wie-se die Douglasie das Kalamitätsrisiko der Fichte auf, wäre noch ein Anteil von 8 %, hälftig auf den geasteten und ungeasteten Bestand verteilt, empfehlenswert. Dieser Anteil würde sich für eine noch hö-here Kalamitätsanfälligkeit halbieren (vgl. Tabelle 6).

Müssen alle Baumarten künstlich verjüngt werden, sind die emp-fehlenswerten Douglasienanteile wiederum deutlich höher als in der

tab. 5. nach der Downside-varianz vorteilhafte Portfolios für eine renditeforderung von 3 % und variierende Kulturkosten der Douglasie (Dgl (A) = geasteter Douglasienbe-stand; Dgl = ungeasteter Douglasienbestand; Fi (A) = geasteter Fichtenbestand; Fi = ungeasteter Fichtenbestand; Kie (A) = geasteter Kiefern bestand; Kie = ungeasteter Kie-fernbestand; Bu = Buchenbestand; ei (Wh) = eichenwertholzbestand; ei (sh) = eichenbestand zur sägeholzproduktion; lPm2= lower Partial moments zweiter ordnung).Advantageous portfolios ascertained with the downside-variance for a rate of return of 3% and varying regeneration costs of Douglas fir (Dgl (A) = pruned Douglas fir stand; Dgl = non-pruned Douglas fir stand; Fi (A) = pruned spruce stand; Fi = non-pruned spruce stand; Kie (A) = pruned pine stand; Kie = non-pruned pine stand; Bu = beech stand; Ei (WH) = oak stand producing high value assortments; Ei (SH) = oak stand producing saw timber; LPM2 = lower partial moments second order).

mit naturverjüngung ohne naturverjüngung

szenario referenz 4.000 € 6.000 € 8.000 € referenz 4.000 € 6.000 € 8.000 €

LPM2 (€ ha-1 a-1)² 81 95 96 95 194 236 295 357


Dgl (A) 7 5 1 0 16 14 10 3

Dgl 6 5 1 0 15 14 4 0

Fi (A) 23 24 30 30 23 30 39 45

Fi 23 27 29 30 28 31 47 53

Kie (A) 0 0 0 0 0 0 0 0

Kie 0 0 3 0 18 10 0 0

Bu 26 31 28 30 0 0 0 0

ei (Wh) 0 0 0 0 0 0 0 0

ei (sh) 16 9 8 11 0 0 0 0

tab. 6. nach der Downside-varianz vorteilhafte Portfolios für eine renditeforderung von 3 % und variierendes Kalamitätsrisiko der Douglasie (die Überlebenswahrschein-lichkeiten der jeweils angegebe nen Baumarten wurden für die Douglasie verwendet) (Dgl (A) = geasteter Douglasienbestand; Dgl = unge asteter Douglasienbestand; Fi (A) = geasteter Fichtenbestand; Fi = ungeasteter Fichtenbestand; Kie (A) = geasteter Kiefernbestand; Kie = ungeasteter Kiefernbestand; Bu = Buchenbestand; ei (Wh) = eichenwertholzbe stand; ei (sh) = eichenbestand zur sägeholzproduktion; lPm2= lower Partial moments zweiter ordnung).Advantageous portfolios ascertained with the downside-variance for a rate of return of 3% and varying risks of natural hazards for Douglas fir (the survival probabilities of the named tree species were used for Douglas fir) (Dgl (A) = pruned Douglas fir stand; Dgl = non-pruned Douglas fir stand; Fi (A) = pruned spruce stand; Fi = non-pruned spruce stand; Kie (A) = pruned pine stand; Kie = non-pruned pine stand; Bu = beech stand; Ei (WH) = oak stand producing high value assortments; Ei (SH) = oak stand producing saw timber; LPM2 = lower partial moments second order).

Mit naturverjüngung Ohne naturverjüngung

szenario referenz Fichte Fi-hoch referenz Fichte Fi-hoch

LPM2

(€ ha-1 a-1)²81 88 89 194 243 290


Dgl (A) 7 4 2 16 11 7

Dgl 6 4 2 15 12 7

Fi (A) 23 25 27 23 30 40

Fi 23 26 29 28 34 41

Kie (A) 0 0 0 0 0 0

Kie 0 0 0 18 12 5

Bu 26 28 29 0 0 0

ei (Wh) 0 0 0 0 0 0

ei (sh) 16 12 11 0 0 0

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Variante mit Naturverjüngung. Für die beiden Szenarien mit höhe-rem Risiko nehmen die vorteilhaften Anteile der Douglasie annä-hernd gleichmäßig bis auf 14 % ab. Parallel dazu reduziert sich auch die empfehlenswerte Beteiligung der ungeasteten Kiefernbestände auf bis zu 5 %. Somit profitiert wie im Fall der Naturverjüngungsmög-lichkeit der Hauptbaumarten ganz besonders die Fichte von einem unterstellten höheren Kalamitätsrisiko der Douglasie. Insgesamt ist allerdings festzustellen, dass durch steigende Ausgaben für die Be-standesbegründung die vorteilhaften Douglasienanteile wesentlich stärker reduziert werden als durch ein höheres Kalamitätsrisiko.

Diskussion

Zu Beginn des Diskussionskapitels sollen zunächst die in der Ein-leitung gestellten Forschungsfragen anhand der erzielten Ergebnisse beantwortet werden. Die erste Frage lautete:

Ist eine nennenswerte Beteiligung der Douglasie am Baumar-•tenportfolio nach finanziellen Kriterien vorteilhaft?

Mit diesem Thema beschäftigten sich bisher erst wenige wissen-schaftliche Studien. Die durchgeführte finanzielle Analyse unter Einbeziehung von Diversifikationseffekten zeigte, wie die Studie von Knoke (2008), dass trotz der hohen zu erwartenden Erträge nicht allein auf Douglasie gesetzt werden sollte. Vielmehr stellten sich di-versifizierte Portfolios als vorteilhaft dar. Die Anteile der Douglasi-enbestände betrugen maximal 46 %. Verjüngen sich Fichte, Kiefer, Buche und Eiche natürlich, liegen die vorteilhaften Douglasienan-teile häufig im Bereich von etwa 10 %, während ihr Anteil tenden-ziell über 20 % lag, wenn alle Baumarten künstlich verjüngt werden müssen. Somit reduziert die Möglichkeit zur Naturverjüngung der bisherigen Hauptbaumarten ganz erheblich die aus finanzieller Sicht anzustrebenden Douglasienanteile.

Daher sind in dieser Untersuchung zumeist geringere Douglasi-enanteile am Baumartenportfolio vorteilhaft als in der Studie von Knoke (2008). Gleichzeitig sind die hier ermittelten empfehlenswer-ten Anteile von Buche stets geringer und die der Fichte höher als in der Studie von Knoke (2008). Im Unterschied zu Knoke (2008) sind in der vorliegenden Studie auch Kiefer und Eiche mögliche Port-foliobestandteile. Zudem wurden auch die Effekte der Sortiments-diversifikation durch die Produktion von Wert-, Säge- und Indust-rieholz berücksichtigt. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass sich eine nennenswerte Beteiligung der Douglasie am Baumar-tenportfolio fast immer als finanziell vorteilhaft darstellte. Einen sehr deutlichen Einfluss auf die Höhe der vorteilhaften Douglasienantei-le haben allerdings die in den verschiedenen Szenarien veränderten Rahmenbedingungen. Mit diesen Ergebnissen kann die zweite For-schungsfrage beantwortet werden:

Welche Auswirkungen haben variierende Rahmenbedingungen •auf die vorteilhaften Douglasienanteile?

Grundsätzlich wurden sämtliche Portfoliobetrachtungen sowohl unter der Prämisse, dass alle Bestände künstlich begründet werden müssen, als auch unter der Annahme, dass sich die bisherigen Haupt-baumarten natürlich verjüngen und dass nur die Douglasie gepflanzt werden muss, durchgeführt. Es zeigte sich, dass dies gravierende Auswirkungen auf die Zusammensetzung der vorteilhaften Portfolios hat. Ist Naturverjüngung möglich, sind in vielen der betrachteten Varianten wesentlich höhere Laubholzanteile sowie geringere Doug-lasienanteile zu empfehlen. Zudem verfügen die vorteilhaften Port-folios bei natürlicher Verjüngung stets über ein wesentlich geringeres finanzielles Risiko als bei künstlicher Verjüngung aller Baumarten.

Steigt das Kalamitätsrisiko der Fichte wesentlich an, reduzieren sich ihre vorteilhaften Anteile am Portfolio ganz erheblich. Die frei-werdenden Anteile werden unabhängig vom Verjüngungsregime fast komplett von der Douglasie übernommen. Einen sehr starken

Einfluss auf die vorteilhaften Douglasienanteile hatte die Variation der Kulturkosten. So reduzieren sich die empfehlenswerten Anteile ganz deutlich mit ansteigenden Ausgaben für die Kulturbegründung. Gleichzeitig konnten Schwellenwerte ermittelt werden, bei deren Überschreitung die Douglasie nur noch in geringem Maße beteiligt werden sollte. Verjüngen sich die Hauptbaumarten natürlich, ist dies bei Ausgaben von über 4.000 € ha-1 der Fall, ohne die Natur-verjüngungsmöglichkeit erst bei Überschreitung von 6.000 € ha-1. Es zeigt sich somit auch hier die große Bedeutung der Ausgaben für die Kulturbegründung in finanziellen Analysen. Trotz des überragenden Wachstums und der weiteren positiven Eigenschaften der Douglasie kann sie bei hohen Kulturkosten aus finanzieller Sicht nicht mit den einheimischen Baumarten mithalten.

Auch das zukünftige Kalamitätsrisiko der Douglasie ist ein Unsi-cherheitsfaktor in der Bewertung dieser „neuen“ Baumart. Je höher dieses ausfällt, desto geringer sind die vorteilhaften Douglasienantei-le am Portfolio. Allerdings ist festzustellen, dass die Douglasie nach finanziellen Kriterien auch nennenswerte Anteile einnehmen sollte, wenn sie sich als genauso kalamitätsanfällig herausstellt wie die Fich-te. Zusammenfassend zeigt sich, dass die Ausgaben für die Verjün-gung und die Möglichkeit der Naturverjüngung großen Einfluss auf die vorteilhafte Portfoliozusammensetzung haben. Aber auch die Ka-lamitätsgefahren wirken sich nennenswert auf die empfehlenswerten Portfolioanteile aus.

Neben den praktischen Ergebnissen konnten in vorliegender Stu-die auch methodische Einblicke erzielt werden. Die Verwendung der Downside-Varianz als Risikokennzahl zur Portfoliooptimierung weist einige Vorteile gegenüber der klassischen Standardabweichung auf. So zeigte Chamberlain (1983), dass nur für elliptische und sym-metrische Verteilungen der Nutzen eines Investors eine Funktion von Mittelwert und Standardabweichung des Portfolios ist (Bertsimas et al. 2004). Die Normalverteilung wird zwar häufig unterstellt, macht ihre Verwendung Portfoliokalkulationen doch sehr einfach, jedoch zeigen empirische Untersuchungen, dass sie nicht immer zutreffend ist (z. B. Mandelbrot und Hudson 2005, Knoke und Wurm 2006). Zudem stimmt nach empirischen Untersuchungen des Anlegerver-haltens die symmetrische Natur der klassischen Standardabweichung nicht mit dem tatsächlichen Risikoempfinden überein (Unser 2000, Poddig et al. 2005). Dagegen erscheinen die Downside-Risikomaße intuitiv passendere Risikomaße zu sein (Unser 2000).

Die Downside-Varianz mit dem Sonderfall Semivarianz besitzt hierbei noch den engsten Bezug zum traditionellen Risikoverständ-nis. So werden zunehmende Abweichungen vom Bezugspunkt (hier Target statt Mittelwert) – allerdings nur die negativen – quadratisch und damit überproportional gewichtet, wie dies auch bei der Varianz erfolgt (Poddig et al. 2005). Weiter zeigt sich die große Nähe zum klassischen Varianz-Ansatz wie folgt: Für einen Wert des Targets in Höhe des Mittelwertes, was auch bei den hier durchgeführten Port-foliobetrachtungen der Fall war, werden die LPM2 zur Semivarianz (z. B. Atwood 1985, Eftekhari 1998, Grootveld und Hallerbach 1999, Brogan und Stidham 2005). Für symmetrische Verteilungen wie die Normalverteilung sind die LPM2 proportional zur Varianz (Lee und Rao 1988, Eftekhari 1998). Aufgrund der Nähe zum tra-ditionellen Portfolioansatz besitzt die Anwendung der LPM2 unter den alternativen Optimierungsansätzen die größte Verbreitung in Theorie und Praxis (Poddig et al. 2005). Die Downside-Varianz ist jedoch als Risikomaß erklärungsbedürftig und erscheint zunächst nicht leicht zu interpretieren (Meyer 1999). Zudem ist der Rechen-aufwand bei Berücksichtigung der tatsächlichen Ergebnisverteilung, wie im Falle der vorliegenden Studie geschehen, wesentlich höher als bei Anwendung der klassischen Theorie von Markowitz (1952). Dennoch erscheint dieser Aufwand gerechtfertigt, um zum einen nur den unerwünschten Teil der Streuung zu minimieren und zum ande-ren auch ohne Normalverteilung der Ergebnisse fundiert optimieren zu können.

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Sehr bedeutend für die Portfoliobetrachtungen ist, dass die tatsäch-lich zu beobachtenden Korrelationen der Preise, aber auch die Preis-verteilungen durch den Bootstrap-Ansatz in der Holzpreissimulation erhalten bleiben. Eine wichtige Voraussetzung für dieses Vorgehen ist allerdings, dass die Preise unabhängig über die Zeit sind, erfolgt die Ziehung doch zufällig und unabhängig vom zuvor gezogenen (Holz-)Preis (Dowd 1998, Jorion 2001). Da es beim Wertholz nur einen Erntezeitpunkt gibt, besteht diesbezüglich kein Problem und es müssen keine Zeittrends bzw. Autokorrelationen berücksichtigt werden. Ansonsten erfolgten die Ziehungen zumeist für Zeitpunkte mit 5 Jahren Abstand. Zur Kontrolle, ob hier die geforderte Unab-hängigkeit über die Zeit vorlag, wurde die Korrelation entsprechend weit auseinanderliegender Holzpreisjahrgänge bestimmt. Es zeigte sich, dass die Sägeholzpreise des Nadelholzes und die Industrieholz-preise von Kiefer, Eiche und Douglasie annähernd unkorreliert und damit wie gefordert unabhängig über die Zeit sind. Die Säge- und Industrieholzpreise der Buche sind etwas stärker positiv korreliert, die Preise von Fichtenindustrie- und Eichensägeholz sogar deutlich (max. k = 0,5). Insgesamt sind die Voraussetzungen für das Boot-strapping somit bei den finanziell bedeutenden Sortimenten meist einigermaßen erfüllt. Die teilweise bestehenden Autokorrelationen wurden in Kauf genommen, da für diese Untersuchung die positiven Eigenschaften des Bootstrapping höher eingewertet wurden.

Die Korrektur der Wachstumsdaten anhand der Ergebnisse der Bundeswaldinventur II (BMELV 2005) ist sicherlich diskussions-würdig. In diesen Ergebnissen spielen die unterschiedlichen Stand-orte, auf denen die Baumarten üblicherweise angebaut werden, eine große Rolle. Im vorgestellten Ansatz wird dann aber stillschweigend von einem homogenen Standort ausgegangen, auf dem alle Baumar-ten möglich sind und gemäß den festgestellten Relationen wachsen. Allerdings muss berücksichtigt werden, dass es sich hier nur um eine modellhafte Betrachtung und keine Einzelfallstudie handelt. Für eine allgemeine Aussage wiederum erscheint eine Anpassung an die groß-flächigen und auf einer großen Datenmenge basierenden Ergebnisse der Bundeswaldinventur II (BMELV 2005) geeignet. Diese Daten bilden die aktuellen Wuchsrelationen vermutlich besser ab als die Originaldaten des Waldwachstumssimulators SILVA, der die realen Zuwächse eher unterschätzt (Albrecht et al. 2009, Beinhofer 2009).

In dieser Untersuchung wurden zudem keine Restriktionen, wie beispielsweise Einschränkungen der Baumartenwahl aufgrund der Standortsverhältnisse oder die Beschränkung von Naturverjün-gungsmöglichkeiten auf einzelne Baumarten oder auf Teilflächen ,berücksichtigt. Führt man die vorgestellte Analyse eines Baumarten-portfolios hingegen für einen konkreten Forstbetrieb durch, könnten diese und weitere spezifischen Restriktionen oder Kostenstrukturen sowie die lokal gültigen Wachstumsrelationen, die übliche Wald-behandlung und regionale Holzpreise berücksichtigt werden (vgl. Beinhofer 2009). So ergäbe sich ein für den jeweiligen Forstbetrieb maßgeschneidertes Baumartenportfolio.

Zudem handelt es sich hier um einen statisch komparativen An-satz. Es werden somit Forstbetriebe mit unterschiedlichen Baum-artenportfolios verglichen, ohne den Zeitbedarf oder die Überfüh-rungskosten für eine etwaige Veränderung der Baumartenanteile durch Umbaumaßnahmen zu berücksichtigen. Wollte man derarti-ge Aspekte mit einbeziehen, müsste die Optimierung im Rahmen eines Betriebsoptimierers durchgeführt werden (z. B. Stang 2008, Stang und Knoke 2008). Damit wäre auch eine optimierte Umbau-planung, z. B. welcher Bestand durch welchen Folgebestand ersetzt werden soll, möglich. Insgesamt betrachtet, bietet die Anwendung der Portfoliotheorie folglich Erweiterungsmöglichkeiten bestehender Optimierungsverfahren und damit eine gute Möglichkeit, solch stra-tegische Entscheidungen wie die Baumartenwahl auf ein belastbares finanzielles Fundament zu stellen.

Trotz der positiven Eigenschaften der Douglasie zeigte sich, dass zukünftig auf Diversifikation gesetzt werden sollte. Deutlich stellte

sich die Überlegenheit einer durchdachten Mischung mit einheimi-schen Baumarten heraus. In zukünftigen Studien sollten zusätzlich die Effekte der Baumarteninteraktionen bei kleinflächiger Mischun-gen berücksichtigt werden (vgl. Knoke und Seifert 2008). Dies würde eine interessante Erweiterung des präsentierten Ansatzes darstellen, sodass Mischungen nicht nur betriebs-, sondern auch bestandesweise analysiert werden könnten. Damit wären die Kalkulationen noch nä-her am forstlichen Ziel, die Douglasie in Mischbeständen anzubauen (z. B. Teuffel v. und Kastrup 1998), sodass noch treffender ökono-mische Argumente für das ökologische Konzept des Mischwaldes bereitgestellt werden könnten.

Daneben zeigte diese Untersuchung den starken Einfluss der Aus-gaben für die Verjüngung auf die finanzielle Vorteilhaftigkeit von Entscheidungen. Somit wäre es für die Forstpraxis äußerst wichtig, dass Wege zur Minderung der Risiken von Douglasienkulturen ge-funden werden, um so die Kulturausgaben beschränken zu können. Zudem sollte für zukünftige Untersuchungen die Datenlage zur Douglasie, beispielsweise hinsichtlich der Holzpreise und der Kala-mitätsrisiken, weiter verbessert werden und auch die Möglichkeit der Douglasiennaturverjüngung einfließen.

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Buchbesprechungen

Buchbesprechungen i Book reviews

Albrecht Bemmann und Christine Knust (Hrsg.). AGROWOOD – Kurzumtriebsplantagen in Deutschland und europäische Perspek-tiven. 2010. 340 S., zahlr. Abb. u. Tab. Hardcover. Weißensee Ver-lag, Berlin. ISBN 978-3-89998-159-9. 48,50 €.

Die Nachfrage nach dem Rohstoff Holz steigt in Deutschland stän-dig. Hierdurch hat sich der Holzeinschlag in den Wäldern in den vergangenen zwei Jahrzehnten nahezu verdoppelt. Eine weitere deut-liche Steigerung der traditionellen Holzproduktion ist nicht umsetz-bar. Beim Holzverbrauch entfällt der größte Teil bisher auf die stoff-liche Nutzung. Der Anteil der energetischen Nutzung erhöhte sich jedoch in den vergangenen Jahren. Für das Jahr 2020 wird eine ener-getische Holznutzung von 65 Mio. m3 prognostiziert. Dann würde die Holzmenge für eine energetische Nutzung die für eine stoffliche Nutzung übersteigen.

Besonders für die energetische Nutzung könnte Holz schnellwach-sender Baumarten in Kurzumtriebsplantagen auf landwirtschaft-lichen Flächen mit Umtriebszeiten von 2 bis 20 Jahren produziert werden, wobei der juristische Status „landwirtschaftliche Fläche“ erhalten bliebe. Nach einer in diesem Buch vorgenommen Abschät-zung kann aufgrund des im Vergleich zum Wald höheren Holzzu-wachses in derartigen Plantagen in Deutschland auf bis zu 500.000 ha (entspricht weniger als etwa 5 % der gegenwärtigen Waldfläche) etwa 10 % des gegenwärtigen Holzeinschlags aus dem Wald, das wä-ren 7-8 Mio. m3 pro Jahr, zusätzlich bereitgestellt werden. Zurzeit hat diese Möglichkeit, Holz außerhalb des Waldes zu produzieren, im Unterschied zu Nachbarländern in Deutschland noch keine wirt-schaftliche Bedeutung.

Obwohl es zu Kurzumtriebsplantagen, die auf die Niederwald-wirtschaft zurückgeführt werden können, seit den 1950er-Jahren ein-zelne Untersuchungen gab, bestehen zu deren Anlage und Nutzung weiterhin ökologische und wirtschaftliche Fragen. Zu deren Klärung wurde im Rahmen des Förderschwerpunktes „Nachhaltige Wald-wirtschaft“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung das Verbundprojekt „AGROWOOD – Anlage, Ernte und Verwertung schnellwachsender Baumarten auf landwirtschaftlichen Flächen in der Region Freiberg (Sachsen) und im Schradenland (Brandenburg)“ eingerichtet. Die Ergebnisse nach vierjähriger Projektlaufzeit sind in dem Buch zusammengefasst und durch Beiträge weiterer Experten ergänzt. An dem Buch sind 69 Autoren beteiligt. Es zeigt den aktu-ellen Stand des Wissens zu Kurzumtriebsplantagen in Deutschland auf, enthält kurze Darstellungen aus einigen europäischen Ländern (Kapitel 6) und bringt Praxisbeispiele zur Umsetzung von Kurzum-triebsplantagen (Kapitel 7).

Kapitel 1 stellt die Rahmenbedingungen für Kurzumtriebsplanta-gen vor. Durch die kurze Produktionszeit, die handelnden Akteu-re und die Bewirtschaftungsform ergibt sich eine größere Nähe zur Landwirtschaft als zur Forstwirtschaft. Folgerichtig sind Kurzum-triebsplantagen beihilfefähig nach dem EU-Agrarrecht. Bei der Er-zeugung und bei dem Inverkehrbringen des Vermehrungsgutes ei-niger für den Kurzumtrieb wichtiger Baumarten (v. a. Pappeln und Robinie) ist allerdings das Forstvermehrungsgutgesetz zu beachten. Die Flächeneignung ist nur in Abstimmung mit der zuständigen Naturschutzbehörde festzustellen. Diese und weitere zu beachtende Rechtsgrundlagen werden ausführlich vorgestellt. Zudem werden im Kapitel 1 die für den Kurzumtrieb geeigneten Baumarten (v. a. Weiden, Pappeln, Robinie), Möglichkeiten der Züchtung zur Ver-besserung ihrer Wuchsleistungen, Resistenzen und Holzeigenschaf-ten und ihre Standortansprüche vorgestellt. Kapitel 2 (Produktion) behandelt die Anlage und Etablierung von Kurzumtriebsplanta-gen (u. a. Pflanzmaterial, Flächeneinrichtung, Pflanzung), natura-

le Risiken und Grundzüge des Schadensmanagements, Maschinen und Verfahren für die Ernte, Wachstum und Biomasseproduktion schnellwachsender Baumarten, Aufbereitung von Hackschnitzeln für eine energetische Nutzung, Rückwandlung von Plantagenflächen in Ackerland und die Integration einer Kurzumtriebswirtschaft in landwirtschaftliche Betriebe sowie innovative Managementsysteme. Kapitel 3 (Ökologie und Naturschutz) bringt erste Ergebnisse zur Habitateignung von Kurzumtriebsplantagen für die Fauna und zu den Auswirkungen auf die floristische und faunistische Vielfalt. In Bezug auf den Nährstoff- und Kohlenstoffhaushalt werden Kurzum-triebsplantagen im Gegensatz zu Ackerkulturen positiv bewertet. Es kann allerdings kurzfristig zu Sickerwasserausträgen kommen. Im Vergleich zu annuellen Kulturen verbrauchen Kurzumtriebsplanta-gen mehr Wasser, was zu einem Rückgang der Grundwasserneubil-dung führen kann. Der Versuch einer Ökobilanz des Anbaus von Kurzumtriebsplantagen sowie der energetischen Verwendung des Holzes kann nur erste Tendenzen aufzeigen, da bisher nicht alle Wir-kungen in Bezug auf Bodenkohlenstoff, Wasserhaushalt und Nähr-stoffkreislauf vollständig abgeschätzt werden können. Es wird aber deutlich, dass die Erzeugung von Energie aus Agrarholz für die meis-ten Wirkungskategorien günstiger zu bewerten ist als die Strom- und Wärmeproduktion aus fossilen Energiequellen. Kapitel 4 (Ökonomie und Gesellschaft) bewertet Kurzumtriebsplantagen ökonomisch und ordnet sie in die gesamtbetriebliche Anbaustruktur ein. Mit dem An-bau von Energieholz lassen sich demnach konstante Beiträge zum Betriebsergebnis erzielen, da diese mehrjährigen Kulturen geringere Ertragsschwankungen aufweisen als annuelle Kulturen. Es zeigt sich aber auch, dass der gesamte Prozess der Kurzumtriebswirtschaft von der Anlage über die Ernte bis zur Nutzung des produzierten Holzes weiter optimiert werden muss, um betriebswirtschaftlich mit dem Ackerbau konkurrieren zu können. Kapitel 5 (Holzmarkt und stoffli-che Verwertung) beleuchtet die Perspektiven von Kurzumtriebsplan-tagen für den Holzmarkt und stellt stoffliche Einsatzmöglichkeiten von Holz aus Kurzumtriebsplantagen vor.

Das Buch stellt klar, dass die Holzproduktion im Kurzumtrieb auf landwirtschaftlichen Flächen grundsätzliche Unterschiede zur mittel-europäischen Forstwirtschaft aufweist: Im Regelfall wird im Herbst vor der Kulturanlage die Fläche mit einem Totalherbizid behandelt und tiefgepflügt. Im Frühjahr folgt meist eine weitere Bodenbearbei-tung mittels Grubber oder Egge zur Herstellung eines feinkrümeli-gen Pflanzbettes. Ein unmittelbar nach der Pflanzung ausgebrachtes Vorauflaufmittel unterdrückt den Begleitwuchs bis zu 6 Wochen. Bei der Pflanzung und der Ernte werden die Flächen in der Regel voll be-fahren. Bei einer Ausweitung der Kurzumtriebsplantagen wird zudem mit einer stetigen Zunahme der Schaderreger gerechnet und deshalb ein regelmäßiger Einsatz von Insektiziden nicht ausgeschlossen. Im Vergleich zu annuellen landwirtschaftlichen Kulturen, mit denen sie um Flächen konkurrieren, weisen Kurzumtriebsplantagen eine Reihe ökologischer und ökonomischer Vorteile auf. Die Bereitstellung von Holz aus Kurzumtriebsplantagen kann zudem den Druck auf die nachhaltige, ökologisch orientierte Waldbewirtschaftung mindern.

Die Herausgeber haben auf der Basis eines Projektberichtes ein Handbuch zur Kurzumtriebswirtschaft zusammengestellt, das alle Aspekte dieses landwirtschaftlichen Produktionszweiges ausführlich und kompetent behandelt. Die aktuellen Forschungsergebnisse sind verständlich aufbereitet. Jedes Kapitel enthält eine wertende Zusam-menfassung und ein Verzeichnis der verwendeten und weiterführen-den Literatur. Vermisst werden aufgrund der wiederholt verwendeten Abkürzungen im Text ein Abkürzungsverzeichnis und zur Erklärung der Fachbegriffe ein Glossar. Das Werk wird einen weiten Nutzer-

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Buchbesprechungen


kreis bedienen. Es kann dem an einem neuen Produktionszweig inte-ressierten Landwirt oder Energieversorger als umfassender Ratgeber dienen. Es kann aber auch in einer universitären Lehrveranstaltung Verwendung finden. Unter Berücksichtigung der finanziellen Un-terstützung für die Publikation durch drei namhafte Firmen ist der Ladenpreis des Buches mit fast 50 € hoch.

Autoren des Werkes haben auch maßgeblich an dem Buch „An-bau und Nutzung von Bäumen auf landwirtschaftlichen Flächen“ mitgewirkt. Auch dieses Buch hat die Erkenntnisse aus Forschungs-projekten über Kurzumtriebsplantagen u. a. für den Praktiker auf-bereitet. Reeg T., Bemmann A., Konold W., Murach D., Spiecker H. (Hrsg.).

Anbau und Nutzung von Bäumen auf landwirtschaftlichen Flächen. 2009. 355 S., 99 Abb. (56 Farbabb.), 38 Tab. Hardcover. Wiley-VCH, Weinheim. ISBN 978-3-527-32417-0. 49,90 €.

Norbert Bartsch, Göttingen

Bernhard Marbach und Christian Kainz. Farne, Moose & Flechten – Häufige und auffällige Arten erkennen und bestimmen. 2010. 96 S., 113 Farbfotos u. 96 Zeichnungen, laminierter Pappeinband. BLV, München. ISBN 978-3-8354-0664-3. 9,95 €.

Acht Jahre nach der Erstauflage des Bändchens mit dem Titel „Moo-se, Farne und Flechten“ liegt nun die 2. Auflage vor, jetzt mit geän-derter Reihenfolge im Titel: „Farne, Moose & Flechten“. Das kleine, kompakte Format, äußerlich wie inhaltlich, spricht vor allem Na-turliebhaber und interessierte Laien an. Die Übersichtlichkeit und die Aufmachung ermuntern zu einem Einstieg in die ansonsten für botanisch nicht Vorgebildete eher schwer zugängliche Kryptogamen-flora.

Abgesehen vom äußeren Erscheinungsbild und vom Titel ist die Neuauflage unverändert geblieben. Der praktische, wetterfeste Schutzeinband mit integriertem Lesezeichen um die flexiblen Um-schlagseiten mit Zentimetermaß ist leider durch steife Buchdeckel ersetzt worden. Dadurch ist der Charakter eines Exkursionsführers nicht mehr gegeben. Inhaltlich könnte die Artenauswahl überdacht werden. So sind bei den vorgestellten Moosarten die ebenfalls weit-verbreiteten und häufigen Waldmoose Katharinenmoos (Atrichum undulatum (HEDW.) P. BEAUV.) und Schwanenhals-Sternmoos (Mnium hornum HEDW.) nicht aufgenommen. Neben 27 Moosar-ten werden 19 Farn-, 6 Bärlapp-, 5 Schachtelhalm-, und 34 Flech-tenartenarten vorgestellt.

Wenn auch in dem kleinen Buch viel Wissenswertes für wenig Geld enthalten ist, werden doch diejenigen, die ein stärkeres Inte-resse an den Kryptogamen haben – v. a. die in Lehre und Forschung Tätigen – zusätzlich umfangreichere und ausführlichere Bestim-mungsbücher benutzen.

Christine Rapp, Göttingen

Andreas Roloff. Bäume – Lexikon der praktischen Baumbiologie. 2010, 2. völlig neu bearbeitete Aufl. 207 S., 307 Farbabb. Hardco-ver. Wiley-VCH, Weinheim. ISBN 978-3-527-32358-6. 49,90 €.

2004 veröffentlichte der Autor unter der Bezeichnung „Bäume – Phä-nomene der Anpassung und Optimierung“ ein Buch, das im Verlag Ecomed erschien. Es war in vier Hauptteile gegliedert: Ökologie, Morphologie, Anatomie und Physiologie. Der Untertitel des neuen Buches „Lexikon der praktischen Baumbiologie“, als zweite, völlig neu überarbeitete Auflage bezeichnet, hat dagegen eine gänzlich an-dere Betrachtungsweise. Es enthält in alphabetischer Reihenfolge (von Abholzigkeit bis Zwiesel) eine große Zahl von Begriffen, die fast alle auf knapp einer Druckseite erläutert und mit zum Teil guten Abbildungen versehen sind. Das mag für manche Nutzer des Bu-ches, vor allem solche, die mit Bäumen und mit der einschlägigen Fachsprache wenig vertraut sind, Vorteile haben. Doch muss darauf

hingewiesen werden, dass manche Lexikonbeiträge mangelhaft, ei-nige dazu auch fehlerhaft sind. Dazu gehören u. a. die Stichwörter (einschließlich der Verweise auf verwandte Begriffe) Biodiversität, Naturverjüngung, Sukzession, Urwälder. Ein Mangel liegt auch da-rin, dass das nur etwa 80 Angaben enthaltende Literaturverzeich-nis dem Leser wenig Anhaltspunkte dazu liefert, wo er Näheres zu den benannten Lexikonbeiträgen finden kann. Für eine mögliche Neuauflage sollte Abhilfe geschaffen werden. Der Verkaufspreis liegt noch im Rahmen des Üblichen.

Ernst Röhrig, Göttingen

Emanuel Gerber, Gregor Kozlowski und Anne-Sylvie Mariéthoz. Die Flora der Voralpen zwischen Thuner- und Genfersee. 2010. 222 S., rd. 560 farbige u. 40 schwarz-weiße Abb., gebunden, 17 x 23 cm. Haupt-Verlag, Bern. ISBN 978-3258076072. 37,90 €.

Schweizer Käse und Schweizer Schokolade und was das mit der Schweizer Flora zu tun hat!

Wie viele andere Bücher, die beim Haupt-Verlag in Bern erschie-nen sind, lädt auch dieses Buch allein schon durch die ansprechende Aufmachung und Ausstattung zum Aufschlagen und Durchblättern ein. Als Einladung zu einer Entdeckungsreise und Erkundung einer ganzen Region für ein breites Publikum, und dies nicht nur unter floristischen Aspekten, verstehen die Autoren ihr Buch, das als Er-gebnis des Projekts „Pflanzen der Voralpen“ des Naturhistorischen Museums (NHMF) in Freiburg (Schweiz) vorliegt. Zusätzliche naturkundliche, geografische, kulturhistorische und ethnologische Informationen geben einen umfassenden Einblick in diesen Land-schaftsraum.

Die Seiten sind überwiegend zweispaltig aufgebaut. Eine Vielzahl der hervorragenden Pflanzenfotos wird in der schmalen Randspalte präsentiert. Die übrigen zwei Drittel der Seite werden für weitere Fotos und Text genutzt, wobei der Umfang des Textbeitrags selten eine halbe Seite übersteigt. Auf grau hinterlegten Seiten werden die Exkurse in kulturhistorische Themen wie „Tourismusentwicklung in den Voralpen“, „Rindviehzucht in den Voralpen“ und „Gruyère: eine lange Exporttradition“ optisch hervorgehoben. Hier erfährt man In-teressantes zur Herstellung der berühmten Schweizer Produkte Käse und Schokolade, die nicht zuletzt als Veredlung der Schweizer Flo-ra angesehen werden können! Beginnend mit den höchsten Lagen der Voralpen, über sonnige und warme Hänge, schneereiche und feuchte Lagen geht es zu den naturnahen Laub- und Nadelwäldern und zu den Wiesen, Weiden, Sümpfen und Gewässern. Jeder dieser Lebensräume wird kurz vorgestellt, und bemerkenswerte Pflanzen oder auch Gattungen werden porträtiert. Ein Literaturverzeichnis getrennt nach Botanik/Geologie und Kulturgeschichte und das Re-gister schließen das Buch ab.

Das in der Einleitung formulierte Ziel: „Das Werk soll einer brei-ten Bevölkerung die Vegetation … auf ästhetisch ansprechende Art und Weise näher bringen …“ ist eindrucksvoll erreicht worden. Der Titel allerdings „Flora der Voralpen“ ist auf den ersten Blick etwas irreführend und könnte falsche Erwartungen wecken, da von den Autoren explizit weder eine Gesamtflora noch ein Bestimmungswerk beabsichtigt wurde. Als Kriterien für die Auswahl der vorgestellten Pflanzenarten nennen die Autoren floristische und ökologische Be-deutsamkeit, aber auch Seltenheit und Attraktivität und auch indivi-duelle Vorlieben. Im Vordergrund stehen die Lebensräume und dabei vor allem natürliche, naturnahe und durch traditionelle menschliche Nutzung entstandene Pflanzengesellschaften.

Das Buch ist schnell und unterhaltsam durchgeblättert, die gut 220 Seiten sind nicht überfrachtet, vermitteln dennoch kompetent und gut verständlich interessante Informationen. Der Preis von fast 40 € Euro mag in Anbetracht von Vielzahl und Qualität der Abbil-dungen und der guten Ausstattung gerechtfertigt sein.

Christine Rapp, Göttingen

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Inhalt 2010

Inhalt 2010 i Content 2010

I. Originalbeiträge (per reviewed) – Full papers (per reviewed)

Ammer C., Förster B., Höllerl S. Zur Bedeutung von intraspezifischer Konkurrenz bei Rotbuche (Fagus sylvatica L.) in frühen Verjüngungsstadien ...................... 175

Bader A.Wiederaufleben alter Forstnutzungen in Kriegs- und Krisenzeiten – Das Beispiel Gerbrindennutzung im Ersten Weltkrieg ........... 99

Beinhofer B., Knoke T. Finanziell vorteilhafte Douglasienanteile im Baumartenportfolio ..................................................................................................... 255

Bemmann A., Nahm M., Brodbeck F., Sauter U.H. Holz aus Kurzumtriebsplantagen: Hemmnisse und Chancen ............................................................................................................ 246

Bolte A., Hilbrig L., Kampf F. Störungsbedingte Walddynamik eines Fichten-Buchen-Naturwaldes in Südschweden ....................................................................... 34

Bücking W. Entwicklung der Wald-Biozönosen im Naturwaldreservat „Bannwald Napf“ am Feldberg im Schwarzwald – Zustand und Prognose .................................................................................................................................................................................................... 3

Dietz M. Fledermäuse als Leit- und Zielarten für am Naturwald orientierte Waldbaukonzepte ........................................................................ 69

Dorow W.H.O., Blick T., Kopelke J.-P. Zoologische Forschung in hessischen Naturwaldreservaten – Exemplarische Ergebnisse und Perspektiven ...................................... 61

Ettl R., Weis W., Göttlein A.Laborversuch zur Bewertung von Organo-Asche-Presslingen und einem Kalk-Asche-Gemisch als mögliche Produkte für eine nährstoffliche Kreislaufwirtschaft in Wäldern ................................................................................................................................ 12

Finkeldey R., Hattemer H.H.Genetische Variation in Wäldern – Wo stehen wir? .............................................................................................................................. 123

Gailing O., Vornam B., Leinemann L., Curtu A.L., Finkeldey R.Genetische Ansätze zur Charakterisierung adaptiver genetischer Variation bei Eichen ...................................................................... 150

Himmelsbach W., Treviño Garza E.J., González Rodríguez H., González Tagle M.A., Estrada Castillón A.E., Aguirre Calderón O.A. Site-conditions reflected by seasonal and diurnal leaf water potentials of four co-occurring tree species in the Sierra Madre Oriental, Mexico .............................................................................................................................................................. 110

Kies U., Klein D., Schulte A. Germany’s forest cluster: exploratory spatial data analysis of regional agglomerations and structural change in wood-based employment – Primary wood processing ............................................................................................................................................. 236

Konnert M., Hosius B. Contribution of forest genetics for a sustainable forest management ................................................................................................. 170

Larsen J.B. Forest reserve studies as inspiration for sustainable forest management – Lessons learned from Suserup Skov in Denmark ............. 28

Leinemann L., Steiner W., Hosius B., Kleinschmit J. Klonale Reproduktion in naturnahen Vorkommen der Schlehe (Prunus spinosa L.) ........................................................................ 165

Mátyás C., Nagy L., Jármay É.U. Genetic background of response of trees to aridification at the xeric forest limit and consequences for bioclimatic modelling....... 130

Müller-Starck G., Haas J., Ziehe M.Genetic response of juvenile plants to translocation along an altitudinal gradient: a case study with Larix europaea and Pinus mugo ........................................................................................................................................................................................... 142

Nascimento de Sousa S., Gailing O., Finkeldey R., Ziehe M., Hattemer H.H. Reproduction system of Norway spruce (Picea abies [L.] Karst.) in pure and mixed stands with different density ......................... 218

Nyári L.Genetic diversity, differentiation and spatial genetic structures in differently managed adult European beech stands and their regeneration ................................................................................................................................................................................. 156

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Inhalt 2010


Petritan I.C., von Lüpke B., Petritan A.M. Einfluss unterschiedlicher Hiebsformen auf das Wachstum junger Buchen und Douglasien aus Pflanzung...................................... 40

Schmidt M. Vom Hutewald zum „Urwald“ – Veränderungen von Flora und Vegetation im Naturschutzgebiet „Urwald Sababurg“ (Reinhardswald) über 100 Jahre ............................................................................................................................................................. 53

Steiner W., Jolivet C., Degen B. Genetisches Monitoring am Bespiel der Wildkirsche (Prunus avium) ............................................................................................... 181

Vornam B., Gailing O., Finkeldey R.Natürliche Nukleotid-Diversität von Kandidatengenen für den Blattaustrieb der Traubeneiche (Quercus petraea) ....................... 146

Walentowski H., Bußler H., Bergmeier E., Blaschke M., Finkeldey R., Gossner M.M., Litt T., Müller-Kroehling S., Philippi G., Pop V.V., Reif A., Schulze E-.D., Strätz C., Wirth V. Sind die deutschen Waldnaturschutzkonzepte adäquat für die Erhaltung der buchenwaldtypischen Flora und Fauna? Eine kritische Bewertung basierend auf der Herkunft der Waldarten des mitteleuropäischen Tief- und Hügellandes .................... 195

II. Kurzbeiträge – short contributions

Bußler H., Walentowski H. Sind Urwaldreliktarten in bayerischen Reservaten an naturnahe Wälder gebunden? .......................................................................... 82

Drössler L. Eine Methode zur Untersuchung des Bestandesgrundflächenzuwachses in Fichten-Birken-Mischbeständen bei unterschiedlicher Förderung einzelner Birken ...................................................................................................................................... 88

Endres U., Förster B. Strukturveränderungen in vier submontanen Buchennaturwaldreservaten Bayerns ........................................................................... 77

Gebhardt T., Schulz C., Matyssek R., Ammer C.

Die Fichte im Zeichen des Klimawandels – Beugen Durchforstungseingriffe Trockenschäden vor? ................................................... 86

Höcke C.E., Reif A., Pyakurel A., Disch H. Morphologische Variabilität von Blattmerkmalen bei Flaumeichenhybriden vom Elsass über Südbaden, den Klettgau bis zur Schwäbischen Alb ............................................................................................................................................................................. 90

Hoffmann, M. Der Schwarzspecht und die Buche – Zur Entstehung von Großhöhlen im Buchenwald ..................................................................... 81

Hornschuch F., Riek W. Bodendiversität und -heterogenität als Naturnähe-Indikatoren ........................................................................................................... 76

Kohler M., Nägele G., Bauhus J. Kann die Trockenresistenz von Fichtenbeständen durch Durchforstung erhöht werden? ................................................................... 85

Kühne C., Bauhus J., Schiller R. Wachstum und Qualität 24-jähriger Eichen und Eschen in Nelder-Versuchsanlagen ......................................................................... 89

Lei P., Bauhus J. Belowground niche separation and competition in tree species mixtures ............................................................................................ 87

Meyer P., Ammer C. Tagung der Sektion Waldbau 2009 in Hofgeismar ................................................................................................................................. 27

Mölder A., Dister E. Zur Bestandesstruktur von Hartholzauenwäldern im ungarischen Donau-Drau-Nationalpark ......................................................... 83

Müller-Using B., Bava J. Neue Gesetze zum Erhalt des Naturwaldes in Chile und in Argentinien – Zwei unterschiedliche Wege zu einem gemeinsamen Ziel ................................................................................................................................................................................... 21

Vandekerkhove K., De Keersmaeker L., Menke N., Meyer P., Verschelde P. Dead wood accumulation in previously managed oak and beech forest reserves in Northwest and Central Europe ......................... 79

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Inhalt 2010

III. Verfasser von Aufsätzen, Kurzbeiträgen (K) und Buchbesprechungen (B) – Authors of full papers, short contributions (K) and book reviews (B)

Aguirre Calderón O.A. ........................110Ammer C. ..........................27K, 86K, 175Bader A. ................................................99Bartsch N. .......... 95B, 191B, 228B, 229B, 230B, 266BBauhus J. ...........................85K, 87K, 89KBava J. ................................................ 21KBeinhofer B. ........................................255Bemmann A. .......................................246Bergmeier E. .......................................195Blaschke M. ........................................195Blick T. ..................................................61Bolte A. .................................................34Brodbeck F. .........................................246Bücking W. .............................................3Bußler H. ................................... 82K, 195Büttner G. ................................ 94B, 189BCurtu A.L. ..........................................150Degen B. .............................................181Dietz M. ...............................................69Disch H. ............................................ 90KDister E. ............................................. 83KDorow W.H.O. .....................................61Drössler L. .......................................... 88KEndres U. ........................................... 77KEstrada Castillón A.E. .........................110Ettl R. ...................................................12Feger K.-H. ...................................... 189BFinkeldey R. ........123, 146, 150, 195, 218Förster B. ................................... 77K ,175Gailing O. ...........................146, 150, 218Gebhardt T. ........................................ 86KGonzález Rodríguez H. .......................110González Tagle M.A. ...........................110Gossner M.M. .....................................195Göttlein A. ............................................12

Haas J. ................................................142Hattemer H.H. ...........................123, 218Hein S. ............................................. 118BHilbrig L. ..............................................34Himmelsbach W. .................................110Höcke C.E. ........................................ 90KHoffmann M. ..................................... 81KHöllerl S. .............................................175Hornschuch F. .................................... 76KHosius B. ....................................165, 170Jármay É.U. ........................................130Jolivet C. .............................................181Kampf F. ...............................................34Keersmaeker L. de .............................. 79KKies U. ................................................236Kiffner C. ........................................... 92BKlein D. ..............................................236Kleinschmit J. .....................................165Knoke T. .............................................255Kohler M. .......................................... 85KKonnert M. .........................................170Kopelke J.-P. ..........................................61Kühne C. ........................................... 89KLarsen J.B. ............................................28Lei P. .................................................. 87KLeinemann L. ..............................150, 165Litt T. ..................................................195Lüpke B. v. ............................................40Mátyás C. ............................................130Matyssek R. ........................................ 86KMenke N. ........................................... 79KMeyer P. .....................................27K, 79KMölder A. .................................83K, 190BMoog M. ............................................ 94BMüller-Kroehling S. ............................195Müller-Starck G. .................................142Müller-Using B. ................................. 21K

Nägele G. ........................................... 85KNagy L. ...............................................130Nahm M. ............................................246Nascimento de Sousa S. .......................218Nyári L. ...............................................156Petritan A.M. ........................................40Petritan I.C. ..........................................40Philippi G. ..........................................195Pop V.V. ..............................................195Pyakurel A. ......................................... 90KRapp C. ....96B, 190B, 228B, 229B, 267BReif A. ........................................ 90K, 195Riek W. .............................................. 76KRöhrig E. ... 189B, 191B, 228B, 232, 267BSauter U.H. .........................................246Schiller R. .......................................... 89KSchmidt M. ...........................................53Schmidt W. ............................ 119B, 232BScholz M. ................................. 93B, 190BSchomaker P. ...................................... 93BSchulte A. ............................................236Schulz C. ............................................ 86KSchulze E.-D. ......................................195Steiner W. ....................................165, 181Strätz C. ..............................................195Treviño Garza E.J. ...............................110Vandekerkhove. K. ............................. 79KVerschelde P. ....................................... 79KVor T. ..................................... 120B, 231BVornam B. ...................................146, 150Walentowski H. ......................... 82K, 195Weis W. .................................................12Wirth V. ..............................................195Wördehoff R. .................92B, 118B, 228BZiehe M. ......................................142 218

IV. Verfasser der besprochenen Bücher – Authors of the reviewed books

Altwegg M. ...........................................94Andrea Y. ...............................................93Aulagnier S. .........................................191Bauer B. ..............................................232Bemmann A. (Hrsg.) ...........................266Berthier E. ...........................................230Blume H.P. ............................................96Brumme R. (Hrsg.) .............................189Brümmer G.W. .....................................96Brunotte E. .........................................190Burkhardt M. ........................................94Carlowitz Hannß Carl v. .......................95Corlatti L. ...........................................190Coster B. .............................................189Dister E. ..............................................190Gandon L. ...........................................230

Gerber E. .............................................267Grober U. ............................................191Günther-Diringer D. ...........................190Haffner P. ............................................191Hayward M.W. (Hrsg.) .........................92Höneisen M. .........................................93Horn R. ................................................96Hudson I.L. (Hrsg.) ............................119Kainz C. ...............................................267Kandeler E. ...........................................96Keatley M.R. (Hrsg.) ...........................119Khanna P.K. (Hrsg.) ............................189Kluge M. .............................................229Knust C. (Hrsg.) .................................266Koenzen U. .........................................190Kögel-Knabner I. ...................................96

Kozlowski G. .......................................267Kretzschmar R. ......................................96Lal R. ..................................................118Lang U. (Hrsg.) ...................................228Lemaire J. ............................................118Leopold-Wildburger U. .......................230Lorenz K. ............................................118Lüttge U. ............................................229Marbach B. ..........................................267Mariéthoz A.-S. ....................................267Marti C. ................................................94Maurer H. ...........................................229Mehl D. ..............................................190Meier P. .................................................94Meyer W. ............................................190Miller C. .............................................190

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Inhalt 2010


V. sachregister – subject index B = Buchbesprechung – Book review

Abies alba .................................................3Allokation ..............................................40Alpen ................................................ 267BAnpassung ....................110, 123, 146, 150Argentinien ............................................21Auenwald .................................... 83, 190BBaden-Württemberg ...........................3, 90Bannwald .................................................3Bäume, Lexikon der Baumbiologie .... 267BBäume Mitteleuropas ........................ 228BBäume Nordamerikas ........................ 228BBaumhöhle .............................................69Bayern ......................................77, 81, 175Bestimmungsbuch ................... 191B, 267BBetula pendula ........................................88Biodiversität 30, 53, 61, 69, 76, 195, 232BBiomasse ....................... 12, 40, 246, 266BBirke ......................................................88Blattaustrieb .........................................146Blattmerkmal .........................................90Bodenkunde, Lehrbuch ....................... 96BBorkenkäfer ........................................3, 34Botanik, Lehrbuch ............................ 229BBrennholz ...............................................12Braunbär ............................................. 93BBuche ......3, 34, 40, 54, 61, 76, 77, 79, 81, 87, 156, 175, 189B, 195Carlowitz, Hannß Carl von ................. 95BChile ......................................................21Cluster .................................................236Dänemark ..............................................28Dauerwald..............................................28Diversifikation ......................................255Douglasie .................................40, 87, 255Dreizehenspecht .......................................3Düngung ................................................12Durchforstung ......... 85, 86, 88, 118B, 170Dürre .........................34, 85, 86, 110, 130Eiche .........69, 76, 79, 87, 89, 90, 99, 110, 118B, 146, 150Eichenschälwald .....................................99Elsass ......................................................89Endemit ...............................................195Esche ......................................................89Fagus sylvatica 3, 34, 40, 54, 61, 76, 77, 81, 87, 156, 175, 189B, 195

Farne ................................................. 267BFauna .........61, 69, 81, 82, 92B, 93B, 94B, 120B, 189B, 195, 201Feinwurzel ..............................................87Feldberg ...................................................3Feuerholz ...............................................12Fichte ...........3, 34, 40, 85, 86, 87, 88, 218Flechten .................................... 200, 267BFledermaus .............................................69Flora ................................ 3, 53, 195, 267BForstgeschichte .................... 95B, 99, 191BForstgesetz ..............................................21Forstökonomie .................... 94B, 236, 255Forstpolitik .............................................21Fotografie .......................................... 189BFrankreich ................................... 90, 118BFraxinus excelsior .....................................89Gams ................................................. 190BGenetik .......123, 130, 142, 146, 150, 156, 165, 170, 181, 196, 218Genotyp ...............................................142Geologisches Wörterbuch .................. 190BGeostatistik ..........................................236Gerbrinde ...............................................99Gerbstoff ................................................99Großraubtier ............................... 92B, 93BHabitatstruktur ..........................61, 69, 82Hessen................................... 61, 81, 189BHiebsform ........................... 40, 118B, 156Holzmangel ..........................................246Holzmerkmale ................................... 228BHolzasche ...............................................12Inhalt 2010 ..........................................268Insekten ...................................61, 82, 195Invasive Arten ................................... 231BJagd .................................93B, 120B, 190BJägerprüfung, Lehrbuch ....................... 93BJuniperus flaccida ..................................110Käfer ........................................61, 82, 195Kahlschlag ..............................................40Kalender ............................................ 230BKalkung .................................................12Kandidatengen .............................123, 146Kiefer .....................................76, 110, 142Kirsche .................................................181Klimawandel ...... 34, 86, 118B, 119B, 123, 130, 189B, 195

Kohlenstoffspeicherung ..... 30, 118B, 189BKonkurrenz ........................87, 88, 89, 175Kurzumtrieb .............................. 246, 266BLaborversuch ..........................................12Landnutzungswandel..............................99Lärche ..................................................142Larix europaea ......................................142Leitart ....................................................69Makroökonomie ..................................236Mexiko .................................................110Mikrosatellit .................................181, 218Mischbestand ...................87, 88, 110, 218Modellierung ............................. 119B, 130Monitoring, genetisches .......................181Moose ....................................... 200, 267BNachhaltigkeit ........................... 95B, 191BNährstoffexport ......................................12Nationalpark ..........................................83Naturführer ....................................... 230BNaturnähe ......................................76, 195Naturschutz ............................... 195, 228BNaturwald ............3, 21, 27, 34, 53, 77, 82Naturwaldforschung ..3, 27, 34, 53, 61, 77, 82Naturwaldreservat ..............................3, 61Nelder-Versuch.......................................89Neophyt ............................................ 231BNiedersachsen ....... 40, 53, 156, 189B, 218Niederwald .............................................99Ökologie, Lehrbuch .......................... 232BÖkosystemforschung ......................... 189BÖkotyp.................................................146Paläoökologie .......................................196Pappel ..................................................246Pfeil, Wilhelm ..................................... 95BPflanzung ...............................................40Phänologie ................................ 119B, 181Picea abies .................3, 34, 40, 85, 86, 218Pilze .....................................................201Pinus mugo ...........................................142Pinus pseudostrobus ...............................110Pinus sylvestris .........................................76Pioniergehölz............................................3Portfolio ...............................................255Provenienzforschung ............................130Prozessschutz ..........................................53

Mitchell-Jones T. .................................191Moutou F. ...........................................191Murawski H. .......................................190Nentwig W. .........................................231Oja H. .................................................228Pfeil W. .................................................95Pretzsch H. ............................................92Prüller R. ...............................................95Reichholf J.H. .....................................228Richter C. ...........................................228

Roloff A. ..............................................267Roloff A. (Hrsg.) .................................228Schoenenberger J. ..................................93Schulte J. ...............................................93Schütze J. ............................................230Seeling U. (Hrsg.) ...............................230Smith R.L. ..........................................232Smith T.M. ..........................................232Somers M.J. (Hrsg.) ..............................92Spathelf P. (Hrsg.) ...............................189

Stahr K. .................................................96Stimm B. (Hrsg.) .................................228Thiel G. ..............................................229Tobler F. ................................................94Warkotsch W. .......................................95Weisgerber H. (Hrsg.) .........................228Wilke B.-M. ..........................................96Zeiler H. .............................................120Zima J. ................................................191

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Inhalt 2010

Prunus avium........................................181Prunus spinosa .......................................165Pseudotsuga menziesii ................40, 87, 255Quercus canbyi ......................................110Quercus petraea .............76, 79, 87, 90, 146Quercus pubescens ....................................90Quercus robur ...........................79, 89, 150Ratgeber Verfassen und Vortragen ..... 230BRegenwürmer .......................................206Reh ................................................... 120BReliktart ...............................................195Saatgut .........................................181, 218Saumschlag ............................................40Schattentoleranz .....................................40Schlehe .................................................165Schutzgebiet .......................................3, 54Schwarzspecht ........................................81Schwarzwald.............................................3Schweden .........................................34, 88

Schweiz ............................................... 94BSektion Waldbau ....................................27Standraum ..............................................89Statistik, Lehrbuch ............................ 228BSturmschäden .....................................3, 34Sukzession ..........................................3, 53Tanne .......................................................3Tiere .............................................. s. FaunaTotholz ...................................3, 61, 77, 79Ungarn ...................................................83Umsetzen .............................................175Umwelt u. Forstwirtschaft, Wörterbuch.. 95BUrwaldreliktart .......................................82Vegetation ..........................................3, 53Viabilität ..............................................142Vogel ....................... 3, 81, 94B, 189B, 201Vogelführer ......................................... 94BWaldbau ..................................... 40, 189BWaldbewirtschaftung ......................... 189B

Walddynamik .........................................28Waldgesetz .............................................21Waldnutzungsformen, historische ...........53Waldstruktur ........3, 28, 34, 61, 69, 77, 83Waldumbau ............................................40Waldverjüngung ..3, 28, 40, 110, 123, 156, 170, 175, 218Waldwachstum ............................ 92B, 130Waldwachstum, Lehrbuch ................... 92BWasserreiser ................................. 89, 118BWasserstress ................34, 85, 86, 110, 130Weide ...................................................246Weihnachtsbäume ............................. 229BWertschöpfungskette Holz ...................236Wildbiologie ........................... 120B, 190BWörterbuch ............................... 95B, 190BZielart ....................................................69Zielstärkennutzung .................................40Zuwachs ...........................................88, 89

VI. Dank an die Gutachter – Thanks to referees

Bernhardt-Römermann, Markus (Frankfurt a. M.)Dierschke, Hartmut (Göttingen)Drößler, Lars (Alnarp/Schweden)Finkeldey, Reiner (Göttingen)Fischer, Holger (Tharandt)Gadow, Frederike von (Freiburg i. Br.)Gailing, Oliver (Houghton/USA)Gebrekirstos, Aster (Nairobi/Kenia)Goßner, Martin (Jena)Gruppe, Axel (München)Hattemer, Hans Heinrich (Göttingen)Horna de Zimmermann, Vivian (Göttingen)Jacke, Heribert (Göttingen)Jansen, Martin (Göttingen)Küster, Hansjörg (Hannover)Leefken, Georg (Göttingen)Leinemann, Ludger (Göttingen)Lexer, Manfred (Wien/Österreich)Mátyás, Csaba (Sopron/Ungarn)Meiwes, Karl-Josef (Göttingen)

Mölder, Andreas (Karlsruhe)Müller, Jörg (Grafenau)Müller-Starck, Gerhard (Freising) Müller-Using, Burkhard (Concepcion/Chile)Niemz, Peter (Zürich/Schweiz)Petersen, Regina (Göttingen)Püttmann, Klaus (Corvallis/USA)Röhrig, Ernst (Göttingen)Runkel, Volker (Erlangen)Saborowski, Joachim (Göttingen)Schenck, Winfried (Bonn)Schmidt, Marcus (Göttingen)Schmidt, Wolfgang (Göttingen)Steiner, Wilfried (Hann.Münden)Steinsiek, Peter-Michael (Göttingen)Vornam, Barbara (Göttingen)Walentowski, Helge (Freising)Weber, Norbert (Tharandt)Ziehe, Martin (Göttingen)

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forstarchiv - media.repro-mayr.de · forstarchiv 81, heft 2 (2010), 28-33 u. kies, d. klein und a....

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