Waldwachstumssimulator für die Lehre

Forest growth simulator for teaching

Waldwachstum simulieren. Behandlungen vergleichen.

Simulate forest growth. Compare treatments.

silvateach schreibt einen Waldbestand Baum für Baum über Jahrzehnte fort, mit dem einzelbaumorientierten Wachstumsmodell SILVA. Durchforstung, Naturverjüngung, Pflanzung und Störungen lassen sich einstellen und die Szenarien nach Zuwachs, Struktur, Kohlenstoff und Ökonomie vergleichen.

silvateach projects a forest stand tree by tree over decades with the individual-tree growth model SILVA. Set thinning, natural regeneration, planting and disturbances, and compare the scenarios by increment, structure, carbon and economics.

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Im Browser, ohne Installation, ohne Anmeldung.

In the browser, no installation, no login.

silvateach, Schritt 1: ein Fichten-Buchen-Bestand in der Schrägansicht mit Kennzahlen

Einzelbaummodell

Individual-tree model

SILVA (Pretzsch et al.) im R-Paket silvaR: jeder Baum wächst nach Standort, Konkurrenz und Art, Mortalität und Verjüngung inklusive.

SILVA (Pretzsch et al.) in the R package silvaR: every tree grows by site, competition and species, mortality and regeneration included.

Behandlung als Regel

Treatment as rules

Nieder-, Hoch- und Z-Baum-Durchforstung, Auslese mit A-Wert, Zielstärke, Endnutzung; dazu Verjüngung, Pflanzung und Störungen.

Low, high and crop-tree thinning, selection by A value, target diameter, final felling; plus regeneration, planting and disturbances.

Vier Zielgrößen

Four objectives

Zuwachs, Artprofil, Kohlenstoff, Erlös und Annuität, dazu Sortimente und Ökosystemleistungen, alle Szenarien nebeneinander.

Increment, species profile, carbon, revenue and annuity, plus assortments and ecosystem services, all scenarios side by side.

Schritt 2: Draufsicht des Bestands mit Kennzahlen vor und nach dem Eingriff

Schritt 2

Step 2

Eingriff

Intervention

Bäume in der Karte oder in der Schrägansicht markieren, oder ein Rezept anwenden: Zieldichte, Z-Baum-Auslese, Zielstärkennutzung. Kennzahlen vor und nach dem Eingriff, Prüfung gegen die Pflegerichtlinie.

Mark trees on the map or in the oblique view, or apply a recipe: target density, crop-tree selection, target-diameter harvest. Figures before and after, checked against the tending guideline.

Schritt 3: der Bestand nach 100 Jahren in der Schrägansicht, mit Naturverjüngung

Schritt 3

Step 3

Simulation

Simulation

Bis 300 Jahre in Fünfjahres- oder Jahresschritten. Der Bestand als Schrägbild zu jedem Jahr, Ertragstafel, Sortimente, Ökonomie und ein Unsicherheitsband aus Wiederholungen. Die Verjüngung wächst nach, sichtbar nach Einwuchsjahr.

Up to 300 years in five-year or annual steps. The stand as an oblique view for any year, yield table, assortments, economics and an uncertainty band from replications. The regeneration grows in, visible by year of entry.

Schritt 4

Step 4

Vergleich

Comparison

Gespeicherte Szenarien nebeneinander: Vorrat, Grundfläche, Oberhöhe, dGz, Artprofil und Kohlenstoff über die Zeit, Erlöse und Annuität, das Radar der Ökosystemleistungen.

Saved scenarios side by side: volume, basal area, top height, mean annual increment, species profile and carbon over time, revenue and annuity, the radar of ecosystem services.

Schritt 4: Vorratsentwicklung dreier Szenarien über 100 Jahre
1BestandStand 2Auswahl & EingriffSelection & thinning 3SimulationSimulation 4VergleichComparison
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Jeder Aufruf startet eine eigene Sitzung auf dem Server; der erste Seitenaufbau dauert einige Sekunden. Gespeicherte Szenarien leben nur im offenen Browser-Tab. Entwickelt an der Professur für Tree Growth and Wood Physiology (GroPhys) der Technischen Universität München.

Each visit starts its own session on the server; the first page takes a few seconds. Saved scenarios live only in the open browser tab. Developed at the Professorship of Tree Growth and Wood Physiology (GroPhys), Technical University of Munich.

TUM GroPhys – Professur für Tree Growth and Wood Physiology

Impressum

Herausgeber

Technische Universität München
Arcisstraße 21
80333 München
Telefon: +49 89 289-01
poststelle(at)tum.de

Rechtsform und Vertretung

Die Technische Universität München ist eine Körperschaft des Öffentlichen Rechts und staatliche Einrichtung (Art. 4 Abs. 1 BayHIG). Sie wird gesetzlich vertreten durch den Präsidenten Prof. Dr. Thomas F. Hofmann.

Zuständige Aufsichtsbehörde

Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst

Umsatzsteueridentifikationsnummer

DE811193231 (gemäß § 27a Umsatzsteuergesetz)

Inhaltlich verantwortlich

Dr. rer. silv. Torben Hilmers
Professur für Tree Growth and Wood Physiology (Prof. Dr. Richard Peters)
Technische Universität München
Hans-Carl-von-Carlowitz-Platz 2
85354 Freising
E-Mail: torben.hilmers(at)tum.de

Namentlich gekennzeichnete Inhalte geben die Auffassungen und Erkenntnisse der genannten Personen wieder.

Technische Umsetzung

silvateach ist eine Web-Anwendung (R, Shiny) der Professur für Tree Growth and Wood Physiology. Sie läuft auf einem virtuellen Server des Leibniz-Rechenzentrums der Bayerischen Akademie der Wissenschaften (LRZ, Garching), den die Professur betreibt. Technischer Ansprechpartner ist der oben genannte inhaltlich Verantwortliche.

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Alle auf dieser Internetseite bereitgestellten Informationen und Berechnungen haben wir nach bestem Wissen und Gewissen erarbeitet und geprüft. Eine Gewähr für die jederzeitige Aktualität, Richtigkeit, Vollständigkeit und Verfügbarkeit der bereitgestellten Informationen können wir allerdings nicht übernehmen. Die Simulationsergebnisse sind Modellrechnungen zu Lehrzwecken. Ein Vertragsverhältnis mit den Nutzern des Internetangebots kommt nicht zustande.

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Technische Umsetzung

Die Anwendung läuft auf einem virtuellen Server des Leibniz-Rechenzentrums (LRZ) in Garching, den die Professur für Tree Growth and Wood Physiology betreibt. Es werden keine Dienste Dritter eingebunden, keine Analysewerkzeuge eingesetzt und keine Daten an Dritte übermittelt.

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Den behördlichen Datenschutzbeauftragten der Technischen Universität München erreichen Sie unter beauftragter(at)datenschutz.tum.de oder über www.datenschutz.tum.de.

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The app runs on a virtual server of the Leibniz Supercomputing Centre (LRZ, Garching) operated by the Professorship of Tree Growth and Wood Physiology, TUM. No third-party services, no analytics. The access log keeps date and time, path, status, bytes and the browser identifier; the IP address is shortened as it is written (IPv4 to 24 bits, IPv6 to 48 bits) and the log is deleted after 30 days. The simulation server records session start and end under a random id and, per simulation run, the chosen settings, with no reference to a person. One technical session cookie assigns your browser to your session and is deleted when the browser closes. A stand you upload is processed only inside your session and deleted with it, at the latest 15 minutes after the tab is closed. Legal basis: Art. 6(1)(e) GDPR with Art. 4(1) BayDSG. Data protection officer of TUM: beauftragter(at)datenschutz.tum.de.