Bosmodellen

Bosmodellen zijn wiskundige of computationele modellen die het bos- of bosperceel-ecosysteem over de tijd simuleren. Ze worden gebruikt om de ontwikkeling van bosbestanden te voorspellen, zoals houtvoorraad, hoogte en stamomvang, koolstofopslag en de structuur van de vegetatie. Modellen tonen hoe factoren als groei, competitie, mortaliteit, recruitment en verstoringen (brand, wind, ziekten) zich in de tijd kunnen ontwikkelen onder verschillende beheerstrategieën.

Er bestaan verschillende soorten bosmodellen. Empirische modellen gebruiken statistische relaties afgeleid uit veldmetingen om groeiregelmatigheden te beschrijven. Procesgebaseerde modellen beschrijven mechanistische processen zoals fotosynthese, respiratie, lichtinterceptie en biomassa-toename. Hybride modellen combineren onderdelen van beide benaderingen. Modellen kunnen standniveau werken (per perceel), of op landschaps- of gridniveau (patch- of cell-based) en variëren in ruimtelijke schaal en detail.

Input en calibratie spelen een cruciale rol. De benodigde input omvat inventarisgegevens, site-index of productiviteitscriteria, klimaat- en bodemgegevens, en informatie over verstoringen en beheer. Modellen worden vaak gekalibreerd en gevalideerd aan waargenomen groei en structuurniveaus uit velddata.

Output en toepassingen. Verwachte outputs omvatten houtvolume, aantallen en leeftijd- of diameterklassen, koolstofvoorraden en biodiversiteitsindicatoren. Ze ondersteunen beheerplanning, oogstplanning, certificering, koolstofboekhouding en scenarioanalyse bij klimaatverandering.

Beperkingen. Modellen brengen onzekerheden met zich mee en vereisen zorgvuldige invoer, calibratie en validatie. Resultaten dienen als hulpmiddel voor besluitvorming en niet als exacte voorspellingen. Voorbeelden van bekende modellen zijn procesgebaseerde systemen zoals FOREST-BGC of 3-PG, en landschapmodellen zoals LANDIS-II.