Ein nichtlineares, hierarchisches und gemischtes Modell für das Baum-Höhenwachstum der Fichte (Picea abies (L.) Karst.) in Baden-Württemberg

Nothdurft, Arne

dc.contributor.advisor	Saborowski, Joachim Prof. Dr.	de
dc.contributor.author	Nothdurft, Arne	de
dc.date.accessioned	2007-05-09T15:11:56Z	de
dc.date.accessioned	2013-01-18T11:01:48Z	de
dc.date.available	2013-01-30T23:50:11Z	de
dc.date.issued	2007-05-09	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B0FC-1	de
dc.description.abstract	Mit Hilfe longitudinaler Daten wird ein Wachstumsmodell für Fichten-Baumhöhen in Baden-Württemberg konstruiert. Die Parametervariabilität der nichtlinearen Grundfunktion wird durch Regressionsparameter für bekannte Kovariablen und durch normalverteilte Zufallsparameter beschrieben. Die Wachstumsverläufe unterscheiden sich für drei Großräume und unterliegen zeitlichen Veränderungen. Im Rahmen einer Evaluierung werden Prognosen für Beobachtungswerte unabhängiger Daten vorgenommen. Das Wachstumsmodell kann durch Vorhersagen für die Zufallsparameter anhand von bekannten Vorbeobachtungen individuell kalibriert werden. Bei Verwendung von zwei Kalibrierungsbeobachtungen für jedes Individuum erhöht sich die Treffgenauigkeit und Sicherheit der Prognosen und erweist sich gegenüber herkömmlichen Bonitätsfächern als überlegen. Um die Prognosen herum können glaubwürdige Vertrauensbereiche konstruiert werden.	de
dc.format.mimetype	application/pdf	de
dc.language.iso	ger	de
dc.rights.uri	http://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.html	de
dc.title	Ein nichtlineares, hierarchisches und gemischtes Modell für das Baum-Höhenwachstum der Fichte (Picea abies (L.) Karst.) in Baden-Württemberg	de
dc.type	doctoralThesis	de
dc.title.translated	A non-linear hierarchical mixed model for tree height growth of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) in Baden-Württemberg	de
dc.contributor.referee	Saborowski, Joachim Prof. Dr.	de
dc.date.examination	2007-02-09	de
dc.subject.dnb	570 Biowissenschaften	de
dc.subject.dnb	Biologie	de
dc.description.abstracteng	A non-linear hierarchical mixed model approach is used to describe height growth of Norway spruce applying longitudinal data. The parameter variation depends on covariates for fixed effects and random parameters. The resulting mean curves differ according to three regions of Baden-Württemberg and are subject to a time trend. The model is evaluated on the basis of predictions for independent data. Predictions for the random parameters made on prior knowledge of observations allow for flexible and individual calibration. The accuracy and certainty of predictions is improved, when two instead of one observation is applied per individual. In addition, the hierarchical mixed model approach permits constructions of reliable prediction limits.	de
dc.contributor.coReferee	Nagel, Jürgen Prof. Dr.	de
dc.contributor.thirdReferee	Pretzsch, Hans Prof. Dr.	de
dc.subject.topic	Forest Sciences and Forest Ecology	de
dc.subject.ger	nichtlineares gemischtes Modell	de
dc.subject.ger	Zufallsparameter	de
dc.subject.ger	Mehrebenenanalyse	de
dc.subject.ger	Wachstumsmodell	de
dc.subject.ger	Baumhöhenwachstum	de
dc.subject.eng	non-linear mixed model	de
dc.subject.eng	random parameter	de
dc.subject.eng	multilevel analysis	de
dc.subject.eng	growth model	de
dc.subject.eng	tree height growth	de
dc.subject.bk	48.99	de
dc.subject.bk	42.11	de
dc.identifier.urn	urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-1468-9	de
dc.identifier.purl	webdoc-1468	de
dc.affiliation.institute	Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie	de
dc.subject.gokfull	YVF 000: Zuwachs und Zuwachsermittlung {Forstwirtschaft}	de
dc.identifier.ppn	579210766	de

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Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie (inkl. GAUSS) [393]

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