Dokumentation - Landschaftspflegeholz
Inhalt
Inputs
Die Menge an anfallendem Landschaftspflegeholz (Holz außerhalb des Waldes ohne KUP) muss im Vorfeld berechnet werden und wird im BEAST über die Inputdatei landscape_in.csv verwendet. Die csv-Tabelle beinhaltet Zuwachs- und Vorratsbiomassepotentiale in Tonnen atro für das gesamte Untersuchungsgebiet in 10-jährigen Intervallen. Eine Methode, wie plausible Werte für das Landschaftspflegeholzpotential ermittelt werden können finden Sie z.B. bei Seidel et al. (2015) und Fehrmann et al. (2014). Die Struktur innerhalb der Datei landscape_in.csv ist in der folgenden Tabelle dargestellt.
| Spalte | Typ | Einheit | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| year | Integer | a | Startjahr des Ernteintervalls |
| yield | Integer | Tonnen atro | Zuwachs im jeweiligen Ernteintervall (standardmäßig für 10 Jahre) |
| stock | Integer | Tonnen atro | Vorrat (ohne Zuwachs), sollte über die Zeit reduziert werden |
Parameter
Folgende Parameter aus der Datei parameters.xml werden für das Submodel des Landschaftspflegeholzes (Abschnitt landscapeParams) verwendet:
| Name | Einheit | Beschreibung |
|---|---|---|
| startyear | a | Startjahr der Periode für die die Parameterwerte gelten |
| periodLength | a | Länge einer Simulations- bzw. Ausgabeperiode |
| yieldPeriodLength | a | Länge des Ernteintervalls |
| interestRate | % | kalkulatorischer Zinssatz |
| tAtro2MWh | MWh/Tonnen atro | Umrechnungsfaktor von Tonnen atro in MWh |
| percentAvailable | % | Nutzbarer/Verfügbarer Anteil des Gesamtpotentials |
| basePrice | EUR/Tonnen atro | Basispreis zu Beginn der Simulationsperiode |
| priceChange | % | Jährl. Preisänderungsprozentsatz |
| baseCosts | EUR/Tonnen atro | Basiskosten der Ernte zu Beginn der Simulationsperiode |
| costChange | % | Jährl. Kostenänderungsprozentsatz |
Prozesse
Das Potential des Landschaftspflegeholzese wird standardmäßig in 10-jährigen Perioden berechnet. Dabei werden der Zuwachs und die Vorratsnutzung berücksichtigt. Somit fallen in einer 20-jährige Ausgabeperiode zwei Ernten an.
$potential_t = stock_t + yield_t$
mit $t$ = zeitl. Abstand vom Simulationsstartpunkt zur Ernteperiodenmitte in Jahren
Für gewöhnlich ist nur ein Teil des Gesamtpotentials mobilisierbar. Deshalb wird nur mit dem verfügbaren Potential weitergerechnet:
$potential_{available_t} = potential_t * {percentAvailable \over 100}$
Die Umrechnung des verfügbaren Biomassepotentials erfolgt mit dem einheitlichen (durchschnittlichen) Umrechnungsfaktor für Holz in Energie:
$energyPotential_{available_t} = potential_{available_t} * tAtro2MWh$
Für die Ausgabe der Simulationsergebnisse werden die Potentiale der Ernteintervalle über die Ausgabeperiode aggregiert.
Die Ernte wird immer in der Mitte der Ernteperiode simuliert, so dass die Preise und Kosten entsprechend prolongiert werden:
$price_t = basePrice * (1+{priceChange \over 100})^t$
$costs_t = baseCosts * (1+{costChange \over 100})^t$
Der Deckungsbeitrag eines Ernteintervalls ergibt sich dann aus der Differenz der Preise und Kosten multipliziert mit dem verfügbaren Potential:
$cm_t = (price_t - costs_t) * potential_{available_t}$
Dieser Deckungsbeitrag wird nun auf den Periodenanfang diskontiert:
$cm_{discount_e} = {cm_t \over {(1 + {interestRate \over 100})^t}} $
with $e$ = number of yieldPeriod $[1,({periodLength \over yieldPeriodLength})]$
Diese Berechnung wird für jede Ernteperiode innerhalb einer Simulationsperiode durchgeführt und die Kapitalwerte werden summiert:
$netPresentValue = \sum_{e=1}^{periodLength \over yieldPeriodLength} cm_{discount_e}$
Abschließend wird die Kapitalwertsumme in eine jährliche Annuität überführt:
$annuity = \begin{cases} {netPresentValue * {{i^{(periodLength-1)} * (i - 1)} \over {i^{periodLength} - 1}}} & \quad \text{, if } interestRate > 0\\ {netPresentValue \over periodLength} & \quad \text{, else}\\ \end{cases} $
mit $i = 1 + {interestRate \over 100}$
Referenzen
Seidel D, Busch G, Krause B, Bade C, Fessel C, Kleinn C (2015) Quantification of Biomass Production Potentials from Trees Outside Forests - A Case Study from Central Germany. BioEngery Research 8 (3): 1344-1351.
Fehrmann L, Seidel D, Krause B, Kleinn C (2014) Sampling for Landscape Elements - A Case Study from Lower Saxony, Germany. Environmental Monitoring and Assessment 168 (3): 1421-1430.