The interest in renewables for energy has increased in the last 2-3 decades because of the negative environmental impact caused by the burning of fossil fuels, the raising prices of traditional fuels, the dependence on foreign oil, and the decrease in fossil fuels resources. Biomass energy represents one of the most promising alternatives. Many studies worldwide were devoted to investigate growth and yield of short rotation forestry plantations for energetic use and several empirical and process-based models were developed to predict the potential production of biomass. The current work was concentrated on modelling site productivity (potential of biomass production) of specific poplar clones planted on arable Saxon land under different stocking densities. Empirical data collected from several experimental areas were used. Site productivity has been predicted depending on stand age and site variables using a two-step model. In step one age and site variables were used to model stand dominant height and in step two the constructed dominant height was involved with stocking density to predict stand oven dried biomass. Depending on data availability the model was parameterized for four different groups of poplar clones: Androscoggin (clone Androscoggin), Matrix (Matrix and hybrid 275), Max (Max 1 …Max 5) and Münden (clone Münden). Both stand dominant height and stand dry biomass were modelled for ages 2 – 9 years for clone groups: Matrix and Max and for ages 2 – 7 years for clone groups: Androscoggin and Münden. The model has been tested and validated using several statistical and graphical methods. The relative bias (ē %) in the dominant height estimates ranged between 0.5 % > ē % > - 0.5 % in all clone groups and had a maximum bias of 10.41 % in stand biomass estimates. Model accuracy (mx %) in the dominant height estimates ranged between 12.25 and 17.56 % and between 8.05 and 27.32 % in stand biomass estimates. Two different scenarios were presented to show the potential of biomass that can be produced from poplar plantations on arable and former fallow Saxon lands at different stocking densities. ArcGIS has been used to visualize model application results. In order to produce a mean annual increment ≥ 8 [dry t/ha/a] from poplar plantations (Max group) for more than 50 % of arable or former fallow lands in the first rotation at least 9 years are required under stocking density of 4000 stems/ha and 7 years for both stocking densities 8333 and 10,000 stems/ha. / Die Nachfrage nach Holz für energetische Zwecke nimmt in Deutschland und ganz Europa zu. Um diesen Bedarf künftig besser befriedigen zu können, müssen verstärkt Ressourcen aus verschiedenen Quellen wie z. B. Holz aus Niederwäldern oder Durchforstungsreserven im Hochwald mobilisiert und ergänzend Holz in Kurzumtriebsflächen produziert werden (Guericke, M. 2006). Ziel dieser Arbeit war es, das Ertragspotential von Pappelklonen in Kurzumtriebsplantagen unterschiedlicher Baumdichte auf sächsischen Ackerflächen zu untersuchen. Hierzu wurden die potentiellen Erträge anhand empirischer, auf verschiedenen Versuchsflächen erhobener Daten modelliert. Zur Schätzung des Ertragspotentials wurde ein zweistufiges Modell entwickelt: Im ersten Schritt erfolgte die Modellierung der Oberhöhe eines Bestandes (ho, m) in Abhängigkeit von Bestandesalter und Standortfaktoren unter Verwendung einer multiplen linearen Regressionsanalyse, dabei wurden Bestimmtheitsmaße (R²) von 0,975 bis 0,989 erreicht. In einem zweiten Schritt lässt sich dann der Biomassevorrat [tatro/ha/a] mittels nichtlinearer Regressionsanalyse durch die Bestandesoberhöhe schätzen. Das Bestimmtheitsmaß von R² ≥ 0,933 weist auch hier auf eine hohe Anpassungsgüte hin. Die Modellparametrisierung erfolgte für folgende vier Gruppen von Pappelklonen: • Max-Gruppe: Klone Max 1, Max 2, Max 3, Max 4 und Max 5, Altersbereich 2 – 9 Jahre, Baumdichten von 1150 – 13000 Stämmen/ha; • Matrix-Gruppe: Klon Matrix und Hybride 275, Altersbereich 2 – 9 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha; • Androscoggin-Gruppe: Klon Androscoggin, Altersbereich 2 – 7 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha; und • Münden-Gruppe: Klon Münden, Altersbereich 2 – 7 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha. Die Güte des Modells wurde mit Hilfe verschiedener statistischer Verfahren überprüft. Bei der Validierung anhand des Datensatzes, welcher für die Modellkonstruktion Verwendung fand, zeigte das Modell eine Verzerrung bzw. einen Bias von 0,5 % > ē % > - 0,5 % bei der Bestandesoberhöhenschätzung und einen maximalen Bias von 10,41 % bei der Schätzung der Bestandesbiomasse. Die Treffgenauigkeit (mx %) des Modells hingegen variierte zwischen 12,25 % und 17,56 % bzw. 8,05 und 27,32 % (bei Schätzung der Bestandesoberhöhe bzw. der Bestandesbiomasse). Zudem wies das Modell keinen systematischen Fehler zwischen den geschätzten und den realen Werten auf. Bei der Validierung mit einem unabhängigen Datensatz betrug die Treffgenauigkeit (mx %) für die Schätzung der Bestandsoberhöhe und des Biomassevorrates 15,72 bzw. 26,68 %. Um das Ertragspotenzial von Pappelplantagen für die gesamte sächsische Ackerfläche bzw. die gesamte ehemalige Stilllegungsfläche zu bestimmen, wurden die zu Schätzung erforderlichen Standortvariablen auf Gemeindebasis kalkuliert, mittels ArcGIS dargestellt sowie Simulationsrechungen für verschiedene Bestandsdichten vorgenommen und ebenfalls visualisiert. Den Ergebnissen der Simulationsrechnungen zufolge wäre bei einer Stammzahl von 4000 N/ha eine Rotationslänge von 9 Jahren, bei 8333 bis 10.000 N/ha von 7 Jahren erforderlich, um einen durchschnittlichen Gesamtzuwachs (dGz) von ≥ 8 [tatro/ha/a] auf mehr als 50 % der sächsischen Ackerflächen bzw. ehemaligen Stilllegungsflächen in erster Rotation zu erreichen. Würde die gesamte ehemalige sächsische Stilllegungsfläche mit einer Baumdichte von 10.000 Stämmen/ha bepflanzt werden, könnten Pappelplantagen im Alter 9 einen dGz von 520.000 [tatro/a] (entsprechend 250.000 Kubikmeter Diesel) erreichen. Bei Bestockung aller sächsischen Ackerflächen würde sich der Ertrag auf bis zu 9.087.000 [tatro/a] (entsprechend 4.367.000 Kubikmeter Diesel) erhöhen.

The interest in renewables for energy has increased in the last 2-3 decades because of the negative environmental impact caused by the burning of fossil fuels, the raising prices of traditional fuels, the dependence on foreign oil, and the decrease in fossil fuels resources. Biomass energy represents one of the most promising alternatives. Many studies worldwide were devoted to investigate growth and yield of short rotation forestry plantations for energetic use and several empirical and process-based models were developed to predict the potential production of biomass. The current work was concentrated on modelling site productivity (potential of biomass production) of specific poplar clones planted on arable Saxon land under different stocking densities. Empirical data collected from several experimental areas were used. Site productivity has been predicted depending on stand age and site variables using a two-step model. In step one age and site variables were used to model stand dominant height and in step two the constructed dominant height was involved with stocking density to predict stand oven dried biomass. Depending on data availability the model was parameterized for four different groups of poplar clones: Androscoggin (clone Androscoggin), Matrix (Matrix and hybrid 275), Max (Max 1 …Max 5) and Münden (clone Münden). Both stand dominant height and stand dry biomass were modelled for ages 2 – 9 years for clone groups: Matrix and Max and for ages 2 – 7 years for clone groups: Androscoggin and Münden. The model has been tested and validated using several statistical and graphical methods. The relative bias (ē %) in the dominant height estimates ranged between 0.5 % > ē % > - 0.5 % in all clone groups and had a maximum bias of 10.41 % in stand biomass estimates. Model accuracy (mx %) in the dominant height estimates ranged between 12.25 and 17.56 % and between 8.05 and 27.32 % in stand biomass estimates. Two different scenarios were presented to show the potential of biomass that can be produced from poplar plantations on arable and former fallow Saxon lands at different stocking densities. ArcGIS has been used to visualize model application results. In order to produce a mean annual increment ≥ 8 [dry t/ha/a] from poplar plantations (Max group) for more than 50 % of arable or former fallow lands in the first rotation at least 9 years are required under stocking density of 4000 stems/ha and 7 years for both stocking densities 8333 and 10,000 stems/ha. / Die Nachfrage nach Holz für energetische Zwecke nimmt in Deutschland und ganz Europa zu. Um diesen Bedarf künftig besser befriedigen zu können, müssen verstärkt Ressourcen aus verschiedenen Quellen wie z. B. Holz aus Niederwäldern oder Durchforstungsreserven im Hochwald mobilisiert und ergänzend Holz in Kurzumtriebsflächen produziert werden (Guericke, M. 2006). Ziel dieser Arbeit war es, das Ertragspotential von Pappelklonen in Kurzumtriebsplantagen unterschiedlicher Baumdichte auf sächsischen Ackerflächen zu untersuchen. Hierzu wurden die potentiellen Erträge anhand empirischer, auf verschiedenen Versuchsflächen erhobener Daten modelliert. Zur Schätzung des Ertragspotentials wurde ein zweistufiges Modell entwickelt: Im ersten Schritt erfolgte die Modellierung der Oberhöhe eines Bestandes (ho, m) in Abhängigkeit von Bestandesalter und Standortfaktoren unter Verwendung einer multiplen linearen Regressionsanalyse, dabei wurden Bestimmtheitsmaße (R²) von 0,975 bis 0,989 erreicht. In einem zweiten Schritt lässt sich dann der Biomassevorrat [tatro/ha/a] mittels nichtlinearer Regressionsanalyse durch die Bestandesoberhöhe schätzen. Das Bestimmtheitsmaß von R² ≥ 0,933 weist auch hier auf eine hohe Anpassungsgüte hin. Die Modellparametrisierung erfolgte für folgende vier Gruppen von Pappelklonen: • Max-Gruppe: Klone Max 1, Max 2, Max 3, Max 4 und Max 5, Altersbereich 2 – 9 Jahre, Baumdichten von 1150 – 13000 Stämmen/ha; • Matrix-Gruppe: Klon Matrix und Hybride 275, Altersbereich 2 – 9 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha; • Androscoggin-Gruppe: Klon Androscoggin, Altersbereich 2 – 7 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha; und • Münden-Gruppe: Klon Münden, Altersbereich 2 – 7 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha. Die Güte des Modells wurde mit Hilfe verschiedener statistischer Verfahren überprüft. Bei der Validierung anhand des Datensatzes, welcher für die Modellkonstruktion Verwendung fand, zeigte das Modell eine Verzerrung bzw. einen Bias von 0,5 % > ē % > - 0,5 % bei der Bestandesoberhöhenschätzung und einen maximalen Bias von 10,41 % bei der Schätzung der Bestandesbiomasse. Die Treffgenauigkeit (mx %) des Modells hingegen variierte zwischen 12,25 % und 17,56 % bzw. 8,05 und 27,32 % (bei Schätzung der Bestandesoberhöhe bzw. der Bestandesbiomasse). Zudem wies das Modell keinen systematischen Fehler zwischen den geschätzten und den realen Werten auf. Bei der Validierung mit einem unabhängigen Datensatz betrug die Treffgenauigkeit (mx %) für die Schätzung der Bestandsoberhöhe und des Biomassevorrates 15,72 bzw. 26,68 %. Um das Ertragspotenzial von Pappelplantagen für die gesamte sächsische Ackerfläche bzw. die gesamte ehemalige Stilllegungsfläche zu bestimmen, wurden die zu Schätzung erforderlichen Standortvariablen auf Gemeindebasis kalkuliert, mittels ArcGIS dargestellt sowie Simulationsrechungen für verschiedene Bestandsdichten vorgenommen und ebenfalls visualisiert. Den Ergebnissen der Simulationsrechnungen zufolge wäre bei einer Stammzahl von 4000 N/ha eine Rotationslänge von 9 Jahren, bei 8333 bis 10.000 N/ha von 7 Jahren erforderlich, um einen durchschnittlichen Gesamtzuwachs (dGz) von ≥ 8 [tatro/ha/a] auf mehr als 50 % der sächsischen Ackerflächen bzw. ehemaligen Stilllegungsflächen in erster Rotation zu erreichen. Würde die gesamte ehemalige sächsische Stilllegungsfläche mit einer Baumdichte von 10.000 Stämmen/ha bepflanzt werden, könnten Pappelplantagen im Alter 9 einen dGz von 520.000 [tatro/a] (entsprechend 250.000 Kubikmeter Diesel) erreichen. Bei Bestockung aller sächsischen Ackerflächen würde sich der Ertrag auf bis zu 9.087.000 [tatro/a] (entsprechend 4.367.000 Kubikmeter Diesel) erhöhen.