Für akzeptable Schätzdaten bedürfen praxisreife Waldwachstumssimulatoren einer regelmäßigen Überprüfung ihrer Genauigkeit und Verbesserung anhand realer Wachstumsdaten und neuer Erkenntnisse. Der Anpassungsbedarf an Rechenalgorithmen ergibt sich zunächst aus neuen Bestockungssituationen wie z. B. Waldumbaubestände, die vom Reinbestand als Bewirtschaftungstyp abweichen. Desweiteren unterliegen die Produktionsziele und die waldbaulichen Konzepte einem Wandel. In zunehmend strukturreichen und heterogenen Waldbeständen lässt sich auch nicht mehr über die Dimension von Mittelstämmen auf den Bestand hochrechnen. Hinzu kommen variable Standort- und Umweltfaktoren, etwa die klimatisch bedingte Standortdrift, die ihrerseits die Baumallometrien und den Standort-Leistungsbezug insgesamt verändern.

Auf Basis laufender Waldumbauversuche im Nordsächsischen Tiefland soll dazu ein harmonisiertes und einheitliches Set an Realdaten zusammengestellt werden, welches die noch nicht gelöste Modellierung allometrischer Beziehungen für Laubbäume geringer Dimension, also der in vielen Fällen kommenden Waldgeneration, ermöglicht. Das trifft gerade die aktuelle Weichenstellung zur weiteren Bestandesentwicklung im angehenden Stangenholzalter. Jedoch wird das überaus komplexe Thema mit dem speziellen Fokus auf junge Laubholzbäume in zweischichtigen Beständen derzeit von keiner forstlichen Forschungseinrichtung intensiv bearbeitet, so dass darin ein ertragskundlicher Forschungsschwerpunkt der kommenden Jahre besteht. Primäres Ziel ist es, die bisher angewandte Extrapolation der Biomassefunktionen älterer Laubgehölze auf jüngere Bestände durch eine auf intensiven Messungen basierende und ökologisch begründete Modellierung abzulösen. Das hierbei angewandte Messverfahren des Randomized Branch Samplings ermöglicht außerdem die Beschreibung des für Wasserhaushaltsmodellierungen so wichtigen Blattflächenindex (LAI) ausgehend vom einzelnen Stamm. Damit sollen verlässliche und robuste allometrische Funktionen zur Bestimmung des individuellen LAI abgeleitet werden.