Forste fit machen für den Klimawandel
Mit angepasster Forstwirtschaft und künstlicher Intelligenz ließen sich die Folgen von mehr Trockenheit für Wälder besser bewältigen, so zwei aktuelle Forschungsarbeiten.
In den letzten beiden Jahren hatten die sehr trockenen und heißen Sommerperioden in Deutschland den Wäldern stark zugesetzt. In diesem Jahr regnet es deutlich mehr; die Unwetter der letzten Tage beuteln die Forstwirtschaft aber ebenfalls: abgerissene Äste und entwurzelte Bäume – jede Menge Schadholz muss aus dem Wald. Zwei Studien, eine der Hochschule für nachhaltige Entwicklung in Eberswalde, eine andere der TU München, suchen nach Möglichkeiten, in Zukunft besser mit der größeren Trockenheit im Rahmen des Klimawandels und ihren Folgen für die Wälder umzugehen.
Forstwirtschaft hat in Extremsommern zur Erwärmung der Wälder beigetragen
Die forstliche Nutzung von Wäldern hat einen erheblichen Einfluss auf ihr Kühlungsvermögen und damit auch, wie empfindlich sie gegenüber den Auswirkungen des Klimawandels sind. Das ergaben Untersuchungen von Forschungsteams der Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde (HNEE), der Leuphana Universität Lüneburg und der FU Berlin.
Hintergrund ist, dass Wälder ihre Ökosystem-Mikroklimata selbst regulieren: Beschattung durch Bäume, Verdunstung, Speicherung von Wärme in der Biomasse sowie die Energieumwandlung durch Fotosynthese – alles Faktoren, die bewirken, dass Wälder sich selbst und ihre Umgebung bei Hitze kühlen. So könnten, teilte die HNEE mit, „besonders während länger andauernden Hitzewellen schädliche Höchsttemperaturen vermieden werden“.
Wälder nur behutsam nutzen
Wasserverluste und das Risiko von Hitzeschäden würden durch eine stärkere Durchforstung anwachsen, heißt es in der Mitteilung. Ganz konkret empfehlen die Autorinnen und Autoren, das Kronendach möglichst geschlossen zu halten, zu mindestens zu 80 %, und die Wälder entsprechend behutsam zu nutzen. Es gelte auch, „die einfach strukturierten Nadelbaummonokulturen möglichst rasch in strukturreiche Laubmischwälder zu entwickeln“.
„Ein stärkerer Holzeinschlag und eine entsprechend größere Öffnung des Kronendachs treiben die Höchsttemperaturen im Wald in die Höhe. Damit wächst auch die Vulnerabilität, also die Empfindlichkeit und Verletzlichkeit, der Wälder im Klimawandel“, erläutert die beim HNEE für die Studie verantwortliche Wissenschaftlerin Jeanette Blumröder. „Wird das Kronendach um 10 % geöffnet, steigen die durchschnittlichen Höchsttemperaturen um ungefähr ein halbes Grad Celsius.“ Kiefernforste – wie im Bild – zeigten ein unterdurchschnittliches Kühlungsvermögen, sobald das Kronendach weniger als 82 % geschlossen sei.
Forstwirte haben Auswirkungen des Klimawandels mit in eigener Hand
Wer einen Wald bewirtschafte, habe „also im Klimawandel ein Stück weit in der Hand, wie stark sich die ihnen anvertrauten Wälder aufheizen und dadurch potenziell geschädigt werden“, resümiert Pierre Ibisch. Der Botaniker leitet das Centre for Econics and Ecosystem Management an der HNEE und ist Projektleiter. „Höhere Biomassevorräte und ein geschlossenes Kronendach sind eine Versicherung gegen extreme Witterungen.“
Eines der großen Risiken zunehmender Trockenheit und Temperaturen sind Waldbrände. Forschende der Technischen Universität München (TUM) haben jetzt Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) benutzt, um besser abschätzen zu können, wie sich häufigere Waldbrände auf das Waldökosystem auswirken. Als Erstes haben sie die Methodik auf den Yellowstone-Nationalpark in den USA angewendet.
Klimawandel bringt mehr und größere Waldbrände
„Angesichts des fortschreitenden Klimawandels stehen wir wahrscheinlich erst am Anfang einer brandgefährlichen Zukunft mit mehr und größeren Waldbränden“, sagt Rupert Seidl, Forstwirtschaftler und Inhaber des Lehrstuhls für Ökosystemdynamik und Waldmanagement in Gebirgslandschaften an der TU München (TUM).
„Das Zusammenspiel von Klima, Feuer und vielfältigen Prozessen im Waldökosystem ist sehr komplex und es bedarf ausgefeilter prozessbasierter Simulationsmodelle, um die vielfältigen Interaktionen angemessen berücksichtigen zu können“, so Seidl. Er und sein Team haben daher KI auf das Problem angewendet.
Mehrere Millionen Hektar Wald mit KI simuliert
Dabei trainieren die Münchner ein sogenanntes tiefes neuronales Netzwerk (Deep Neural Network) darauf, das Verhalten eines komplexen Simulationsmodells möglichst gut zu imitieren. Das neuronale Netzwerk lernt durch die Reaktion des Ökosystems auf die verschiedenen Umwelteinflüsse. KI macht es möglich, das alles mit einem Bruchteil der Rechenleistung zu tun, die große Simulationsmodelle auf Großrechnern benötigen.
Die Forschenden der TUM haben mit amerikanischen Kolleginnen und Kollegen für den 8 Mio. ha umfassenden Yellowstone-Nationalpark berechnet, wie sich verschiedene Klimaszenarien auf die Waldbrandhäufigkeit im 21. Jahrhundert auswirken. Je nach Klimawandelszenario geht der Studie zufolge bis zum Ende des Jahrhunderts auf 28 % bis 59 % der Fläche die heutige Waldvegetation verloren.
Klimawandel verändert das Ökosystem Wald deutlich
Das TUM-Team um Rupert Seidl kommt zu konkreten Aussagen: Werden Feuer größer und damit auch die Distanzen zu überlebenden Bäumen, kommen zu wenige Samen auf die Fläche. Wird es in Zukunft heißer und trockener, überleben die empfindlichen frisch etablierten Jungpflanzen nicht. Schließlich: Brennt es zu häufig, erreichen Bäume gar nicht mehr das Alter, ab dem sie selber Samen produzieren
„Bis 2100 wird sich das Greater Yellowstone Ecosystem aller Voraussicht nach stärker verändert haben als jemals zuvor in den letzten 10 000 Jahren, und damit auch deutlich anders aussehen als heute“, sagt Umweltmanagement-Experte Werner Rammer. „Der Verlust heutiger Waldvegetation führt zur Reduktion des im Ökosystem gespeicherten Kohlenstoffs und wird auch tief greifende Auswirkungen auf die Biodiversität und den Erholungswert der ikonischen Landschaft haben.“
Seidl, der auch Leiter des Sachgebiets Forschung und Monitoring im Nationalpark Berchtesgaden ist, will im nächsten Schritt mit seinem Team den KI-Ansatz auf europäische Wälder anwenden, um die langfristigen Rückkoppelungen von Klimawandel und Störungen abzuschätzen.