Weiterentwicklung des Monitorings

Sowohl die „klassische“ Problematik von Säure- und Stickstoffeinträgen durch Niederschlag als auch die in den letzten Jahren verschärft auftretenden Extremwetterlagen und klimabedingten Belastungen für Wälder machen es notwendig einerseits die neuen und sich schnell wandelnden Randbedingungen für Funktion und Gesundheit von Waldökosystemen ständig und aktuell zu beobachten und andererseits aus diesen Beobachtungen praktische und konkrete Handlungsoptionen für Steuerung und Stabilisierung der Wälder abzuleiten. Das heißt, es besteht ein zunehmender Bedarf die Messnetze der Forstlichen Umweltüberwachung in Richtung von Planungs- und Entscheidungsunterstützungs–Instrumenten zu entwickeln. Die Harmonisierung der Messnetze im Forstlichen Monitoring ist in Baden-Württemberg weitgehend abgeschlossen. Mit der Reduktion des ehemaligen 4x4km Rasters auf 8x8km wird in Zukunft nur noch ein Viertel des sachlichen Aufwandes notwendig sein. Diese Reduktion und Einsparung wurde durch statistische Begleituntersuchungen so untermauert, dass trotzdem die wissenschaftlich sichere Herleitung der gewünschten Aussagen über den Waldzustand und die Funktionalität von Wäldern sichergestellt ist. Gleichzeitig wurden alle Messnetzthemen vom Bodenzustand über die Waldernährung bis zum Kronenzustand auf exakt den gleichen Aufnahmeflächen zusammengeführt. Damit liegen für themenübergreifende, kausalanalytische Auswertungen in Sinne von Augustin et al. (2005) ideale Randbedingungen vor. Außerdem wurden die Aufnahmemethoden auf den Intensiv - Messflächen der Level II Fallstudien mit den Aufnahmemethoden der flächenorientierten Rastermessnetze abgestimmt. Zusätzlich wurden die aus methodischen Gründen bisher räumlich getrennten Messnetze der Bundeswaldinventur (BWI) und die Forstlichen Umweltmessnetze zusammengeführt. Erstere dient der periodischen Erhebung des Holzvorrats und Wachstums von Beständen. Durch zusätzliche Aufnahme von BW-IPunkten im 8x8km Raster der Forstlichen Umweltmessnetze wurde die Möglichkeit geschaffen umweltbedingte Änderungen des Wachstumsverhaltens mit Flächenbezug zu beobachten. Damit sind die für die Produktivität von Wäldern entscheidenden Zielgrößen Vorrat und Zuwachs von Holz im Zusammenhang mit Messdaten und Informationen zu Umweltfaktoren und Umweltveränderungen interpretierbar. Neben seiner Vielseitigkeit sind die vergleichsweise geringen Kosten der methodisch hervorragend abgestimmten Messnetze der Forstlichen Umweltüberwachung hervorzuheben. Die auf dem 8x8km Raster zusammengeführten Flächenmessnetze und die der Erkennung von dynamischen Veränderungsprozessen in Wäldern und Waldböden dienenden intensiven Ökostystemforschungsflächen des Level II – Messnetzes ergänzen sich in komplementärer Art und Weise.

Bewertung neuer Auswertungsmethoden

Neue statistische Auswertungsmethoden zur räumlichen Mustererkennung und der Identifikation von zeitlichen Entwicklungstrends des Waldzustands erlauben eine ursachenorientierte Interpretation der Waldschadensdaten. Die Qualität dieser neuen Interpretationsmöglichkeiten erlaubt eine Erkennung von witterungsbedingten Fluktuationen im Waldzustand (Augustin et al. 2006). Damit wurde das im Zusammenhang mit Luftverschmutzung und ihren Folgen für den Wald entwickelte System der Waldzustandserfassung zu einem flächenbezogenen Instrument der Klimafolgenforschung weiterentwickelt. So lassen sich auf dieser Messdatenbasis z.B. Areale mit besonders hoher Disposition für witterungsbedingte Waldschäden identifizieren und wenn diese Information mit Wachstumsmessungen verknüpft wird, werden in Zukunft Prognosen zu deren Bedeutung für die Produktivität der Wälder möglich sein. Neue Auswertungsmethoden zur statistisch begründeten Interpolation von Daten des Wald- bzw. des Bodenzustands zwischen den im 8x8km Raster gemessenen Werten erlauben die Herleitung kleinteiliger Geländemodelle aus den Monitoringdaten. Diese sind aktuell in einer räumlichen Detaillierung von 50x50m bis 10x10m verfügbar. Damit lassen sich umweltbedingte Veränderungen des Waldzustands und der Funktion von Waldökosystemen im Landschaftszusammenhang darstellen. Dies ist deshalb besonders wichtig, da die konkrete Planung von forstbetrieblichen Maßnahmen der Ökosystemsteuerung ebenfalls auf Landschaftsebene stattfindet. Außerdem lassen sich mit diesen so genannten Regionalisierungsmethoden forstbetriebliche Geländeszenarien ableiten, die klarmachen welcher Gewinn in Richtung einer Verbesserung der Puffereigenschaften von Böden und/oder eines günstigeren Kronenzustands z.B. durch Waldkalkungen erreicht wird (V.WILPERT UND ZIRLEWAGEN, 2004 ZIRLEWAGEN UND V.WILPERT, 2004). Solche Aussagen sind durch diese Methoden in quantitativer Form möglich, so dass der „ökologische Gewinn“ solcher Umweltvorsorgemaßnahmen im Wald bezifferbar wird. In dieser Hinsicht haben die Messnetze der Forstlichen Umweltüberwachung mittlerweile den Rang und die Qualität von praxisorientierten Planungs- und Steuerungsinstrumenten erlangt (V.WILPERT ET AL. 2006).

Literatur

AUGUSTIN, S. EVERS, J. DIETRICH, H.P. EICHHORN, J. HAUSSMANN, TH. ICKE, R. ISENBERG, A. LUX, W. MUSIO, M. PRETZSCH, H. RIEK, W. RÖTZER, TH. SCHULTZE, B. SCHULZE, A. SCHRÖDER, J. SEIDLING, W. WELLBROCK, N. V.WILPERT, K. WOLFF, B. (2005): Concept and feasibility study for the integrated evaluation of environmental monitoring data in forests. European Journal of Forest Research. 124, 251-260.

AUGUSTIN, N. WOOD, S. MUSIO, M. KUBLIN, E. V. WILPERT, K. SCHUMACHER, M. (2006): Modelling spatial and temporal trends of forest environmental monitoring data: A case study. Journal of the American Statistical Society. Submitted.

V. WILPERT, K. ZIRLEWAGEN, D. (2004): Monitoringdaten, Grundlagen landschaftsbezogener Ökosystemmodelle. Berichte Freiburger Forstliche Forschung, 56 13-26

V. WILPERT; K. WOLFF, B. SPELLMANN, H. (2006): Bedeutung und künftige Ausrichtung des forstlichen Umweltmonitorings. AFZ-DerWald, 4/2006 176-181.

ZIRLEWAGEN, D. V. WILPERT, K. (2004): Using model scenarios to predict and evaluate forest management impacts on soil base saturation at landscape level. European Journal of Forest Research 123 / 4, 269-282.  

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