{"id":58900,"date":"2024-08-12T17:52:34","date_gmt":"2024-08-12T15:52:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.schiebener.net\/wordpress\/?p=58900"},"modified":"2024-08-12T17:52:34","modified_gmt":"2024-08-12T15:52:34","slug":"wie-es-um-den-zustand-des-deutschen-walds-bestellt-ist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.schiebener.net\/wordpress\/wie-es-um-den-zustand-des-deutschen-walds-bestellt-ist\/","title":{"rendered":"Wie es um den Zustand des deutschen Walds bestellt ist"},"content":{"rendered":"\n

Der neue UFZ-Waldzustandsmonitor veranschaulicht, welchen dynamischen Ver\u00e4nderungen der Wald als Folge des Klimawandels unterliegt<\/h3>\n\n\n
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Vergleich der Jahre 2016 und 2022 f\u00fcr den Harz. (Grafik und Text: UFZ)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Gro\u00dfe Teile des deutschen Waldes zeigten infolge der extremen D\u00fcrreperiode der letzten Jahre in Deutschland nach Angaben des Bundeslandwirtschaftsministeriums (BMEL) eine Zunahme von Sch\u00e4digungen. Allerdings gibt es kaum verl\u00e4ssliche Daten dazu, wie sich der Zustand der W\u00e4lder konkret auf der Fl\u00e4che ver\u00e4ndert. In einer im Fachjournal Remote Sensing of Environment<\/em> ver\u00f6ffentlichten Studie beschreibt ein vom Helmholtz-Zentrum f\u00fcr Umweltforschung (UFZ) koordiniertes Forschungsteam, wie sich Aussagen zum Waldzustand in Deutschland basierend auf Satellitendaten treffen lassen. Diese Informationen sind Grundlage f\u00fcr den neuen UFZ-Waldzustandsmonitor<\/a>, der den Zustand von Waldfl\u00e4chen als Karten mit einer r\u00e4umlichen Aufl\u00f6sung von 20 Metern darstellt. Diese zeigen zwischen 2016 und 2022 vor allem f\u00fcr Gebiete in der Mitte Deutschlands wie Harz, Sauerland und der S\u00e4chsischen Schweiz einen deutlichen Anstieg gesch\u00e4digter Waldfl\u00e4che.<\/strong><\/p>\n\n\n

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Der Wald zwischen Winterberg und Z\u00fcschen 2016: fast alles im gr\u00fcnen Bereich (Screenshot Waldzustandsmonitor: https:\/\/web.app.ufz.de\/waldzustandsmonitor<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n
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Das gleiche Gebiet im Jahr 2023: gro\u00dffl\u00e4chig schwere Sch\u00e4den (Screenshot wie oben)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Rund ein Drittel der Landesfl\u00e4che Deutschlands und damit etwa 11 Millionen Hektar sind von Wald bedeckt. Wie sich diese W\u00e4lder verteilen und welche Baumarten dominieren, ist weitestgehend bekannt. „Was bislang jedoch fehlt, sind konkretere Aussagen, wie es fl\u00e4chendeckend und regional spezifisch um den Zustand der W\u00e4lder bestellt ist und in welcher Dynamik sich dieser Zustand ver\u00e4ndert“, sagt der UFZ-Fernerkundler Dr. Daniel Doktor. Der UFZ-Waldzustandsmonitor soll nun diese L\u00fccke schlie\u00dfen: „Wir haben einen Index entwickelt, mit dem wir die graduellen Zustandsver\u00e4nderungen in deutschen Waldgebieten als saisonale und j\u00e4hrliche Karten abbilden k\u00f6nnen“, sagt er. Damit biete der Monitor im Unterschied zu anderen stichprobenartigen Erhebungen wie beispielsweise dem Waldzustandsbericht des Bundesministeriums f\u00fcr Ern\u00e4hrung und Landwirtschaft (BMEL) Informationen mit einer hohen r\u00e4umlichen und saisonalen Aufl\u00f6sung. Der BMEL-Bericht basiert zwar auf sehr genauen forstlichen Daten, wird allerdings nur f\u00fcr etwa 400 solcher Waldfl\u00e4chen in einer Aufl\u00f6sung von 16 Kilometern bundesweit erhoben.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Ableitung des Waldzustands nutzten die UFZ-Forscherinnen und -Forscher Sentinel 2-Daten der Europ\u00e4ischen Raumfahrtbeh\u00f6rde (ESA). „Das Sonnenlicht wird von jeder Baumart im Jahresverlauf anders reflektiert, was von den Satelliten gut erfasst werden kann. Dadurch lassen sich Vegetationseigenschaften wie zum Beispiel der Pigment- und Wassergehalt oder die Struktur des Kronendachs abbilden und in Werten darstellen“, sagt Dr. Maximilian Lange, Erstautor der Studie. „Je mehr diese Werte von den durchschnittlichen Reflexionswerten abweichen, desto wahrscheinlicher ist es, dass es sich m\u00f6glicherweise um eine gestresste oder gest\u00f6rte Vegetation handelt.“ F\u00fcr die vier Hauptbaumarten Eiche (Stiel- und Trauben-Eiche kombiniert), Rot-Buche, Gemeine Fichte und Waldkiefer extrahierten die Forschenden f\u00fcr die Jahre 2016 bis 2022 repr\u00e4sentative Zeitreihen gesunder Best\u00e4nde. Diese nutzten sie als Referenz, um Waldzustandsanomalien zu erkennen. So konnten sie einen so genannten Waldzustandsanomalie-Index bestimmen. Er sagt aus, wie stark der jeweilige Zustand vom Referenzwert abweicht – wie stark sich also der tats\u00e4chliche vom erwarteten Waldzustand unterscheidet. Dieser Index ist mit einer r\u00e4umlichen Aufl\u00f6sung von 20 Metern f\u00fcr alle Waldfl\u00e4chen bundesweit verf\u00fcgbar. Dennoch besteht weiterhin die Herausforderung, den Waldzustandsanomalie-Index ausf\u00fchrlicher zu kalibrieren, Unsicherheiten zu quantifizieren und mittelfristig zu minimieren.<\/p>\n\n\n\n

Der Online-Auftritt des UFZ-Waldzustandsmonitors zeigt aber nicht nur den Waldzustand, sondern auch die Verteilung der vier Hauptbaumarten und die Ph\u00e4nologie der B\u00e4ume, wie zum Beispiel Blattentfaltung und Blattverf\u00e4rbung. Zudem pr\u00e4sentiert er mehrere Vegetationsindizes, die anhand unterschiedlicher Reflexionsverh\u00e4ltnisse des einfallenden Lichts verschiedene Informationen zur Vegetation wiedergeben. Eine modellierte Verbreitung von insgesamt 41 Baumarten bis zum Jahr 2098 ist ebenfalls Bestandteil des Online-Auftritts. Der Modellierung liegen drei vom Weltklimarat IPCC definierte Klimaszenarien (RCP 2.6; RCP 4.5; RCP 8.5) zu Grunde. <\/p>\n\n\n\n

Im Zentrum des UFZ-Waldzustandsmonitors steht jedoch der Zustand der W\u00e4lder, der durch unterschiedliche Farbt\u00f6ne angezeigt wird. Werte \u00fcber 0 (in verschiedenen Gr\u00fcnt\u00f6nen dargestellt) geben an, dass sich zum Beispiel der Chlorophyll- und Wassergehalt verbessert oder der Belaubungsanteil erh\u00f6ht, und sich damit der Waldzustand verbessert hat. Im Gegensatz dazu weisen Werte unter 0 (farblich von gelb bis dunkelviolett) auf eine Verschlechterung hin. Werte niedriger als -0,15 definieren schwere Waldsch\u00e4den, die u.a. durch Windwurf, Feuer oder das Absterben durch Sch\u00e4dlingsbefall, etwa durch den Borkenk\u00e4fer, verursacht wurden. <\/p>\n\n\n\n

So ist auf den Karten zum Beispiel zu erkennen, dass der Anteil gesch\u00e4digter Waldfl\u00e4che insbesondere in der Mitte Deutschlands deutlich zugenommen hat. Regionen wie etwa der Harz, der Th\u00fcringer Wald, das Sauerland oder die S\u00e4chsische Schweiz zeigen ab dem Jahr 2019 vermehrt Waldsch\u00e4den. Laut des UFZ-Waldzustandsmonitors waren im Harz im Jahr 2022 52 Prozent des Waldes im Allgemeinen und insbesondere 76 Prozent der Nadelb\u00e4ume schwer gesch\u00e4digt. Im Jahr 2017 waren es lediglich 9 Prozent des Waldes und 8 Prozent der Nadelb\u00e4ume. „Hitze, D\u00fcrre und Sch\u00e4dlinge sowie deren Zusammenspiel beeintr\u00e4chtigen die W\u00e4lder und f\u00fchren zu Folgesch\u00e4den wie Sturmbruch und erh\u00f6hte Waldbrandgefahr“, nennt UFZ-Forscherin Anne Reichmuth Ursachen daf\u00fcr. Besonders gro\u00df sind die Sch\u00e4den in den W\u00e4ldern der Mittelgebirgsregionen, in denen nach 1945 Fichten gepflanzt wurden. Doch auch bei Kiefern, Buchen und Eichen gibt es regional starke Ausf\u00e4lle. Bei den Nadelb\u00e4umen ist die Zunahme von Massenvermehrungen von Schadinsekten ein wesentlicher Faktor f\u00fcr den schlechten Waldzustand. Bei Laubb\u00e4umen sind es vor allem Komplexkrankheiten, die das Immunsystem der B\u00e4ume und damit deren Abwehrkr\u00e4fte schw\u00e4chen.<\/p>\n\n\n\n

Der UFZ-Waldzustandsmonitor belegt auch, wie unterschiedlich stark Regionen von klimatischen Extremereignissen betroffen sein k\u00f6nnen: Demnach hat sich zum Beispiel der Waldzustand in den H\u00f6henregionen des Schwarzwalds und des Erzgebirges zwischen 2016 und 2022 nicht wesentlich verschlechtert. So ist die im Schwarzwald h\u00e4ufig vorkommende Wei\u00dftanne besser an den Klimawandel angepasst als die Gemeine Fichte. Au\u00dferdem waren die Mitte und der Nordosten Deutschlands st\u00e4rker von der D\u00fcrre betroffen. Das Erzgebirge war jedoch in den H\u00f6henlagen weniger stark von der D\u00fcrre beeintr\u00e4chtigt. „Der UFZ-Waldzustandsmonitor dient vor allem dem Wissenstransfer zu den Beh\u00f6rden, wie etwa den Landesforsten und den Nationalparkverwaltungen“, sagt Daniel Doktor. Mit den Karten lasse sich sehr gut veranschaulichen, welche dynamischen Ver\u00e4nderungen der Klimawandel im Wald mit sich bringt. <\/p>\n\n\n\n

Der UFZ-Waldzustandsmonitor ist ein von der Helmholtz-Gemeinschaft finanziertes Projekt in der Arbeitsgruppe Landbedeckung & Dynamik am UFZ. Durch diese Arbeitsgruppe soll er regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert werden. Die technische Entwicklung der Webapplikation wurde in der IT-Gruppe Forschungsdatenmanagement am UFZ umgesetzt. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Der UFZ-Waldzustandsmonitor ist hier zu finden: https:\/\/web.app.ufz.de\/waldzustandsmonitor<\/a><\/p>\n\n\n\n

Beispielkarten f\u00fcr Harz, Schwarzwald, Erzgebirge sowie die Nationalparke Eifel, Bayerischer Wald und S\u00e4chsische Schweiz stehen zum Download bereit unter: https:\/\/web.app.ufz.de\/waldzustandsmonitor\/de\/faq#faq10<\/a><\/p>\n\n\n\n

Publikation:\u00a0<\/strong>
Maximilian Lange, Sebastian Preidl, Anne Reichmuth, Marco Heurich, Daniel Doktor (2024). A continuous tree species-specific reflectance anomaly index reveals declining forest condition between 2016 and 2022 in Germany. Remote Sensing of Environment 312, 114323. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.rse.2024.114323<\/a><\/p>\n\n\n\n

Die Daten sind in folgender Datenpublikation zu finden:<\/strong>
Maximilian Lange, Sebastian Preidl, Anne Reichmuth, Marco Heurich, Daniel Doktor (2024). Forest condition anomaly index values covering Germany for 2016-2023. Version 7.5.0. Zenodo. https:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.13123397<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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