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Artikel

Autor(en): Winfried Riek, Alexander Russ
Redaktion: LFE, Deutschland
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Einfluss des Klimawandels auf den Bodenwasserhaushalt und Folgerungen für die forstliche Planung

Standortsfaktor planzenverfügbares Bodenwasser
Das pflanzenverfügbare Bodenwasser ist ein bedeutender Standortsfaktor, der sich auf die Vitalität und Produktivität vieler Baumarten auswirkt. Durch den Klimawandel wird sich der Wasserhaushalt verschlechtern und der Trockenstress bei weniger trockenheitsangepassten Baumarten zunehmen.

Durch Klimawandel zu erwartende Veränderungen des Wasserhaushalts wurden szenarisch für die Waldfläche Brandenburgs berechnet. Darauf aufbauend lässt sich ein Entscheidungsmodell für die Baumartenwahl im Hinblick auf die Klimaanpassung der Wälder entwickeln.

Neben der standörtlichen Nährkraft entscheidet der Bodenwasserhaushalt maßgeblich über die Anbaueignung von Baumarten und ist Grundlage für die Herleitung von Bestandeszieltypen. Im vorliegenden Beitrag erfolgte die Wasserhaushaltsmodellierung mit dem Simulationsmodell TUB-BGR (Wessolek et al. 2008). Eingangsgrößen sind hierbei Bodenart, nutzbare Wasserspeicherkapazität im effektiven Wurzelraum, Grundwasserflurabstand, Bestandestyp, Niederschlag und Evapotranspiration (=Grasreferenzverdunstung).

Alle benötigten Angaben konnten für die Waldfläche Brandenburgs für ein 100x100 m -Punkteraster mit Hilfe von statistischen Regionalisierungsansätzen aus vorhandenen Flächen- sowie Inventurdaten abgeleitet werden.

Bei der Wasserhaushaltsmodellierung kamen sowohl aktuelle Klimadaten zum Einsatz (Dekade 2000-2010 = "D2005") als auch szenarische mit dem Klimaregionalmodell WettReg der Firma CEC Potsdam (Kreienkamp & Spekat 2009) für das Klimaszenario A1B generierte Daten der Dekaden 2050-2060 (D2055) und 2090-2100 (D2095).

Ausprägung von Wassermangel – heute und in Zukunft

Im Ergebnis der Wasserhaushaltsmodellierung zeigt Abb.1 die Häufigkeitsverteilung des jährlichen Wasserdefizits - berechnet als Differenz von tatsächlicher und potenzieller Evapotranspiration - für die ausgewählten Dekaden.

Die zweigipfelige Verteilung dieser Wasserdefizite ist auf die Differenzierung der brandenburgischen Waldfläche in grundwassernahe und -ferne Standorte zurückzuführen. Bei den grundwassernahen Flächen ist eine positive Wasserbilanz zu verzeichnen. Die tatsächliche Verdunstung liegt hier über der Grasreferenzverdunstung, bei der es sich um die Verdunstung einer Grasdecke auf standardisiertem Boden handelt. Wälder können aufgrund ihrer größeren Verdunstungsoberfläche die Grasreferenzverdunstung übertreffen, wenn die Transpiration der Bäume bei optimalen Grundwasserflurabständen nicht durch die Bodenwasserverfügbarkeit limitiert wird.

Häufigkeitsverteilungen der Wasserdefizite
Abb.1: Häufigkeitsverteilungen der Wasserdefizite (=Differenzen aus tatsächlicher und potenzieller Evapotranspiration) modelliert für die Dekaden D2005, D2055 und D2095; flächenrepräsentative Stichprobe (n=1.076.222).

Für die grundwasserfreien Flächen liegt das Wasserdefizit indes schon heute (D2005) mit durchschnittlich -98mm (Median) deutlich im negativen Bereich. Die Modellierung mit den szenarischen Klimadaten weist auf eine Zunahme der zu erwartenden Wasserdefizite, die dann bei -128mm (D2055) bzw. -165mm (D2095) liegen werden.

Folgerungen für die Baumartenwahl

Um sowohl die dargelegten Befunde zum Wasserhaushalt als auch die Ergebnisse früherer Auswertungen zu Veränderungen des Wärmehaushalts (Riek et al. 2013) praktisch umsetzen und für die Forstplanung nutzbar machen zu können, sollten diese in den Entscheidungsprozess bei der Ableitung von Bestandeszieltypen einfließen. In einem ersten Schritt wurden hierzu die aktuell in Brandenburg ausgewiesenen Bestandesszieltypen mit einer statistischen Klassifikationsfunktion aus den regionalisierten Standortseigenschaften geschätzt. Eine dynamische Komponente erhalten diese Zieltypen in einem zweiten Schritt durch die Verwendung von szenarischen Klimadaten bei der Berechnung der berücksichtigten Standortsparameter. Als signifikante Eingangsgröße für die Schätzung der aktuellen Bestandeszieltypen konnten das modellierte Wasserdefizit als Differenz von tatsächlicher und potenzieller Evapotranspiration berücksichtigt werden sowie als Kovariaten die forstliche Nährkraftstufe (nach dem Verfahren der Standortserkundung im Nordostdeutschen Tiefland) und Kennwerte des Wärmehaushalts, wie die gewichtete Temperatursumme bis zum 15.04., die Minimumtemperatur der Nichtvegetationszeit und die Summe der Temperaturen <0°C in den Monaten April und Mai ("Spätfrostsumme").

Die Anteile der mit Hilfe des Modells geschätzten Bestandeszieltypen mit den Hauptbaumarten Buche, Kiefer, Eiche und Sonstige Baumarten innerhalb der Wuchsbezirke sind in Abb.2a -c für die Dekaden D2005, D2055 und D2095 vergleichend dargestellt [Zum Vergrößern auf die Abbildungen klicken].

Anteile der Bestandeszieltypen nach Hauptbaumarten in den forstlichen Wuchsbezirken für Dekade 2005 Anteile der Bestandeszieltypen nach Hauptbaumarten in den forstlichen Wuchsbezirken für Dekade 2055 Anteile der Bestandeszieltypen nach Hauptbaumarten in den forstlichen Wuchsbezirken für Dekade D2095  
Abb. 2a: Anteile der Bestandeszieltypen nach Hauptbaumarten in den forstlichen Wuchsbezirken für die Dekade 2005 Abb. 2b: Anteile der Bestandeszieltypen nach Hauptbaumarten in den forstlichen Wuchsbezirken für die Dekade 2055 Abb. 2c: Anteile der Bestandeszieltypen nach Hauptbaumarten in den forstlichen Wuchsbezirken für die Dekade 2095  

Für jeden der Berechnung zugrundeliegenden Rasterpunkt wurde die Hauptbaumart mit der höchsten Zuordnungswahrscheinlichkeit verwendet. Die dargestellten Quantitäten sind als vorläufig anzusehen und sollen hier in erster Linie dazu dienen, die prinzipiellen Möglichkeiten des verwendeten Ansatzes zu präsentieren und zur Diskussion zu stellen. Für die Bewertung der Robustheit der Befunde sind Berechnungen mit weiteren Klimamodellen und aktualisierten Szenarien vorgesehen.

Es ist ferner zu beachten, dass das genetische und physiologische Anpassungspotenzial der Baumarten möglicherweise nicht hinreichend berücksichtigt ist, da das statistische Entscheidungsmodell auf dem bislang vorliegenden Wissen zu den Standorts-Leistungsbezügen der Baumarten, wie sie aktuell bei der Baumartenwahl zugrunde gelegt werden, basiert. Gleichwohl lassen sich aus den vorliegenden Ergebnissen Tendenzen erkennen, wonach die Buche als Hauptbaumart des Bestandeszieltyps langfristig flächenmäßig eine geringere Bedeutung einnehmen wird und dieses vor allem zugunsten der Hauptbaumart (Trauben-)Eiche. Darüber hinaus ist zu erkennen, dass es auch in der Dekade D2095 größere Flächen geben wird, die sich für Bestandeszieltypen mit Buchendominanz eignen werden. Die Aufgabe der aktuellen Waldumbauplanung sollte es daher sein, diese Areale beim Waldumbau mit Buche prioritär zu behandeln.

Forstliche Planung als transdisziplinärer Prozess

Der vorgestellte statistische Ansatz kann als dynamisches, d.h. den Klima- und Standortswandel berücksichtigendes Planungsinstrument für nachhaltige forstliche Planungsprozesse im Landschaftsmaßstab gesehen werden. Grundlage hierfür bilden einerseits flächendeckend regionalisierte Standorteigenschaften für die Dekaden 2000-2010, 2050-2060 und 2090-2100 und andererseits die aktuell ausgewiesenen Bestandeszieltypen, die mit einem statistischen Klassifizierungsmodell miteinander verknüpft wurden. Somit verschmelzen das wissenschaftliche Wissen in Form von Szenariorechnungen und multivariat-statistischen Regionalisierungsverfahren mit relevantem Praxiswissen, wie es die empirischen Erkenntnisse zur Baumarteneignung an konkreten Standorten darstellen und im jeweils ausgewiesenen Bestandeszieltyp zum Ausdruck kommen. Der vorgestellte Ansatz kann insofern als Beispiel für eine explizit transdisziplinäre methodische Herangehensweise an das vor dem Hintergrund regionaler Klimaveränderungen zunehmend komplexer werdende Problem der nachhaltigen forstlichen Planung betrachtet werden.

Quellenangaben

  • Kreienkamp, F., Spekat, A. (2009): Regionalisierung standortsbezogener Kenwerte (1 x 1 km Raster-Interpolation) für Brandenburg. CEC, Potsdam GmbH. Unveröffentlichter Bericht im Auftrag des Landesbetriebs Forst Brandenburg. Potsdam: 30 S.
  • Riek, W., Kallweit, R., Russ, A. (2013): Analyse der Hauptkomponenten des Wärmehaushalts brandenburgischer Wälder auf der Grundlage von regionalen Klimaszenarien. Waldökologie, Landschaftsforschung und Naturschutz 13: 17–32. URL http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0041-afsv-01350.
  • Wessolek, G., Duijnisfeld, W., Trinks, S. (2008): Hydro-pedotransfer functions (HPTFs) for predicting annual percolation rate on a regional scale. J. Hydrol. 356 (1-2): 17 – 27. URL http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.03.007.

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