Vermeidung und Reduktion von zukünftigen Sturmkalamitäten
in wirtschaftlich genutzten Forstbeständen
Sturmschäden zählen auf europäischer Ebene zu einem der größten Schadensverursacher im Bereich der Witterungs- und Klimaextreme und seit 2005 ist der Anteil der wirtschaftlichen Schäden durch Winterstürme in der EU gestiegen. Auch in der Forstwirtschaft verursachen Stürme Schadholzmengen in einer Größenordnung von mehreren Mio. Kubikmetern pro Jahr. Modelle zeigen, dass die Schwere und Häufigkeit von Sturmereignissen in Mittel- und Westeuropa zunehmen werden. In ganz Deutschland verursachten Winterstürme in den letzten Jahren immense Schäden (z.B. „Friederike“ 2018). Schäden durch Windwurf oder Stammbruch haben neben den direkten Schäden durch Sturm am Bestand, weitreichende ökonomische, ökologische und soziale Folgen. Solche Folgeschäden werden meistens durch Nachfolgekalamitäten wie z.B. Borkenkäfer oder andere Faktoren wie Feuer, Sonne, Schnee/Eis oder durch zusätzliche Windschäden verursacht.
In einer Anwender*innenbefragung wurden die Anforderungen und Rahmenbedingungen der Forstpraxis ermittelt und die Forschung und Implementierung der entwickelten Produkte zielgruppenorientiert gestaltet.
Im Rahmen des Teilvorhabens 1 wurde ein integrativer Ansatz zur Detektion und Quantifizierung entwickelt, bestehend aus der Detektion von Windwurfflächen basierend auf Copernicus Sentinel-1 Daten (AP 1) und der Erfassung und Quantifizierung der windgeschädigten Stämme auf den detektierten Flächen mittels UAV (AP 2). Mit dem „WINMOL Analyzer“ wurde ein vollautomatisches QGIS-Plugin zur Analyse von UAV-Orthomosaiken implementiert und open-source zur Verfügung gestellt.
Das Teilvorhaben 2 entwickelte Methoden und Werkezuge, um die Vulnerabilität von Waldbeständen gegenüber Winterstürmen abzuschätzen und Möglichkeiten der Waldbewirtschaftung aufzeigen, um die Sturmschadenswahrscheinlichkeit zu senken. Dafür wurden Modelle zur Sturmschadenswahrscheinlichkeit anhand von verschiedenen Datenquellen erstellt, angepasst und evaluiert. Das Sturmschadensmodell ForestGALES konnte für die Baumarten Buche, Eiche, Fichte, Kiefer und Douglasie an deutsche Bestände angepasst werden. Dies führte zu einer wesentlichen Verbesserung der Modellgüte und zeigt, dass eine statistische Anpassung von ForestGALES für andere Regionen auch denkbar und umsetzbar ist. Die statistischen Modelle Logistische Regression und Random Forest zeigten ebenfalls Potenzial in der Nachbildung von Schadereignissen.
Aufgrund seiner, durch die mechanistisch-empirischen Basis zu erwartenden, besseren Übertragbarkeit wurde ForestGALES für die Modellierung außerhalb der beobachteten Ereignisse eingesetzt und mit dem Waldwachstumsmodell Waldplaner gekoppelt. Die auf dem Waldwachstumsmodell Waldplaner basierenden Szenarien zeigten, bei Fichte und Douglasie ein höheres Risiko unter Bewirtschaftung. Ein Potenzial zur Reduzierung des Sturmschadenrisikos für bewirtschaftete Bestände besteht durch eine Anpassung der Bewirtschaftung. Neben Konferenzbeiträgen und schriftlichen Veröffentlichungen erfolgt eine Ergebnispräsentation zur Sturmsensitivität auf einer interaktiven Internet-Seite (https://winmol.thuenen.de/).
