Der Klimawandel wirkt auf die Waldentwicklung direkt über steigende Temperaturen und veränderte Niederschlagsmuster und indirekt über Änderungen im Störungsregime. Wo die Fichte (Picea abies) dominiert, ist der Borkenkäfer ein Schlüsselfaktor in der zukünftigen Waldentwicklung, doch die vielfältigen Interaktionen zwischen Baumbestand, Borkenkäfer und Witterung bzw. Klima sind schwierig zu analysieren. Um diese Einflüsse quantifizieren zu können, wurden Wald-Landschaftsmodelle wie LandClim entwickelt. Typischerweise kombinieren diese Modelle Prozesse der lokalen Waldentwicklung (Wachstum, Mortalität, Verjüngung) mit solchen, die auf der Landschaftsebene ablaufen (Samenausbreitung, Bewirtschaftung, Störungen). Dieser Artikel zeigt anhand von LandClim, wie Wald-Landschaftsmodelle strukturiert sind und wie sie angewendet werden können, um die zukünftige Waldentwicklung auf Landschaftsebene abzuschätzen. Im Fallbeispiel wurde die Dynamik von Störungen durch den Buchdrucker (Ips typographus) im Dischmatal bei Davos (Kanton Graubünden) unter historischem Klima und unter einem Klimawandelszenario mit jeweils zwei Windwurfszenarien untersucht. Die Simulationen zeigten einen markanten Anstieg der käferbedingten Fichtenmortalität im Zuge des Klimawandels und einen verstärkenden Effekt von Windwurf auf Käferschäden, der nur beim Klimawandelszenario, nicht aber unter dem historischen Klima auftritt. Wir diskutieren den breiten Anwendungsbereich von LandClim, der von der klimaadaptiven Bewirtschaftung bis zur Störungs- und Paläoökologie reicht, sowie die Nachteile, die sich aus der generellen Modellstruktur ergeben. LandClim eignet sich am besten, um die relative Bedeutung von Klima-, Störungs- und Bewirtschaftungseffekten zu verstehen, aber weniger, um den Holzvorrat, die Stammzahl oder das Erntepotenzial präzise vorherzusagen.
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Temperli, C., & Bugmann, H. (2020). Borkenkäferdynamik im Klimawandel: die Bedeutung der Landschaftsebene. Schweizerische Zeitschrift Fur Forstwesen, 171(3), 142–150. https://doi.org/10.3188/szf.2020.0142
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