Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung

Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)

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Titel: 'Analyse und Projektion der Sturmschadensempfindlichkeit von Wäldern' (Kurztitel 'Sturmschadensempfindlichkeit von Wäldern' EH-3-I)
Beschreibung (dt.): Die Vulnerabilität und das Risikopotential von Wäldern gegenüber Winterstürmen sollen auf dem Stichprobennetz der Bundeswaldinventur deutschlandweit prognostizt werden. Die Prognosen sind die Voraussetzung für die Ableitung und den Vergleich regionaler Risikopotentiale. Sie sind darüber hinaus die Grundlage und Informationsbasis für die Entwicklung eines forstlichen Risikomanagements gegenüber Winterstürmen, das vor allem die Bereiche der lang- und mittelfristigen Waldbauplanung umfasst. Auf der Grundlage des Stichprobennetzes der Bundeswaldinventur werden Vulnerabilitäten gegenüber Winterstürmen für standorttypische Waldstrukturen bei Erreichen der Zielstärke für die Baumarten Fichte, Kiefer, Douglasie, Buche und Eiche prognostiziert. Dabei werden auch die topographischen Eigenschaften der Stichprobenpunkte in Form ihrer Exponiertheit berechnet und in der Prognose berücksichtigt. Durch die Kombination mit den Eintrittswahrscheinlichkeiten für regional typische Winterstürme werden aus den Vulnerabilitäten Risikopotentiale abgeleitet. Die für die Stichprobenpunkte und die jeweils unterstellte Normbestockung prognostizierten Vulnerabilitäten und Risikopotentiale werden nach regionalen Einheiten stratifiziert und die zugehörigen Waldflächen berechnet, um das regionale Muster unterschiedlicher Gefährdungen abzuleiten. Die in einer Datenbank abgelegten Prognosen lassen sich anhand der bei der BWI erhobenen Merkmale flexibel stratifizieren und für ein Risikomanagement nutzen.
Ergebnis (dt.): Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung wurden potenzielle Vulnerabilitäten des Waldes in Deutschland gegenüber Winterstürmen mit Hilfe eines statistischen Sturmschadenmodells und ver-schiedener Hilfsmodelle eingeschätzt. Die Prognose erfolgte für die Wald-Traktecken der BWI 2, so dass die Ergebnisse für verschiedene weiter¬führende Analysen z.B. im Rahmen von Holzauf-kommensprognosen genutzt werden können. Darüber hinaus können die Trakteckeneigenschaften, die in der BWI erfassten wurden, für stratifizierte Auswertungen genutzt werden. Als Ergebnis lassen sich Waldflächenverteilungen differenziert nach Stufen der Vulnerabilität und gegebenenfalls stratifiziert nach weiteren Merkmalen wie Höhenstufen oder für großräumige regionale Einheiten berechnen. Zur Spei-cherung der Prognoseergebnisse wurde eine MS-ACCESS-Datenbank erstellt.
Die Einschätzung der Vulnerabilität wurde für verschiedene Norm¬bestockungen von Eiche, Buche, Fichte, Douglasie und Kiefer bei unter¬schiedlicher Zielstärke durchgeführt. Für realistische Prognosen wurden die zugehörigen Baumhöhen bei Zielstärke standortsensitiv geschätzt, wobei jedoch nur klima-tische und keine Effekte von Bodenparametern berücksichtigt werden konnten. Die Effekte der Ge-ländeexposition und -exponiertheit gegenüber hypo¬thetischen Hauptwindrichtungen wurden bei der Vulnerabilitäts¬prognose mit Hilfe topographischer Indices abgebildet, die auf der Grundlage eines deutsch¬landweiten digitalen Geländemodells (90 x 90 m) berechnet wurden. Als meteorologische Rand-bedingungen wurden zwei Winterstürme in Orkanstärke und exakt südwestlicher bzw. nordwestlicher Windrichtung verwendet, die über Proxyvariablen spezifiziert wurden.
Die Prognosen für unterschiedliche Normbestockungen ermöglichen es, die Effekte der Baumar-tenmischung und der Zielstärke und somit waldbaulicher Maßnahmen auf die Vulnerabilität abzu-schätzen. Sie sind damit die Voraussetzung für Anpassungsmaßnahmen im Bereich der forstlichen Klimafolgenforschung.
Ergebnis (engl.): Potential vulnerabilities of the German forest woodlands against winter storms were calculated based on a statistical storm damage model in connection with several supplementary models. The prognosis was based on data from the inventory plots of the 2nd German national forest inventory. Hence, the results can be employed for further analysis like in the framework of future wood supply prediction. Moreover the attributes assessed within the national forest inventory can be used for stratified analyses. Main results are forest areas differentiated by classes of vulnerability and if necessary stratified by addi-tional attributes like altitude or large scale regional units. An MS-ACCESS data base was compiled to store prognoses results.
Vulnerability was predicted for different standard forest stands of oak, beech, Norway spruce, Douglas fir and Scots pine and assuming different target diameters. Corresponding tree heights were estimated in relation to specific site conditions for realistic prognoses. However, only climatic but no soil parameters were available. Effects of topographic exposure and direction against hypothetical wind direction were included into the prognosis of vulnerability by employing specific topographical indices. These indices were calculated on the basis of a digital terrain model with a resolution of 90 × 90 m. The meteorological boundary conditions used are two winter storms of Beaufort wind speed 12 with southwest and northwest wind direction specified via proxy variables.
The prognoses for different standard forest stands allow quantifying the effects of silvicultural measures on vulnerability such as different tree species mixtures and target diameters. Hence, they are a main requirement for the development of measures in forest research of climate change effects mitiga-tion
Laufzeit: Beginn: 01.12.2013 / Ende: 30.06.2014
Ausf. Einrichtung: Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt, Göttingen
Themenfelder: Wald- u. Forstwirtschaft, forestry
Förderprogramme: Entscheidungshilfebedarf
Schlagworte: Sturm, storm, Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Waldbau, silviculture, Waldwachstum, forest growth, Waldumbau, forest conversion, Pflanzengenetische Ressourcen, plant genetic resources, Forstgenetische Ressourcen, forest genetic resources, Diversifizierte Produktion, diversified production, Risikomanagement, risk management, Klimaanpassung, climate change adaptation
Förderkennzeichen: 2813HS004
Dokument zum Download: 13HS004_Schlussbericht_Sturm.pdf (2,6 MB) Thuenen_Report_30_Internet-1.pdf (9,5 MB)

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Weizen Stroh

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Weizen*

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"Kleegras und Grünland"

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