Der Beitrag der Modellierung. Königsdisziplin oder Spielerei? Katrin Vohland, Judith Stagl, Fred Hattermann

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1 Photo: K. Vohland, Hainich Der Beitrag der Modellierung Königsdisziplin oder Spielerei? Katrin Vohland, Judith Stagl, Fred Hattermann Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK) & Museum für Naturkunde, Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätsforschung an der Humboldt-Universität zu Berlin (MfN) This project is implemented through the CENTRAL EUROPE Programme co-financed by the ERDF

2 2 Der Beitrag der Modellierung Königsdisziplin oder Spielerei? Welche Auswirkungen des Klimawandels sind für Schutzgebiete signifikant und sollten modelliert werden?

3 3 Der Beitrag der Modellierung Königsdisziplin oder Spielerei? Klimamodelle Klimawandel in Schutzgebieten Wasser! Pflanzen und Tiere So what? Die Brücke zum Management

4 Klimaprojektion 4 Treibhausgasemissionen IPCC 2007

5 Klimaprojektion 5 Emissionsszenarien Globale Zirkulations- (Klima) Modelle (GCMs) IPCC 2007

6 Klimaprojektion Flusslandschaft Elbe Temperatur Niederschlag Klimatische Wasserbilanz

7 Klimaprojektion 7 Emissionsszenarien Globale Zirkulations- (Klima) Modelle (GCMs) Regionale Klima-Modelle (RCMs) WettReg STAR ReMo IPCC 2007

8 Klimaprojektion 8

9 Klimaprojektion mit dem regionalen Modell STAR 9

10 Klimaprojektion mit dem regionalen Modell STAR 10

11 Klimaprojektion mit dem regionalen Modell STAR 11

12 Klimaprojektion mit dem regionalen Modell STAR 12

13 Klimaprojektion mit dem regionalen Modell STAR 13

14 14 Die Klimatische Wasserbilanz ist ein wichtiger integrativer Indikator für den Einfluss des Klimawandels aber Bodeneigenschaften, Landnutzung, Vegetation und Lage im Einzugsgebiet beeinflussen den Bodenwasserhaushalt stark

15 Projektionen mit dem Wasserhaushaltsmodell SWIM Der Einfluss des Klimawandels auf die Bodenfeuchte in Brandenburg (Simulationsergebnissse SWIM) Feucht Trocken Holsten et al. 2009

16 available soil water (mm) available soil water (mm) Projektionen mit dem Wasserhaushaltsmodell SWIM wetland forested on soil type 6 Wald auf Niedermoorboden Roletschek reference (p = 0.13) dry (p = 0) heather on soil wet (p = 0.39) years type 31 Heide auf Sandboden linear (reference ) linear (dry ) linear (wet ) reference (p = 0.05) dry (p = 0.01) wet (p = 0.09) years linear (reference ) linear (dry ) linear (wet ) Schönower Heide, LUGV Holsten et al. 2009

17 Projektionen mit dem Wasserhaushaltsmodell SWIM Climate Change Impacts for the Zala Catchment 1-Day Maximum Pre-Impact Flows ( ) Post-Impact Flows ( ) 75th percentile Median 25th percentile Geringere Flussspitzen Veränderte physikalische Eigenschaften (Sedimentablagerung, Sauerstoffgehalt) beeinflussen bestimmte Arten (Scott Thacker 2011)

18 Projektionen mit dem Wasserhaushaltsmodell SWIM 18 Hydrologische Parameter -> Ökosystemare Einflüsse (Richter et al.)

19 Risikoabschätzung für Pflanzen und Tiere

20 Risikoabschätzung für Pflanzen Risikoanalyse für Schutzgebiete Modellierung mit regionalen Klimaszenarien Modellkalibrierung Validierung Hanspach et al. 2007

21 Risikoabschätzung für Pflanzen 21 Zunahme des potentiellen Areals: Foto: Stinkende Nießwurz Hanspach et al. in prep.

22 Risikoabschätzung für Pflanzen 22 Abnahme des potentiellen Areals: Foto: Sumpfblutauge

23 Risikoabschätzung für Vögel 23 Trautmann, Böhning-Gaese et al. in press

24 24 So what? Die Verfügbarkeit von Wasser ist eine wichtige Größe zur Abschätzung des Risikos für Schutzgebiete. Dabei ist die Klimatische Wasserbilanz der integrativste Klimaparameter. Die öko-hydrologische Modellierung kann weitere Faktoren wie z.b. Landnutzung, Hanglage oder Bodeneigenschaften berücksichtigen, ist aber aufwendiger. Für viele Arten wird eine Veränderung der Vorkommenswahrscheinlichkeit unter Klimawandel projiziert eine Verringerung bedeutet ein Risiko für Zielarten Modellverbesserungen sollten vor allem auf die Einbeziehung von Verbreitungsstrategien, der Veränderung von Konkurrenzbeziehungen und der Anpassungskapazität zielen. Allerdings gibt es eine Diskrepanz zwischen den Skalen der Modellierung und den Anforderungen aus der Praxis. Räumlich: Während sich Managementpläne auf explizite kleinteilige Gebiete beziehen, geben Modellergebnisse Wahrscheinlichkeiten für größere Raumeinheiten an. Zeitlich: Während es zum guten Ton der Klima(folgen)modellierer gehört, nicht unter einer Dekade, besser drei, zu mitteln, werden Managementpläne für die nächsten 3-5 Jahre aufgestellt.

25 25 So what? Die Brücke zum Management Es besteht eine große Notwendigkeit, Daten und Modelle räumlich explizit anzuwenden und die Ergebnisse im lokalen Kontext zu besprechen. Es gibt eine Reihe von generellen Handlungsoptionen (große Gebiete, Vernetzung, Verringerung sonstiger negativer Einflüsse), die z.b. im Rahmen von HabitChange um spezifischere Guidelines ergänzt werden. Der Dialog vor Ort und eine partizipative Anpassung der Managementpläne bleiben der mühsame Weg, um die Funktionen von Schutzgebieten auch unter Klimawandel zu erhalten.

26 Der Beitrag der Modellierung Königsdisziplin oder Spielerei? 26 Welche Auswirkungen des Klimawandels sind für Schutzgebiete signifikant und sollten modelliert werden? Klima (Kenntage, Maxima, Klimatische Wasserbilanz) Wasser (Verfügbares Bodenwasser, Abflüsse, See + Grundwasserspiegel) -> Nährstoffkreislauf, Sedimentation Organismen (Tiere, Pflanzen, Pilze) -> Risiko verringerter / erhöhter Vorkommenwahrscheinlichkeiten -> stärker funktional als bisher (Ausbreitungskapazität, Anpassungskapazität,.) Szenarienentwicklung KW und Management

27 27 Thank you for your Attention!