Wie viel Biomasse braucht das Waldklima? Bedeutung der thermodynamischen Effizienz für die Klimaanpassungsfähigkeit von Waldökosystemen

Transkript

1 Wie viel Biomasse braucht das Waldklima? Bedeutung der thermodynamischen Effizienz für die Klimaanpassungsfähigkeit von Waldökosystemen Pierre L. Ibisch, Peter R. Hobson & Catherine Norris

2 Ein Waldspaziergang

3 Bei Totora, Bolivien Ohne Wald kein Waldklima

4 Struktur(vielfalt) und Waldklima?

5 Februar 2012 Spuren von Holzernte und Befahrung nach >1 Jahr in einem Großschutzgebiet im direkten Einflussbereich eines Kesselmoores (Okt. 2013) Böden und Waldklima?

6 Vergrasungin stark aufgelichtetem Buchenwald bei Eberswalde Waldklima oder Waldsteppenklima?

7 Und in Zeiten des Klimawandels?

8 Ein wenig Ökosystemtheorie

9 Entropie Sonnenenergie Ökosysteme als Bioreaktoren Producers +-thermodynamisch effizient Energieinput/ Energienutzung/ Energieouput Destruents Flow of chemical energy Entropie Inorganic compounds, substrates and media Consumers Wärmeenergie

10 Sonnenenergie Ökosysteme als Bioreaktoren Producers Weniger thermodynamisch effizient Energieinput/ Energienutzung/ Energieouput Destruents Flow of chemical energy Inorganic compounds, substrates and media Consumers Wärmeenergie

11 Sonnenenergie Ökosysteme als Bioreaktoren Produzenten Umformung von Strahlungsenergiein (bio)chemische Energie (mit der zu einem späteren Zeitpunkt Arbeit verrichtet werden kann) = Öko-Exergie Destruenten Fluss chemischer Energie Inorganische Komponenten Medien Konsumenten Wärmeenergie

12 Subtropical Alpine Desert El Teide National Park Tenerife, Canary Islands Solar energy

13 Tropical montane rainforest Otonga Reserve Ecuador Solar energy

14 Netzwerk Information Biomasse Master-Faktoren

15 Öko-Exergie und emergente Eigenschaften System- Ökosystemfunktionen Tropischer Bergregenwald Otonga-Schutzgebiet Ecuador Netzwerk Biomasse Information Master-Faktoren Selbstorganisation Selbstregulation Thermodynamische Effizienz Stoffliche Effizienz Hydrische Effizienz

16 Netzwerk Information Biomasse Master-Faktoren Parque Rural Teno Teneriffa, 2009

17 ThermodynamischesModell der Ökosystemfunktionalität Example: More plant matter; Higher biodiversity; More functional role species (apex). Netzwerk Information Öko-Exergie-Status Biomasse Master-Faktoren Komplexität Entfernung vom thermodynamischen Equilibrium

18 Biomasse? Strukturvielfalt? Öko-Exergie? Verrottendes Holz? Ökosystemfunktionalität Thermodynamische Effizienz Resilienz

19 Der empirische Test

20 Proxy-Indikator: Mikroklima (Temperatur, Temperaturschwankungen, Luftfeuchtigkeit) Referenzmodell Alter Wald Netzwerk Information Biomasse Master-Faktoren

21 Methodik 4 Untersuchungsplotsin Urwald (Kernzone) und in genutztemwald (Pufferzone) (Ukraine) 3 Aufnahmestationen pro Plot, 20 m voneinander entfernt 30-Minuten-Intervalle jeweils für 4 Monate programmiert (April Juli, ) Kleinere Plots neben/an Totholz Hobo & i-button data loggers

22 Karpaten-Biosphärenreservat Ukraine, ChornohoraMassif Uholka-Schyrokyj Luh (Uholka)

23 Karpaten-Biosphärenreservat + Writtle, UK + Eberswalde

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25 Alte und genutzte Buchenwälder in den Karpaten (Ukraine) Urwald -Plots Genutzter Wald

26 Urwald: kühler und stärker gepuffert Temperaturschwankungen in Plots mitaltemwald werden stärker abgepuffert Das Pufferungsvermögen nimmt unter extremeren Bedingungen im genutzten Wald ab Daily mean surface temperature (ºC) Mean surface temperature (ºC) Old growth core zone (U1) Buffer zone (U2) Jun 13-Jun 20-Jun 27-Jun 04-Jul 11-Jul 18-Jul 25-Jul 01-Aug Buffer zone (U2) Old growth core zone (U1) Date 5 Sommer-Durchschnittstemperaturfüralten Urwald und genutzten Wald Tagesdurchschnittstemperaturen und Standardabweichungen auf Untersuchungsplots - alle untersuchten Sommertage aufsteigend angeordnet

27 10% heißeste Tage: effektive Regulation im alten Wald :00 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 Mean surface temperature (ºC) 23:00 Buffer zone (U2) Old Growth core zone (U1) Hour Alter Wald bleibt an heißen Tagen vergleichsweise kühl Stündlicher T-Verlauf auf Urwald und Nutzwaldflächen in Uholka (gemittelt für 10% heißeste Tage)

28 Im genutzten Wald werden bei Hitzewellen über längere Zeit höhere Temperaturen erreicht Thermal degree hours above 20ºC Survey year Old growth Buffer zone C -Stundenoberhalbvon 20ºC fürzweiuntersuchungsplotsin Uholka, Ukraine, Sommerhitzewelle 2010 und nachfolgender Sommer, jeweils Periode1 Juli 8 August

29 Biomasse scheint die lokalen Oberflächentemperaturen zu puffern SämtlicheHolzbiomasseberücksichtigt. Standard-Abweichung an den 10% heißesten Tagen 7 Standard deviation in summer surface temperatures (hottest 10% survey days) Combined biomass index (log-score) Combined biomass scores (log-transformed values for live and dead wood characteristics extrapolated to the hectare against standard deviation in temperature for 10% hottest survey days

30 Totholzmenge korreliert mit Temperaturpufferung NurTotholzberücksichtigt. Standard-Abweichung an den 10% heißesten Tagen Standard deviation in summer surface temperature (hottest 10% survey days) Volume of coarse woody debris (m3/hectare) (log-score) Log transformed values for volume of coarse woody debris extrapolated to the hectare against standard deviation in temperature for 10% hottest survey days

31 Nichtalleindie Mengemacht s älteres Totholz kühlt besser Mean temperature (C) Temperatur- Tagesverlaufin heißesterperiode(3. August) an drei Punkten: 1m Entfernung(von Totholz) sowie Zerfallsphasen1-2 und 4-5 (Totholz vergleichbarer Dimensionenund auf der gleichenfläche). Great Edneywood (W1), Writtle, UK :00 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 Hour 1m distance Log - decay class 1-2 Log - decay class :00 23:00 Zerfallsphasen: 1: Intakt, solide, mit Borke. 5. Stark zersetzt bzw. in Auflösung begriffen.

32 aberimwinter wärmtesauch! 1 0 Mean temperature (ºC) :00 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 Hour Decay class 4-5 Decay class 1-2 1m distance Temperatur-Tagesverlaufan dreikältestenwintertagenin Beobhactungszeitraum(11-13 Dezember2012) an dreipunkten: 1m Entfernung(von Totholz) sowiezerfallsphasen1-2 und 4-5 (Totholz vergleichbarer Dimensionen und auf der gleichen Fläche). Great Edneywood (W1), Writtle, UK. (p = 0.001)

33 Öko-Exergie/ Biomasse bindet Wasser

34 Luftfeuchtigkeit in alten Wäldern höher Alte Wälder erhalten in wärmeren Perioden Feuchtigkeit besser als genutzte Relative humidity (%) Buffer zone (U2) Old growth core zone (U1) 50 00:00 01:00 02:00 03:00 04:00 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 Hour StundenweiserVerlaufder Luftfeuchtigkeit (%) in altemund genutztemwald, Uholka, Ukraine, Durchschnittfür10% der heißesten Sommertage

35 105 VersteckteFaktorenund feedback loops: lokale Luftfeuchtigkeit in Wälder sinkt signifikant bei höheren Temperaturen Extremere Bedingungen in gestörten Wäldern daily relative humidity Buchenurwald daily temperature 0C daily relative humidity (%) Gestörter Buchenwald (Pufferzone) daily temperature 0C

36 Und in Zeiten des Klimawandels?

37 Klimawandel als thermodynamisches Problem

38 Schlussfolgerungen Die Ökosystemfunktionalität kann gemäß Ökosystemtheorie mitproxy-indikatorengemessenwerden. Die Vegetationsfunktion(Biomasse) scheint das Mikroklima zu beeinflussen: Minderungder Extreme und Pufferungvon Schwankungen. AnthropogeneStörungendegradierendas Pufferungsvermögen(=Verlust von energieaufnehmenden Strukturen) und führen zu erhöhtem Stress im Ökosystem. Biomasse-gebundenes Wasser als mutmaßlicher Schlüsselfaktor. Ökologische Funktion von verrottender Biomasse als Beitrag zur mikroklimatischer Selbstregulation. Nicht-lineares Verhalten und Kipp-Punkte in komplexen Ökosystemen gestörte System kippen leichter

39 Schlussfolgerungen Die Ökosystemfunktionalität kann gemäß Ökosystemtheorie mitproxy-indikatorengemessenwerden. Die Vegetationsfunktion(Biomasse) scheint das Mikroklima zu beeinflussen: Minderungder Extreme und Pufferungvon Schwankungen. AnthropogeneStörungendegradierendas Pufferungsvermögen(=Verlust von energieaufnehmenden Strukturen) und führen zu erhöhtem Stress im Ökosystem. Biomasse-gebundenes Wasser als mutmaßlicher Schlüsselfaktor. Ökologische Funktion von verrottender Biomasse als Beitrag zur mikroklimatischen Selbstregulation(KW-Vulnerabilität ) Nicht-lineares Verhalten und Kipp-Punkte in komplexen Ökosystemen gestörte System kippen leichter

40 Ökonische Lektionen Ökosystemmanagementund Klimawandelanpassungin der Forstwirtschaft WaldbaulicheMöglichkeitenund Notwendigkeiten jenseits der Artenwahl Ökosysteme als komplexe Systeme mit emergenten Eigenschaften sollten nicht objekt-systemisch gesteuert werden

41 Ökonische Lektionen Ökosystemmanagementund Klimawandelanpassungin der Forstwirtschaft Stärkere Beachtung der energetischen Rahmenbedingungen und Grundlagen (Klimawandelalsenergetisches/ thermodynamisches Problem) UmfassendereDefinition von Nachhaltigkeit unter Einbezug zukünftiger Fähigkeit der Anpassung an Umweltwandel (Erhaltung und Förderung der Resilienz) C+: Dekarbonisierung der simplifizierenden Wald-Klima-Debatte

42 Ursache-Wirkungsbeziehungen Waldökosysteme Franziska Tucci 42

43 Herzlichen Dank!

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46 UK Ukraine Abhängigkeit der T- Regulation von Alter und Biomasse des Ökosystems!

47 Eberswalde Abhängigkeit der T-Regulation von Alter und Biomasse des Ökosystems! Größere Unterschiede bei höheren Temperaturen!