Waldökosysteme im Klimawandel
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- Julian Althaus
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1 expect the unexpected Waldökosysteme im Klimawandel Rupert Seidl Institut für Waldbau
2
3 Ausblick 3
4 Ausblick 4
5 Ausblick 5
6 Ausblick größte Klima-Vulnerabilität auf seicht- bis mittelgründigen, fichtenreichen Kalkstandorten 6
7 bottom line Ökol. Langzeitforschung essentiell für Abschätzung und Zuordnung von Klimafolgen Evaluierung von Szenariomodellen 7
8 Das Problem
9 Die Auswirkung Der Klimawandel findet statt. Die Alpen erwärmen sich aktuell ungefähr doppelt so stark wie die nördliche Hemisphäre im Durchschnitt. Alpenraum nördliche Hemisphäre Auer et al. (2007)
10 Die Zukunft Quelle: IPCC (2007) 10
11 Die Zukunft die Vergangenheit Quelle: IPCC (2007) 11
12 Ein globales Klimasensitivitätsexperiment Langzeit-Ökosystemforschung der letzten Jahrzehnte beinhaltet ein (starkes) Klimaänderungssignal Alpenraum nördliche Hemisphäre Auer et al. (2007)
13 Attribution Ist jede beobachtete Änderung automatisch klimabedingt?
14 Mio. m³ pro Jahr Beispiel Störungen beobachteter Störungsanstieg betrifft alle wichtigen Störungsarten (Wind, Borkenkäfer) auf nationaler und kontinentaler Ebene beobachtbar Quelle: Tomiczek et al. (2011)
15 Störungsanstieg in Europa source: Schelhaas (2008), Gardiner et al. (2010) 15
16 Gründe für Störungsanstieg Klima-Effekt Windeffekt größer wenn Böden nicht gefroren höhere Käferpopulationen durch höhere Temperaturen steigende Prädisposition durch mehr Trockenstress Bewirtschaftungseffekt mehr Wald und höherer Holzvorrat = mehr Potential für Schäden Förderung von schadanfälligen (standortsfremden) Monokulturen unausgeglichene Altersstruktur durch historische Aufforstungen
17 ε C1 C 1 α C1 1 λ A1 A 1 ε A1 ε C2 C 2 α C2 α Cn climate change β C interaction λ A2 A 2 ε A2 ε Cn C n γ CM disturbance change 1 D 0 ε M1 M 1 α M1 β M 1 ε M2 M 2 α M2 α Mn forest change ε Mn M n Seidl et al. (2011, Glob. Change Biol.) 20
18 Effekt auf Störungsänderung (part. Korrelationskoeffizient) Beitrag zum beobachteten Störungsanstieg Änderungen in Klima und Waldaufbau und struktur haben zu gleichen Teilen zum beobachteten Störungsanstieg beigetragen 0.3 Borkenkäfer Wind Wald Klima Wald Klima Änderung Änderung Seidl et al. (2011, Glob. Change Biol.) 21
19 Attribution Mittels detaillierten Langzeitdaten Prozesse hinter beobachteten Änderungen verstehen
20 Link zu LTER Austria Störungsdynamik am Zöbelboden 20-jährige Zeitreihe ~7000 Individuen, auf 100 x 100m grid detaillierte Beobachtungen der Rahmenbedingungen (z.b. Klima) Borkenkäferschäden ab 2004, in Folge von Windwurf
21 long-term vs. Waldökosystemdynamik LTER
22 long-term vs. Waldökosystemdynamik LTER Baumgeneration Baumgeneration Baumgeneration Baumgeneration Baumgeneration aktuelle Baumgeneration zukünftige Baumgeneration
23 Expect the unexpected how to?
24 Expect the unexpected how to? LANDSCAPE STAND T PAR VPD APAR INDIVIDUAL management disturbance MORTALITY intrinsic stress biomass increment dendrometry stem reserve competition for resources height dbh foliage roots RUE uapar REGENERATION GPP recruitment sapling growth establishment dispersal R a harvesting allocation disturbance GROWTH NPP seed availability light regen. niche plant-available soil water plant-available nitrogen I P snow runoff VPD E litter SOM DWD SWD Seidl et al. (2012a, Ecol. Model.) 27
25 Erweiterung des zeitlichen & räumlichen Horizonts Beispiel einer Modellanwendung im LTER-Kontext HJ Andrews Experimental Forest LTER 6364 ha, davon 2191 ha Urwald Seehöhe: 410 1,630m Veg. Zonen:Tsuga heterophylla, Abies amabilis Temperatur: 1 C (Jänner), 18 C (Juli) Niederschlag: 2300mm (Tal), 3500mm (Kammlagen) 0 0 2km 2km C
26 500 Jahre Landschaftsdynamik in 1 Minute tree height 90m m tree species Pseudotsuga menziesii Tsuga heterophylla Thuja plicata Abies amabilis deciduous species
27 500 Jahre Landschaftsdynamik in 1 Minute tree height 90m 0m tree species Pseudotsuga menziesii Tsuga heterophylla Thuja plicata Abies amabilis deciduous species simulation: annual timestep, individual tree resolution animation: 10-year timestep, 10m grid resolution 30
28 500 Jahre Landschaftsdynamik in 1 Minute tree height 90m m tree species Pseudotsuga menziesii Tsuga heterophylla Thuja plicata Abies amabilis deciduous species simulation: annual timestep, individual tree resolution animation: 10-year timestep, 10m grid resolution
29 Alles nur Computerspiele? tree height 90m 0m tree species Pseudotsuga menziesii Tsuga heterophylla Thuja plicata Abies amabilis deciduous species 32
30 Alles nur Computerspiele? tree height 90m 0m tree species Pseudotsuga menziesii Tsuga heterophylla Thuja plicata Abies amabilis deciduous species 33
31 cm yr 1 stems ha n=4 n=399 n= dbh (cm) Acma Psme Tshe species cm yr 1 stems ha dbh increment residuals Evaluierung gegen Langzeitbeobachtungen HJA reference stand 20: Tsuga heterophylla zone p= observed simulated HJA reference stand 22: Abies amabilis zone p= observed simulated P.menziesii T.heterophylla T.plicata n=329 n=30 n=30 n=76 n= A.amabilis P.menziesii T.mertensiana Abam Psme Tsme A.procera T.heterophylla Seidl et al. (2012a, Ecol. Model.) dbh (cm) species
32 Mg C/ha Mg C/ha Mg C/ha Mg C/ha Evaluierung gegen Langzeitbeobachtungen Western Hemlock zone Western Hemlock zone observed n=7 simulated observed simulated n=7 True Fir zone True Fir zone soil C litter C woody detritus C live C Seidl et al. (2012b, Ecosystems) observed simulated n= observed simulated 35
33 C-Hotspots finden und verstehen Mg C ha Seidl et al. (2012b, Ecosystems) 36
34 Die Klima-Relevanz von C-Hotspots
35 bottom line Ökol. Langzeitforschung essentiell für Abschätzung und Zuordnung von Klimafolgen Evaluierung von Szenariomodellen 38
36 Ausblick Projekt in Anbahnung Einblick in und verbessertes Verständnis von - Störungsdynamik (Resilienz) - erwartete Klimafolgen (Szenarioanalysen) - räuml. Landschafts- und Rupert C-Dynamik SEIDL (Heterogenität) 39
37 Klimawandel nicht unser einziges Problem Systemischer Ansatz von LTER ist dazu geeignet, wichtige Informationen zur Lösung manigfacher Probleme beizutragen Rockström et al. (2009) 40
38 Danke für die Aufmerksamkeit! 41
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