Indikatoren für kombinierte Wald-Risiken im Klimawandel

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1 Indikatoren für kombinierte Wald-Risiken im Klimawandel Analyse von REMO und CLM-Daten Jelka Braden, Oleg Panferov, Claus Döring Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie der Universität Göttingen Abteilung Bioklimatologie 3. September 2013

2 Motivation und Hintergrund Hinweise auf erhöhte Häufigkeit von Wetterextremen in existierenden Klimaprojektionen siehe z.b. SREX des IPCC [Field et al., 2012] Wirtschaftliche Bedeutung von Waldrisiken durch Windwurf, Feuer, Insektenbefall,...

3 ZIEL: Nutzung von Klimaprojektionen zur Abschätzung von Wald-Risiken PROBLEM: Hohe Unsicherheiten der Klimadaten nur Projektionen/Abschätzungen keine Prognose von Schadensereignissen Bias geringe Auflösung genaue Impaktmodellierung schwierig LÖSUNGSVORSCHLAG: Räumlich und zeitlich gemittelte Indikatoren

4 Sommertrockenheit Indikator für Sommertrockenheiten: Niederschlag 0,5 mm pro Tag für mindestens 10 aufeinanderfolgende Tage im Sommer (Juni-Juli-August)

5 Wintersturm Indikator für Wintersturm: Das saisonale Maximum der Windgeschwindigkeit im Winter (Dezember-Januar-Februar) liegt über einem bestimmten Schwellwert FRAGE: Welcher Schwellwert sollte hier gewählt werden?

6 Die Wahl des Schwellwertes Vergleich von REMO/CLM-Daten und DWD-Stationen (1961 bis 2000 im Winter in Niedersachsen) Normierte Häufigkeiten DWD CLM1 CLM2 RE BFG RE UBA Tagesmaxima der Geschwindigkeiten in m/s

7 Das 99er Perzentil als Schwellwert Grundlage: Häufigkeitsverteilung der Tagesmaxima der Windgeschwindigkeit ( im Winter in NDS -ohne Küste) Normierte Häufigkeiten CLM1 CLM2 RE BFG RE UBA m/s 30.0 m/s m/s m/s Tagesmaxima der Geschwindigkeiten in m/s

8 Windwurf Indikator für Windwurf: Wintersturm + Wassersättigung des Bodens Wassersättigung des Bodens: (Niederschlag ab dem 1.10.) 150mm nach [Overbeck et al., 2011]

9 Borkenkäferbefall Indikator für Borkenkäferbefall: Wintersturm + Sommertrockenheit Zusätzliche Bedingungen nach [Baier et al., 2007]: 1 Frühe Entwicklung (Tmax 8.3) ab dem > 140 Gradtage und T max 16.5 für mind. einen Tag vom 16. bis Häufiger/wahrscheinlicher Befall (Anzahl der Tage mit T max 21.5 ) > 40

10 Räumliche Verteilung des Sturmindikators

11 Abgrenzung von Waldgebieten Gebiete mit mehr als 10% Wald: cyan (CLM) rot (REMO)

12 Wintersturm Niedersachsen Mehr als 10 % Wald (NDS) Median Mittelwert CLM1 CLM2 REMO-UBA REMO-BFG

13 Windwurf CLM1 CLM2 REMO-UBA REMO-BFG

14 Sommertrockenheiten (0.5 mm) CLM1 CLM2 REMO-UBA REMO-BFG

15 Borkenkäfer-1 (früher Entwicklung) CLM1 CLM2 REMO-UBA REMO-BFG

16 Borkenkäfer-2 (häufiger/wahrscheinlicher Befall) CLM1 CLM2 REMO-UBA REMO-BFG

17 Schlussfolgerungen und Ausblick Schlussfolgerungen Ähnliche Trends in gemittelten Indikatoren ABER: bei detaillierterer Analyse: deutliche Unterschiede Hohe Unsicherheiten einfache Verfahren bzw. Indikatoren interpretierbar (als Alternative bzw. Ergänzung für Impakt-Modelle) Ausblick Validierung bzw. Testen der Methode Analyse mit anderen Datensätzen/Szenarien

18 Literatur Peter Baier, Josef Pennerstorfer, and Axel Schopf. Phenips a comprehensive phenology model of ips typographus (l.) (col., scolytinae) as a tool for hazard rating of bark beetle infestation. Forest Ecology and Management, 249(3): , C.B. Field, V. Barros, T.F. Stocker, D. Qin, D.J. Dokken, K.L. Ebi, M.D. Mastrandrea, K.J. Mach, G.-K. Plattner, S.K. Allen, M. Tignor, and P.M. Midgley. Ipcc,2012: Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation. a special report of working groups i and ii of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA,, page 582 pp., M. Overbeck, M. Schmidt, C. Fischer, J. Evers, A. Schulze, T. Hövelmann, and H. Spellmann. Ein statistisches Modell zur Regionalisierung der nutzbaren Feldkapazität von Waldstandorten in Niedersachsen. Forstarchiv, 82:3:92 100, 2011.

19 Vielen Dank Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!