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Mischwald in Thüringen
Institut für

WO Waldökosysteme

Projekt

Level II (Teil ForUm)


Federführendes Institut WO Institut für Waldökosysteme

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Intensives Forstliches Umweltmonitoring - Level II

Im Intensiven Forstlichen Umweltmonitoring (Level-II-Monitoring) wird der Zustand und die Entwicklung ausgewählter Waldökosysteme in Form von Fallstudien untersucht. Dabei werden wichtige Bestandteile der Ökosysteme meist kontinuierlich beobachtet und beprobt.

Hintergrund und Zielsetzung

Das Level-II-Monitoring wurde als integrierter Teil des Internationalen Kooperationsprogrammes Wälder (ICP Forests) unter dem Dach der Genfer Luftreinhaltekonvention (CLRTAP) als wichtige Ergänzung zum flächenrepräsentativen Level-I-Monitoring (Waldzustandeserhebung (WZE), Bodenzustandserhebung (BZE))eingeführt, um ökosystemar ausgerichtete Ursache-Wirkungszusammenhänge in Waldökosystemen genauer untersuchen zu können. In Deutschland werden auf zur Zeit 68 Flächen, seit 01.01.2014 auf der Basis einer Bundesverordnung (ForUmV), Daten von den Bundesländern standardmäßig zu insgesamt 12 Erhebungsbereichen erhoben, Qualitätsprüfungen unterzogen und in eine Datenbank am PCC von ICP Forests eingespeist. Die Daten werden für interne, auf Anfrage auch für nationale und internationale Auswertungen, zur Verfügung gestellt. Zur Zeit werden z.B. Ein- und Austragsraten verschiedener Waldökosysteme näher untersucht. 

Vorgehensweise

Die deutschen Bundesländer sammeln Daten nach einem international abgestimmten Manual zu den Erhebungsbereichen Kronenszustand, Zuwachs, Nadel-/Blattspiegelwerte, Streufall, Phänologie, Sichtbare Ozonschäden, Bodenvegetation, Deposition, Meteorologie, Bodenlösung und Bodenfestphase. Die Qualitätsprüfungen erfolgen ebenfalls nach international abgestimmten Standards. Der Ersatz von Datenlücken, ebenso wie die Anwendung von Kronenraummodellen erfolgt nach dem neuesten Stand einschlägiger Prozessmodelle. Statistische Modellierungen zum Kronenzustand, Zuwachs oder Nadel-/Blattelementkonzentrationen als reaktive Elemente und Depositions-, Boden- und Klimavariable als Einflussfaktoren erfolgen auf unterschiedlichen zeitlichen und räumlichen Ebenen.

Eine Übersicht über die aktuellen Auswertungen finden Sie hier (http://blumwald.thuenen.de/level-ii/auswertungen/). Weiterhin finden Sie abgeschlossene Auswertungen in der Literaturübersicht (http://blumwald.thuenen.de/level-ii/literatur/) und auf den Seiten der Bundessländer.

Publikationen zum Projekt

  1. 0

    Krüger I, Schmitz A, Sanders TGM (2021) Climate condition affects foliar nutrition in main European tree species. Ecol Indic 130:108052, DOI:10.1016/j.ecolind.2021.108052

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063805.pdf

  2. 1

    Wang S, Zhang Y, Ju W, Chen JM, Cescatti A, Sardans J, Janssens IA, Wu M, Berry JA, Campbell E, Fernandez-Martinez M, Alkama R, Sitch S, Smith WK, Yuan W, He W, Lombardozzi D, Kautz M, Sanders TGM, Krüger I, et al (2021) Response to Comments on "Recent global decline of CO2 fertilization effects on vegetation photosynthesis". Science 373(6562):1-8, DOI:10.1126/science.abg7484

  3. 2

    Krüger I, Sanders TGM, Holzhausen M, Schad T, Schmitz A, Strich S (2020) Am Puls des Waldes : Umweltwandel und seine Folgen - ausgewählte Ergebnisse des intensiven forstlichen Umweltmonitorings. Berlin: BMEL, 51 p

  4. 3

    Sanders TGM, Krüger I, Holzhausen M (2020) Das intensive forstliche Monitoring - Level II. Eberswalde: Thünen-Institut für Waldökosysteme, 2 p, Project Brief Thünen Inst 2020/25, DOI:10.3220/PB1608106763000

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063196.pdf

  5. 4

    Sanders TGM, Spathelf P, Bolte A (2019) The response of forest trees to abiotic stress. Burleigh Dodds Ser Agric Sci 71:99-116, DOI:10.19103/AS.2019.0057.05

  6. 5

    Krause S, Strer M, Mund J-P, Sanders TGM (2019) UAV remote sensing data handling: A transition from testing to long-term data acquisition for intensive forest monitoring. J Photogramm Remote Sensing Geoinf Sci 28(39):167-174

  7. 6

    Prescher A-K, Schmitz A, Sanders TGM, Nussbaumer A, Karlsson GP, Neirynck J, Gottardini E, Hansen K, Johnson J, Nieminen TM, Schaub M, Ukonmaanaho L, Vanguelova EI, Verstraeten A, Waldner P (2018) Change in sulphur pools in forest ecosystems following the reduction of atmospheric sulphur dioxide. Geophys Res Abstr 20:9027

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn060660.pdf

  8. 7

    Seidling W, Travaglini D, Meyer P, Waldner P, Fischer R, Granke O, Chirici G, Corona P (2014) Dead wood and stand structure - relationships for forest plots across Europe. iForest 7: 269-281, DOI:10.3832/ifor1057-007

  9. 8

    Giordani P, Calatayud V, Stofer S, Seidling W, Granke O, Fischer R (2014) Detecting the nitrogen critical loads on European forests by means of epiphytic lichens : a signal-to-noise evaluation. Forest Ecol Manag 311(1):29-40, DOI:10.1016/j.foreco.2013.05.048

  10. 9

    Seidling W, Kanold A, Kompa T, Lambertz B, Scheibe O, Schiller M, Schmiedinger A, Wenzel A, Werner W, Zoldan JW (2014) Vegetationserhebungen: Bearbeiterunterschiede bei Artenzahlen von Gefäßpflanzen. Tuexenia 34:329-346

  11. 10

    Sanders TGM, Seidling W (2013) Damaging agents in different forest types for adapted risk management. In: Building bridges in ecology : linking systems, scales and disciplines ; GfÖ 43rd Annual Meeting of the Ecological Society of Germany, Austria and Switzerland ; September 9 to 13, 2013, Potsdam, Germany ; book of abstracts. Göttingen: Gesellschaft für Ökologie, pp 128-129

  12. 11

    Seidling W, Ziche D, Beck W (2012) Climate responses and interrelations of stem increment and crown transparency in Norway spruce, Scots pine, and common beech. Forest Ecol Manag 284:196-204, DOI:10.1016/j.foreco.2012.07.015

  13. 12

    Ziche D, Seidling W (2010) Homogenisation of climate time series from ICP forests level II monitoring sites in Germany based on interpolated climate data. Ann Forest Sci 67(8):804/1-804/6, DOI:10.1051/forest/2010051

  14. 13

    Ziche D, Seidling W (2010) Homogenisierte Klimadaten aus dem Waldmonitoring . AFZ Der Wald 65(24):11-13

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn047653.pdf

  15. 14

    Cox F, Barsoum N, Lilleskov EA, Bidartondo MI, Seidling W (2010) Mykorrhizierung von Kiefernwurzeln : Stickstoffverfügbarkeit als Einflussfaktor. AFZ Der Wald 65(24):8-10

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn047652.pdf

  16. 15

    Ziche D, Seidling W (2009) Benefits of meteorological measurements at forest monitoring sites compared with interpolated climatic data. In: Kaennel Dobbertin M (ed) Long-term ecosystem research: Understanding the present to shape the future : International Conference, Zurich, Switzerland, September 7-10, 2009 ; Abstracts. p 28

  17. 16

    Seidling W, Beck W, Ziche D (2009) Crown condition and radial stem wood increment: documentation of complex relationships. In: Kaennel Dobbertin M (ed) Long-term ecosystem research: Understanding the present to shape the future : International Conference, Zurich, Switzerland, September 7-10, 2009 ; Abstracts. p 95

  18. 17

    Seidling W, Lux W, Strich S, Bolte A (2007) Forstliches Umweltmonitoring in Deutschland unter Forest-Focus. AFZ Der Wald 62(11):577-579

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