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Daniela Hohenstern
Institut für Waldökosysteme

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Quecksilbereinträge im Wald

Projekt

(c)

Atmosphärische Einträge von Quecksilber (Hg) führen zu langfristigen Belastungen der Ökosysteme. Während die Pfade von Quecksilber in Feuchtgebieten intensiv untersucht wurden, sind diese für Waldökosysteme nur unzulänglich bekannt (Xun Wang et al 2017). Dabei liegt die Anreicherungsrate im Boden produktiven Wäldern rund 2,5% höher, als in den Böden von vegetationsarmen Gebieten; wobei die Hg-Konzentration mit organischen Kohlenstoff, dem Niederschlag und der Vegetationsbedeckung korrelieren (Obrist et al 2016). Dies lässt sich mit dem Auskämmeffekt durch (immergrüne) Bäume leicht erklären und ist auch für andere Schadstoffe bekannt.

Hintergrund und Zielsetzung

Hg gehört zu den prioritären Stoffen der Genfer Luftreinhaltekonvention (CLRTAP), die im Protokoll zu Schwermetallen (Aarhus 1998, aktualisiert 2012) Regelungen zur Minderung der Emission von Cadmium (Cd), Blei (Pb) und Hg in die Atmosphäre vereinbart hat. Die Risikobewertung mit den in der CLRTAP entwickelten Methoden zur Berechnung und Kar-tierung von Critical Loads für Hg und ihren Überschreitungen zeigt für Deutschland (und Europa) verbreitet Überschreitungen der ökologischen Belastungsgrenzen für terrestrische Ökosysteme, insbesondere Wälder. In der Nationalen Strategie zur Biologischen Vielfalt hat sich Deutschland das Ziel gestellt, bis 2020 die Critical Loads u. a. für Schwermetalle einzu-halten. Dieses Ziel wird voraussichtlich nicht erreicht werden können.

Das Projekt soll dazu beitragen, bestehende Wissenslücken hinsichtlich atmosphärischer Einträge von Quecksilber und ihrer Verteilung in Waldökosystemen zu schließen. Es soll die Entwicklung einer Messmethodik für die nasse Hg-Deposition unter dem Kronendach von Wäldern unterstützen, die bei Einsatz möglichst einfacher technischer Mitteln dennoch belastbare, reproduzierbare Ergebnisse liefert. Damit werden Voraussetzungen geschaffen, den tatsächlichen Eintrag in Waldböden zu erfassen, der bisher mit Hilfe vorhandener Mo-delle (z. B. landnutzungsabhängige Hg-Depositionsberechnung mit dem EMEP-Modell) nur mit großen Unsicherheiten quantifiziert werden kann. Die Messergebnisse sollen gemein-sam mit gemessenen Hg-Konzentrationen in Blättern, Nadeln und Böden (aus dem intensiven forstlichen Umweltmonitoring) ausgewertet werden, um Informationen zu Hg-Flüssen in, ggf. auch zur Reemission aus Waldökosystemen zu erhalten.

Vorgehensweise

Messung von Quecksilber auf einer Level II-Fläche und der dazugehörigen Freifläche im Jahresgang mit unterschiedlichen Sammlern.

Vorläufige Ergebnisse

Schad T, Sanders TGM, Werner W, Eghdami H (2018) Erarbeitung von Vorschlägen für ein repräsentatives Messnetz zur Überwachung der Wirkungen bodennahen Ozons in Umsetzung der Richtlinie (EU) 2016/2284, Artikel 9 und Anhang V : Abschlussbericht. Dessau: Umweltbundesamt, 141 p, Texte UBA 114

Thünen-Ansprechpartner


Beteiligte Thünen-Partner


Geldgeber

  • Umweltbundesamt (UBA)
    (national, öffentlich)

Zeitraum

6.2018 - 7.2022

Weitere Projektdaten

Projekttyp:
Projektstatus: läuft

Publikationen zum Projekt

Anzahl der Datensätze: 16

  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
  2. 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
    PDF Dokument (nicht barrierefrei) 660 KB
  3. 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
  4. 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
  5. 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
    PDF Dokument (nicht barrierefrei) 41 KB
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. Ziche D, Seidling W (2010) Homogenisierte Klimadaten aus dem Waldmonitoring . AFZ Wald 65(24):11-13
    PDF Dokument (nicht barrierefrei) 4745 KB
  13. Cox F, Barsoum N, Lilleskov EA, Bidartondo MI, Seidling W (2010) Mykorrhizierung von Kiefernwurzeln : Stickstoffverfügbarkeit als Einflussfaktor. AFZ Wald 65(24):8-10
    PDF Dokument (nicht barrierefrei) 4687 KB
  14. 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
  15. 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
  16. Seidling W, Lux W, Strich S, Bolte A (2007) Forstliches Umweltmonitoring in Deutschland unter Forest-Focus. AFZ Wald 62(11):577-579