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Projekt

Quecksilbereinträge im Wald


Federführendes Institut WO Institut für Waldökosysteme

© Nils König, NW-FVA
Beheizter und klimatisierter Bulk-Sammler (Bildmitte) und beheizter und klimatisierter Wet-Only-Sammler (rechts) auf der Buchenfläche im Göttinger Wald (Bild: Nils König, NW-FVA)

Entwicklung und Test von Methoden zur Messung der nassen Quecksilberdeposition unter dem Kronendach von Wäldern auf den Flächen des Intensiven forstlichen Umweltmonitoring (Level II).

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.

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

Beteiligte externe Thünen-Partner

Geldgeber

  • Umweltbundesamt (UBA)
    (national, öffentlich)

Zeitraum

6.2018 - 7.2022

Weitere Projektdaten

Projektstatus: abgeschlossen

Publikationen zum Projekt

  1. 0

    Rukh S, Sanders TGM, Krüger I, Schad T, Bolte A (2023) Distinct responses of European beech (Fagus sylvatica L.) to drought intensity and length - A review of the impacts of the 2003 and 2018-2019 drought events in Central Europe. Forests 14(2):248, DOI:10.3390/f14020248

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065992.pdf

  2. 1

    Schmitz A, Sanders TGM, Bolte A, Bussotti F, Dirnböck T, Penuelas J, Pollastrini M, Prescher A-K, Sardans J, Verstraeten A, de Vries W (2023) Responses of forest ecosystems in Europe to decreasing nitrogen deposition. In: Du E, de Vries W (eds) Atmospheric nitrogen deposition to global forests : Spatial variation, impacts, and management implications. London: Academic Press, pp 227-245

  3. 2

    Rukh S, Schad T, Strer M, Natkhin M, Krüger I, Raspe S, Eickenscheidt N, Hentschel R, Hölscher A, Reiter P, Sanders TGM (2022) Interpolated daily temperature and precipitation data for Level II ICP Forests plots in Germany. Ann Forest Sci 79:47, DOI:10.1186/s13595-022-01167-3

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065757.pdf

  4. 3

    George J-P, Bürkner P-C, Sanders TGM, Neumann M, Cammalleri C, Voigt JV, Lang M (2022) Long-term forest monitoring reveals constant mortality rise in European forests. Plant Biol 24(7):1108-1119, DOI:10.1111/plb.13469

  5. 4

    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

  6. 5

    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

  7. 6

    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

  8. 7

    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

  9. 8

    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

  10. 9

    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

  11. 10

    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

  12. 11

    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

  13. 12

    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

  14. 13

    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

  15. 14

    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

  16. 15

    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

  17. 16

    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

  18. 17

    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

  19. 18

    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

  20. 19

    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

  21. 20

    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

  22. 21

    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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