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Mischwald in Thüringen
© Andreas Bolte
Drohnenaufnahme eines Mischbestandes.
Institut für

WO Waldökosysteme

Projekt

Skalenübergreifende Analyse der Identifizierung von Baummortalität


Federführendes Institut WO Institut für Waldökosysteme

©

Skalenübergreifende Analyse zur Identifizierung globaler Baumsterblichkeit-Trends als Indikator für die Waldgesundheit

Wälder erfüllen wichtige globale Funktionen für den Mensch und Umwelt wie die Speicherung von Kohlenstoff, die Erhaltung von Lebensraum für Tiere und Pflanzen und die Regulierung des Klimas. Auf lokaler Ebene sind Menschen auf Waldressourcen in Form von Energie, Baustoffen und Lebensmitteln angewiesen. Wälder scheinen jedoch zunehmend von Klimawandel bedroht zu sein, wie Beobachtungen aus zahlreichen Waldbiomen andeuten. Das Fehlen von verlässlichen globalen Waldzustandsberichten verhindert hingegen Aussagen über das wahre Ausmaß dieser Bedrohung und somit über das Schicksal der Wälder in einer sich schnell verändernden Umwelt.

Bisher bestehende globale Zustandsberichte sind entweder unvollständig oder können Mortalitätsereignissen einzelner Bäume nicht erfassen. Solche Daten existieren zwar, sind jedoch verstreut über viele Datenbanken und Disziplinen (Monitoring, Waldinventuren, Fernerkundung). Eine Zusammenführung solcher Daten sowohl horizontal (intradisziplinär) als auch vertikal (interdisziplinär und über räumliche Skalen) würde den Informationsfluss deutlich verbessern und ein schnelles und effizientes Erfassen von Veränderungen des Waldzustand ermöglichen.

Hintergrund und Zielsetzung

 Bericht des Workshops:

Hartmann, H., Schuldt, B., Sanders, T. G., Macinnis‐Ng, C., Boehmer, H. J., Allen, C. D., ... & Ruehr, N. K. (2018). Monitoring global tree mortality patterns and trends. Report from the VW symposium ‘Crossing scales and disciplines to identify global trends of tree mortality as indicators of forest health’. New Phytologist, 217(3), 984-987.

Der Workshop hat zum Ziel, verschiedene Disziplinen und Datenquellen zusammenzuführen. In Plenumssitzungen werden konkrete Ansätze zur Durchführung eines Zusammenschlusses diskutiert. In sowohl intra- als auch interdisziplinären Break-Out-Gruppentreffen werden Aktionspläne entworfen um das Homogenisieren, die anschließende Verwaltung und Verteilung der Daten zu gewährleisten. Zudem werden noch ausstehende Datenanforderungen identifiziert und neue Werkzeuge (Mortalitäts-App) zur Datenerfassung und zur Förderung des öffentlichen Bewusstseins entworfen. Einzelne, von jungen Wissenschaftlern geführte Arbeitsgruppen werden verantwortlich sein für: (1) die Veröffentlichung der Ergebnisse des Workshops, (2) die Koordinierung von Finanzierungsanträgen für das Einrichten und Betreiben von Datenbanken und (3) der Planung zukünftiger Aktivitäten, z.B. das Ausrichten Follow-up-Workshops und die offizielle Gründung des Monitoring Netzwerkes. Alle Sitzungen und Arbeitsgruppen werden von jungen Forschern, unter dem Mentorat erfahrener Wissenschaftler, geleitet. Dies wird ihren wissenschaftlichen Stellenwert über den Workshop hinaus fördern und somit ihrer berufliche Zukunft förderlich sein.

 

Links und Downloads

https://www.tree-mortality.net/

Beteiligte externe Thünen-Partner

Geldgeber

  • Volkswagenstiftung
    (national, privat)

Zeitraum

1.2017 - 7.2017

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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