DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 33

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1 DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 33 Teilmodell Trockenheit Wasserhaushaltssimulation mit BROOK90 Ableitung der hydraulischen Funktionen nach Clapp& Hornberger Mortalität durch Trockenstress: Ansatz über Critical Limits der Xylemleitfähigkeit Wenn der Boden so trocken wird, dass ein kritisches Blattwasserpotenzial erreicht wird (CriticalLimit), wird die aktuelle Transpiration eingestellt. Die Anzahl der Tage ohne Transpiration werden gezählt. Für Fichte beträgt der kritische Wert des Blattwasserpotenzials: 3.5 MPa Fichte Die Mortalität der Fichten wird mit Hilfe einer Weibullfunktion beschrieben. DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 34 Teilmodell Wind Definition der kritischen Windgeschwindigkeit KWG (nach Gardiner et al. 2000): Windbruch nur bei Temp <0 C oder REW <1 und V max >KWG Windwurf bei Temp>0 C und V max >KWG und REW>1 Rel.Wassergehalt: θ v > θ fc, REW >1 feuchter Boden θ v < θ fc, REW < 1 trockener Boden κ = 0.41 von Karman Konstante, MOR = modulus of rupture (Bruchmodul) d Z 0 D = Verschiebungshöhe [m] = Rauigkeit[m] = mittlere Distanz zw. Bäumen im Bestand [m] DBH = Brusthöhendurchmesser [m] h = mittlere Baumhöhe [m] ρ = Trockenluftdichte [1.226 kg m 3 ] C reg = Regressionskonstante [N m kg 1 ] SW = Stammgewicht [kg] f knot, f CW = Abschwächung durch Knoten (Unregelmäßigkeiten im Baumstamm) G = Böigkeitsfaktor REW = rel. Wassergehalt θ v θ R θ fc = aktueller Wassergehalt = Wassergehalt beim permanenten Welkepunkt = Wassergehalt bei Feldkapazität

2 DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 35 Teilmodell Wind Berechnung der aktuellen Windgeschwindigkeit mit dem Modell SCADIS: Randbedingung: Winddaten aus CLM 3D-Modell zur Berechnung der Windgeschwindigkeiten unter Berücksichtigung von Geländeoberfläche Vegetationshöhen Dichte des Kronenraums Oberflächenrauigkeit Corioliskraft Turbulenzen Baumhöhe 30*Baumhöhe DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 36 Teilmodell biotische Schädigung 1.Teil: Phänologie des Buchdruckers, Modell Phenips (Baier et al. 2007) Vorhersage der Anzahl der Käfergenerationen in Abh. von den Wärmesummen Wärmesumme untere Grenze 8.3 C oberer Grenze 38.9 C z.b. Tagesmittel 18.3 C Wärmesumme = Generation 2. Generation Schwarmzeit Folgebrut Übergang weißes schwarzes Stadium Anlage der Brut Schwärmzeit überwinterter Käfer Σ Käfergenerationen Zeit [Tage] 2. Teil: Wahrscheinlichkeit einer Bestandesschädigung : P ges = f (Alter, Grundfläche, Bodenfeuchteindex (SMI)) 3. Teil: Schadholzanteil gesamt Schaden = f (Käfergenerationen, Bodenfeuchteindex, P ges )

3 DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 37 Teilmodell ökonomische Bewertung 1.Teil: TreeGRoSS Übernahme der Wachstumsparameter aus TreeGRoSS: BHD, Höhe, Stammzahl, Kronenansatz etc. 2. Teil: Kalkulation der Kosten und Erlöse mit und ohne Risiko Vorrat 30-jährige Periode 2. Durchf. 40 fm/ha 1. Durchf. 40 fm/ha Alter Annahmen: Hochmechanisierte Holzernte Kalamitäten wirken nur als Flächenverluste Keine Berücksichtigung von Fixkosten und Nebenerträgen Preisabschläge auf der Basis von Auswertungen der Kosten-Leistungs-Rechnung der Niedersächsischen Landesforsten 1. Bestandeswachstum ohne Risiko Erntekostenfreie Holzerlöse für Durchforstungen + Abtriebswert (60) Abtriebswert (30) = Gesamter Holzproduktionswert 30 Jahre = Jährl. Holzproduktionswert [ /ha/a] (durchschnittlicher Wertzuwachs innerhalb der betrachteten Periode) 2. Bestandeswachstum mit Risiko Herleitung des Holzproduktionswerts wie oben, aber mit Berücksichtigung kalamitätsbedingter Flächenverluste Mehrkosten bei der Holzernte Abschläge auf Holzpreise (30 %) Die Differenzen zwischen 1. und 2. werden als Risikokosten [ /ha/a] interpretiert DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 38 Teilmodell ökonomische Bewertung 3. Teil: Kalkulation der Überlebenswahrscheinlichkeiten Überlebenswahrscheinlichkeit Kalamität: Wind 2. Käfer 3. Trockenheit ohne Risiko Alter Risiko Vergangenheit Risiko Zukunft Überlebenswahrscheinlichkeit für 30-jährige Periode: ÜW ges30-60 = ÜW (Wind) * ÜW (Trockenheit) * ÜW (Käfer) 30-60

4 DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 39 Basisdaten Arnsberger Wald: konstante Randbedingungen Relief und Boden Relief: SRTM-Datensatz(ca. 60*90 m) Boden: Bodenübersichtskarte 1: DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 40 Basisdaten Arnsberger Wald: Relief: Höhe Hangneigung Exposition Boden: Aufbauend auf dem Datensatz BÜK 1: Ableitung von Bodenprofilen Ergänzung der Humusauflage Ableitung von Durchwurzelungstiefen und Wurzelverteilungen (alters- und standortspez.) Ableitung von Wasserhaushaltsfunktionen (pf, Ku) Nährstoffversorgung: Modellierung der N-Deposition für Nadelwald basierend auf den UBA-Depositionsdaten Aggregierung der Nährstoffversorgung im Boden aus KAK, org. Substanz und nfk Forsteinrichtung/Bestand: nur Geometrie Bestockt mit typischen Standardfichtenbeständen unterschiedlichen Alters: 30, 60, 90 Jahre (keine Simulation der aktuellen Bestockung) Dynamische Modellierung des Blattflächenindexes (LAI) Dynamische Modellierung der Vegetationsperiode

5 DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 41 Basisdaten Arnsberger Wald: Klima: CLM-Daten(ClimateLocalModel, Szenario A1B) Daten in täglicher Auflösung für den Zeitraum : Temperatur (mittel, min, max) Niederschlag rel. Feuchte Wind Strahlung 20 km 20 km DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 42 Basisdaten Arnsberger Wald: Klima 1.Downscaling/Regionalisierung der CLM Daten auf 1* 1 km mit Kriging-Verfahren(mit Höhe) 2.Regionalisierung der DWD-Stationsdaten auf 1*1 km mit Kriging-Verfahren (mit Höhe) 3.Bias-Korrektur der CLM-Niederschlagsdaten auf der Grundlage des Vergleichs mit DWD-Daten 20 km

6 DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie Struktur DSS-WuK: Mastermodell DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 44 Einschätzung der zukünftigen Gefährdung der aktuellen Bestockung: Indirekte Verfahren Direkte Verfahren Indirekte Verfahren basieren auf der Zuordnung zwischen Standortskenngrößen und Baumarten Kölling et al z. B. Klimahüllen: Zuordnung auf der Basis von Jahresmitteltemperatur und Jahresniederschlag Abgeleitet aus Modell der potentiellen natürlichen Vegetation (PNV) zukünftig gefährdet zukünftig nicht gefährdet

7 DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 45 Indirekte Verfahren Ökogramme: Zuordnung auf der Basis von Länge der Vegetationszeit Nährstoff Wasserhaushaltsstufe Asche (2007) Vegetationszeit Wasser Nährstoff DSS-WuK: Wald und Klimawandel Folie 46 Vorteile der indirekten Verfahren: relativ einfache Umsetzung schnelle flächenhafte Übersicht transparente Algorithmen Nachteile der indirekten Verfahren: Klimasensitivität basiert auf Mittelwerten (Jahr, Vegetationszeit) keine Differenzierung und Quantifizierung der Gefährdungen keine monetäre Bewertung bei Klimahüllen: PNV entspricht nicht unbedingt dem ökol. Optimum; Bodenwasserspeicher wird nicht berücksichtigt Asche 2007