Dr. Janus Willem Schipper
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31.12.2023

Die Klimaprojektionen des Instituts für Meteorologie und Klimaforschung (IMK-TRO) wurden erfolgreich in ein Waldwachstumsmodell integriert, das als Grundlage für das KI-Entscheidungsmodell diente. Für den Nordschwarzwald, insbesondere den Forstbezirk Karlsruhe, wurden aus dem EuroCordex-Ensemble zehn relevante Gitterzellen mit einer Auflösung von 7 km für den Zeitraum 2000-2100 extrahiert. Die Klimaprojektionen für das Szenario RCP8.5 wurden mit der Referenzperiode 1960-1990 verglichen. In Zusammenarbeit mit dem Institut für Geographie und Geoökologie (IfGG) des KIT wurden quantifizierbare Einflussfaktoren auf die Forstwirtschaft identifiziert. Ein Testdatensatz ermöglichte die Entwicklung des Entscheidungsmodells. Hochaufgelöste Klimaprojektionen wurden ausgewertet, um die Auswirkungen von Klimaextremen auf die Waldbestände zu analysieren. Die Analyse umfasste auch dekadische Vorhersagen für kurzfristige Bestandsentwicklungen. Anschließend wurde das Ensemble um 50 Mitglieder (aus dem Projekt MiKlip) erweitert, wobei der Schwerpunkt auf 5-Jahres-Prognosen lag. Außerdem wurden die Gitterpunkte auf ganz Baden-Württemberg ausgedehnt und in Höhenstufen eingeteilt. Das IMK-TRO analysierte hochaufgelöste, transiente regionale Klimasimulationen mit Schwerpunkt auf Temperatur, Windgeschwindigkeit, Feuchte, Niederschlag, Strahlung und Frosttage. Letzteres, da Spätfröste durch den Klimawandel insbesondere für die Waldentwicklung an Bedeutung gewinnen. Die Sensitivität des Baumwachstums gegenüber klimatischen Bedingungen wurde mit dem Wachstumsmodell 3PG untersucht. Klimatrends für den Zeitraum 1971-2020 zeigten einen negativen Trend für den letzten Spätfrost und den Beginn der Vegetationsperiode. Die Analyse der MiKlip-Daten ergab vergleichbare Temperaturtrends mit Unterschieden in den Minimaltemperaturtrends. Der Einfluss des Klimawandels auf die Bedingungen im Spätwinter und Frühjahr mit möglichen Auswirkungen auf die Entwicklung der Bäume konnte somit quantifiziert werden.

Im Vorhaben wurde die Applikation "EDE4.0" zur Entscheidungsunterstützung im operativen Forstmanagement entwickelt. Mitarbeitende des Forstwesens - insbesondere Revierförster:innen - sollen durch eine einfach anwendbare, intelligente Applikation in ihrer Entscheidungsfindung unterstützt werden, indem ihnen relevante Informationen vor Ort angezeigt werden. Die geschieht auf Basis von revier- und bestandsbezogenen regionalen Daten sowie mittel- und langfristigen Klimaszenarien, welche in ein Baumwachstumsmodell einfließen. Die Applikation kann hierdurch das zukünftige Wachstum einzelner Bestände prognostizieren. Diese Prognose wird durch saisonale Klimavorhersagen (6 Monate in die Zukunft) zur optimalen Entscheidungsfindung ergänzt. Etablierte Entscheidungsprozesse (z.B. basierend auf Ertragstafeln oder lokale "Best Practices") werden so durch datenbasierte und prädiktive Empfehlungen optimiert, in Echtzeit und im Feld. Hierdurch lassen sich Unsicherheiten und damit einhergehende suboptimale Entscheidungen verringern und die Qualität der vorausschauenden Planung verbessern. Im Fokus des Vorhabens lag die Entwicklung einer anwenderfreundlichen, cloudbasierten Applikation, die aktuelle Probleme in der operativen Arbeit adressiert. Hierfür fand ein enger Austausch mit Fachexperten und insbesondere mit Försterinnen und Förstern als mögliche, künftige Anwender statt. Somit wurde sichergestellt, dass nur relevante Informationen verarbeitet und angezeigt werden, um ein sowohl intuitives als auch unterstützendes System bereit zu stellen. Mit der entwickelten Applikation wird nun eine Übersicht über aktuelle Bestände, samt deren voraussichtlichen Entwicklung und eine Maßnahmenplanung unter Beachtung der klimatischen Szenarien ermöglicht.