Verzehnfachung der Kronensterblichkeit während der Sommertrockenheit 2018-2020 in Luxemburg
Wälder bedecken etwa 31 % der weltweiten Landfläche und stellen derzeit eine Netto-Senke von mehr als 20 % der anthropogenen CO2-Emissionen dar. Neben der Kohlenstoffbindung erbringen Wälder auch andere, wichtige Ökosystemleistungen wie die Regulierung des Wasserkreislaufs, die Holzproduktion, die biologische Vielfalt und die Erholungsfunktion.
In den letzten Jahrzehnten haben Störungen wie Brände und Baumsterben aufgrund von Krankheitserregern und Dürre in Wäldern zugenommen. Von 2018 bis 2020 erlebte Mitteleuropa drei aufeinanderfolgende trockene Sommer, was zu weit verbreiteten Waldschäden führte.
Im Rahmen eines CEDIM Projekts untersuchten wir die Auswirkungen dieser Dürresommer am Beispiel des Landes Luxemburg, indem wir das Baumkronensterben mithilfe von Deep-Learning-Bildklassifikation aus Luftbildern (Orthofotos) automatisch analysierten. Trainingsdaten wurden dabei nur für die Jahre 2017 und 2019 gesammelt, um die Robustheit des Ansatzes für Jahre ohne Referenzdaten zu testen. Die Fähigkeit, die Mortalität der Baumkronen mithilfe von Deep Learning automatisch zu kartieren, könnte die Möglichkeit eröffnen, den Zustand der Baumkronen in künftigen Jahren kontinuierlich zu überwachen, ohne dass zeitaufwändige Schritte wie die Kartierung neuer Referenzdaten für jedes Jahr erforderlich sind.
Wir stellten einen starken Anstieg der Baumkronensterblichkeit von 0,64 km² im Jahr 2017 auf 7,49 km² im Jahr 2020 fest. Unter Berücksichtigung der zwischen den Jahren entfernten Bäume, betrug die gesamte Kronensterblichkeit im Jahr 2020 sogar 11 km². Von der abgestorbenen Baumkronenfläche wurden 80 % als Nadelbäume und 20 % als Laubbäume eingestuft. Dies ist bemerkenswert, da nur 24,5 % der Waldfläche in Luxemburg aus Nadelbäumen besteht.
Die beobachtete Anfälligkeit der Nadelbäume lässt sich auf die Aktivität des Borkenkäfers (Ips typographus) zurückführen, der ein Parasit der Fichte (Picea abies) ist und sich in Fichtenmonokulturen schnell ausbreiten kann. Während wir bei den Laubbäumen nach den Dürrejahren ein Absterben der Baumkronen beobachteten, zeigte eine anschließende Felduntersuchung, dass die meisten Laubbäume in den unteren Schichten der Baumkronen noch lebten, während die oberen abgestorben waren.
Die kontinuierliche Überwachung großer Flächen mit Hilfe von Deep Learning könnte dazu beitragen, Waldschäden zu bewerten und Bewirtschaftungsstrategien anzupassen, da der Klimawandel in Zukunft wahrscheinlich zu einer Zunahme von Störungen führen wird, die den Bestand verändern.
Zugehöriges Institut am KIT: Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU), KIT-Campus Alpin, Garmisch-Partenkirchen
Autorin: Selina Schwarz (Sep. 2023)
