RECONNECT konzentriert sich auf die Entkopplung der Erhaltung der biologischen Vielfalt von anderen Anliegen an Landschaften und Gesellschaften. Fragmentierung, Konflikt und Entkopplung können institutioneller, ökologischer und sozialer Natur sein. Dies äußert sich in unterbrochenen ökologischen Strömen durch Habitatnetzwerke, in isolierter sektoraler Planung und in pluralen Lebensstilen und Werten - was zu Spannungen zwischen Erhaltungs-, Gerechtigkeits- und Produktionszielen führt. Wir werden mit Stakeholdern zusammenarbeiten, um anhand von vier Fallbeispielen fundiertes Wissen über die Möglichkeiten des Umgangs mit institutionellen, ökologischen und sozialen Grenzen zu gewinnen. Untersuchungsgebiete in Frankreich, Deutschland, Südafrika und Schweden erstrecken sich entlang von Stadt-/Land-Gradienten mit kontrastierenden Arten des Managements von Schutzgebieten und umliegenden Landschaften. Der inter- und transdisziplinäre "Wiederverkopplungs"-Ansatz wird erreicht durch 1) die Entwicklung eines kohärenten Satzes von Instrumenten und Prozessen zur systematischen Identifizierung und Bewertung der Verbindungen zwischen Ökosystemen, gemeinschaftlichen Werten und verschiedenen institutionellen Arrangements; und 2) die Entwicklung von Governance-Modellen und -Praktiken zum Offenlegen und zur Bewältigung von Spannungen sowie zur Verbindung von Menschen und Ökosystemen. Sozial-ökologische System- und Governance-Forscher werden im Arbeitspaket (WP) 1 den sozial-ökologischen Kontext für den Schutz der biologischen Vielfalt bewerten und integrierte Governance-Optionen für die Durchführung wirksamer Erhaltungsmaßnahmen identifizieren. Naturschutzbiologen und funktionelle Ökologen nutzen in WP2 ihre Fähigkeiten in der Modellierung von Biodiversität und Ökosystemdienstleistungen, um die verschiedenen Dimensionen der funktionellen Konnektivität zu quantifizieren. In WP3 erforschen Landschaftsökologen und Geographen die Werte der Natur und identifizieren Synergien und Bereiche für die Wiedervernetzung. In WP4 versuchen Experten für institutionelle Analyse und Wissenskooperation, verschiedene Bereiche für Zusammenarbeit und Konfliktmanagement zu bewerten. In WP5 führen Experten für Nachhaltigkeitswissenschaften und transdisziplinäre Deliberation die Synthese der Projektergebnisse durch. Spezialisten für Naturschutzpolitik und Kommunikation werden in WP6 die Ergebnisse über einschlägige Kommunikationsplattformen wie PANORAMA und das EU Knowledge Centre for Biodiversity verbreiten. Gemeinsam werden die Arbeitspakete sektorübergreifende Governance in die Umsetzung des Globalen Biodiversitätsrahmens nach 2020 einbringen.
Anders als bei Pflanzen und Tieren ist die Fähigkeit der europäischen Schutzgebiete, die biologische Vielfalt des Bodens und die Ökosystemleistungen unter den verschiedenen Stressfaktoren des globalen Wandels zu erhalten, praktisch unbekannt. Natürliches und landwirtschaftlich genutztes Grünland spielt eine grundlegende Rolle für die Erhaltung der biologischen Vielfalt und die nachhaltige Nahrungsmittelproduktion. Die verschiedenen Arten von Grünland (Schutzgebiete, naturnahes Grünland und Ackerland) erfüllen eine Vielzahl von Ökosystemfunktionen, aber es gibt auch wichtige Kompromisse (z. B. Nahrungsmittelproduktion vs. Kohlenstoffbindung im Boden). Es ist auch immer noch nicht ganz klar, welches Grünlandsystem besser gegen Störungen und den Klimawandel schützt. Dieser Wissensmangel ist vor allem vor dem Hintergrund der anthropogenen Klimaerwärmung und als Reaktion auf andere, gleichzeitig auftretende Stressfaktoren, die die Erhaltung der biologischen Vielfalt und der Funktion des Bodens bedrohen, wie Trockenheit, Pestizide und Überdüngung, von Bedeutung. GRASS4FUN zielt darauf ab, die biologische Vielfalt des Bodens, die ökologischen Netzwerke und die Ökosystemleistungen, die von Grünland über einen Gradienten der Landnutzungsintensität und als Reaktion auf Landschaftsmerkmale unterstützt werden, zu vergleichen und ihren Erhaltungszustand (zeitliche Dynamik) und ihre Widerstandsfähigkeit gegen mehrere Stressfaktoren des globalen Wandels zu untersuchen. Zu diesem Zweck werden wir bestehende europäische Erhebungen mit der Überwachung der biologischen Vielfalt und der Funktion des Bodens auf 300 Grünlandflächen (geschütztes Grünland, naturnahes Grünland und Ackerland) über einen europaweiten Gradienten kombinieren und die Zukunft der biologischen Vielfalt des Bodens, der Ökosystemleistungen und der grundlegenden Kompromisse zwischen den drei Landnutzungsarten unter verschiedenen Szenarien des globalen Wandels und auf europäischer Ebene modellieren. Anschließend werden Gewächshausexperimente durchgeführt, um die Reaktionen der biologischen Vielfalt und der Funktionen des Bodens auf verschiedene globale Stressfaktoren wie Trockenheit, Pestizideinsatz, Stickstoffverschmutzung und Schwermetalle zu testen. Wir werden insbesondere auch prüfen, ob Landschaftsmerkmale (z. B. Landschaftsheterogenität) die ober- und unterirdische Biodiversität und ihre Fähigkeit zur Abfederung von Belastungen durch den globalen Wandel beeinflussen. GRASS4FUN wird von Hand zu Hand mit mehreren Interessengruppen durchgeführt, um den Transfer zu Interessengruppen, politischen Entscheidungsträgern und der Gesellschaft zu erleichtern, mit dem grundlegenden Ziel, bahnbrechendes Wissen bereitzustellen, um Ökosysteme widerstandsfähiger gegen globale Stressfaktoren zu machen und die biologische Vielfalt in Europa zu schützen, einschließlich der in Böden lebenden Organismen.
Berg-Mähwiesen sind ein über die EU-FFH-Richtlinie geschützter Lebensraumtyp (Code 6520) und beheimaten viele Pflanzen- und Tierarten, die ebenfalls über EU-Richtlinien (FFH, Vogelschutz) geschützt sind. Der günstige Erhaltungszustand dieser Wiesen und Arten, sowohl innerhalb wie außerhalb von Schutzgebieten (Natura 2000-Gebiete), ist oftmals durch eine landwirtschaftliche Nutzungsaufgabe oder verminderte menschliche Nutzungsaktivitäten (Unternutzung) gefährdet. Politische Ansätze werden dieser Problematik kaum gerecht, da sie hauptsächlich auf Übernutzung fokussieren, wohingegen Unternutzung und Nutzungsaufgabe weit weniger adressiert werden. Der gegenwärtige qualitative und quantitative Verschlechterungstrend für Berg-Mähwiesen und eine aktuelle EU-Klage gegen Deutschland wegen unzureichender Aktivitäten zur Erhaltung dieses Lebensraums belegen die hohe Dringlichkeit, die verbleibenden Flächen mit günstigem Erhaltungszustand zu schützen und von zuträglichen Managementpraktiken („best practices“) zu lernen. Das übergeordnete Ziel von ALPMEMA ist es, „best practices“ zu identifizieren, die dem Trend zur Unternutzung von Berg-Mähwiesen gegensteuern und zur Wahrung eines günstigen Erhaltungszustandes beitragen. Dabei soll der Einfluss verschiedener Eigentumsregime sowie des Status als Schutzgebiet erklärt werden. Über eine transnationale, vergleichend angelegte Metaanalyse und Feldarbeiten innerhalb und außerhalb von Schutzgebieten in Schweden, Österreich, Deutschland und Armenien wird ein interdisziplinär zusammengesetztes Team in enger Zusammenarbeit mit lokalen Stakeholdern a) auf der Grundlage von Erfahrungswissen in den Untersuchungsgebieten aktuelle transnationale, inter- und transdisziplinäre Ansätze zur Erhaltung von Berg-Mähwiesen identifizieren (“best practices”), b) weitere innovative Management-Instrumente, Akteurskoalitionen und andere neuartige Praktiken identifizieren, die dazu geeignet sind, den Herausforderung der Unternutzung von Berg-Mähwiesen zu begegnen und deren Ausdehnung sogar zu erhöhen, c) den Einfluss erklären, den verschiedene Eigentumsregime und die Berücksichtigung von Berg-Mähwiesen als Schutzgebiete auf „best practices“ haben, d) durch den Einsatz von Fernerkundung und bodengebundenen Überprüfungsverfahren den Grad der Nutzungsintensität von Berg-Mähwiesen sichtbar machen, sowie die wesentlichen aktuellen und potenziellen räumliche Ausprägungen von Unternutzung auf deren günstigen Erhaltungszustand aufzeigen, e) Szenarien für Berg-Mähwiesen für die Jahre 2030 und 2050 über spielerische Ansätze gemeinsam mit Stakeholdern entwickeln. ALPMEMA wird das Potenzial für sozial-ökologische Synergien von Praktiken zur Erhaltung von Berg-Mähwiesen herausarbeiten, innerhalb und außerhalb von Schutzgebieten und für verschiedene eigentumsrechtliche Konstellationen, um im Kontext der Gefahr der Unternutzung zur Erhaltung dieses Lebensraumtyps und der an ihn gebundenen Arten sowie zur biokulturellen Diversität beitragen.
Totholz ist eine wichtige Kohlen- und Nährstoffquelle in Waldökosystem und wird kontinuierlich durch Makro- und Mikroorganismen abgebaut. Hierdurch werden Waldökosysteme maßgeblich strukturiert und viele Ökosystemprozesse beeinflusst. Obwohl in den letzten Jahren zahlreiche Studien zur Diversität einzelner Artengruppen in Totholz erschienen sind, fehlen uns immer noch umfassende Kenntnisse, wie holzbewohnende Organismen im zeitlichen Kontext organsiert, strukturiert und miteinander vernetzt sind und sie dadurch den Abbau des Totholzes entscheidend beeinflussen. Insbesondere ist wenig darüber bekannt, wie i) Arten Totholzstämme besiedeln und sich etablieren, ii) wie Arten unterschiedlicher taxonomischer Gruppen im Verlauf der Sukzession miteinander interagieren, iii) wie sich der Einfluss der Baum- und somit Holzeigenschaften und der der Umgebung/ Umwelt über die Sukzession verändert und iv) ob sich kausale Zusammenhänge zwischen Diversität und Abbau besser verstehen lassen, wenn man möglichst viele Organismengruppen betrachtet. Wir nutzen daher die sich bietende einzigartige Forschungsmöglichkeit des im Rahmen der Biodiversitäts-Exploratorien etablierten, gut replizierten BELongDead-Experiments, um unsere zeitlichen Untersuchungen fortzusetzen und zu erweitern und schlagen zudem ein komplementär ergänzendes Experiment vor, dass es uns ermöglicht, die Bedeutung der Besiedlung und Etablierung und ihren Einfluss auf den sukzessionalen Verlauf über verschiedene Artengruppen hinweg zu untersuchen. Im Rahmen dieses Antrages fokussieren wir uns auf alle relevanten und zugrunde liegenden molekularen und biochemischen Mechanismen und Prozesse des organismisch-beeinflussten Totholzabbaus im Zusammenhang mit Waldbewirtschaftungsintensitäten und räumlich-geographischer Skalierung. Durch integrierte Syntheseansätze wollen wir allgemeine ökologische Hypothesen adressieren und klare Empfehlungen für Forstwirtschaft und Naturschutz erarbeiten. Hierzu nutzen wir klassische, sowie moderne molekularbiologische Methoden und 'Genomics'-Ansätze, um möglichst viele Aspekte biologischer Diversität zu erfassen. Diese Daten werden schließlich mit Informationen über Holzchemie, Enzymaktivitäten und dem Abbau des Holzes im Allgemeinen verknüpft um ein tieferes mechanistisches Verständnis zwischen Totholzorganismen und den damit verbundenen Ökosystemprozessen zu erlangen.
Die Verschmutzung durch Kunststoffe hat sich zu einer anerkannten Bedrohung für terrestrische Ökosysteme entwickelt. Sobald Kunststoffe in die Umwelt gelangen, kommt es zu einem Abbau, der die Eigenschaften des Plastikmülls verändert (z. B. Sorptionsfähigkeit, Sprödigkeit, Flexibilität), was Auswirkungen auf Pflanzen-Boden-Systeme haben kann. Die Photodegradation kann als einer der häufigsten Prozesse des Kunststoffabbaus weltweit angesehen werden. Dadurch wird Kunststoff spröde und zersplittert in kleine Stücke (Mikroplastik), erhöht seine Sorptionskapazität für Metalle und organische Verbindungen und kann potenziell das Sickerwasser oder gefährliche Chemikalien in den Boden erhöhen. Der Abbau von Mikroplastik kann nicht nur die Bodenfunktionalität und die Struktur von Lebensgemeinschaften verändern, sondern auch die Leistung von Pflanzen, so dass die jüngsten Forschungen, die scheinbar positive Auswirkungen von Mikroplastik auf die Pflanzenproduktivität und die Bodeneigenschaften beschreiben, möglicherweise nur einen Teil der Wahrheit erfassen, da sie nur die Auswirkungen von unberührtem Mikroplastik (bevor es abgebaut wurde) auf Pflanzen-Boden-Systeme berücksichtigen. Das Ziel dieses Projekts ist es zu verstehen, wie abgebautes Mikroplastik (das echte Mikroplastik, das tatsächlich in die Bodenmatrix gelangt) die Pflanzen-Boden-Funktionalität unter Verwendung von Mikrokosmen beeinflusst. Konkret möchte ich i) die Mechanismen entwirren, durch die sich der Abbau von Mikroplastik (Mikroplastik, Form, Polymertyp, Größe und Sickerwasser) auf Pflanzen-Boden-Systeme auswirkt, und ii) die Auswirkungen auf die Struktur der Pflanzengemeinschaften testen, die sie haben können. Um dies zu wissen, werde ich eine Reihe von Experimenten entwickeln, um dies zu untersuchen. Zunächst möchte ich den Abbau von Mikroplastik in Abhängigkeit von der Form des Mikroplastiks (Fasern, Folien, Schäume) und dem Polymertyp (z.B. Polyethylen, Polypropylen) untersuchen. Dann möchte ich die Mechanismen des Mikroplastikabbaus in Abhängigkeit von der Größe des Mikroplastiks und den chemischen Sickerstoffen entschlüsseln, und schließlich möchte ich verstehen, welche Auswirkungen die Form des Mikroplastiks, der Polymertyp, die Größe und die Sickerstoffe auf wichtige Lebensstadien der Pflanzenentwicklung haben. Das heißt, Samenkeimung, Pflanzenwachstum und Pflanzenfitness. Darüber hinaus möchte ich die potenziellen Auswirkungen verstehen, die all dies auf die Konkurrenzfähigkeit von Pflanzenarten haben kann.
C4.1 Prozess-basierte Modelsimulationen. Wir entwickeln prozessbasierte Modellsimulationen und Deep-Learning-Tools für die Datenanalyse, um mit dem Sensornetzwerk zu interagieren und die Messungen zu optimieren. Dies ermöglicht ein vertieftest Verständnis der Auswirkungen der räumlich-zeitlichen Heterogenität und Dynamik auf den gesamten Wasser- und Kohlenstoffaustausch im Ökosystem. Wir werden ein bestehendes prozessbasiertes 2D-Modell erweiterten, kalibrierten und in einem 3D Gegenwarts- und Vorhersagemodus betreiben, der die räumlich-zeitliche Heterogenität kleinräumiger Prozesse abdeckt und neue Skalierungsgesetze für nichtlineare Wechselwirkungen integriert.C4.2 Deep-LearningMit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen soll die Fülle an Daten effizient ausgewertet werden, um zwischen wichtigen und redundanten Daten zu unterscheiden. Ziel ist es, eine ausreichende räumlich-zeitliche Auflösung zu erreichen, Energie für die Sensorknoten zu sparen und die Anhäufung redundanter Daten zu reduzieren. Dabei interagieren Deep-Learning und Prozesssimulationen mit dem Sensornetz durch i) Datenassimilation aus dem Sensornetz und ii) Anpassung und Optimierung des Messdesigns auf Basis der simulierten Ergebnisse und Vorhersagen
Die menschliche Gesellschaft zeichnet sich durch komplexe soziale Organisationsformen aus, die im Laufe der Zeit weltweit vielfältige Siedlungsmuster hervorgebracht haben. Stadtgrenzen markieren eine willkürliche Trennung zwischen einem (urbanen) Innenraum unter starker menschlicher Kontrolle und einem (ruralen) Äußeren, das stärker natürlichen, biophysikalischen Prozessen ausgesetzt ist. Tatsächlich sind aber beide Räume seit jeher eng miteinander verknüpft, und werden mit immer intensiverer Nutzung natürlicher Ressourcen zunehmend durch rural-urbane Transformationsprozesse geprägt. Im Anthropozän haben Urbanisierung und die damit verbundenen sozialen und ökologischen Veränderungen globale Dimensionen erreicht. "Rurales" und "Urbanes" gehen dabei auf verschiedenen Skalenebenen immer wieder neue Beziehungen ein und werden zu einer sich oft selbst organisierenden Einheit von großer wissenschaftlicher, gesellschaftlicher und politischer Bedeutung. Der vorliegende Antrag zur Einrichtung der Forschungsgruppe „Nachhaltige Rurbanität“ befasst sich mit diesem Phänomen und begreift es als einen sich ständig neu erfindenden Zustand des Seins und Werdens. Geleitet von drei übergeordneten Hypothesen nutzen die 10 natur- und sozialwissenschaftlichen Projekte Fallstudien in rurbanen Ballungsgebieten Indiens, Westafrikas und Marokkos, um Wirkmechanismen, Folgen und Steuerungsprozesse von Rurbanität beispielhaft zu untersuchen. Ein interdisziplinärer, sozial-ökologischer Forschungsansatz erlaubt die Schaffung von Synergien zwischen den Fachkulturen und verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen, unter Einbeziehung von Perspektiven des Globalen Südens. Dieser gemeinsame Rahmen ist Voraussetzung dafür, kontextuelle empirische Forschung mit theoriegeleiteten analytischen Vergleichen zu verbinden, sowie innovative Methoden für die Systemanalyse und die Synthese der Ergebnisse zu nutzen. Dadurch lassen sich rural-urbane Transformation und das daraus abgeleitete Phänomen der Rurbanität in seiner skalen- und regionsübergreifenden Komplexität verstehen und dessen zentrale Implikationen für eine nachhaltige Landnutzungs- und Gesellschaftsentwicklung bewerten.
Die CO2 - Aufnahme höherer Pflanzen erfolgt diffusiv über kleine Öffnungen der Blattoberfläche, die Stomata. Gleichzeitig geht auf demselben Weg Wasserdampf verloren, angetrieben vom atmosphärischen Sättigungsdefizit (VPD). Die Flüsse beider Gase werden durch die stomatäre Öffnungsweite bestimmt. Seit mehreren Jahrzehnten ist daher die wechselseitige Skalierung der Flüsse von Wasserdampf und CO2 ein zentraler Teil aller wichtigen Gaswechsel-Modelle - erkennbar am Faktor 1.6, dem Verhältnis der Diffusionskonstanten. Allerdings wird die Gültigkeit dieser Annahme in Frage gestellt, wenn sich Feinstaubablagerungen auf den Blättern befinden. Hygroskopische Feinstaubbestandtteile lösen sich in der feuchten Blattgrenzschicht auf, kriechen als dünne Filme in die substomatäre Höhle und verbinden sich dort mit apoplastischem Wasser. Durch diese „hydraulische Aktivierung der Stomata“ (HAS) transportieren die Stomata sowohl flüssiges als auch gasförmiges Wasser vom Blattinneren in die Atmosphäre. Wir konnten zeigen, dass bereits moderate Luftverschmutzung die stomatäre Transpiration bei Tag, die minimale Leitfähigkeit bei Nacht, sowie das Verhältnis zwischen Transpiration und Blattöffnungsweite signifikant beeinflusste. Diese Effekte werden durch den klimawandelbedingten Anstieg von VPD noch verstärkt: Wassernutzungseffizienz und Trockentoleranz nehmen ab und die Modellentwicklung auf Basis der gegenseitigen Skalierung von CO2 und H2O wird unzuverlässiger. In diesem Projekt soll in Labor, Gewächshaus und Freiland der HAS-Einfluss auf den pflanzlichen Gaswechsel und die Hydraulik quantifiziert werden, wobei iso- und anisohydrische Arten unterschiedlich auf Feinstaubablagerungen reagieren. Sowohl experimentelle Erhöhung als auch Verringerung der Feinstaubkonzentration werden als Versuchsansätze genutzt, gemeinsam mit aktuellen Gaswechsel-, optischen und Isotopen-Techniken. Die Ergebnisse sind bedeutsam für das Verständnis der Atmosphäre/Pflanze-Interaktion auf allen Skalen von der Schließzelle bis zum Pflanzenbestand.
Die Aufforstung und Restauration von Waldlandschaften haben viel Aufmerksamkeit als wichtige Möglichkeit zur Eindämmung des Klimawandels (KW) erhalten. Daher spielen sie in vielen politischen Initiativen (Grüne Deal der EU; Bonn Challenge) eine wichtige Rolle. Doch die anhaltende Zunahme des durch den KW hervorgerufenen Stresses bedroht die Wälder. Angesichts des KW sind Anpassung und Klimaschutz durch Wälder eng miteinander verknüpft, denn ihre Fähigkeit, Kohlenstoff (C) langfristig zu binden, hängt von der Fähigkeit ab, vielfältigen Belastungen standzuhalten. Es gibt zunehmende Evidenz dafür, dass gemischte Plantagen aus mehreren Baumarten, C effizienter speichern und resilienter sind gegenüber KW-bedingtem Stress. Gemischte Plantagen stellen somit eine wichtige Möglichkeit dar, um auf natürliche Weise Klimaschutz und -anpassung zu betreiben. Weltweit werden jedoch die Baumplantagen von Monokulturen dominiert. Die Gründe für diese Ablehnung von Mischplantagen durch Waldbesitzer und Stakeholder müssen daher ermittelt und in künftigen Forstpolitiken angegangen werden, um eine weite Verbreitung von KW-resistenteren Mischwaldplantagen zu fördern. Ein möglicher Hinderungsfaktor sind unzureichende Kenntnisse der Praktiker und politischen Entscheidungsträger. Mittels eines globalen Netzwerks von Experimenten zur Artenvielfalt in Wäldern (TreeDivNet) werden wir ein mechanistisches Verständnis darüber entwickeln, wie Baumartenvielfalt, Baumarteneigenschaften und Bewirtschaftung (Durchforstung und Düngung) sowohl das Potenzial von gemischten Plantagen zum Klimaschutz (C-Sequestrierung) als auch zur Anpassung (Dürre- und Schädlingsresistenz) in einem Win-Win-Ansatz beeinflussen können. Darüber hinaus wird dieses Wissen in Richtlinien für Praktiker und Entscheidungsträger übersetzt.TreeDivNet umfasst weltweit 26 Experimente mit ca. 1,2 Millionen gepflanzten Bäumen. Diese Experimente basieren auf einem gemeinsamen, statistisch fundierten Design, das es erlaubt, kausale Zusammenhänge zwischen Baumdiversität, Management und Ökosystemfunktionen (inkl. C-Sequestrierung) zu analysieren. Der funktionelle und mechanistische Schwerpunkt von MixForChange und die unterschiedlichen Umweltkontexte der Experimente werden es ermöglichen, unsere Ergebnisse über Fallstudien hinaus zu extrapolieren und evidenzbasierte Richtlinien für die Bewirtschaftung von Mischplantagen zu entwickeln. Darüber hinaus wird MixForChange im Rahmen eines gemeinsamen analytischen Ansatzes Synergien und Zielkonflikte zwischen Klimaschutz- und Anpassungspotenzial von Mischplantagen einerseits und Erfüllung der Ziele der beteiligten Stakeholder andererseits analysieren. Der Einfluss von MixForChange auf die Gesellschaft wird durch einen starken Fokus auf Wissenstransfer und Kapazitätsaufbau auf allen Ebenen von Management und Governance gewährleistet. MixForChange wird einen wichtigen Beitrag zur Förderung von Mischwaldplantagen als natürliche Lösungen zur Bekämpfung des Klimawandels leisten.
Auf Grund ihrer Bedeutung für die Anpassung der Wälder an Umweltänderungen und ihrer Widerstandsfähigkeit gegenüber Störungen ist die Naturverjüngung zu einem Schwerpunkt der ökologischen Waldforschung geworden. Trotz der jüngsten technologischen Entwicklungen bleibt dies eine große Herausforderung. Insbesondere sehr kleine Pflanzen mit einer Höhe von weniger als 1,30 m und entsprechend kleinen Durchmessern sind mit photogrammetrischen Methoden schwer zu identifizieren. Manuelle Inventurmethoden, wie z. B. die klassische Vollinventur sind aber arbeitsintensiv und zu teuer, um sie auf großen Flächen anzuwenden. Das Projekt möchte dazu beitragen, dieses Problem zu lösen, in dem es ein Simulationswerkzeug zur Rekonstruktion von Punktmustern vorstellt und seine Qualität systematisch untersucht. Es basiert auf einem Forschungsansatz der drei Arbeitsschritte umfasst (1) die Erfassung der räumlichen Daten aller Bäume einschließlich der Verjüngung auf einer kleinen Teilfläche (= Referenzfläche), (2) die Erfassung des Oberstandes im gesamten Bestand (=Untersuchungsfläche) und (3) die Rekonstruktion der Verjüngung im gesamten Untersuchungsgebiet, wobei davon ausgegangen wird, dass überall die gleichen Beziehungen zwischen den Bäumen des Oberstandes und der Verjüngung wie in der Referenzfläche bestehen. Dieser Ansatz erlaubt es, die heutigen logistischen Möglichkeiten zu kombinieren: (a) die manuelle Erfassung der Verjüngung auf kleiner Fläche ist machbar, und (b) die Inventur des Oberstandes mit modernen Fernerkundungs- oder photogrammetrischen Methoden ist relativ einfach und weniger arbeitsintensiv. Indem das Projekt einen vorhanden und in den Forstwissenschaften bekannten Datensatz nutzt (Trainingsgrundlage wird der Datensatz des saisonalen tropischen Regenwaldes der Insel Barro Colorado (BCI) in Panama sein), kann es sich auf Schritt (3) beschränken. Ziel ist es systematisch zu untersuchen, welchen Einfluss eine höhere Strukturvielfalt und das Größenverhältnis von Referenz- und Prädiktionsflächen (= die gesamte Untersuchungsfläche) auf die Ergebnisse der Punktmuster-Rekonstruktion von Verjüngungspflanzen (=Unterstand) hat und welche räumlichen Statistiken besonders geeignet sind, diesen Einfluss quantitativ oder qualitativ zu bewerten. Die numerischen Methoden werden in einem dokumentierten R-Skript (bzw. R-Package) als zuverlässiges und effizientes Werkzeug für die Waldökologie und die forstliche Praxis zur Verfügung gestellt.
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| Bund | 128 |
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| Förderprogramm | 128 |
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| offen | 128 |
| Language | Count |
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| Deutsch | 107 |
| Englisch | 125 |
| Resource type | Count |
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| Webseite | 128 |
| Topic | Count |
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| Boden | 101 |
| Lebewesen und Lebensräume | 124 |
| Luft | 57 |
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| Weitere | 128 |