Beschreibung

• Wälder spielen eine wichtige Rolle im globalen Kohlenstoffkreislauf. Je nach Situation können Waldökosysteme Kohlenstoff aufnehmen oder abgeben. Um den Kohlenstoffbestand sowie dessen Dynamik in Wäldern zuverlässig für große Gebiete abschätzen zu können, ist die Berücksichtigung von lokalen Heterogenitäten notwendig. Räumlich heterogene Kohlenstoffbestände in natürlichen Wäldern sind oft das Ergebnis heterogen verteilter Baumarten, die den Wald sowohl horizontal als auch vertikal strukturieren. Die Rolle der Baumartenzusammensetzung und deren funktionelle Eigenschaften (species traits) für die lokalen und regionalen Kohlenstoffbestände und -dynamiken in Wäldern ist bislang nur wenig verstanden. In diesem Projekt sollen umfangreiche Feldbeobachtungen mit Waldmodellen kombiniert werden. Ziel ist es zu untersuchen, wie Arteigenschaften (und ihre Variabilität) die Struktur von Wäldern beeinflussen. Als Untersuchungsgebiete dienen artenreiche temperate Wälder in Changbaishan (China, ein 25 ha Plot Primärwald, ein 24 ha Plot Sekundärwald, 13 Plots von 4-0.5 ha). Basierend auf vorhandenen Inventurdaten soll die räumliche Variabilität der Waldbiomasse und -produktivität sowie deren Korrelation mit funktionellen Arteigenschaften und der Waldstruktur analysiert werden. Es ist geplant mit Hilfe eines individuen-basierten Waldmodells die Kohlenstoffdynamik des Waldes (z.B. GPP, NPP, NEE) auf großer (z.B. 25 ha) sowie lokaler Skala abzuschätzen und den Einfluss verschiedener trait-Verteilungen zu untersuchen. Hierzu wird ein bestehendes Waldmodell mit einem trait-basierten Ansatz erweitertet. In einem zweiten Schritt werden Untersuchungen für die Bäume des oberen Kronendachs unter Einbeziehung von LiDAR Messungen durchgeführt. Es soll ermittelt werden, inwieweit Waldmodelle durch Fernerkundungsdaten parametrisiert werden können, um deren Anwendung auf verschiedenste Waldgebiete zu ermöglichen.

Projektlaufzeit

• 18.12.2020 - 30.11.2024