Bäume und Wälder spielen eine entscheidende Rolle im Klimaschutz, doch der Klimawandel setzt ihnen zunehmend zu. Extreme Wetterbedingungen wie Hitzewellen, Trockenperioden und heftige Stürme gefährden die Wälder in ganz Europa. Besonders besorgniserregend ist, dass manche Baumarten unter diesen Bedingungen kaum noch überleben können. In einem Forschungsprojekt der Universität Freiburg geht es darum, die Reaktionen von Bäumen auf solche Stressfaktoren genauer zu untersuchen und besser zu verstehen.
Die Technische Fakultät der Universität Freiburg hat im Rahmen ihres Projekts „Ecosense“ Sensoren entwickelt, die es ermöglichen, die Reaktion von Bäumen auf Hitzestress und Wassermangel in Echtzeit zu erfassen. Diese Sensoren registrieren winzige Veränderungen im Wassertransport und der Stabilität der Bäume und können so aufzeigen, wann ein Baum unter starkem Stress steht. Das langfristige Ziel der Forscher*innen ist es, ein Netzwerk aus Sensoren in verschiedenen Waldgebieten zu installieren, um detaillierte Daten zu sammeln, die einen Überblick über die Gesundheit der Bäume und ihre Anpassungsfähigkeit an den Klimawandel ermöglichen.
Der Hintergrund: Warum Wälder unsere Aufmerksamkeit brauchen
Wälder binden große Mengen CO₂, liefern Sauerstoff und dienen als Lebensraum für unzählige Arten. Doch laut Studien sind europäische Wälder zunehmend durch Trockenheit und Temperaturanstiege gefährdet. Wissenschaftliche Analysen zeigen, dass die zunehmende Trockenheit die Wasseraufnahme und den Stoffwechsel vieler Baumarten negativ beeinflusst, was zu einem erhöhten Risiko für Krankheiten und Schädlingsbefall führt (Thompson et al., 2022). Forscher*innen haben zudem herausgefunden, dass Bäume unter extremen Bedingungen strukturelle Veränderungen durchmachen, die ihre langfristige Überlebensfähigkeit gefährden (Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft, 2022).
Wie die Sensoren von „Ecosense“ helfen
Die im „Ecosense“-Projekt entwickelten Sensoren basieren auf Präzisionstechnologien, die mikroskopische Veränderungen in der Holzstruktur messen können. Dadurch ist es möglich, genau zu verfolgen, wie sich der Wasserfluss und die Temperaturveränderungen im Baum auf dessen Stabilität und Gesundheit auswirken. Diese Messungen erlauben den Wissenschaftler*innen, frühzeitig auf Anzeichen von Stress zu reagieren und besser zu verstehen, wie verschiedene Baumarten auf Umweltveränderungen reagieren.
In einem der ersten Feldtests im Schwarzwald konnten die Sensoren bereits wertvolle Erkenntnisse liefern. Daten aus den letzten beiden Dürrejahren zeigten, dass sich Baumarten wie Eichen und Buchen unterschiedlich gut an Wasserknappheit anpassen können. Das Wissen darum, welche Arten widerstandsfähiger sind, ist ein wichtiger Faktor für die zukünftige Forstwirtschaft und Aufforstungsstrategien (Universität Freiburg, 2023).
Ein Netzwerk für die Zukunft
Die Forschenden der Universität Freiburg arbeiten daran, ihre Technologie weltweit zugänglich zu machen. Ziel ist es, die gewonnenen Daten in einer globalen Datenbank für die Forschung und Forstwirtschaft verfügbar zu machen. Bereits jetzt sind Kooperationen mit internationalen Universitäten geplant, um die Sensoren unter verschiedenen klimatischen Bedingungen zu testen. Die „Ecosense“-Daten könnten zukünftig helfen, ein Frühwarnsystem für den Zustand der Wälder zu entwickeln und Entscheidungsträger*innen in der Forstwirtschaft wichtige Anhaltspunkte zu liefern.
Quellenangaben
- Universität Freiburg (2023): „Ecosense – Sensoren für die Waldgesundheit“. Verfügbar unter: https://www.uni-freiburg.de/ecosense
- Ministerium für Umwelt, Klima und Energiewirtschaft Baden-Württemberg (2023): „Klimawandel und Forstwirtschaft“. Verfügbar unter: https://www.um.baden-wuerttemberg.de/forst-klimawandel
- Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (2022): „Zukunft der Wälder in Deutschland“. Verfügbar unter: https://www.bmel.de/wald-zukunft
- Thompson, L. et al. (2022): „Climate Impacts on Forest Resilience“, Journal of Environmental Studies. Verfügbar unter: https://www.jenvstudies.com/climate-impacts-forests