Das Ökosystem Wald: Wie datengestützte Forschung und KI langfristige Veränderungen sichtbar machen

Die Auswirkungen des Klimawandels auf unsere Wälder sind offensichtlich: Jahrelange Dürre, Stürme, Schädlinge und veränderte Wachstumszyklen stellen die forstwirtschaftliche Praxis in Deutschland und Europa vor große Herausforderungen. Klassische Managementansätze reichen nicht aus, um diese komplexen Veränderungen zu bewältigen. Genau hier fängt es an KIWI-Forschungsprojekt eins: Künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse moderner Umweltüberwachungsdaten.

Im Rahmen des KIWI-Projekts – initiiert vom Fraunhofer IESE in Zusammenarbeit mit der Universität Hamburg – werden regionale Umwelt- und Klimadaten durch KI-gestützte Verfahren ausgewertet. Ziel des Projekts ist es, mithilfe künstlicher Intelligenz die komplexen Zusammenhänge und Einflussfaktoren von Waldökosystemen besser zu verstehen und klimabedingte regionale Risiken für die Vitalität und Sterblichkeit von Wäldern genauer einschätzen zu können. Der Ansatz verbindet ökologische Forschung und technologische Innovation und bindet auch Praxispartner, wie das rheinland-pfälzische Forschungsinstitut für Waldökologie und Forstwirtschaft (FAWF), aktiv ein.

Um einen Eindruck von der Datenerhebung und den entsprechenden Erhebungsabläufen zu bekommen, besuchten die Projektpartner zu Beginn des Sommers 2025 die Umweltmessstation Merzalb im Pfälzerwald. Vor Ort halfen uns FAWF-Mitarbeiter dabei, mehr über das Waldmonitoring und die Bedeutung einer langfristigen Datenerhebung zu erfahren. Wir konnten auch erste Gespräche mit Fachexperten über die Kausalität führen.

Überwachung der Wälder von Merzalb: eine 40-jährige Datenbank für Forschungszwecke

Die Umweltmessstation Merzalb ist eine der ältesten Langzeitmessstellen Deutschlands. Hier werden seit mehr als 40 Jahren systematisch Waldumweltdaten und Vitalitätsparameter erhoben, insbesondere im Eichenversuchsgebiet 405, das als Referenzgebiet für die ökologische Langzeitbeobachtung dient.

Ein Paradebeispiel ist die Fruchtbildung, also die Produktion von Eichensamen. Die Werte zeigen große Schwankungen im Zusammenhang mit klimatischen Bedingungen, Nährstoffverfügbarkeit und Stressfaktoren:

Technische Ausrüstung zur Erfassung von Daten wie Luftqualität und Stoffströmen

Die Station ist mit einer breiten Palette an Messtechnik ausgestattet. Zum Einsatz kommen unter anderem sogenannte V-Trichter, die bei der Analyse von Stoffströmen helfen, sowie spezielle Wasserfilter zur chemischen Analyse von Niederschlägen und Luftschadstoffen. Bodensensoren messen Stickstoff- und Schwefeleinträge, Feuchtigkeitsgehalt und Temperatur. Ein Vergleich der Luftverschmutzung von 1987 bis 2023 zeigt: Die Luftqualität hat sich verbessert, es entstehen jedoch neue Herausforderungen wie steigende Temperaturen und extreme Wetterereignisse.

Fokus auf Resilienz: Biotischer und klimatischer Stress

Neben klimatischen Einflüssen werden auch biotische Stressfaktoren systematisch erfasst. Dazu zählen Schädlingsbefall, etwa durch den Eichenprozessionsspinner, aber auch Pilzkrankheiten, etwa den Echten Mehltau. Vitalitätsindikatoren wie Kronenausdünnung, Laubstreu oder verringerte Wachstumsrate geben Aufschluss über die Widerstandsfähigkeit der Kulturpflanzen.

Phänologische Daten, etwa zum Zeitpunkt des Austriebs der Eichentriebe, zeigen deutlich, dass der Frühling früher beginnt. Seit 1992 ist das Forstamt Hinterweidenthal rund zwei Wochen voraus. Ein klares Zeichen für steigende Temperaturen und veränderte Umweltfaktoren.

Biodiversität als Frühwarnsystem: Flechten als Indikatoren

Ein oft übersehener, aber sehr sensibler Indikator ist die Artenvielfalt, insbesondere das Vorkommen von Flechtenarten. Diese reagieren besonders empfindlich auf Luftschadstoffe und liefern so detaillierte Informationen über Veränderungen der Umweltqualität. Veränderungen in der Artenzusammensetzung können Rückschlüsse auf die Stickstoffbelastung ziehen und eine objektive Beurteilung des Waldzustandes unterstützen.

Blick in die Zukunft

Ein zusätzlicher Besuch im angrenzenden Douglasien-Testgebiet lieferte zusätzliche Informationen über Bodenqualität, Wasserversorgung und Baumvitalität. Dabei wurden auch grundsätzliche Unterschiede zwischen den Testflächen deutlich, beispielsweise hinsichtlich der Bodenbelastung. Die gewonnenen Daten helfen dabei, die Klimaresistenz der Douglasie zu beurteilen – ein potenzielles Element beim Aufbau einer widerstandsfähigen Waldzukunft.

Fazit: Von der langfristigen Waldökosystemüberwachung über KI bis hin zu Handlungsempfehlungen vor Ort

Die Umweltmessstation Merzalb zeigt, wie wichtig langfristig und systematisch erhobene Umweltdaten für das Verständnis und die Bewertung von Veränderungen in Waldökosystemen sind. Über vier Jahrzehnte gesammelte Daten zu Luftschadstoffen, Bodenfeuchte, phänologischen Entwicklungen und Vitalitätsparametern wie Fruchtbildung oder Kronenausdünnung bieten eine verlässliche Grundlage für ökologische Analysen und machen Umweltveränderungen messbar und interpretierbar.

Gleichzeitig projiziert KIWI, wie klassische Umweltbeobachtung effektiv mit modernen, datengetriebenen Methoden und KI-gestützter Modellierung kombiniert werden kann. Dadurch entsteht ein vollständiges Bild über den Zustand und die Entwicklung unserer Wälder und die Möglichkeit, konkrete und standortspezifische Handlungsempfehlungen für eine nachhaltige Waldbewirtschaftung abzuleiten.

Solche integrativen Forschungsansätze gewinnen insbesondere angesichts zunehmender extremer Klimaereignisse immer mehr an Bedeutung. Sie schaffen die Grundlage für zukunftsfähige Forststrategien und tragen dazu bei, Wälder als Lebensraum, CO₂-Senke und wirtschaftliche Ressource dauerhaft zu sichern. Die Umweltmessstation Merzalb ist ein Beispiel für die Rolle der datenbasierten Umweltforschung im digitalen Zeitalter als Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Technik und angewandtem Naturschutz.

Ausblick: Kausalmodelle und Datenintegration im KIWI-Projekt

Seit diesem Arbeitstreffen haben wir am Fraunhofer IESE intensiv an der Erstellung des ersten gearbeitet Für den Kausalmodus – ein entscheidender Schritt hin zu einer verlässlichen Entscheidungsgrundlage in komplexen Systemlandschaften. Dabei geht es nicht nur um die Identifizierung von Zusammenhängen, sondern um die Modellierung expliziter Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, die das Verständnis systemischen Verhaltens ermöglichen.

Ein zentraler Aspekt unserer Arbeit ist die Integration heterogener Datenquellen. Neben klassischen Sensordaten und betrieblichen Maßnahmen berücksichtigen wir unter anderem auch Daten aus der Bundeswaldinventur. Die Herausforderung besteht darin, diese inhaltlich und technisch sehr unterschiedlichen Daten – mit unterschiedlicher Struktur, Qualität und Semantik – in ein kohärentes und allgemeines Modell zu überführen.

Dieser Blogartikel ist in Zusammenarbeit mit unserer wissenschaftlichen Mitarbeiterin Julia Jedlitschka entstanden. Er studiert Medienmanagement an der Hochschule RheinMain in Wiesbaden und unterstützt das Projekt „KIWI“.