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D2) Evidenzbasiertes Biodiversitätsmanagement

Evidenzbasiertes Biodiversitätsmanagement in Wäldern

Carsten Dormann
Doktoranden: Fabian Gutzat (2016 - 2020) & Carlos Miguel Landivar Albis (seit 2019)

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Fakultät für Umwelt & Natürliche Ressourcen,
Abteilung für Biomerie und Umweltsystemanalyse

Hintergrund

Jede Art von kausalem Verständnis erfordert ein Modell, sei es formal als mathematischer Algorithmus oder regelbasierter Algorithmus oder informell als mentale Repräsentation oder unbestätigtes Bauchgefühl. Die Entscheidungsfindung baut auf einer formellen oder häufiger informellen Darstellung der kausalen Funktionsweise des Systems im Kopf auf: Eine Erhöhung der Strukturheterogenität im Wald durch Bewirtschaftung führt beispielsweise zu einer Zunahme der Vogelvielfalt, da Vögel in verschiedenen Schichten des Waldes nach Nahrung suchen.
Um Vielfalt gezielt im Forstmanagement zu fördern, müssen in solchen Modellen die Mechanismen vorhanden sein, welche die Managementmaßnahmen und deren Resultate in Bezug auf Häufigkeit und Anzahl der Insektenarten verbindet. Andernfalls würden die Ergebnisse einer Managementmaßnahme nur zufällig mit der biologischen Vielfalt in Verbindung gebracht werden. In der zweiten Phase analysiert D2 das Vorhandensein und die Umsetzung dieser Verbindungsprozesse in Modellen.

 

Fragestellungen und Hypothesen

D2 versucht, die wissenschaftlichen Grundlagen von Managementprinzipien für die Erhaltung in Wäldern zu untersuchen (z. B. Lindenmayer et al. 2006). Eine Herausforderung ist die Fülle spezifischer Studien mit unterschiedlichen Designs und schwankender Qualität, die manchmal zu eindeutigen Schlussfolgerungen über Kausalzusammenhänge zwischen Management und Reaktionen auf die biologische Vielfalt führen. Menschliche Experten fusionieren die ihnen zur Verfügung stehenden Informationen zu einer Überzeugung, die möglicherweise eine vernünftige Zusammenfassung des Wissensstands insgesamt sein kann. Sind die wissenschaftlich nachgewiesenen Ursachen für die Biodiversität der Wälder in den Absichten und Handlungen der Praktiker vorhanden? Wie werden Prozesse dargestellt, die sich auf die Biodiversität auf Landschaftsebene auswirken, wenn Maßnahmen auf Bestandsebene ergriffen werden? Welche Auswirkungen haben Retentionsmethoden auf die Zusammensetzung und die Wechselwirkungen der biologischen Vielfalt?

 

Ansatz, Methoden und Verknüpfungen

D2 hat drei Darstellungen- verglichen, wie das Verständnis der biologischen Vielfalt in Wäldern durch die Umwelt und die Bewirtschaftung beeinflusst wird: (1) allgemeines kausales Wissen mit hohem Evidenzniveau in der wissenschaftlichen Literatur; (2) spezifische kausale Annahmen, die in mathematischen und Computermodellen mit der biologischen Vielfalt als Zustandsvariable dargestellt werden (z. B. Mönkkönen et al. 2014); und (3) intuitiver kausaler Glaube an Prozesse zur Erzeugung von Biodiversität bei Waldwissenschaftlern und Waldverwaltern (z. B. Raivio et al. 2001). In allen Ansätzen werden verschiedene Gruppen von Organismen als Zielorganismen angesehen, sowohl in ihrer Häufigkeit als auch in ihrem Artenreichtum.

Literaturübersicht darüber, welche Mechanismen Forstwirtschaft und Vielfalt miteinander verbinden. Waldwachstumsmodellen wurden auf das explizite Vorhandensein dieser Mechanismen im Code (Lichtregime, Störung, Konnektivität, Standheterogenität usw.) untersucht. Das Modell der mentalen Biodiversität der Praktiker wurde ermittelt, z.B. durch die Beobachtung der Praxis über Interviews, Online-Bildevaluierung oder Trick-Befragung bis hin zur Untersuchung, ob diese die Diversität beeinflussenden Mechanismen vorhanden sind (siehe Versuch von Hauhs und Lange (2008), dies zu tun: Präsentieren Sie ein Management und fragen Sie, was falsch ist das ist weshalb?).

D2 wird mit B-Modulen für die Ansätze (1) und (2) sowie mit allen Projekten für den Kausalitätsworkshop verknüpft. Insbesondere wird D2 in die Ansätze und Erfahrungen von D1 integriert, um kausales Wissen von Praktikern zu erlangen.

 

Ergebnisse

In den ersten drei Jahren der D2-Forschung lag der Schwerpunkt auf der Definition und Anwendung einer Evidenzskala für wissenschaftliche Aussagen über die Auswirkung von Totholz auf das Artenreichtum in bewirtschafteten Wäldern. Fabian Gutzat bewertete auch mögliche Vorbehalte von Waldbewirtschaftern gegenüber evidenzbasierten Richtlinien für die Waldbewirtschaftung, die sich an evidenzbasierten Richtlinien für die medizinische Behandlung orientierten. Seine Metaanalysen zeigen die Machbarkeit des Ansatzes (1), d.h. die Zusammenfassung des verstreuten Wissens in der wissenschaftlichen Literatur zu quantitativen und systematischen Übersichten.

Seit 2019 wird Carlos Miguel Landivar wissenschaftlich nachgewiesene Treiber des Artenreichtums (für verschiedene Gruppen von Organismen) identifizieren und diese mit Prozessen abgleichen, die in Modellen für prädiktive Diversität und Waldwachstum (sowohl korrelativ als auch mechanistisch; Links zu C1) dargestellt sind. In Zusammenarbeit mit C2 werden wir weiterhin wissenschaftliche Erkenntnisse mit intuitiven oder geschulten Kenntnissen der Förster und deren Umsetzung verknüpfen. Dies kann anhand der visuellen Informationen von A1 und der tatsächlichen Biodiversitätsdaten der B-Teilprojekte bewertet werden. Wir hoffen, potenzielle Lücken im ökologischen Wissen der Forstpraktiker zu identifizieren und Strategien für eine umfassendere Intuition des Managements der biologischen Vielfalt vorzuschlagen.

 

Perspektiven

Die bisherigen Arbeiten konzentrierten sich speziell auf die Wirkung von Totholz auf Vögel und Käfer in bewirtschafteten Wäldern. Unsere systematische Review-Datenbank enthält alle relevanten Studien für gemäßigte Wälder (und viele weitere Waldtypen). Dies muss durch ökologische Modelle jeglicher Art ergänzt werden, in denen Vögel- und / oder Käferreichtum und / oder Artenreichtum enthalten sind. Wir werden dies auf ein breiteres Spektrum von Organismengruppen ausweiten, da in Modellen häufig nur funktionelle Gruppen enthalten sind. Insbesondere werden zusätzlich alle von den B-Projekten untersuchten Gruppen einbezogen (d.h. Fledermäuse, pflanzenfressende Arthropoden, Gefäßpflanzen und Moose).

Ein Schlüsselelement dieser Arbeit wird ein Kausaldiagramm sein, das Pfade zwischen (Elementen der) Waldbewirtschaftung, Waldstruktur und Biodiversität darstellt. Idealerweise würden alle drei Ansätze (1-3 oben) eine ähnliche Diagrammstruktur ergeben. Diskrepanzen zwischen dem, was die (unvollständige) wissenschaftliche Literatur unterstützt, und den Modellen, nach denen Wissenschaftler oder Praktiker glauben, sind die Dissonanzen, nach denen wir tatsächlich suchen: Sie sind ein wichtiges Element der Unsicherheit für die Vorhersage von Managementeffekten.