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Winfried Riek, Reinhard Kallweit, Alexander Russ

• Die im Zuge des globalen Klimawandels erwarteten Veränderungen des Wärmehaushaltes werden mit großer Wahrscheinlichkeit erhebliche Auswirkungen auf die Entwicklung und Stabilität der brandenburgischen Waldökosysteme haben. Im vorliegenden Beitrag erfolgen zum einen die statistische Herleitung und räumliche Abgrenzung von Risikogebieten und zum anderen die Ausweisung von Flächen, die für ein Klima-Monitoring auf der ökologischen Wirkungsebene geeignet sind. Grundgedanke der methodischen Herangehensweise ist die raum-zeitliche Verknüpfung von Klimaindikatoren auf multivariat- statistischer Basis. Für die Risikobewertung wurde ein Algorithmus entwickelt, bei dem die nach dem Klimaszenario A1B zu erwartenden zeitlichen Veränderungen bis zur Mitte bzw. bis zum Ende dieses Jahrhunderts in Relation zur aktuellen räumlichen Streubreite der ökologischen Kenngrößen des Wärmehaushaltes gesetzt und dadurch in ihrem Ausmaß und ihrer Bedeutung als Störungspotenzial bewertet werden. Die errechneten Störungspotenziale werden als Rasterkarten mit einer Auflösung von 1 x 1 km Rasterweite präsentiert. Waldökosysteme sind in ihrem Ursache-Wirkungs-Verhalten komplex. Bei gleichen Einflussbedingungen sind verschiedene Systemzustände denkbar, die Vorhersagen schwer möglich machen. Deshalb erscheint es am erfolgversprechendsten, den Folgen des Klimawandels empirisch durch Beobachtung der artspezifischen Reaktionsnormen und populationsdynamischen Anpassungspotenziale der Waldökosysteme aufgrund des laufenden Witterungsgeschehens in ausgewählten Regionen zu begegnen. Aus den Beobachtungen können dann großräumige und insbesondere für die erarbeiteten Risikogebiete gültige Vorhersagen abgeleitet werden (prognostizierendes Klima-Monitoring). Für dieses Klima-Monitoring geeignete Gebiete wurden analog zum dargelegten Vorgehen bei der Risikogebietsableitung unter Verwendung der Differenz zwischen aktueller Ausprägung der ökologischen Wärmehaushaltskennwerte und deren durchschnittlicher zukünftiger Ausprägung (Dekade 2090 – 2100) auf der Waldfläche Brandenburgs ermittelt. Die Gebiete mit maximaler Ähnlichkeit zu den zukünftigen Verhältnissen werden als Rasterkarte vorgestellt. Die hier präsentierten Ergebnisse zum Wärmehaushalt sollen in bevorstehenden Auswertungsschritten mit räumlich hoch aufgelösten Risikoindikatoren zu potenziellem Wassermangel und Trockenstress (100 x 100 m Raster) verknüpft werden.
• In the course of global climate change expected modifications in heat balance will likely have a huge impact on the development and stability of Brandenburgian forest ecosystems. In this paper risk areas are statistically identified and regionalized. Furthermore, areas which are suitable for an ecological based climate impact monitoring are determined. The basic idea of the methodological approach is the spatiotemporal analyses of climate indicators using multivariatestatistical procedures. For risk assessment, an algorithm was developed, in which expected temporal changes until the year 2050 or 2095 (climate scenario: A1B) are set in relation to the actual spatial range of ecological heat balance indicators. In this way expected changes can be evaluated concerning their disturbance potential. The estimated disturbance potentials are presented on raster maps with a resolution of 1 x 1 km. Forest ecosystems are complex in their cause-effect behavior. Under the same influence conditions various system states are possible, making prognoses difficult. Therefore, the most promising way seems to be the empirical investigation of species-specific norms of reaction and population dynamic potentials of adaption on the basis of the actual climate in special regions. From the empirical results, largescale predictions can be derived especially for the identified risk areas (predicting climate monitoring). Regions suitable for climate monitoring were indentified using a similar approach as used in deriving risk areas. For this, the differences between the actual values of ecological heat balance indicators and the respective average of the total forest area of Brandenburg in the future (decade 2090 – 2100) were calculated. The regions with maximum similarity to the future conditions are presented on a raster map. In further evaluation steps, the presented results will be combined with high resolution risk indicators for potential water deficiency and drought stress (100 x 100 m grid).