{"id":14364,"date":"2025-10-23T11:54:44","date_gmt":"2025-10-23T09:54:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=14364"},"modified":"2025-10-23T11:54:44","modified_gmt":"2025-10-23T09:54:44","slug":"oekosystem-wald-ki-und-datenbasierte-forschung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/oekosystem-wald-ki-und-datenbasierte-forschung\/","title":{"rendered":"\u00d6kosystem Wald: Wie datenbasierte Forschung & KI langfristige Ver\u00e4nderungen sichtbar machen"},"content":{"rendered":"

Die Auswirkungen des Klimawandels auf unsere W\u00e4lder sind un\u00fcbersehbar: D\u00fcrrejahre, St\u00fcrme, Sch\u00e4dlingsbefall und ver\u00e4nderte Wachstumszyklen stellen die forstwirtschaftliche Praxis in Deutschland und Europa vor gro\u00dfe Herausforderungen. Klassische Bewirtschaftungsans\u00e4tze reichen oft nicht mehr aus, um diesen komplexen Ver\u00e4nderungen zu begegnen. Genau hier setzt das Forschungsprojekt KIWI<\/strong> an: K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und datengetriebene Analyse von Daten aus dem modernen Umweltmonitoring<\/strong>.<\/p>\n

Im Rahmen des KIWI-Projekts<\/a> \u2013 initiiert vom Fraunhofer IESE in Kooperation mit der Universit\u00e4t Hamburg<\/a> \u2013 werden regionale Umwelt- und Klimadaten mithilfe KI-gest\u00fctzter Verfahren ausgewertet. Ziel des Projekts ist es, mithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz die komplexen Zusammenh\u00e4nge und Einflussfaktoren in Wald\u00f6kosystemen besser zu verstehen und klimabedingte regionale Risiken f\u00fcr die Vitalit\u00e4t und Mortalit\u00e4t von W\u00e4ldern genauer absch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen. Der Ansatz kombiniert \u00f6kologische Forschung mit technologischer Innovation und bezieht dabei auch Praxispartner aktiv mit ein, wie zum Beispiel die Forschungsanstalt f\u00fcr Wald\u00f6kologie und Forstwirtschaft Rheinland-Pfalz<\/a> (FAWF).<\/p>\n

Um uns einen Eindruck von der Datenerhebung und den entsprechenden Erhebungsverfahren zu machen, besuchten die Projektpartner im Fr\u00fchsommer 2025 die Umweltkontrollstation Merzalben im Pf\u00e4lzerwald<\/a>. Vor Ort haben Mitarbeitende der FAWF dazu beigetragen, dass wir unser Verst\u00e4ndnis zu den unterschiedlichen Fragestellungen beim Waldmonitoring, sowie der Bedeutung der langfristigen Datenerhebung vertiefen konnten. Weiterhin konnten wir mit den Fachexpertinnen und Fachexperten erste Diskussionen zu den Wirkzusammenh\u00e4ngen f\u00fchren.<\/p>\n

\"Informationstafel
Informationstafel zur Umweltkontrollstation Merzalben im Pf\u00e4lzerwald<\/figcaption><\/figure>\n
\"Umweltkontrollstation
Umweltkontrollstation Merzalben im Pf\u00e4lzerwald<\/figcaption><\/figure>\n

Waldmonitoring Merzalben: 40 Jahre Datenbasis f\u00fcr Forschung<\/h2>\n

Die Umweltkontrollstation Merzalben geh\u00f6rt zu den \u00e4ltesten Langzeitmonitoring-Standorten Deutschlands. Seit \u00fcber 40 Jahren werden hier systematisch Umweltdaten und Vitalit\u00e4tsparameter von Waldbest\u00e4nden erhoben \u2013 insbesondere an der Eichen-Versuchsfl\u00e4che 405, die als Referenzfl\u00e4che f\u00fcr \u00f6kologische Langzeitbeobachtung dient.<\/p>\n

Ein zentrales Beispiel ist die Fruktifikation \u2013 also die Samenproduktion der Eichen. Die Werte zeigen gro\u00dfe Schwankungen, die mit klimatischen Bedingungen, N\u00e4hrstoffverf\u00fcgbarkeit und Stressfaktoren korrelieren:<\/p>\n

\"Waldmonitoring:
Die Fruktifikation der Eichen \u00fcber die letzten 40 Jahre<\/figcaption><\/figure>\n
\n

Hinweis: Die Umweltkontrollstation Merzalben bietet nicht nur Daten, sondern auch Kooperationsm\u00f6glichkeiten: Sie steht Studierenden, Forschungseinrichtungen und weiteren Interessierten offen \u2013 etwa zur Analyse, Visualisierung und Weiterentwicklung datenbasierter Forschungsans\u00e4tze.<\/p>\n<\/div>\n

Technische Ausstattung zur Erhebung von Daten wie Luftqualit\u00e4t und Stofffl\u00fcssen<\/h3>\n

Die Station ist mit unterschiedlichster Messtechnik ausgestattet. Zum Einsatz kommen u. a. sogenannte V-Funnel, die dabei helfen, Stofffl\u00fcsse zu analysieren, sowie spezielle Wasserfilter zur chemischen Analyse von Niederschlag und Luftschadstoffen. Bodensensoren messen Stickstoff- und Schwefeleintr\u00e4ge, Feuchtewerte und Temperaturen. Ein Vergleich der atmosph\u00e4rischen Belastung von 1987 bis 2023 zeigt: Die Luftqualit\u00e4t hat sich verbessert \u2013 aber neue Herausforderungen, etwa durch steigende Temperaturen und extreme Wetterereignisse, treten in den Vordergrund.<\/p>\n

\"Messstation
Niederschlagsmessger\u00e4t (links) und V-Funnel (rechts)<\/figcaption><\/figure>\n

Widerstandsf\u00e4higkeit im Fokus: Biotische und klimatische Stressfaktoren<\/h3>\n

Neben klimatischen Einfl\u00fcssen werden auch biotische Stressfaktoren systematisch erfasst. Dazu z\u00e4hlen Sch\u00e4dlingsbefall, z.B. durch den Eichenprozessionsspinner, sowie Pilzkrankheiten wie Mehltau. Vitalit\u00e4tskennzahlen wie Kronenverlichtung, Blattstreufall oder reduzierte Wachstumsraten geben Aufschluss \u00fcber die Widerstandsf\u00e4higkeit des Bestandes.<\/p>\n

Ph\u00e4nologische Daten \u2013 etwa der Austriebszeitpunkt der Traubeneiche \u2013 zeigen deutlich: Der Fr\u00fchling beginnt fr\u00fcher. Seit 1992 hat sich der Austrieb im Forstamt Hinterweidenthal um etwa zwei Wochen nach vorne verschoben. Ein klares Signal f\u00fcr steigende Temperaturen und sich ver\u00e4ndernde Umweltfaktoren.<\/p>\n

\"Baummarkierung
Baummarkierung zur Identifikation<\/figcaption><\/figure>\n

Biodiversit\u00e4t als Fr\u00fchwarnsystem: Flechten als Indikatoren<\/h3>\n

Ein oft \u00fcbersehener, aber \u00e4u\u00dferst sensibler Indikator ist die Biodiversit\u00e4t \u2013 insbesondere das Vorkommen von Flechtenarten. Diese reagieren besonders empfindlich auf Luftschadstoffe und liefern so pr\u00e4zise Hinweise auf Ver\u00e4nderungen in der Umweltqualit\u00e4t. Ver\u00e4nderungen in der Artenzusammensetzung lassen R\u00fcckschl\u00fcsse auf Stickstoffbelastungen zu und unterst\u00fctzen eine objektive Bewertung des Waldzustands.<\/p>\n

Blick in die Zukunft<\/h3>\n

Ein zus\u00e4tzlicher Besuch auf der benachbarten Douglasien-Versuchsfl\u00e4che lieferte weitere Erkenntnisse \u00fcber Bodenqualit\u00e4t, Wasserversorgung und Baumvitalit\u00e4t. Deutlich wurden auch die grundlegenden Unterschiede zwischen den Versuchsfl\u00e4chen, z.B. hinsichtlich der Belichtung des Bodens. Die gewonnenen Daten helfen dabei, die Douglasie hinsichtlich ihrer Klimarobustheit zu bewerten \u2013 ein potenzieller Baustein f\u00fcr eine resiliente Zukunft des Waldes.<\/p>\n

Fazit: Vom Langzeitmonitoring des Wald\u00f6kosystems \u00fcber KI zu standortspezifischen Handlungsempfehlungen<\/h2>\n

Die Umweltkontrollstation Merzalben verdeutlicht, wie bedeutend langfristige, systematisch erhobene Umweltdaten f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis und die Bewertung von Ver\u00e4nderungen in Wald\u00f6kosystemen sind. \u00dcber vier Jahrzehnte hinweg gesammelte Daten zu Luftschadstoffen, Bodenfeuchte, ph\u00e4nologischen Entwicklungen und Vitalit\u00e4tsparametern wie Fruktifikation oder Kronenverlichtung liefern eine belastbare Grundlage f\u00fcr \u00f6kologische Analysen \u2013 und machen Umweltver\u00e4nderungen mess- und interpretierbar.<\/p>\n

Gleichzeitig zeigt das Projekt KIWI, wie sich klassische Umweltbeobachtung mit modernen, datengetriebenen Methoden und KI-gest\u00fctzter Modellierung wirkungsvoll verbinden l\u00e4sst. So entsteht ein ganzheitliches Bild \u00fcber den Zustand und die Entwicklung unserer W\u00e4lder \u2013 und die M\u00f6glichkeit, konkrete, standortspezifische Handlungsempfehlungen f\u00fcr eine nachhaltige Waldwirtschaft abzuleiten.<\/p>\n

Insbesondere vor dem Hintergrund zunehmender klimatischer Extremereignisse gewinnen solche integrativen Forschungsans\u00e4tze an Bedeutung. Sie schaffen die Basis f\u00fcr resiliente, zukunftsorientierte Forststrategien und tragen dazu bei, W\u00e4lder als Lebensraum, CO\u2082-Senke und wirtschaftliche Ressource dauerhaft zu sichern. Die Umweltkontrollstation Merzalben steht damit exemplarisch f\u00fcr die Rolle datenbasierter Umweltforschung im digitalen Zeitalter \u2013 als Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Technologie und angewandtem Naturschutz.<\/p>\n

Ausblick: Kausale Modelle und Datenintegration im Projekt KIWI<\/h2>\n

Seit diesem Arbeitstreffen besch\u00e4ftigen wir uns am Fraunhofer IESE intensiv mit der Erstellung erster Kausalmodelle<\/strong> \u2013 ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu belastbaren Entscheidungsgrundlagen in komplexen Systemlandschaften. Dabei geht es nicht nur darum, Zusammenh\u00e4nge zu identifizieren, sondern explizite Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu modellieren, die ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr systemisches Verhalten erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Ein zentraler Aspekt unserer Arbeit ist dazu die Integration heterogener Datenquellen. Neben klassischen Sensordaten und betrieblichen Metriken ber\u00fccksichtigen wir unter anderem auch Daten aus der Bundeswaldinventur. Die Herausforderung besteht darin, diese inhaltlich und technisch sehr unterschiedlichen Daten \u2013 mit variierender Struktur, Qualit\u00e4t und Semantik \u2013 in ein konsistentes, \u00fcbergreifendes Modell zu \u00fcberf\u00fchren.<\/p>\n

\"Team
Team IESE & Team Universit\u00e4t Hamburg und Mitarbeitende der FAWF<\/figcaption><\/figure>\n
\n

Was ist ein kausales Modell \u2013 und was bringt kausale Inferenz?<\/h3>\n

Ein kausales Modell<\/strong> ist eine strukturierte Darstellung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen oder Faktoren. Es wird verwendet, um zu erkl\u00e4ren, wie bestimmte Ereignisse oder Zust\u00e4nde andere beeinflussen, und um Vorhersagen dar\u00fcber zu treffen, was passiert, wenn man eine Variable ver\u00e4ndert.
\nKausale Inferenz<\/strong> hingegen besch\u00e4ftigt sich mit der Frage, wie man aus Daten echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen ableiten kann \u2013 insbesondere dann, wenn keine kontrollierten Experimente m\u00f6glich sind. Sie hilft dabei, kausale Effekte von blo\u00dfen Korrelationen zu unterscheiden<\/strong>, etwa durch Methoden wie kausale Graphen<\/strong> die wir im KIWI Projekt einsetzen.<\/p>\n

Mehr zum Thema: Causal inference: An introduction on how to separate causal effects from spurious correlations in data<\/a><\/p>\n<\/div>\n

Dieser Blogartikel ist unter Mitwirkung unserer wissenschaftlichen Hilfskraft Julia Jedlitschka entstanden. Sie studiert Media Management an der Hochschule RheinMain in Wiesbaden und unterst\u00fctzt das Projekt \u00bbKIWI\u00ab.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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