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Schneeverteilung und -schmelze sind im Wald viel heterogener als im offenen Gelände. In diesem Projekt untersuchen wir den Einfluss vom Wald auf die Wasserverfügbarkeit in subalpinen Einzugsgebieten.
Wälder bedecken grosse Teile der nördlichen Hemisphäre - in der Schweiz sind es rund 30% der Landesfläche. Deshalb spielen Prozesse rund um die Schneedeckenentwicklung im Wald eine wichtige Rolle für Wetter und Hydrologie. Wie der Schnee in einem Wald verteilt ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Aufbau und Schmelze der Schneedecke laufen im Wald anders ab als im offenen Gelände: Die Baumkrone vermag Strahlung zu absorbieren, Energieflüsse abzuschwächen und Niederschlag aufzufangen. Da Baumkronen in ihrer Struktur stark variieren und sich zum Teil auch im Jahresverlauf verändern, sind die Verteilung und Energiebilanz von Schnee im Wald deutlich komplexer als im offenen Gelände.
Ergebnisse von lokalen Messungen auf grosse Einzugsgebiete zu übertragen, stellt eine enorme Herausforderung dar. Neue Methoden der Fernerkundung wie LiDAR (Messungen mit Hilfe von Laserstrahlen) erlauben es heute, die Struktur von Wäldern selbst für grosse Gebiete in einem hohen Detaillierungsgrad zu untersuchen. Diese Daten ermöglichen erstmals, den Baumbestand grösserer Einzugsgebiete realistisch, bzw. weniger vereinfacht als bisher, wiederzugeben. Gegenwärtig arbeiten wir daran, die neu gewonnenen Informationen zur Struktur von Wäldern in bestehende Schneemodelle (Schneeschmelzmodelle bzw. Wald-Schnee-Interzeptionsmodelle) zu integrieren.
Mithilfe der LiDAR-Daten bilden wir hemisphärische Fotos nach, bei denen vom Waldboden aus die Lücken in den Baumkronen fotografiert werden (Abb. 1). Solche Fotos werden i.d.R. verwendet, um charakteristische Eigenschaften der Baumkronen, z. B. Blattfläche oder Kronenschluss abzuleiten. Dabei zeigte sich, dass sich anhand der mit LiDAR-Daten erzeugten Bilder diese Baumeigenschaften über grosse Flächen genau abschätzen lassen. Ausserdem kann man daraus auch die potenzielle Sonnenstrahlung ableiten, die auf den Waldboden trifft. Daneben entwickelten wir eine neue Methode, mit der sich aus den LiDAR-Daten weitere Waldparameter berechnen lassen, z. B. die offene Fläche um einen Punkt herum oder Lücken zwischen den Baumkronen. Auf dieser Methode basiert auch ein neues Wald-Schnee-Interzeptions Modell, das 30% genauer ist als bisherige Berechnungen.
Ein wichtiger Faktor für die Schneeschmelze im Wald ist die langwellige Strahlung, die auf die Schneeoberfläche gelangt - also Wärme, die der Himmel oder die Oberfläche der Bäume abstrahlen. Im Rahmen einer Doktorarbeit haben wir überprüft, wie zuverlässig bestehende Computermodelle die Wärmestrahlung berechnen können.
Für diese Untersuchung stand ein grosser Datensatz zur Verfügung: Während rund 10 Jahren haben wir an drei verschiedenen Nadelwaldstandorten in den Schweizer Alpen die auf die Schneeoberfläche einfallende lang- und kurzwellige Strahlung erfasst(Abb. 2). Neben der Strahlung wurden auch die Werte der Lufttemperatur sowohl oberhalb des Kronendachs auf 35 m, als auch im Innern des Waldes auf 10 m und 2 m aufgezeichnet.
Die Auswertung der Daten zeigte, dass gewisse Mängel der Modelle sich darauf zurückführen lassen, dass die gemessene Lufttemperatur oberhalb des Kronendachs höher war als unterhalb - der Wald agiert also gewissermassen als Kältesenke. Ausserdem stellte sich heraus, dass bestehende Modelle vor allem dann ungenau sind, wenn durch den im Frühling steigenden Sonnenstand zunehmend kurzwellige Sonnenstrahlen in den Wald eindringen und dort die Baumstämme aufheizen.
Wie Wärmebilddaten zeigen, kann die Stammoberflächentemperatur bis zu 30 °C höher sein als die umgebende Lufttemperatur (Abb. 3 und 4), entsprechend strahlen die Bäume mehr Wärme ab als bisher angenommen. Diesen Effekt konnten wir in ein neues Model einbauen und damit deutlich verbesserte Resultate erzielen.