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Kernmodell
Hier wird das TreeMig-Kernmodell beschrieben, sowie verschiedene Weiterentwicklungen und Anwendungen aufgeführt.
TreeMig (Lischke et al., 2006) ist ein räumlich explizites und interagierendes Waldlandschaftsmodell, das ursprünglich auf einem Wald-Gap Modell basierte, welches die Dynamik der Baumgruppen auf kleinen Flächen beschreibt (Lischke et al., 1998). TreeMig berücksichtig zusätzlich die Migration von Baumarten. In jeder Zelle (Seitenlänge von 25 m bis 1 km) eines rechteckigen Gitters wird die Dynamik der Bäume verschiedener Baumarten simuliert, einschliesslich der umweltabhängigen Reproduktion, des Wachstums, der Konkurrenz und der Sterblichkeit sowie der Samenausbreitung zwischen den Zellen, was die Simulation der Migration ermöglicht (Lischke et al., 2006). Die vertikale und horizontale Struktur innerhalb der Zellen wird durch Häufigkeitsverteilungen der Baumdichte in Höhenklassen und damit der Lichtintensitäten dargestellt.
Eine ausführliche Dokumentation des Modells gibt es hier.
Im Laufe der Jahre wurde das TreeMig Model stetig verbessert und weiterentwickelt, um neue Anwendungen zu ermöglichen und wissenschaftliche Fragestellungen optimal zu beantworten. Nachfolgend eine Auflistung der wichtigsten Verbesserungen:
Optimierung durch Fast Fourier Transformation für die Samenverbreitung (analog zu Lehsten et al, 2019) und durch Parallelisierung, indem überlappende Streifen des Simulationsgebiets auf verschiedenen Prozessoren simuliert werden.
Kopplung mit Landnutzungsaufgabe (Rickebusch et al., 2007); Lawinendynamik in hochalpinen Gebieten (Zurbriggen et al., 2014; Teich et al., 2012); Steinschlagdynamik (Moos & Lischke, 2022; Moos et al., 2021); Hydrologie, über die Phänologie und die Blattfläche (Projekt FORHYCS; Speich et al. 2018a, 2018b, 2020)
Hochskalierung durch Herleiten von Migrationsgeschwindigkeiten aus TreeMig Simulationen auf einem Transekt unter verschiedenen klimatischen, Konkurrenz- und Fragmentierungs- Bedingungen (Meier et al., 2012), Simulation nur von repräsentativen Gitterzellen für gewisse Prozesse (Nabel & Lischke, 2013; Nabel, 2015);
Erste Tests auf regionaler Skala (50*50 Zellen a 25m*25m), die mit Samen nur in der mittleren Zelle gestartet wurden, zeigen zunächst eine wellenförmige Ausbreitung der Pionierarten und für Arten mit geringer Samenproduktion starke Auswirkungen der stochastischen Samenausbreitung. Die Konkurrenz spielt eine wichtige Rolle für diese Muster.
Mehrere Simulationsstudien mit TreeMig auf lokaler bis nationaler Skala haben gezeigt, dass Klimawandel und Arten-Migration die Zusammensetzung und räumliche Verteilung von Wäldern drastisch beeinflussen können, sowohl in der Vergangenheit als auch in der Zukunft (Lischke, 2020).
Vergangenheit
Simulationen für das Holozän im Wallis zeigen eine lebhafte Dynamik der Artenzusammensetzung, bestimmt durch Sukzession und Migration, die durch Einwanderungsereignisse und Klima ausgelöst werden (Lischke, 2004, 2005; Lischke et al., 2006). Im Gegensatz dazu deuten TreeMig Simulationen während des Spätglazials darauf hin, dass die Neubewaldung (verbunden mit einer Veränderung der Albedo und der Oberflächenrauhigkeit) nach einem drastischen Temperaturanstieg bei den meisten Arten hauptsächlich durch das Klima und positive Rückkopplungen über die Nährstoffdynamik und die Albedo angetrieben wird, und ein Sukzessionsmuster einleitet, das später durch die verzögerte Einwanderung von Pinus beeinflusst wird (Lischke et al., 2013).
Gegenwart
TreeMig wurde auch zur Simulation der durch den Klimawandel bedingten Waldzusammensetzung eingesetzt, um die Ausbreitung von Quercus ilex in Westfrankreich während des letzten Jahrhunderts zu interpretieren (Delzon et al., 2013) und der Rückkopplung zwischen Wald und Lawinen im Dischma-Tal in Davos (Zurbriggen et al. 2014, Teich et al. 2012).
Zukunft
Simulationen in der boreal/arktischen Zone Sibiriens unter Klimawandel deuten darauf hin, dass die Migration von Baumarten der Verschiebung nach Norden ihren potenziellen Nischen um mehrere Jahrhunderte hinterherhinkt (Epstein et al., 2007; Goetz et al., 2011; Lischke 2020), was Folgen für die Rückkopplungen auf das Klimasystem durch veränderte Albedo und Kohlenstoffbindung hat.
Schweizweite Simulationen mit einer Auflösung von 200 m mit einem Klimawandel- und mehreren Szenarien für Landnutzungsänderungen und Migration deuten auf starke klimatische und lokal starke und insgesamt mässige Auswirkungen von Landnutzung, Konkurrenz und Ausbreitung auf die Artenverschiebung hin (Lischke, 2020). Die Arten verlagern sich nach oben, und schneller wandernde Arten (z. B. Lärche und Fichte) können langsamer wandernde Arten (Kiefer und Buche) zeitweise blockieren. Solch ein blockierender Effekt wurde auch bei regionalen Simulationen von den Höhengrenzen der Baumarten festgestellt (Scherrer et al., 2020).