Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03618.jsonl.gz/1249

Hauptinhalt
Einige Waldbaumarten (z.B. Buche) haben während der Hitzewelle des Sommers 2018 eine deutliche Bräunung erlitten, andere Baumarten (z.B. Eiche) nicht. Zudem waren die Bräunungseffekte in bestimmten Regionen der Schweiz oder unter bestimmten topografischen oder ökologischen Standortbedingungen dramatischer als in anderen. Hier haben wir begonnen, den Grad der Bräunung / Begrünung mit Hilfe von Fernerkundungszeitreihen zu analysieren, und wir analysieren die klimatischen, topographischen und anderen Treiber hinter diesen Effekten, da nicht klar verstanden wird, welche Faktoren zur Bräunung oder Begrünung über größere räumliche Skalen geführt haben.
Der erste Schritt besteht aus einer RS-basierten Analyse von räumlichen Mustern, während der zweite Schritt darin besteht, die Treiber zu analysieren, die diese räumlichen Muster am besten erklären. Die Ergebnisse sollen in einem ISI-Papier festgehalten und als verdauter Input für eine Website über die Dürre im Sommer 2018 an der WSL aufbereitet werden.
1) RS-basierte Analysen: Wir analysierten die spektralen Daten und Indizes aus den Zeitreihen von Sentinel-2 und Landsat der vergangenen Jahre (z.B. 2016/2017) während der Sommersaison und verglichen die Ergebnisse mit den Daten von 2018. Es werden verschiedene Zeitfenster und Bezugszeiträume bis 2018 getestet (+/- bereits geschehen). Aus Indizes (z.B. NDWI) werden Anomalien von 2018 bis zu Referenzzeiträumen berechnet, um Bräunung und Begrünung in der Schweiz zu visualisieren. Die Analyse ist so aufgebaut, dass sie für jede Region in Europa berechnet werden kann. In Abstimmung mit den statistischen Analysen werden spezifische RS-basierte Analysen fortgesetzt, um die Fahreranalysen und die räumliche Zuordnung der Ergebnisse optimal zu unterstützen.
2) Statistische Analysen: Wir bewerten, inwieweit verschiedene Treiber kombiniert werden, um die gefundenen Muster in den RS-basierten Analysen zu erklären. Wir analysieren Zeitreihendaten zu Klima- und Bodenfeuchteprognosen, aber auch topographische (Höhe, Aspekt, Neigung, topographische Position) oder standstrukturelle (Kronen- und Baumgröße, Waldstruktur, Abstand zu Waldrändern, Artenzusammensetzung) Effekte. Vorläufige Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein angemessener Anteil der räumlichen Variation der Abweichung der Grüntöne vom langfristigen Trend durch eine optimierte Kombination solcher Prädiktoren erklärt werden kann.
Die Ergebnisse dieser Analysen werden als ISI-Publikation verfasst, zusätzlich ist ein SZF-Artikel vorgesehen. Alle Ergebnisse und dynamischen Animationen werden für eine WSL-Website über die Sommertrockenheit 2018 vorbereitet.