Neue Veröffentlichung in Ecological Modelling

ESAs BIOMASS-Mission bietet eine einmalige Chance: Der Satellit ermöglicht erstmals nahezu globale P-Band-Radaraufnahmen der Waldhöhe und -struktur im Hektarmaßstab – also im Grunde eine konsistente Waldhöhenkarte für fast den gesamten Planeten. Zusammen mit dem BIOMASS-CCI-AGB-Produkt eröffnet diese Höheninformation neue Wege zur Abschätzung der oberirdischen Biomasse (AGB) und damit des Waldkohlenstoffs.

Vielen AGB-Schätzverfahren gehen davon aus, dass sich die Waldhöhe überall gleich als Proxy für Biomasse nutzen lässt – über einfache Höhen-Biomasse-Allometrien mit den Parametern α (Struktur) und β (Waldtyp, Wachstumsbedingungen). Doch Erfahrung und reale Daten zeigen klar: Diese Beziehung ist alles andere als konstant – weder zwischen Regionen noch über räumliche Skalen oder Störungsgeschichten hinweg.

In ihrem neuen Artikel in Ecological Modelling „Are locally trained allometric functions of forest aboveground biomass universal across spatial scales and forest disturbance scenarios?“ haben Benedikt Hartweg, Leonard Schulz, Andreas Huth, Konstantinos Papathanassiou und Lukas Lehnert diese Annahme mithilfe von FORMIND geprüft, einem individuenbasierten Waldmodell.

Dafür simulierten sie tropische Wälder bei Manaus (Brasilien) unter Störungsszenarien (z.B. Feuer oder Rodung), leiteten Waldhöhenmetriken ab und passten Allometrien auf unterschiedlichen räumlichen Skalen (20–200 m) an.

Die wichtigsten Ergebnisse auf einem Blick

• Die Forschenden haben keine universelle Beziehung zwischen Höhe und Biomasse festgestellt.
• α und β verändern sich je nach räumlicher Skala, Waldstruktur und Störungen.
• Eine einfache „höher = schwerer“-Formel führt zu systematischen Biomassefehlern.
• Aber: Bereits die lokale Anpassung nur eines Parameters kann diese Fehler deutlich reduzieren – die Waldstruktur ist entscheidend!

Das ist direkt relevant für BIOMASS und GEDI: Beide Missionen liefern präzise Waldhöhen, aber Höhe ≠ Biomasse. Verbesserte Höhen-Biomasse-Allometrien sind unerlässlich für präzisere globale Kohlenstoffschätzungen – und FORMIND bietet einen starken Ansatz, solche adaptiven Methoden zu entwickeln.