Mischwälder: ökologisch und ökonomisch überlegen

Neues aus der Forschung

Meldung vom 09.05.2018

Mischwälder sind produktiver als Monokulturen. Das gilt auf allen fünf Kontinenten und besonders in niederschlagsreichen Regionen. Dieses Ergebnis einer internationalen Überblicksstudie, an der auch die Technische Universität München (TUM) beteiligt war, hat eine hohe Relevanz für die Forstwissenschaft und -wirtschaft weltweit.


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Mischwälder mildern den Klimawandel, weil sie länger und besser Kohlendioxid speichern.
H. Jactel, E. S. Gritti, L. Drössler, D. I. Forrester, W. L. Mason, X. Morin, H. Pretzsch, B. Castagneyrol
Positive biodiversity–productivity relationships in forests: climate matters
Biology letters, British Royal Society, 14(4), 2017 0747
DOI: 10.1098/rsbl.2017.0747


„Es sind viele Vorteile von Mischwäldern bekannt“, sagt Professor Hans Pretzsch, Mitautor der Studie und Autor eines vor kurzem erschienenen Buches über die Ökologie und das Management von Mischbeständen. „Mischwälder sind als vielfältiger Lebensraum ökologisch wertvoller. Sie mildern den Klimawandel, da sie länger und besser Kohlendioxid speichern.“

Durch ihre sich ergänzenden Kronen- und Wurzelsysteme sind Bäume in Mischwäldern oft besser mit Licht, Wasser und Bodennährstoffen versorgt. „Das macht Mischbestände resilienter in Trockenjahren. Zudem sind sie stabiler gegen Schädlinge und auch optisch schöner“, sagt Prof. Pretzsch vom Lehrstuhl für Waldwachstumskunde
 der TUM in Weihenstephan.

Doch diese Argumente allein ließen die Forstwirtschaft bisher nicht von den weit verbreiteten Monokulturen abkehren. Die Überblickstudie zeige nun, erläutert Pretzsch, dass eine umsichtige Auswahl der kombinierten Baumarten nicht nur zu ökologischeren und resilienteren Beständen führe, sondern auch zu größerer Produktivität. Besonders in Gebieten mit günstiger Wasserversorgung, wie etwa in Mitteleuropa, belegt die Studie, schneiden Mischbestände in der Produktivität besser ab als Reinbestände.

Akribische Datenrecherche

Zusammen mit weiteren Forstwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern aus Frankreich, Georgien, der Schweiz und Schottland sichteten die Experten der TUM 600 Untersuchungen, die den Einfluss von Mischwäldern auf die Produktivität analysiert hatten. Als Maß dafür dient der Volumenzuwachs an Stammholz, der aus wiederholten Messungen von Baumdurchmesser, Höhe und Stammform berechnet wird.

Aus diesen Untersuchungen filterten sie 126 Fallstudien über 60 Flächen in fünf Kontinenten heraus, veröffentlicht in den Jahren 1997 und 2016. Alle diese Studien basieren auf seit Jahrzehnten regelmäßig gemessenen langfristigen Versuchen; etliche davon liegen in Bayern.

Mehr Versuchsflächen für neue Waldbaukonzepte

„Vor dem Hintergrund dieser Ergebnisse werden an der TUM die Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Baumarten genauer untersucht werden“, sagt Pretzsch. Die Voraussetzungen dafür sind langfristige Versuchsflächen, die in Bayern in der Vergangenheit aber vor allem Reinbestände abdeckten.

Das forstliche Versuchswesen in Bayern ist das älteste der Welt, die empirische Grundlage einzigartig: Schon in den 1870er Jahren ließ Ministerialrat August Ganghofer (Vater des Schriftstellers Ludwig Ganghofer) Versuchsflächen anlegen, mit der Überzeugung, dass nur wiederholte Analysen verlässliche Informationen lieferten, erläutert Pretzsch.

Das Flächennetz besteht inzwischen aus über 1.000 Einzelflächen, 80 Prozent davon Monokulturen. In den kommenden fünf Jahren wird es um mehr als hundert Hektar Mischbestandsversuche erweitert.

Das Mammutprojekt, finanziert vom Bayerischen Staatsministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten und den bayerischen Staatsforsten, wird künftig wichtige Fakten über das Funktionieren und Management von Mischbeständen liefern. „Das wird hochinteressant für die Wissenschaft und erbringt Entscheidungshilfen für die Praxis“, sagt Pretzsch. Er ist überzeugt: „Mischbestände werden angesichts des Klimawandels und der steigenden ökologischen, ökonomischen und sozialen Anforderungen an den Wald weltweit an Bedeutung zunehmen.“


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