Einleitung: Warum Störungsmodelle für die Forstplanung immer wichtiger werden
Stürme, Borkenkäferkalamitäten, Dürreperioden und Waldbrände verändern die europäischen Wälder in einem Tempo, das mit den klassischen Planungsinstrumenten der Forsteinrichtung kaum noch erfasst werden kann. Was in den 1990er Jahren als Jahrhundertereignis galt, tritt heute im Abstand weniger Jahre auf, oft überlagert von mehreren Störungsarten gleichzeitig. Vor diesem Hintergrund gewinnen Modelle an Bedeutung, die nicht nur das Wachstum einzelner Bäume, sondern die Dynamik ganzer Waldbestände unter sich wandelnden Störungsregimen abbilden können. Ein internationales Autorenteam hat im August 2026 in der renommierten Fachzeitschrift New Phytologist den bislang umfassendsten Überblick über den Stand und die offenen Fragen dieser Disziplin vorgelegt.
Die Studie „Mechanisms and scales in modeling forest responses to changing disturbance regimes“ ordnet die bestehende Modelllandschaft neu, identifiziert wiederkehrende Schwächen und zeigt einen klaren Entwicklungspfad auf, der für die Forstwissenschaft und die Forstwirtschaft gleichermaßen relevant ist. Sie fasst damit Forschungsergebnisse aus den vergangenen anderthalb Jahrzehnten zusammen und ordnet sie in drei klar definierten Modulen — Auftreten von Störungen, unmittelbare Auswirkungen, mittelfristige Waldentwicklung.
So wurde geforscht
Die Autorinnen und Autoren um Xiaodong Xu von der Universität Helsinki und einem Konsortium aus weiteren europäischen und nordamerikanischen Forschungsinstitutionen haben für diesen Übersichtsartikel mehr als 250 Originalarbeiten ausgewertet, die sich mit der mathematischen Modellierung von Waldstörungen befassen. Der Untersuchungszeitraum reichte von den ersten generationen von Waldmodellen in den 1990er Jahren bis zu den jüngsten Publikationen aus dem ersten Halbjahr 2026.
Methodisch wurde die Literaturauswertung in drei Schritten durchgeführt. Zunächst wurden empirische Muster identifiziert, die unabhängig vom konkreten Störungstyp immer wieder auftreten — etwa die Häufigkeitsverteilung von Störungsereignissen, die typischen Erholungskurven der Bestände und die ökologischen Langzeitfolgen. Anschließend wurden die bestehenden Modelle — von globalen Vegetationsmodellen über regionale Waldwachstumssimulatoren bis hin zu prozessbasierten Einzelbaummodellen — auf ihre Fähigkeit hin untersucht, diese Muster abzubilden. Im dritten Schritt wurden die offenen methodischen Lücken herausgearbeitet, die für eine wirklichkeitsnähere Modellierung geschlossen werden müssten.
Die wichtigsten Ergebnisse
Der Übersichtsartikel kommt zu vier Kernaussagen, die für die Forstpraxis und die Forstwissenschaft gleichermaßen relevant sind. Erstens: Die heutigen globalen Erdsystemmodelle behandeln Waldstörungen meist als binäres Ereignis — ein Pixel ist entweder vollständig gestört oder vollständig intakt. Diese Vereinfachung entspricht weder der Realität noch den Anforderungen an eine vorausschauende Forstplanung. Weder die räumliche Heterogenität innerhalb einer Sturmfläche noch die graduelle Erholung werden angemessen abgebildet.
Zweitens: Für eine wirklichkeitsnähere Modellierung schlagen die Autorinnen und Autoren ein modulares Konzept mit drei klar definierten Komponenten vor. Das Modul „Auftreten“ soll künftig dynamische Störungsregime abbilden, also die Wahrscheinlichkeit und Intensität von Störungen in Abhängigkeit von Klima, Bestandesstruktur und Landnutzungsgeschichte. Das Modul „Auswirkungen“ soll zwischen letaler und nichtletaler Schädigung unterscheiden — ein Baum mit gebrochenen Kronenästen ist nicht gleichwertig mit einem gefällten Stamm, hat aber erhebliche Folgen für das Bestandesklima und die nachfolgende Waldentwicklung. Das Modul „Dynamik nach der Störung“ schließlich soll die unterschiedlichen Regenerationsstrategien der Baumarten, die Plastizität ihrer Eigenschaften unter veränderten Mikrostandortsbedingungen und die Legacy-Effekte früherer Störungen integrieren.
Drittens: Trait-basierte Gefährdungsfunktionen („hazard functions“) sind nach Einschätzung der Autorinnen und Autoren ein vielversprechender methodischer Ansatz, der die Lücke zwischen prozessbasierten Modellen und empirischen Beobachtungen schließen kann. Anstatt jede Störungsart isoliert zu parametrisieren, werden Eigenschaften der Bäume wie Holzdichte, Wurzelarchitektur oder Resistenz gegen Xylemkavitation herangezogen, um die Wahrscheinlichkeit und das Ausmaß von Schäden vorherzusagen. Dieser Ansatz erlaubt es, auch neuartige Störungstypen — etwa Schäden durch extreme Dürre oder durch bisher unbekannte Schädlingsarten — modellhaft abzuschätzen, ohne dass historische Daten existieren.
Viertens: Die Beobachtungsseite wird als kritischer Engpass identifiziert. Die Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie parametrisiert und validiert werden. Hier sehen die Autorinnen einen großen Bedarf an multimodaler Fernerkundung (optisch, Radar, LiDAR), an dichten Bodenmessnetzen und an gezielten experimentellen Störungsmanipulationen — etwa das künstliche Fällen von Versuchsflächen, um die Regeneration unter kontrollierten Bedingungen zu untersuchen. Solche Experimente sind teuer und selten, aber für die nächste Generation von Störungsmodellen unverzichtbar.
Was das für die Praxis bedeutet
Die Ergebnisse haben drei direkte Konsequenzen für die deutsche und europäische Forstwirtschaft. Erstens: Forstbetriebe, die ihre Ernte- und Verjüngungsplanung auf langfristige Stabilität ausrichten, müssen sich darauf einstellen, dass die klassischen Annahmen über stabile Umtriebszeiten und vorhersehbare Störungswahrscheinlichkeiten unter dem Klimawandel zunehmend unrealistisch werden. Die Daten der vergangenen 30 Jahre bilden keine verlässliche Grundlage mehr für Prognosen der nächsten 30 Jahre.
Zweitens: Trait-basierte Risikobewertungen — also die Frage „Welche Baumart ist auf welchem Standort bei welcher Klimaentwicklung am stabilsten?“ — werden in der forstlichen Praxis an Bedeutung gewinnen. Erste Ansätze dazu finden sich bereits in den Standortskarten der Landesanstalten, etwa bei der Frage, welche Baumarten bei projizierten Sommertrockenheiten noch ausreichend lebensfähig sind. Die hier referenzierten Modelle bieten eine wissenschaftliche Grundlage, um solche Empfehlungen künftig dynamisch und regional differenziert auszusprechen.
Drittens: Die Forstwissenschaft selbst ist gefordert, ihre Modelle zu öffnen und in engerer Abstimmung mit der Praxis weiterzuentwickeln. Die heute verfügbaren Simulatoren sind überwiegend Forschungstools — für die Forsteinrichtungspraxis sind sie zu komplex und zu wenig operationalisiert. Eine stärkere Translation zwischen Forschung und Praxis, etwa über öffentlich zugängliche Modellwebseiten oder regionalisierte Entscheidungshilfen, wäre ein wichtiger nächster Entwicklungsschritt.
Vertiefung: Drei Modul-Bausteine als neuer methodischer Rahmen
Das modulare Konzept, das die Autorinnen und Autoren vorschlagen, hat eine bemerkenswerte Parallele zur etablierten waldbaulichen Praxis. Das Modul „Auftreten“ entspricht in der traditionellen Forstwirtschaft der Standortserkundung und der Einschätzung der örtlichen Risiken — etwa der Frage, ob eine Sturmhäufigkeit, eine Borkenkäferdisposition oder eine Trockenheitsanfälligkeit besteht. Das Modul „Auswirkungen“ spiegelt die waldbauliche Diagnose: Welche Schäden sind entstanden, welche Bäume sind noch vital, welche sind nicht mehr zu retten? Das Modul „Dynamik nach der Störung“ schließlich deckt sich mit der waldbaulichen Verjüngungsplanung — der Frage, ob Naturverjüngung möglich ist, welche Pflanzmaßnahmen ergriffen werden müssen und wie die künftige Bestandesstruktur aussehen soll.
Diese Analogie zeigt, dass die Forstwissenschaft mit ihren Modellen nicht etwas radikal Neues schafft, sondern die bewährten Denkstrukturen der waldbaulichen Praxis in eine formale, rechnergestützte Sprache übersetzt. Das macht die Modelle zugleich anschlussfähig an die Praxis und bietet der Praxis eine neue Möglichkeit, das eigene Erfahrungswissen mit wissenschaftlichen Prognosen zu kreuzen. Wo bisher überlieferte Faustregeln galten, können künftig quantitative Modelle stehen, die ihre Annahmen offenlegen und ihre Unsicherheiten benennen.
Bemerkenswert ist auch die deutliche Verschiebung im Verständnis von „Störung“, die der Übersichtsartikel vornimmt. Störung ist nicht mehr nur ein negatives Ereignis, das es zu vermeiden gilt, sondern ein integraler Bestandteil der Walddynamik, der in manchen Systemen sogar notwendig ist, um die Biodiversität und die Resilienz zu erhalten. Die Modellierung muss daher nicht nur die Schadensbegrenzung, sondern auch die Frage adressieren, wie Wälder so gestaltet werden können, dass sie Störungen aufnehmen können, ohne zusammenzubrechen. Diese Perspektive hat sich in der mitteleuropäischen Forstwissenschaft in den letzten Jahren unter dem Schlagwort „Wald der Zukunft“ oder „klimaresilienter Wald“ etabliert und wird durch die neuen Modellierungsansätze nun auch methodisch gestützt.
Limitations & offene Fragen
Die Studie ist ein Übersichtsartikel und keine eigene empirische Untersuchung. Ihre Stärke liegt in der Synthese, ihre Schwäche in der notwendigen Vereinfachung — viele Einzelbefunde werden auf gemeinsame Nenner gebracht, was die Komplexität der realen Walddynamik nur andeutungsweise abbilden kann. Zudem konzentriert sich die Analyse überwiegend auf temperate und boreale Wälder, während tropische Systeme mit ihren zum Teil völlig anderen Störungsregimen — etwa wiederkehrende Flächenbrände in Savannen oder tropische Stürme — weniger ausführlich behandelt werden.
Eine wesentliche offene Frage ist, wie sich die vorgeschlagenen modularen Modelle in operationelle Entscheidungshilfen für die Forstpraxis übersetzen lassen. Hier besteht Forschungsbedarf zur Usability, zur Skalierbarkeit und zur Integration in bestehende Forsteinrichtungssoftware. Schließlich ist die Frage der Unsicherheitsquantifizierung noch nicht abschließend geklärt — die Modelle liefern oft Punktprognosen, ohne die Bandbreite plausibler zukünftiger Waldentwicklungen ausreichend darzustellen. Für die Forstpraxis wäre eine ehrliche Kommunikation dieser Unsicherheiten ebenso wichtig wie die Prognosen selbst.
Dieser Artikel wurde mit Hilfe von KI erstellt und dient der allgemeinen Information. Keine Rechts- oder Beratungsempfehlung.