Wie Klima und Feuer die Wälder der Zukunft prägen

Mit Künstlicher Intteligenz künftigen Waldbränden auf der Spur

Mit steigenden Temperaturen nimmt das Risiko für verheerende Feuer in der Natur zu. Forschende der Technischen Universität München (TUM) nutzen Methoden der Künstlichen Intelligenz, um die langfristigen Auswirkungen von vermehrten Waldbränden auf Waldökosysteme abzuschätzen. In ihren Simulationen zeigen sie, wie sich der Yellowstone Nationalpark in den USA bis zum Ende des Jahrhunderts entwickeln könnte.

Waldbrände sind schon heute eine weltweite Bedrohung. "Angesichts des fortschreitenden Klimawandels stehen wir aber wahrscheinlich erst am Anfang einer brandgefährlichen Zukunft mit mehr und größeren Waldbränden", sagt Rupert Seidl, Professor für Ökosystemdynamik und Waldmanagement in Gebirgslandschaften an der TUM.

Dabei ist Feuer vielerorts Teil der natürlichen Umwelt und viele Baumarten sind evolutionär an wiederkehrende Brände angepasst. Die Anpassungen reichen von besonders dicken Borken, die das empfindliche Kambium im Stamm vor dem Feuer schützen, bis hin zu den Zapfen mancher Kieferarten, die sich erst durch die Hitze des Feuers öffnen, um dann abgebrannte Flächen effizient wiederbesiedeln zu können.

Lesen Sie im vollständigen Artikel, wie Künstliche Intelligenz Ökosysteme beschleunigt, wie die Prognose für die Wälder im Yellowstone aussieht und wie sich der Klimawandel auf das Ökosystem Wald auswirkt.


In eigener Sache: Als Universitätsstadt, die sich mit einem eigenen „Wissenschaftspreis Weihenstephan der Stadt Freising“ im Wissen um die großartigen Leistungen am Standort Freising auch selbst engagiert, weist Freising in loser Folge online auf Aktuelles aus Lehre und Forschung „made in Freising“ hin. Gemeinsam mit der TUM bietet die Stadt Freising die Veranstaltungsreihe „TUM@Freising – Wissenschaft erklärt für ALLE“ an, die nach der coronabedingten Zwangspause voraussichtlich ab 2021 wieder regelmäßig für einen spannenden Austausch zwischen Wissenschaftlern/-innen und der interessierten Bevölkerung sorgen wird.

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