Wiederaufforstung von Wäldern und Obstplantagen nach Störungen - Ein transformativer Aktionsplan, der sozioökonomische und Biodiversitätserfordernisse in Einklang bringt

• Antragsteller: Professor Dr. Matthias Noll
• Fachliche Zuordnung: Forstwissenschaften ; Ökologie der Landnutzung ; Ökologie und Biodiversität der Pflanzen und Ökosysteme
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 569680329

Das BIOREFOREST-Projekt zielt darauf ab, einen gesellschaftlichen Wandel hin zu einer Optimierung der Wiederbewaldungsstrategien für Wälder und Obstgärten einzuleiten, bei denen die biologische Vielfalt als Schlüsselfaktor im Planungsprozess berücksichtigt wird. Die Ziele sind: i) die Auswirkungen verschiedener Wiederbewaldungsstrategien auf die Biodiversität und die wirtschaftlichen Ergebnisse in räumlicher und zeitlicher Hinsicht zu bewerten; ii) die Wechselwirkung zwischen Störungen und Wiederbewaldungserfolgen zu bewerten; und iii) standortspezifische Ansätze zu entwickeln, die a) standortspezifische ökologische und wirtschaftliche Bedürfnisse in Einklang bringen und b) eine maßgeschneiderte Wiederbewaldungsstrategie für die Interessengruppen darstellen. BIOREFOREST wird sich auf europäische Waldstandorte konzentrieren, die von natürlichen Störungen betroffen sind und als monospezifische Bestände (einschließlich Obstgärten) oder Mischbestände wiederaufgeforstet wurden, im Vergleich zu natürlich verjüngten Standorten mit minimalem Managementaufwand. Das Projekt wird modernste Datenerfassung, Modellierung, KI und partizipative Ansätze kombinieren, um Wiederbewaldungsentscheidungen zu leiten. Entscheidungsträger*innen, Wald- und Obstgartenbesitzer*innen der identifizierten Wiederbewaldungsgebiete werden in ein kollaboratives Aktivitätsnetzwerk eingebunden, dadurch kann BIOREFOREST auch standortspezifische Informationen durch maßgeschneiderte Umfragen sammeln. An den Standorten werden systematische Probenahmen von Boden, Blättern und Totholz durchgeführt, und deren Die multitrophische Biodiversität mittels Metagenomik analysiert. Für die Erhebung der Pflanzenbiodiversität werden Citizen Science Instrumente eingesetzt. Fernerkundungsinformationen, Metadaten von ausgewählten Wald- und Obstgartenstandorten und Biodiversitätsdaten werden verwendet, um Ökosystemleistungen und Kohlenstoffbindung mithilfe des LPJ-GUESS-Modells in Bezug auf den Klimawandel und potenzielle Bedrohungen für Pflanzen und die Bodenqualität zu modellieren. Schließlich werden alle Ergebnisse und Metadaten verwendet, um eXplainable AI (XAI)-Modelle (Random Forest, XGBoost und neuronale Netze) zu trainieren. Die XAI-Modelle extrahieren Marker, die eingesetzt werden, um aktuelle und zukünftige Wiederbewaldungsmaßnahmen hinsichtlich ihrer Auswirkung auf die biologische Vielfalt zu erkennen und diese Auswirkungen vorherzusagen. Das Projekt stellt ein Entscheidungshilfesystem bereit, das zeigt, wie Biodiversität und wirtschaftliche Ziele bei der Wiederbewaldung vereinbar sind. Wald- und Obstbaumbesitzer*innen, Landverwalter*innen und politische Entscheidungsträger*innen werden durch Workshops, Schulungen und Selbstentnahmekampagnen partizipativ eingebunden. So wird gewährleistet, dass die Strategien praxisnah umsetzbar sind, breite Anwendung finden und mit den Zielen der EU-Forststrategie, der Wiederherstellungsverordnung und der Bodenmission übereinstimmen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Frankreich, Italien, Österreich, Schweden, Schweiz, Spanien
• Partnerorganisation: Agence Nationale de la Recherche / The French National Research Agency; Agencia Estatal de Investigación; Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF); Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR); Schweizerischer Nationalfonds (SNF); The Swedish Research Council for Environment, Agricultural Sciences and Spatial Planning (FORMAS)
• Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner: Professor Dr. José Francisco Aldana Montes; Manon Berge; Professor Dr. Martin Gossner; Professor Dr.-Ing. Georg Gratzer; Professor Dr. Veiko Lehsten; Dr. Yoan Paillet; Professor Dr. Francesco Spinelli