Amazonaswald: Biodiversität kann Klimarisiken mindern
Wald mit einer großen Vielfalt von Pflanzen kann besser auf Klimastress reagieren. Erstmals konnten Forscher dies jetzt für das Amazonas-Gebiet in umfassenden Computer-Simulationen, die den Artenreichtum von Bäumen dort mit einberechnen, zeigen. Biodiversität kann demnach ein wirksames Mittel sein, Klimarisiken abzumildern, und sollte nicht nur im Naturschutzkontext betrachtet werden.
„Die Vielfalt der Eigenschaften all der verschiedenen Pflanzen in den Wäldern des Amazonas könnte diesem helfen, sich auf ein gewisses Maß von Klimaveränderung einzustellen – manche der heute vorherrschenden Bäume würden absterben und andere Arten würden ihren Platz einnehmen, die mit den zukünftigen klimatischen Bedingungen besser zurecht kommen“, sagt Boris Sakschewski vom Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK), Leit-Autor der in Nature Climate Change erscheinenden Studie. Das Überleben von Baumarten hängt zum Beispiel davon ab, was die Wissenschaftler ‚Blatt-Ökonomie‘ nennen: deren unterschiedliche Größe, Dicke, Langlebigkeit oder Dichte bestimmt mit, wie gut eine Pflanze höhere Temperaturen oder Wasserknappheit verträgt. „Biodiversität erweist sich hier als ein Muss, nicht als hübsches Beiwerk“, sagt Sakschewski. „Sie kann funktional sein für das langfristige Überleben der großen Biomasse-Reservoirs unserer Erde, zu denen auch die Wälder der Amazonas-Region gehören.“ Allerdings hängt dies vom Ausmaß der Belastung ab. Nur in einem Szenario mittleren Klimawandels kann große Biodiversität nach einem drastischen Rückgang von Biomasse zu einer weitgehenden Erholung nach mehreren Jahrhunderten in großen Gebieten des Amazonas beitragen. Auf mehr als 80 Prozent der Waldfläche der Region könnte die Biomasse zu einem großen Teil erhalten bleiben oder nachwachsen, so die Studie. In einem Szenario hingegen, in dem der Ausstoß von Treibhausgasen unvermindert anhält (business-as-usual) und zu massivem Klimawandel führt, könnten weniger als 20 Prozent der Fläche diesen positiven Effekt zeigen.
Ein wichtiger Schritt vorwärts für die Modellierung des Erdsystems
Nie zuvor ist dieses Kräftespiel so genau und umfassend in eine biogeochemische Simulation von Vegetation und Klimawandel eingebaut worden, dies ist ein wichtiger Schritt vorwärts für die noch bessere Modellierung des Erdsystems. „Um zu erklären, wie die Vielfalt der Eigenschaften von Pflanzen zur Widerstandsfähigkeit des Regenwalds beiträgt, haben wir zuerst ein Versuchsgebiet in Ecuador untersucht und dann die Simulationen auf das ganze Amazonasbecken ausgedehnt“, sagt die Leiterin des Forschungsteams, Kirsten Thonicke vom PIK. „Wir haben hieran mehrere Jahre gearbeitet. Bekannt war, dass Biodiversität bedeutsam ist für die Produktivität eines Ökosystems und für das Speichern von Biomasse. Aber bislang konnte dies im großen Maßstab nicht quantitativ gezeigt werden. Wir freuen uns, dass wir hier auf der Grundlage früherer Forschung eine Lücke schließen können.“ „Das sind gute Nachrichten für die Wälder des Amazonas – aber es bedeutet keineswegs, dass der Klimawandel diesen einzigartigen Lebensraum nicht schädigen würde, ganz im Gegenteil“, sagt Wolfgang Lucht, Ko-Leiter des PIK-Forschungsbereichs Erdsystemanalyse. Große Artenvielfalt ermöglicht dem Wald, viel von seiner Biomasse wieder aufzubauen – beim Übergang von einem Zustand in den anderen gibt es jedoch einen ungeheuren Bruch. Die Zusammensetzung der Arten am Amazonas würde sogar bei nur moderatem Klimawandel stark verändert. „Trotz der ermutigenden Ergebnisse zum funktionalen Wert der Biodiversität bleibt der Regenwald des Amazonas leider einer der Brennpunkte unseres Planeten, der nach einer raschen Verringerung des CO2-Ausstoßes verlangt.“ Artikel: Sakschewski, B., von Bloh, W., Boit, A., Poorter, L., Peña-Claros, M., Heinke, J., Joshi, J., Thonicke, K. (2016): Resilience of Amazon forests emerges from plant trait diversity. Nature Climate Change (Advance Online Publication) [DOI:10.1038/nclimate3109] Hier geht's zum ArtikelWeiter zum Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung
