Willkommen beim Waldmonitoringzentrum!
In Folge vergangener Dürresommer (z.B. 2003, 2015, 2018, 2022) kam es in den Wäldern Deutschlands und Europas zu einem vermehrten Absterben verschiedener Baumarten. Das Waldmonitoringzentrum (WMZ) bietet die Möglichkeit, den Zustand des Waldes in Deutschland genauer zu untersuchen: zum einen durch die Analyse der Grünheit der Bäume vergangener Jahre (Waldzustandsmonitor WZM), zum anderen durch die Berechnung der möglichen Ausbreitungsgebiete mehrerer Baumarten in verschiedenen Klima-Szenarien.
Um die Entwicklung der letzten Jahre darzustellen, wird mit Hilfe von Fernerkundungsdaten die Grünheit der Vegetation ermittelt und mit langjährigen Beobachtungen verglichen. Um sowohl die relative aber auch die absolute Variation der Grünheit über den Beobachtungszeitraum zu veranschaulichen, bietet der WZM derzeit folgende Produkte an:
Quantile = Rang der Grünheit über alle Jahre
Proportionen = die Abweichung der Grünheit vom Langzeit-Mittel.
Die Szenarien Analyse visualisiert den Einfluss verschiedenen Klima-Szenarien (2°/3°/5°C Erwärmung, mit/ohne Golfstromkollaps) auf die Ausbreitungsmöglichkeiten von 24 europäischen Baumarten.
Interaktive Karte WZM
Die Daten des WZM können in dieser Karte interaktiv für alle vorhandenen Zeiträume und Parameter angezeigt werden. Es kann ein Gebiet gewählt werden oder einfach in die Karte gezoomt werden.
Gebietsvergleich WZM
Die Daten des WZM können hier als zwei verschiedene Datensätze direkt verglichen werden, wobei Datum, Gebiet und Parameter gewählt werden können (ursprünglicher WZM).
Zeitlicher Verlauf eines Gebietes WZM
Hier werden die Daten des WZM als zeitlicher Verlauf dargestellt (Jahresverlauf oder Übersicht eines Datums über alle Jahre). Man kann eine bestimmte Koordinate oder ein Gebietsmittel dafür auswählen.
Interaktive Karte Szenarien
Anzeige möglicher Ausbreitungsgebiete verschiedener Baumarten abhängig von Klima-Vorhersagen als interaktive Karte (Waldszenarien).
Gebietsvergleich Szenarien
Die Daten der Waldszenarien können hier als zwei verschiedene Datensätze direkt verglichen werden, wobei Szenario, Gebiet und Baumtyp variiert werden können.
Hintergrund-Informationen
Hier können genauere Informationen nachgelesen werden.
Wählen Sie den gewünschten Parameter, einen Zeitpunkt und ein Gebiet aus.
Erforderliche Referenz bei Verwendung der Daten: Buras, A. et al., 2021: The European Forest Condition Monitor: using remotely sensed forest greenness to identify hotspots of forest decline. Frontiers in Plant Science, 12:689220, doi: 10.3389/fpls.2021.689220.
Koordination: Allan Buras (allan@buras.eu)
Visuelle Karten und die darunterliegenden Daten können im Gebietsvergleich heruntergeladen werden.Wähle Gebiete
Wähle Zeiten
Wähle Parameter
Auf die Karte klicken oder hier Koordinaten eingeben:
Zeitverlauf wählen
Download Zeitreihe Punkt
Download Zeitreihe Mittelung
Wählen Sie die gewünschte Baumart, ein Szenario und ein Gebiet aus.
Methodenbeschreibung in: Buras, A. und Menzel, A., 2019: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2018.01986/full
Koordination: Allan Buras (allan@buras.eu)
Die gezeigten Karten beruhen auf Modellen und Klimaprojektionen und basieren auf klimatologischen Mittelwerten über Zeiträume von 30 Jahren. Sie sind deshalb mit statistischen Unsicherheiten behaftet, weshalb das tatsächliche Eintreffen der projezierten Abundanzen nicht gewährleistet wird!
Wähle Gebiete
Wähle Szenario
Wähle Baumart
Informationen Quantile
Die Quantile sind berechnet von 2003 bis zum aktuellen Jahr. Rot bedeutet niedrigste Grünheit in allen Jahren, Blau bedeutet höchste Grünheit in allen Jahren.
Die Quantile erlauben es, die Rangfolge der Grünheitsbeobachtungen zu veranschaulichen. Dadurch kann ermittelt werden wie sich die Grünheit zu einem gewählten Termin relativ zu allen anderen Jahren verhält. Das Hauptziel der Quantile ist die Darstellung von positiven und negativen Extremwerten, welche auf besonders günstige (frühes Frühjahr, ausreichend Niederschlag) bzw. ungünstige (Dürre, Spätfrost, Kalamitäten) Umweltbedingungen hinweisen können.
Informations Quantiles
The quantiles are calculated from 2003 to the present year. Red means lowest greenness in all years, blue means highest greenness in all years.
The quantiles allow the ranking of greenness observations to be illustrated. This makes it possible to determine how greenness behaves on a selected date relative to all other years. The main aim of the quantiles is to show positive and negative extreme values, which can indicate particularly favorable (early spring, sufficient rainfall) or unfavorable (drought, late frost, calamities) environmental conditions.
Informationen Proportionen
Die Proportionen stellen die absolute Abweichung der Grünheit vom langjährigen Mittelwert in Prozent dar.
Informations Proportions
The proportion represent the absolute deviation of greenness from the long-term mean in percent.
Definition Winterruhe
Winterruhe = Die mittlere Monatstemperatur hat 5°C nicht überschritten, es wurde kein Grünheitswert ermittelt.
Definition Winterruhe
Winterruhe = The average monthly temperature did not exceed 5°C, no greeness value was calculated.
Farbskala WZM
Die Farbplots basieren auf folgender Farbskala in R-Programmierung: COLS_scheme <- colorRampPalette(c(red,orange,gold,dodgerblue,blue,darkblue,grey))
Color scaling WZM
The color plots are based on the colorscale made in R-coding: COLS_scheme <- colorRampPalette(c(red,orange,gold,grey40,grey40,grey40,dodgerblue,blue,darkblue))
Baumarten Szenarien
(01) Allepokiefer, (02) Bergahorn, (03) Eberesche, (04) Esche, (05) Feldahorn, (06) Fichte, (07) Flaumeiche, (08) Grauerle, (09) Haengebirke, (10) Hainbuche, (11) Hasel, (12) Korkeiche, (13) Moorbirke, (14) Rotbuche, (15) Schwarzerle, (16) Schwarzkiefer, (17) Seekiefer, (18) Steineiche, (19) Stieleiche, (20) Traubeneiche, (21) Vogelkirsche, (22) Waldkiefer, (23) Weisstanne, (24) Zitterpappel
Tree species szenarios
(01) Pinus_halepensis, (02) Acer_pseudoplatanus, (03) Sorbus_aucuparia, (04) Fraxinus_excelsior, (05) Acer_campestre, (06) Picea_abies, (07) Quercus_pubescens, (08) Alnus_incana, (09) Betula_pendula, (10) Carpinus_betulus, (11) Corylus_avellana, (12) Quercus_suber, (13) Betula_pubescens, (14) Fagus_sylvatica, (15) Alnus_glutinosa, (16) Pinus_nigra, (17) Pinus_pinaster, (18) Quercus_ilex, (19) Quercus_robur, (20) Quercus_petraea, (21) Prunus_avium, (22) Pinus_sylvestris, (23) Abies_alba, (24) Populus_tremula
Impressum
WZM Shiny App based on Dr. Allan Buras (allan@buras.eu), developed by Dr. Franziska Schnell (franziska.schnell@tum.de)