Um die heimischen Wälder langfristig abzusichern, hat das Land Steiermark die international einzigartige „Dynamische Waldtypisierung“ durchgeführt. Seit 2018 arbeiten zwölf wissenschaftliche Institutionen gemeinsam mit privaten Unternehmen mit über 100 Wissenschaftlern an der Erhebung und Aufbereitung verschiedenster ökologischer Datensätze der steirischen Wälder. Diese Daten sind die Grundlage für die Erstellung von Prognosen und Handlungsempfehlungen für eine zukunftsorientiere und klimafitte Waldbewirtschaftung. Zentrale Elemente sind dabei der Wasser-, Wärme- und Nährstoffhaushalt als Basis für die Charakterisierung des Waldstandortes. Diese wurden systematisch erfasst und mit den Klimawandel-Szenarien für die nächsten 80 Jahre verknüpft. Dies entspricht einer vollen Waldgeneration. „Mit diesem Modell werden punktgenaue Empfehlungen für eine klimafitte Baumartenwahl an jedem steirischen Standort gegeben. Wenn wir unsere Wälder gesund erhalten wollen, müssen wir sie klimafit machen. Das geht nur mit einer aktiven und an den Klimawandel angepasste Bewirtschaftung. Die Daten dafür sind ab nächster Woche frei im Internet verfügbar“, erläutert Landesrat Johann Seitinger den praktischen Mehrwert für die steirische Forstwirtschaft.

„Auf Basis dieses Forschungsprojektes wird es in Verbindung mit dem Geschick der Forstleute gelingen nicht nur die umfangreichen Funktionen des Waldes sicherzustellen, sondern vor allem auch die Produktionsbedingungen der Forstwirtschaft zu verbessern und damit die Existenzsicherung der Waldbesitzerinnen und Waldbesitzer für die Zukunft zu gewährleisten“, führt Landesforstdirektor Michael Luidold aus.

Für das Projekt wurden über 2900 Aufnahmepunkte zu Geologie und Substrat im Gelände und 240 Proben im Labor analysiert, 1800 Probepunkte zu Vegetation und Standort erhoben, davon 400 Punkte intensiv mit Bodenproben in mehreren Tiefenstufen beprobt und im Labor analysiert und an über 3100 Bäumen das Baumwachstum durch Bohranalysen ausgewertet. Weiters wurde für 18 Baumarten die Eignung flächig modelliert.