Der rasche Verlust von Biodiversität gefährdet die Ökosystemleistungen und somit weltweit die Grundlage unserer Zivilisation. Die Biodiversitätskrise wird von manchen WissenschaftlerInnen daher bereits als größte aktuelle Herausforderung der Menschheit beschrieben, die unter anderem mit der Klimakrise und Landnutzungsänderungen eng verknüpft ist.

Der Begriff Biodiversität bedeutet übersetzt Lebensvielfalt und umfasst laut internationaler Definition Ökosystem-, Arten-, und genetische Diversität gleichermaßen. Die strategischen Ziele zur Kontrolle des Biodiversitätsverlustes durch die internationale Gemeinschaft (Biodiversitätskonvention) werden trotz großer Anstrengungen seit Jahrzehnten verfehlt.

Biodiversität kann aufgrund ihrer Komplexität nicht direkt gemessen werden und ForscherInnen sind daher auf Indikatoren angewiesen. Indikatoren, das sind stellvertretende Messgrößen, die einen bekannten Zusammenhang zu bedeutenden Elementen der Biodiversität aufweisen (z. Bsp. Totholz (=Indikator) und holzbewohnende Pilzarten).  

Durch fehlendes Biodiversitätsmonitoring sind Ausmaß der globalen Biodiversitätskrise und Schwellenwerte für den Kollaps von Ökosystemen weitgehend unbekannt. Hauptgründe hierfür sind unter anderem große Wissenslücken bei der Auswahl und Aggregation von Indikatoren und begrenzte Verfügbarkeit von Langzeitdaten. Neue Methoden und Technologien können dabei helfen, diese Schwierigkeiten zu überwinden. Ziel der Dissertation von Sophie Ette war es daher, Biodiversitätsmonitoring in Zentraleuropa mit Hilfe von künstlicher Intelligenz weiterzuentwickeln.

Die Untersuchungen im ersten Teil der Dissertation unterstreichen, dass die nationalen Monitoringsysteme den tatsächlichen Biodiversitätsverlust Europas aktuell nicht verlässlich erfassen und wie bedeutend die Indikatoren-Auswahl dabei ist. In der Forschungsarbeit wurden konkrete Vorschläge gemacht, wie die Qualität der nationalen Biodiversitäts-Berichte verbessert werden könnten und wie diese Berichts-Qualität mit Hilfe von Modellen danach überprüft werden kann. Ein Ergebnis der Arbeit war beispielsweise, dass genetische Diversität als Bestandteil der Biodiversität in Natur- und Biodiversitätsschutz in Europa systematisch vernachlässigt wird.

Der zweite Teil der Forschungsarbeit ist dann der Waldbiodiversität gewidmet. Neben einer neuen Methode, die künstliche Intelligenz zur Indikatoren-Auswahl von bekannten Strukturdiversitäts-Indikatoren verwendet, wurde für das Bundesland Tirol ein neues Konzept mit dem Namen BCI (Biodiversity Composite Index) entwickelt und getestet. BCI bewertet Biodiversität im Wald im Einklang mit der Biodiversitätskonvention und soll helfen, den Verlust von Biodiversität im Wald zu stoppen und strategische Ziele zu erreichen.

Der neue BCI-Index ist bausteinartig aus zwölf sich ergänzenden Indikatoren aufgebaut. Er kombiniert österreichische Waldinventurdaten, Luftbilder, GIS-Karten, dynamische Waldtypisierung und Referenzdaten aus Schutzgebieten wie dem Nationalpark Hohe Tauern, um Waldbiodiversität verlässlich einzuschätzen. Das Ergebnis der Modelle sind hochauflösende, räumliche Karten von Ökosystem-, Arten-, und genetischer Vielfalt, sowie der Biodiversität von Tirol.

Diese Karten können zur Entscheidungsfindung in der Forstpolitik, zur Prioritätensetzung im Naturschutz, und für Weiterentwicklung nachhaltiger Waldbewirtschaftungskonzepte verwendet werden. Mit jeder Forstinventur-periode kann die Entwicklung der Waldbiodiversität für Tirol nun einfach und schnell ohne zusätzliche Außenaufnahmen neu geschätzt werden. Das BCI Konzept ist auf alle Bundesländer mit dynamischer Waldtypisierung übertragbar (Daten vorhanden: Bayern, Steiermark, und Südtirol; Daten im Aufbau: Oberösterreich, Niederösterreich und Burgenland).

[Text: Sophie Ette]