Automatische Ausscheidung von Waldreservatsflächen

Abstract

Die Biodiversität steht in den vom Menschen geprägten Lebensräumen stark unter Druck und viele Arten sind dadurch vom Aussterben bedroht. Da viele Arten auf Wald angewiesen sind, sind Waldreservate ein wertvolles Mittel zur Erhaltung der Biodiversität. Es stellt sich die Frage, an welchem Ort die Ausscheidung eines Waldreservates am sinnvollsten ist. Die geeigneten Gebiete müssen dabei verschiedene Anforderungen erfüllen. So sollen sie etwa viele seltene Arten beherbergen, eine grosse Habitatvielfalt bieten und idealerweise nicht zu den für die Holzproduktion rentabelsten Flächen zählen. Ausserdem sollen sie eine gewisse Mindestgrösse nicht unterschreiten und eine Vernetzung untereinander ist von Vorteil. Vor diesem Hintergrund die am besten geeignete Stelle für ein Reservat zu finden, ist anspruchsvoll. In der vorliegenden Arbeit wird deshalb ein Optimierungsverfahren entwickelt, welches die Auswahl von Flächen für Waldreservate unter Berücksichtigung ökonomischer und ökologischer Ziele sowie Aspekten der Vernetzung ermöglicht. Es handelt sich um eine gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung. Die Vernetzung wird dabei durch Nebenbedingungen sichergestellt, wobei zuerst eine erste Lösung generiert wird. Diese Initiallösung enthält meist Zyklen, die danach schrittweise eliminiert werden, bis ein zusammenhängendes Netz von Reservatsflächen besteht. Das Modell wird zusammen mit einer Optimierung ohne Vernetzungsbedingungen an zwei realen Beispielen getestet. Einerseits wird für das Entlebuch der beste Standort für ein Grossreservat, andererseits im Kanton Zürich geeignete Flächen für Lichten Wald gesucht. Es hat sich gezeigt, dass für kleinräumige Projekte eine einfache Optimierung bereits wertvolle Hinweise zu vielversprechenden Standorten liefern kann. Für Grossreservate hingegen eignet sich das Vernetzungsmodell, dafür muss jedoch eine relativ hohe Rechenzeit in Kauf genommen werden. Insgesamt besteht die berechtigte Vermutung, dass ein Einsatz solcher Modelle dereinst praxistauglich sein könnte. Vonseiten der Biologie weiss man immer noch zu wenig über das Verhalten von Populationen im Zuge von Umweltveränderungen und über die Anforderungen der verschiedenen Arten an ihre Lebensräume. Es braucht zudem bessere Optimierungsmodelle, die schneller sind und grössere Datenmengen bewältigen können. Ausserdem muss dringend die Datenverfügbarkeit und -qualität erhöht werden.