Europäische Wälder unter wärmeren Klimabedingungen: neue Erkenntnisse aus Paläoökologie und dynamischer Vegetationsmodellierung

• Mit dem Wissen aus der Paläoökologie lassen sich Ergebnisse aus der dynamischen Vegetationsmodellierung in Bezug auf klimatisch bedingte Waldveränderungen überprüfen • Die internationalen Experten erörtern lokale und kontinentale Vegetationssimulationen (Modelle LANDCLIM, LPX Bern) • Im Fokus stehen Weißtannen- Mischwälder an Mittelmeerstandorten und in Mitteleuropa unter verschiedenen Klimaszenarien für Ende des 21. Jahrhunderts (wärmer, trockener

Europäische Wälder unter wärmeren Klimabedingungen: neue Erkenntnisse aus Paläoökologie und dynamischer Vegetationsmodellierung.

Die Paläoökologie liefert wertvolle Erkenntnisse zur Langzeitöko-logie von Arten. Die Datenreihen (z. B. Pollen aus Seeablagerungen) umfassen Jahrhunderte bis Jahrtausende und er-gänzen somit kürzere Zeitreihen aus Experimenten und Beobachtungen zur Untersuchung von Klimareaktionen. Sie können zudem dazu gebraucht wer-den, dynamische Vegetationsmodelle in vergangenen Zeitabschnitten mit hoher Varia bilität von Klima und Landnutzung zu überprüfen. Solche Modelle liefern überraschende und verlässliche Voraus-sagen künftiger Waldveränderungen, die allein aus der heutigen Verbreitung der Arten nicht ableitbar sind

Figure 2 data

Climate data shown in figure 2. The columns present 1) site name, 2) country (CH = Swizerland, IT = Italy), 3) site elevation, 3) site longitude, 4) site latitude, 5) mean July temperature, 6) standard deviation of July temperature, 7) annual precipitation, 8) standard deviation of annual precipitation. Temperature and precipitation for study sites in Switzerland was obtained from interpolated climate station data (1961-1990; Thornton et al. 1997; data source: Swiss Federal Institute for Forest, Snow, and Landscape Research WSL). For study sites in Italy, temperatures were obtained from the nearest weather station (1961-1990; Desiato et al. 2007; data source: SCIA System). Data for Monticchio were obtained from ENEA (Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Development)

Figure 8 data

Annual temperature precipitation data within the extant range of Abies alba used to make histograms of precipitation abundance frequencies and mean July temperature frequencies. Data are from grid cells of the Climatic Research Unit Ten Minute Climatology (http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/hrg/tmc/). Column 1) precipitation abundances of each individual grid cell within the Abies alba range, column 2) mean July temperature in each individual grid cell within the Abies alba range

Figure 9a data

Summarized output from the LandClim dynamic vegetation model from Lago di Massaciuccoli. Columns show the simulation year, and the simulated biomass of Abies alba, Quercus ilex, Quercus suber, Quercus cerris, species with Quercus robur type pollen (Quercus robur, Quercus petraea, and Quercus pubescens), Fraxinus ornus, all other deciduous species (see Henne et al. 2013, Landscape Ecology, for a full list), Pinus halepensis, and all other broadleaved evergreen species

Figure 3 data

Chironomid-inferred temperature reconstructions shown in figure 3. The columns present 1) site name, 2) calibrated years before present of the sample, 3) the chironomid transfer-function-inferred summer temperature temperature, 4) the inferred temperature minus the sample-specific standard error of prediction, 5) the inferred temperature plus the sample-specific standard error of prediction

Figures 6 & 7 data

Pollen percentage data used in DCA analysis for figures 6 and 7. Column 1) ID - sample number, colum 2) site name, column 3) data type - (0=present,1=Holocene, 2=pre-Holocene), columns 4-187 - pollen type

Figure 4 data

Climate conditions simulated by a global climate model (NCAR CSM1.4) during the mid-Holocene (6000 cal yr BP) and the preindustrial period in select grid cells. 1) grid cell coordinates, 2) period (preindustrial or 6 cal yr BP), 3) month (Jan-Dec), 4) numbered months (1-12), 5) Precipitation (mm/month), and 6) Temperature (°C)