Mit KI künftigen Waldbränden auf der Spur

Wie Klima und Feuer die Wälder der Zukunft prägen

„Das Zusammenspiel von Klima, Feuer und vielfältigen Prozessen im Waldökosystem ist sehr komplex, und es bedarf ausgefeilter prozessbasierter Simulationsmodelle, um die vielfältigen Interaktionen angemessen berücksichtigen zu können“, sagt Prof. Seidl. Eine an der TUM entwickelte Methode nutzt Künstliche Intelligenz, um das Anwendungsgebiet solcher aufwändigen Modelle deutlich zu erweitern. 

Dabei wird ein tiefes neuronales Netzwerk (Deep Neural Network) darauf trainiert, das Verhalten eines komplexen Simulationsmodells möglichst gut zu imitieren. Das neuronale Netzwerk lernt dadurch, wie das Ökosystem auf verschiedene Umwelteinflüsse reagiert, kommt dabei aber mit einem Bruchteil der Rechenleistung aus, die für große Simulationsmodelle sonst aufgewendet werden müsste. „Wir können damit räumlich hoch aufgelöste Simulationen von Waldgebieten mit mehreren Millionen Hektar durchführen“, sagt Wissenschaftler Dr. Werner Rammer. 

Eine der Simulationen des Wissenschaftsteams ist die des „Greater Yellowstone Ecosystems“ mit dem weltberühmten Yellowstone Nationalpark im Zentrum. Diese rund 8 Millionen Hektar große Fläche ist eine weitgehend vom Menschen unberührte Region in den Rocky Mountains der USA. Die Forschenden der TUM haben mit amerikanischen Kolleginnen und Kollegen für dieses Gebiet berechnet, wie sich verschiedene Klimaszenarien auf die Waldbrandhäufigkeit im 21. Jahrhundert auswirken und welche Wälder sich nach dem Feuer nicht mehr erfolgreich verjüngen können. 

Je nach Klimawandelszenario geht der Studie zufolge bis zum Ende des Jahrhunderts auf 28 bis 59 Prozent der Fläche die heutige Waldvegetation verloren. Besonders betroffen sind dabei Wälder der subalpinen Zone nahe der Waldgrenze deren Baumarten von Natur aus weniger gut an Feuer angepasst sind, und Flächen am Yellowstone Plateau, wo die relativ flache Topographie die Feuerausbreitung kaum einschränkt.