Trees@Risk

Begrenzte Wasserverfügbarkeit in der Stadt und zunehmende Hitzeperioden aufgrund des Klimawandels führen zu Trockenstress, der eine effiziente Bewässerung von Bäumen notwendig macht. Die Stadt Hannover bewässert ihre Bäume bereits und verfolgt innovative Ansätze mit Vegetationssensorik zur Feuchteüberwachung, benötigt aber passgenaue, datenbasierte Bewässerungsempfehlungen.
In dieser Arbeit wurde ein GIS-Modell entwickelt, das anhand parametrisierter Risikokriterien ein gewichtetes Trockenheitsrisiko für alle Straßenbäume in Hannover ermittelt. Dadurch können diejenigen Bäume identifiziert werden, welche am meisten von einer Bewässerung profitieren (Trees@Risk). Darauf aufbauend werden beispielhafte Handlungsempfehlungen für die Bewässerung dieser Trees@Risk gegeben. Die Ergebnisse stehen online in einem interaktiven Tool zur Verfügung. Unter arcg.is/1mm99L0 können damit auch eigene Analysen durchgeführt werden.
Als Risikokriterien wurden Vitalität, Bodenversiegelung, Struktur, Sonnenexposition, nutzbare Feldkapazität, Hitzeverträglichkeit, Trockenheitstoleranz, Lufttemperatur, Schadstoffbelastung und Baumalter identifiziert. Von insgesamt 48.219 Straßenbäumen wurden 3.613 Bäume als sehr stark und 6.985 Bäume als stark trockenheitsgefährdet eingestuft (Trees@Risk). Von den zwölf häufigsten Baumarten, die 90 % des gesamten Straßenbaumbestandes ausmachen, ist Aesculus hippocastanum die am stärksten durch Trockenheit gefährdete Art. Durch die passgenaue Berechnung pro Kronenfläche konnte die Bewässerungsmenge im Durchschnitt um ca. 50 % reduziert werden.
Mit dieser Arbeit ist es nach derzeitigem Kenntnisstand erstmals gelungen, das Trockenheitsrisiko aller Straßenbäume in einer Stadt mit datenbasierten Kriterien abzuschätzen. Die Unsicherheiten in manchen Risikokriterien können durch genauere Datengrundlagen verbessert werden.
Das Modell kann zukünftig auf andere Städte übertragen werden. Weiterer Forschungsbedarf besteht im Hinblick auf dynamische Bewässerungsrouten, die z. B. den täglichen Niederschlag berücksichtigen.