Big Data in der Ökoklimatologie: Interview mit Prof. Dr. Christian Zang

Es ist das drängendste Problem unserer Zeit: Der Klimawandel. Forscher weltweit werten Petabytes an Daten aus, um Einflussfaktoren besser zu verstehen, um das Verhalten von Ökosystemen prognostizieren zu können und um Gegenstrategien zu entwickeln. Wie können wir unsere globalen wie lokalen Ökosysteme optimal vorbereiten?

In Deutschland wie anderswo stehen Förster vor einer gigantischen Herausforderung: Bislang dominante Baumarten können nicht umgehen mit steigender Hitze und Trockenheit. Davon sind bereits Dutzende von Wäldern in Deutschland betroffen. Wussten Sie, dass etwa ein Drittel der Fläche in Deutschland aus Wald besteht? Die drängendste Frage von Förstern: Was kann ich tun, um meinen Wald vorzubereiten? Kann ich den Wald „umbauen“, damit er höhere Resistenz gegenüber Hitze und Trockenheit entwickelt? Wie hoch sind die Chancen, dass dies gelingt?

Darüber spreche ich mit Prof. Dr. Christian Zang vom Lehrstuhl „Forests and Climate Change“ an der Hochschule Weihenstephan. Er hat sich während seiner gesamten akademischen Laufbahn auf dieses Thema spezialisiert, hierfür bereits diverse Auszeichnungen erhalten (vgl. Curriculum Vitae).

Sebastian: Lieber Christian, über Purpose musst Du Dir ja definitiv keine Gedanken machen. Du arbeitest an der größten Herausforderung, die sich in diesem Jahrhundert stellt. Wir werden zum Schluss kurz einen Blick auf die gewonnenen Erkenntnisse zur Rettung des Waldes ansprechen. Aber zunächst interessiert mich Deine Arbeit als Datenwissenschaftler. Mit welchen Daten arbeitest Du, wie erhebst Du diese Daten?
Christian: Lieber Sebastian, ich arbeite sowohl mit selbst erhobenen Daten, als auch mit Daten, die von anderen Arbeitsgruppen bereitgestellt werden. Die selbst erhobenen Daten sind zum einen Zuwachsdaten von Bäumen, die mit Hilfe von Bohrkernen gewonnen werden. Dafür werden lebenden Bäumen etwa bleistiftdicke Holzproben entnommen, an denen wir im Labor Anzahl und Breite der Jahrringe messen können, um daraus das Zuwachsverhalten retrospektiv zu quantifizieren. Für die Bäume ist diese Entnahme unkritisch. Zum anderen erzeuge ich jede Menge Daten mit einem dynamischen Vegetationsmodell, das die Entwicklung der terrestrischen Ökosysteme in Abhängigkeit von Klima und CO2-Konzentration berechnet.

Die Daten, die ich von anderen Arbeitsgruppen beziehe, sind in erster Linie Klimadaten. Dabei handelt es sich je nach Fragestellung um Stationsdaten einzelner Klimastationen oder um Raster-Daten: Ein geographischer Raum wird in Raster unterteilt, zu jedem Raster werden Daten bereitgestellt, die in verschiedenen räumlichen und zeitlichen Auflösungen vorliegen. Diese Rasterdaten sind entweder interpolierte oder modellierte Beobachtungsdaten, reichen also in die Vergangenheit zurück, oder stammen aus Klimamodellen, die einen Blick in die Zukunft ermöglichen.

Sebastian: Über welche Datenmengen sprechen wir hier?
Christian: Je nach Fragestellung reicht das Spektrum hier von ein paar Kilobytes bis hin zu mehreren hundert Gigabytes. Gerade Modellläufe mit verschiedenen Kombinationen von Emissionsszenarien und Klimamodellen erzeugen eine große Menge Daten.

Sebastian: Mit welchen Technologien arbeitest Du bei der Datenhaltung und Auswertung?
Christian: Lokal halte ich immer nur etwa 200GB der wichtigsten Daten vor. Das Meiste wird auf dem Hochleistungsrechner des Leibniz-Rechenzentrums der Bayerischen Akademie der Wissenschaften (LRZ) vorgehalten. Bei der Auswertung setze ich überwiegend auf die Programmiersprache R, weil ich sehr stark auf statistische Modellierung zugreife und R hier seine Stärken voll ausspielen kann. Gerade die neueren domain specific languages wie das tidyverse oder data.table machen die Arbeit mit großen Datenmengen sehr elegant und effizient.

Falls R mal nicht genug Geschwindigkeitsreserven hat, programmiere ich die kritischen Algorithmen in C++ nach. Diese C++ Algorithmen lassen sich recht bequem mit R verknüpfen. Ich werfe immer mal wieder einen Blick auf die Programmiersprache Julia, die ich sowohl von der Performance als auch vom Sprachdesign selbst her sehr vielversprechend finde. Im Vergleich zu R stehen darin aber noch nicht so viele statistische Methoden zur Verfügung.

Sebastian: Man liest ja häufig von sehr komplexen Klimamodellen, die auf Supercomputern laufen. Hast Du in Deiner Arbeit hiermit Berührungspunkte? Kommen für Deine Forschungsarbeiten auch Supercomputer zum Einsatz?
Christian: Ja, ich verwende den Linuxcluster des LRZ für meine Arbeit mit dynamischen Vegetationsmodellen. Das in meiner Gruppe verwendete Modell ist „embarrassingly parallel“, d.h. die simulierten Gitterzellen, in die die Erde hier unterteilt ist, kommunizieren nicht miteinander. Das reduziert die Komplexität des Modells. Daher kommen wir mit einem Rechen-Cluster von 1 000 Kernen sehr gut hin.

Sebastian: Was sind denn in Deiner Arbeit die größten Herausforderungen: Datenerhebung, Datenqualität oder die Auswertung?
Christian: Keine leichte Frage, alle erforderlichen Arbeitsschritte sind bisweilen mit größeren Herausforderungen verbunden. Bei der Erhebung ist zunächst körperlicher Einsatz im Wald gefragt, und danach viel Geduld und Erfahrung im Labor. Und bei der Auswertung fällt in der Regel viel Code an, um die Daten aufzubereiten und dann statistische Verfahren anzuwenden.

Sebastian: Wie international darf man sich die Forschergemeinschaft hier vorstellen? Mit wie vielen Forschern aus aller Welt stehst Du etwa im Austausch?
Christian: Die Klimawandel-Folgenforschung ist international gut vernetzt, und auch in meinem Spezialgebiet „Wald und Klimawandel“ gibt es eine internationale Forschergemeinde, die sich z.B. regelmäßig zu Fachtagungen trifft. Aktiv stehe ich mit etwa 50 Kolleginnen und Kollegen aus aller Welt im Austausch.

Sebastian: Jetzt kommt eine schwierige Frage. Ich will Dich nicht zu allzu vereinfachenden Aussagen zwingen, aber: Wie würdest Du die Chancen des Waldes einschätzen? Gibt es Handlungsempfehlungen für Förster und Waldbesitzer?
Christian: Ganz prinzipiell muss man hier zunächst einmal festhalten, dass Wälder in Europa zumeist bewirtschaftete Ökosysteme sind, die mehr oder weniger naturfern sind. Eine aktuelle Studie (Grantham et al. 2020 Nature Communications) hat gezeigt, dass global nur etwa 40% aller Wälder eine hohe Ökosystem-Integrität aufweisen – und für Deutschland weisen die Autoren sogar gar keine nennenswerten Waldbestände mit hoher Integrität aus. Als Ökosystem-Integrität wird hierbei die Fähigkeit eines Ökosystems bezeichnet, seine Strukturen und Funktionen aufrechtzuerhalten. Als Merkmale der Ökosystemintegrität gelten dabei Selbstorganisationsfähigkeit, Funktionalität und Übereinstimmung abiotischer und biotischer Eigenschaften mit dem natürlichen Standortpotenzial.

Vor diesem Hintergrund wird derzeit also in Deutschland vor allem die Frage gestellt, welche Gefahr der Klimawandel für das Wirtschaftssystem Wald ist. Und für dieses System ist er in der Tat eine große Gefahr, da zunehmend auch die bislang als stabil und klimasicher empfohlenen Baumarten – wie etwa die Rotbuche – durch zunehmende Trockenheit in Bedrängnis geraten. Das zeigt, dass Handlungsempfehlungen selbst im besten Fall immer nur den aktuellen Stand der Forschung widerspiegeln können. Eine kontinuierliche Forschung und Anpassung von Handlungsempfehlungen ist in diesem dynamischen Umfeld unverzichtbar.

Meine persönliche Einschätzung ist, dass sich die Forstwirtschaft noch stärker auf eine standortangepasste Baumartenwahl einstellen muss. Lokal kann das auch mit einem neuen Arteninventar einhergehen, wie etwa eine Konzentration auf sogenannte Trockenlaubhölzer. Das sind etwa Feldahorn, Elsbeere, oder Sommer-Linde.

Sebastian: Lieber Christian, wenn ein Leser bzw. eine Leserin das Thema vertiefen möchte: Hast Du eine Empfehlung für eine vertiefende Lektüre. Ein Buch, ein Podcast, ein Link zu einem Webportal?
Christian: Empfehlen kann ich z.B. das BR Radiofeature „Das neue deutsche Waldsterben“, in dem mein Mitarbeiter Dr. Allan Buras auch den von ihm entwickelten Waldzustandsmonitor vorstellt: Ein Feature über Baumleichen, Klimawandel und zerstrittene Experten. Den Waldzustandsmonitor, der mit Hilfe von Satellitendaten fast in Echtzeit die Vitalität unserer Wälder klassifiziert, findet man auf www.waldzustandsmonitor.de. Wer mehr über Bäume im Allgemeinen lernen möchte, und das auf gutem literarischem Niveau, dem empfehle ich das Buch „Der Baum: Eine Lebensgeschichte“ von David Suzuki und Wayne Grady.

Sebastian: Lieber Christian, vielen Dank für Deine Zeit und dieses Gespräch!