Dieser Artikel präsentiert eine internationale Synthese von Daten von über 110,000 Bäumen, um Schlüsselfaktoren – auf Baum-, Bestandes- und Standortebene – zu identifizieren, die das Vorkommen baumbezogener Mikrohabitate (TreMs) bestimmen. Die Ergebnisse zeigen, dass Baumart, Brusthöhendurchmesser (BHD) und der Status „lebend“ vs. „stehend tot“ zwar Einfluss auf das TreM-Vorkommen haben, die Erklärungskraft jedoch größtenteils im „Parzellenkontext“ (lokale Umweltbedingungen, Bewirtschaftungsgeschichte, biotischer Kontext) liegt, der nach wie vor eine komplexe „Black Box“ darstellt. Der Artikel schlägt 21 potenzielle Einflussfaktoren vor und reduziert diese auf eine Auswahl prioritärer Variablen, die erfasst werden sollten, um die Vorhersage zu verbessern und so die forstwirtschaftliche Bewirtschaftung im Hinblick auf die Biodiversität zu optimieren.
Baumbezogene Mikrohabitate (TreMs) gelten als Schlüsselfaktoren für Waldorganismen und werden häufig im Rahmen der integrierten Forstwirtschaft zur Erhaltung der Biodiversität eingesetzt. Die Sicherstellung einer kontinuierlichen Ressourcenversorgung für TreM-bewohnende Arten ist jedoch eine Herausforderung, da TreMs nur begrenzt verfügbar sind und ihre Entstehung teils durch zufällige Ereignisse bedingt ist, teils eine lange Entwicklungszeit benötigt. Auf Baumebene wurde die Bedeutung von Baumart, Brusthöhendurchmesser (BHD) und Zustand (lebend vs. stehend tot) für das Auftreten von TreMs in mehreren Studien quantifiziert und modelliert, da diese Merkmale routinemäßig im Gelände erfasst werden. Dennoch bleibt das Auftreten von TreMs schwer vorherzusagen, was die Entwicklung geeigneter, TreM-berücksichtigender Managementstrategien erschwert. Mithilfe einer internationalen Datenbank mit 110,000 Bäumen quantifizierten wir die Aussagekraft von Baumart, BHD, Zustand, Zeit seit der letzten Ernte und Untersuchungsflächenkontext für die Vorhersage des TreM-Auftretens auf Baumebene. Der Kontext der Untersuchungsflächen stellt bisher eine Art „Black Box“ dar, die lokale Umweltbedingungen, frühere und aktuelle Bewirtschaftungspraktiken sowie lokale biotische Merkmale mit hoher Aussagekraft für die Vorhersage des Auftretens von TreMs vereint. Basierend auf der Fachliteratur haben wir 21 Faktoren in Bezug auf Standort-, Bestandes- und Baummerkmale identifiziert, von denen angenommen wird, dass sie eine Schlüsselrolle bei der TreM-Bildung spielen. Schließlich haben wir neun Merkmale ausgewählt, die zukünftig erfasst werden sollten, um zusätzliche Informationen für eine bessere Vorhersage des Auftretens bestimmter TreMs zu gewinnen: (i) auf Flächenebene: Hangneigung, Exposition, Höhenlage und Vorhandensein von Felswänden; und (ii) auf Baumebene: Rindenmerkmale, Phyllotaxis und Kompartimentierungskapazität der Baumart sowie ontogenetisches Stadium und physiologischer Zustand des jeweiligen Baumes.
