Waldökosysteme resilienter machen : Was digitale Zwillinge leisten können

Bilder von Waldbränden aus Südfrankreich und Spanien dominieren in diesem Sommer die Nachrichten, doch auch in Deutschland ist die Lage angespannter als in den Vorjahren. Laut der bundesweiten Waldbrandstatistik des Bundesministeriums für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BMLEH) stieg die Zahl der Waldbrände 2025 auf rund 1200 – nach 563 im Jahr zuvor. Die verbrannte Fläche lag bei 2626 Hektar, etwa so groß wie die Insel Norderney und deutlich über dem langjährigen Mittel von 844 Hektar.

Ursache war laut Deutschem Wetterdienst ein außergewöhnlich trockenes und sonnenreiches Frühjahr. Auch 2026 zeigen sich ähnliche Muster: Waldbrände in Bayern führten beispielsweise dazu, dass in den Chiemgauer Alpen zeitweise der Katastrophenfall ausgerufen wurde. Besonders gefährdet sind laut Deutschem Wetterdienst Regionen mit sandigen Böden und Kiefern-Monokulturen wie in Brandenburg.

Der Forstwissenschaftler Jürgen Bauhus von der Universität Freiburg verdeutlicht, dass sich die Waldbrandgefahr mit dem Klima in Mitteleuropa verändert habe, belegt auch durch die Zahl der Hochrisikotage, die sich seit den 1960er-Jahren nahezu verdoppelt hat (DWD).

Kaum Erfahrung mit Anwendungsfall Waldökosystem

Was diese Entwicklung erschwert: Trockenheit und Hitze wirken nicht isoliert. Sie führen in Folge zu ausgetrockneten Böden, geschwächter Vegetation und einer sich verändernden Artenzusammensetzung. Wie genau sich Trockenstress auf einzelne Bäume auswirkt, ist jedoch schwer greifbar. Bisher basieren Handlungsempfehlungen auf Erfahrungswerten statt auf belastbaren Daten.

Digitale Zwillinge können hier ansetzen. Sie bilden reale Bäume, Böden und Umweltbedingungen als virtuelles Modell ab, das kontinuierlich mit Umweltdaten gespeist wird. Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen darauf aufbauend kurzfristige, standortspezifische Prognosen – etwa dazu, wie sich eine Trockenperiode auf einzelne Baumarten auswirkt oder welche Maßnahmen tatsächlich wirken.

Anders als in der Industrie, in der digitale Zwillinge bereits verbreitet sind, gibt es für den Anwendungsfall Wald bislang kaum Erfahrungswerte. Das liegt nicht zuletzt daran, dass verlässliche, flächendeckende Umweltdaten aufwendig zu erheben sind.

Forschungsprojekt ForestTwinX erstellt Prototyp

Am Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE wird seit Herbst 2025 im Forschungsprojekt ForestTwinX der Prototyp eines solchen digitalen Waldzwillings entwickelt. Datengrundlage bildet die Dauerbeobachtungsfläche Merzalben der Forschungsanstalt für Waldökologie und Forstwirtschaft (FAWF) Rheinland-Pfalz, wo seit über 40 Jahren systematisch Umweltdaten und Vitalitätsparameter erhoben werden.

Die Kombination von Umwelt-, Sensor- und Klimadaten ermöglicht, komplexe Ökosystemzusammenhänge in ein verständliches Gesamtbild zu überführen. Der Waldzwilling nutzt Boden-, Standort- und meteorologische Daten, um mittels Regressionsmodellen den aktuellen Wasserhaushalt und Baumstress zu simulieren und kurzfristig vorherzusagen. Auf dieser Basis kann simuliert werden, wie sich ein Wald oder eine Grünfläche in Zukunft entwickelt. Die Analyse ermöglicht es, wirksame Maßnahmen für einen stabilen Baumbestand und einen gesunden Wald zu ergreifen.

Datenbasierte Entscheidungen für resiliente Wälder

Perspektivisch soll der Prototyp zu einem hybriden Modell weiterentwickelt werden, das physikalische Bodenwassermodelle mit KI-gestützten Analysen kombiniert – etwa zur Auswertung von Satellitendaten oder zur Erkennung lokaler Vitalitätsabweichungen. Das Dashboard soll dann passende Erklärungen zu Umweltbedingungen sowie automatisierte Bewässerungsempfehlungen und Warnmeldungen geben.

Ziel ist ein Entscheidungsunterstützungssystem für Forstbetriebe und Kommunen, das Risiken wie erhöhte Mortalität oder Waldbrandgefahr frühzeitig anzeigt und datenbasierte Maßnahmen zur klimaangepassten Baumartenwahl, Aufforstung oder Bewirtschaftung ermöglicht. Die zugrunde liegenden Methoden lassen sich auch auf städtische Grünflächen übertragen, die durch versiegelte Böden und den Urban-Heat-Island-Effekt oft noch stärker unter Hitzestress leiden als Wälder.

Der Prototyp befindet sich noch in der Entwicklung, doch bereits jetzt können simulierte Zukunftsszenarien Risiken darstellen, die auf Mortalität oder Waldbrandgefahr hinweisen. Angesichts der aktuellen Ereignislage wird deutlich, wie dringend belastbare Daten als Entscheidungsgrundlage gebraucht werden. Nur damit können wir uns in Zukunft besser gegen Katastrophen wie Waldbrände schützen.

Nina Müller ist als Smart City Engineer am Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) in Kaiserslautern tätig. Dort leitet sie das Forschungsteam „Urbane digitale Zwillinge“.