Klimabedingtes kombiniertes Extremereignis im Schutzwald, Misox GR

Resultate der Expert*innenumfrage

Auf dieser Seite finden Sie detaillierte Informationen zur Umfrage, Grafiken zu allen gestellten Fragen, sowie die anonymisierten
Umfrageresultate zum Download.
Ein Factsheet mit den wichtigsten Resultaten der Umfrage finden Sie hier auf Detusch sowie Italienisch und Französisch.

Informationen zur Fallstudie und Umfrage

Im Rahmen des BAFU Projekts „Wenn Risiken kumulieren – Analyse im Umgang mit Wildcard-­Risiken” wurden mögliche Auswirkungen von extremen Wettersituationen auf sozio-ökonomische Systeme untersucht. Extreme Wettersituationen sind zwar sehr seltenen, aber im zukünftigen Klima durchaus plausibel. Eine Fallstudie untersuchte mögliche Einflüsse von extremer Trockenheit über zwei aufeinander folgende Jahreszeiten, kombiniert mit Windschäden und hohen Temperaturen auf den Schutzwald.

Dazu wurde ein extremes Trockenheitsereignis basierend auf den Schweizer Klimaszenarien CH2018 definiert und bezüglich Auswirkungen auf besonders anfällige Schutzwaldgebiete im Misox GR analysiert.

Ist es möglich, dass ein meteorologisches Ereignis im Extremfall zum Verlust der Schutzfunktion eines Waldes führen kann? Um dieser Frage auf den Grund zu gehen, wurden den Experten verschiedene Fragen gestellt, bei denen sie Eintretenswahrscheinlichkeiten und Schwellenwerte für verschiedene Szenarien abschätzen mussten. Die Fragen bezogen sich auf besonders sensitive Waldstücke mit problematischer Durchmischung und Verjüngungssituation im Misox. Ein Verlust der Schutzfunktion wurde dabei so definiert, dass für mindestens eine Naturgefahr (z.B. Steinschlag die Schutzfunktion durch den Wald nicht mehr aufrechterhalten werden kann, und durch bauliche Massnahmen sichergestellt werden muss. Dabei wurde auch zwischen unmittelbarem Schutzverlust (innerhalb des betrachteten Jahres, z.B. bei Waldbrand) und verzögertem Schutzverlust (Jahre bis Jahrzehnte, z.B. bei Windwurf) unterschieden. Eine detaillierte Beschreibung des auslösenden Ereignisses, sowie der untersuchten Waldstücke finden Sie auch in diesem PDF-Dokument. Ein Factsheet mit den wichtigsten Resultaten der Umfrage finden Sie hier

Ausgangssituation: Die Jahre vor dem Trigger Ereignis sind aufgrund des Klimawandels relativ warm und trocken. Das heisst im Vergleich zum „normalen Klima“ (1981-2010), gibt es während der Jahre vor dem Ereignis wiederholt trockene Sommer und Winter (vergleichbar mit Winter 2016/17, Sommer 2018, 2019), dazwischen aber auch „normale" Jahre. Die Ausgangssituation ist also vergleichbar mit der Situation Ende 2019. D.h. die Wälder sind bereits mässigem Trockenstress ausgesetzt (Verlust von bis zu 5-10% des Bestandes je nach Standort); die Borkenkäfer Populationen sind bereits erhöht gegenüber dem „normalen“ Zustand der Referenzperiode (1981-2010).

Trigger Ereignis: Kombiniertes Meteorologisches Extremereignis bestehend aus drei Teil-Ereignissen, wovon jedes ein seltenes Ereignis ist (gemäss CH2018 Projektionen RCP8.5 2071-2100 ein ca. 30-60 jähriges Ereignis).

1.      Starker Sturm im Spätsommer des Vorjahres, welcher zu mittleren Windwurf-Flächen innerhalb des Bestandes führt (5-10% betroffene Fläche insgesamt). Der Borkenkäfer findet dadurch gute Bedingungen zur explosionsartigen Vermehrung vor (Vgl. Lothar in der Nordschweiz).

2.      Warmer und schneearmer Winter (Dez-März): +3.5°C Temperaturanomalie und 50% des Niederschlags relativ zur Normperiode 1981-2010 (vergleichbar mit 2005: 44% und 2019: 55%). Dadurch frühes ausapern und Trockenheit bereits im Frühling zur Haupt-Waldbrandsaison.

3.      Sehr trockener Sommer (Wachstumsperiode Apr-Sept): 40% des normalen Niederschlags über den gesamten Sommer (2003: 57%, 1991: 49%), davon zwei aufeinanderfolgende Monate mit je 15% (vergleichbar mit April 2007: 14%). Temperaturen +3.5°C über der Norm 1981-2010, d.h. sehr heiss für heutige Verhältnisse (2003: +2.9°C), jedoch unterdurchschnittlich verglichen mit 2071-2100.

Annahme: Das Ereignis tritt ein bei heutigen Bedingungen (Waldzustand, -durchmischung und -struktur, Infrastruktur, Bevölkerung, Lösch-Infrastruktur und –Organisation, etc).

Untersuchte Fläche: Besonders anfälliges Schutzwaldgebiet im Misox.

Allgemeine Aussagen über den Schutzwald zu treffen ist sehr schwierig, da jeder Standort seine eigene Charakteristik aufweist. Für diese Umfrage fokussieren wir auf besonders anfällige Schutzwald-Gebiete im Misox, wie sie unten als Beispiel aufgeführt sind. Bitte beantworten Sie die Fragen so, wie Sie es im Durchschnitt für diese Flächen einschätzen aufgrund ihrer gemeinsamen Eigenschaften: Hoher Fichtenanteil, ungenügende Verjüngung, Laubholzanteil ca. 30%, Grösse ca. 10-50 ha. Anders formuliert, schätzen Sie die Auswirkungen auf ein Gebiet von ungefähr der Grösse und „Problematik“ der drei unten genannten Flächen ein (z.B. Ausbruch eines Waldbrandes in einem solchen Teilgebiet im Misox).

·         Schutzwald oberhalb Pian S. Giacomo: Viel Fichte, ungenügende Verjüngung wegen hoher Wildbelastung. Laubholzanteil ca. 5%. Schutzgut: Kantonsstrasse. Fläche ca. 47 ha.

·         Schutzwald nordöstlich von Mesocco oberhalb Darba-Andergia (Recint). Fichtenwald mit ungenügender Verjüngung wegen hoher Wildbelastung. Laubholzanteil ca. 10%. Schutzgut: Dorfteil “Darba", Mesocco. Ca. 11 ha.

·         Schutzwald oberhalb Soazza (westliche Talseite): Wald direkt oberhalb des Dorfes mit hohem Fichtenanteil und artenarmer Verjüngung wegen hoher Wildbelastung. Laubholzanteil ca. 50%. Schutzgut: Dorf Soazza. Ca. 53 ha

Wichtigste Schutzfunktionen: Steinschlage, Rutschungen, Lawinen, Murgänge.

Die Umfrage beleuchtet die Thematik anhand zweier Konzepte:

  • „Top-down“ Betrachtungsweise ausgehend vom Extremereignis. Z.B. welche Einflüsse hat das Ereignis auf ökologische Faktoren des Waldes, diese Wiederum auf die Schutzfunktion und wie wirkt sich das auf die Gesellschaft aus?
  • „Bottom-up“ Betrachtungsweise ausgehend von den Impacts. Z.B. welche Gefährdungs-Schwellenwerte müssen überschritten sein, damit Massnahmen nötig sind? Wie muss sich der Wald verändern, damit diese Schwellenwerte überschritten sind, und was für ein Extremereignis kann wiederum zu dieser Veränderung führen?

Für jedes Konzept wurde ein eigener Umfrageteil erstellt. Beide Teile konnten unabhängig voneinander in beliebiger Reihenfolge und mit zeitlichem Unterbruch ausgefüllt werden.

In den beiden Teilen der Umfrage wurden also ähnliche Fragen mehrmals gestellt, zuerst aus der „top-down“ danach aus der „bottom-up“ Perspektive.

Die beiden Teile der Umfrage können mit den folgenden Links geöffnet werden (die Umfrage ist geschlossen und kann nicht mehr ausgefüllt werden):

Teil 1

Teil 2

Die Antworten auf alle Fragen finden Sie in dieser Excel-Datei

Teilnehmendenstatistik

Frage 1: Arbeitsort

Fragetext

In welchem Bereich sind Sie tätig?

Grafik

Anzahl Fachpersonen, die an der Umfrage teilgenommen haben, aufgeteilt nach Tätigkeitsbereich.

Frage 2: Expertise

Fragetext

Bitte geben Sie an, wie Sie Ihre Kenntnisse und Erfahrung zu den verschiedenen Themen einschätzen, indem Sie jeweils einen Wert zwischen 0 und 10 setzen:

  • 10: Jahrelange praktische oder theoretische Erfahrung zu diesem spezifischen Thema.
  • 5: Ich bin gut informiert zu diesem Thema, aber es betrifft meine eigene Arbeit nicht.
  • 0: Keinerlei Fachwissen zu diesem Thema, ich beantworte die Frage “aus dem Bauch heraus".

Grafik

Expertise der teilnehmenden Fachpersonen in den verschiedenen für die Umfrage relevanten Fachgebieten. Die Höhe der Balken gibt die Anzahl Fachpersonen an, welche sich dieser Expertise zuordnen. 0: Keinerlei Fachwissen zu diesem Thema, ich beantworte die Frage “aus dem Bauch heraus". 5: Ich bin gut informiert zu diesem Thema, aber es betrifft meine eigene Arbeit nicht. 10: Jahrelange praktische oder theoretische Erfahrung zu diesem spezifischen Thema.

Erster Teil: "Top down" Ansatz

Abschnitt 1: Direkte Auswirkungen des Trigger Ereignisses

Details zu den Fragestellungen

Zuerst bitten wir Sie, abzuschätzen, welche Auswirkungen einzelne Folgeprozesse des meteorologischen Trigger-Ereignisses auf den Schutzwald haben.

Bitte beurteilen Sie dabei folgende drei Fälle:

Wahrscheinlichster Fall: Was würde am ehesten eintreten bei dem vorgegebenen meteorologischen Extremereignis1?

Worst Case: Schlimmster erdenklicher Fall, der aufgrund der gegebenen Unsicherheiten noch plausibel ist2. Beispielsweise könnten positive Rückkopplungen oder nicht-lineare Mortalitätsraten zu Werten führen, die deutlich über denjenigen von bisherigen Extremereignissen liegen.

Best Case: Bester erdenklicher Fall, der aufgrund der gegebenen Unsicherheiten noch plausibel ist3. Beispielsweise könnte die Mortalitätsrate ab einem gewissen Level nicht weiter zunehmen.


1Statistisch als Median der Wahrscheinlichkeitsverteilung zu interpretieren.

2Gemäss IPCC calibrated language: Extrem wahrscheinlich (extremely likely), dass höchstens dieser Fall eintritt. Statistisch als 95. Perzentil der Wahrscheinlichkeitsverteilung zu interpretieren.

3Gemäss IPCC calibrated language: Extrem wahrscheinlich (extremely likely), dass mindestens dieser Fall eintritt. Stastisch als 5. Perzentil der Wahrscheinlichkeitsverteilung zu interpretieren. Es ist sehr wahrscheinlich (very likely, 90%), dass der eintretende Fall zwischen dem Best Case und dem Worst case liegt.

Frage 3: Trockenheitsbedingte Mortalität

Fragetext

Welcher Anteil des Bestandes (in %) würde aufgrund des  Trigger-Ereignisses absterben (Als direkte Konsequenz der Trockenheit und Wärme)?

Trockenheitsbedingte Mortalität kann auch erst 1-2 Jahre nach dem Ereignis eintreten. Bitte schliessen Sie solche verzögerte Mortalität in Ihre Abschätzung mit ein.

Grafik

Drought-induced mortality caused by the trigger event. Probability density function (vertical axis) based on number of answers for different mortality rates (horizontal axis). Mortalities were estimated for the best (green), worst (red) and most likely (gray) case. Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers. Blue represens the integrated PDF based on the SHELF elicitation framework (Gosling 2018).

Grafik gewichtet nach Expertise

SHELF integration of drought-induced mortality using unweighted answers (blue), answers weighted by average expertise (cyan) and answers weighted by topical expertise (pink).

Grafik nach Tätigkeitsbereich

SHELF Integration der trockenheitsbedingten Mortalität basierend auf allen Antworten (blau) bzw. nur den Antworten der Fachpersonen aus den einzelnen Tätigkeitsbereichen (andere Farben).

Frage 4: Mortalität durch Käferbefall

Fragetext

Ein Sturm im Vorjahr zusammen mit der bereits erhöhten Population führt zu idealen Bedingungen für den Borkenkäfer. Welcher Anteil des Bestandes (in %) wird aufgrund des Trigger-Ereignisses befallen sein, sodass er entweder abstirbt oder entrindet/geerntet werden muss?

Die Borkenkäferpopulationen können ihr Maximum 1-3 Jahre nach dem Extremereignis erreichen. Bitte geben Sie Ihre Einschätzung über den Zeitraum ab dem Trigger-Ereignis, bis zum Rückgang der Population nach ca. 2-3 Jahren an.

Grafik

Bark beetle – induced mortality caused by the trigger event. Probability density function (vertical axis) based on number of answers for different mortality rates (horizontal axis). Mortalities were estimated for the best (green), worst (red) and most likely (gray) case. Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers. Blue represens the integrated PDF based on the SHELF elicitation framework (Gosling 2018).

Grafik gewichtet nach Expertise

SHELF integration of bark beetle – induced mortality using unweighted answers (blue), answers weighted by average expertise (cyan) and answers weighted by topical expertise (pink).

Grafik nach Tätigkeitsbereich

SHELF Integration der Mortalität aufgrund Käferbefall basierend auf allen Antworten (blau) bzw. nur den Antworten der Fachpersonen aus den einzelnen Tätigkeitsbereichen (andere Farben).

Frage 5: Mortalität aufgrund der Kombination von Trockenheit und Käferbefall

Fragetext

Kombination von Trockenheit und Käferbefall. Welcher Anteil des Bestandes (in %) wird aufgrund des Trigger-Ereignisses absterben, als Konsequenz von Trockenheit und Käferbefall?

Grafik

Combined drought and bark beetle induced mortality caused by the trigger event. Probability density function (vertical axis) based on number of answers for different mortality rates (horizontal axis). Mortalities were estimated for the best (green), worst (red) and most likely (gray) case. Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers. Blue represens the integrated PDF based on the SHELF elicitation framework (Gosling 2018).

Grafik gewichtet nach Expertise

SHELF integration of combined drought and bark beetle – induced mortality using unweighted answers (blue), answers weighted by average expertise (cyan) and answers weighted by topical expertise (pink).

Grafik nach Tätigkeitsbereich

SHELF Integration der Mortalität aufgrund von Trockenheit und Käferbefall basierend auf allen Antworten (blau) bzw. nur den Antworten der Fachpersonen aus den einzelnen Tätigkeitsbereichen (andere Farben).

Frage 6: Erhöhung der Waldbrandgefahr (qualitativ)

Fragetext

Wie stark erhöht sich die Waldbrandgefahr aufgrund des Trigger-Ereignisses gegenüber der Referenzperiode 1981-2010?

Grafik

Erhöhung der Waldbrandgefahr im Jahr des Trigger Ereignisses. Anteil der Fachpersonen die eine geringe (links), mässige (Mitte) oder starke (rechts) Erhöhung der Waldbrandgefahr erwarten, jeweils für den Winter (Dezember-März; blau) und Sommer (April-September; grün).

Grafik gewichtet nach Expertise

Erhöhung der Waldbrandgefahr im Jahr des Trigger Ereignisses gewichtet nach Expertise im Bereich Waldbrand (Selbsteinschätzung der Teilnehmenden, S. Frage 2). Anteil der Fachpersonen die eine geringe (links), mässige (Mitte) oder starke (rechts) Erhöhung der Waldbrandgefahr erwarten, jeweils für den Winter (Dezember-März; blau) und Sommer (April-September; grün).

Grafik nach Tätigkeitsbereich

Erhöhung der Waldbrandgefahr im Jahr des Trigger Ereignisses, aufgeschlüsselt nach Arbeitsort. Anzahl Fachpersonen pro Arbeitsort, die eine geringe, mässige oder starke Erhöhung der Waldbrandgefahr erwarten, jeweils für den Winter (Dezember-März) und Sommer (April-September).

Frage 7: Wahrscheinlichkeit verschiedener Brandereignisse

Fragetext

Wie gross ist im Jahr des Trigger-Ereignisses (Winter-Sommer) die Wahrscheinlichkeit für die folgenden Ereignisse (summiert 100%)?

Brand 1: Es gibt in diesem Jahr keine Waldbrände

Brand 2: Es kommt zu kleineren Bränden, die jedoch relativ schnell gelöscht werden können

Brand 3: Es gibt grössere Brände, die jedoch mit externer Unterstützung (Militär und Helikopter von privaten Organisationen) gelöscht werden können (vergleichbar mit 2016/17).

Brand 4: Es kommt zu grossflächiger Verbrennung des Schutzwaldes, z.B. durch mehrere gleichzeitig auftretende Feuer, oder einen Grossbrand, begünstigt durch starke Winde und/oder mangelnde Löschkapazität wegen fehlender Unterstützung von aussen (Militär und Helikopter von privaten Organisationen), oder weil Personal und Material anderweitig gebraucht wird, (z.B. Brände in umliegenden Regionen, oder andere Ausnahmesituationen wie z.B. andere Katastrophe in der Region (z.B. Massenkarambolage auf Autobahn, Grossbrand im Gotthardtunnel, Naturkatastrophe wie ‘Bondo’); Helikoptermangel wegen WEF; Einsatzkräftemangel wegen Pandemie; …).

Grafik

Probability of occurrence for different woodfire types in the year of the trigger event. Densities show the number of estimates (vertical axis) for the different probabilities of occurrence (horizontal axis) for each fire type. Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers.

Fire type 1 (blue): No woodfires

Fire type 2 (orange): Small fires that can be extinguished relatively quickly

Fire type 3 (darkred): Large fire(s) that can be extinguished with external support (army, private helicopters, …), comparable to the 2016/17 fires.

Fire type 4 (blue): Burn-down of protective forest over large areas, caused by multiple simultaneous fires, combined with strong wind, or lack of external firefighting support due to fires in surrounding areas or other extreme situations happening in parallel.

Grafik gewichtet nach Expertise

Gleiche Grafik wie oben, aber gewichtet nach Expertise im Bereich Waldbrand (Selbsteinschätzung der Teilnehmenden, S. Frage 2). Box-whisker-plots und Standardabweichung im oberen Teil der Grafik. Schwarz: Brand 1, Rot: Brand 2, Grün: Brand 3, Blau: Brand 4

Grafik nach Tätigkeitsbereich

Eintretenswahrscheinlichkeit verschiedener Waldbrandereignisse nach Arbeitsort. Für jeden Arbeitsort sind der Median (Raute) sowie Minimum und Maximum (Kreise) der geschätzten Eintretenswahrscheinlichkeiten  angegeben für die Ereignisse Waldbrand 1 (unten) bis Waldbrand 4 (oben).

Frage 8: Brandfläche bei grossem Brandereignis (Brand 3)

Fragetext

Welcher Anteil der untersuchten Fläche (in %) könnte durch das Ereignis “Brand 3" innerhalb des untersuchten Zeitraumes verbrennen?

Brand 3: Es gibt grössere Brände, die jedoch mit externer Unterstützung (Militär und Helikopter von privaten Organisationen) gelöscht werden können (vergleichbar mit 2016/17).

Grafik

Fraction of area burnt by woodfires of type 3 during the year of the trigger event. Probability density function (vertical axis) based on number of answers for different mortality rates (horizontal axis). Mortalities were estimated for the best (green), worst (red) and most likely (gray) case. Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers. Blue represens the integrated PDF based on the SHELF elicitation framework (Gosling 2018). Fire type 3: Large fire(s) that can be extinguished with external support (army, private helicopters, …), comparable to the 2016/17 fires.

Grafik gewichtet nach Expertise

SHELF integration of area burnt by fire type 3 using unweighted answers (blue), answers weighted by average expertise (cyan) and answers weighted by topical expertise (pink).

Grafik nach Tätigkeitsbereich

SHELF Integration der verbrannten Fläche aufgrund eines Ereignisses “Brand 3", basierend auf allen Antworten (blau) bzw. nur den Antworten der Fachpersonen aus den einzelnen Tätigkeitsbereichen (andere Farben).

Frage 9: Brandfläche bei extremem Brandereignis (Brand 4)

Fragetext

Welcher Anteil der untersuchten Fläche (in %) könnte durch das Ereignis “Brand 4" innerhalb des untersuchten Zeitraumes verbrennen?

Brand 4: Es kommt zu grossflächiger Verbrennung des Schutzwaldes, z.B. durch mehrere gleichzeitig auftretende Feuer, oder einen Grossbrand, begünstigt durch starke Winde und/oder mangelnde Löschkapazität wegen fehlender Unterstützung von aussen (Militär und Helikopter von privaten Organisationen), oder weil Personal und Material anderweitig gebraucht wird, (z.B. Brände in umliegenden Regionen, oder andere Ausnahmesituationen wie z.B. andere Katastrophe in der Region (z.B. Massenkarambolage auf Autobahn, Grossbrand im Gotthardtunnel, Naturkatastrophe wie ‘Bondo’); Helikoptermangel wegen WEF; Einsatzkräftemangel wegen Pandemie; …).

Grafik

Fraction of area burnt by woodfires of type 4 during the year of the trigger event. Probability density function (vertical axis) based on number of answers for different mortality rates (horizontal axis). Mortalities were estimated for the best (green), worst (red) and most likely (gray) case. Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers. Blue represens the integrated PDF based on the SHELF elicitation framework (Gosling 2018). Fire type 4: Burn-down of protective forest over large areas, caused by multiple simultaneous fires, combined with strong wind, or lack of external firefighting support due to fires in surrounding areas or other extreme situations happening in parallel.

Grafik gewichtet nach Expertise

SHELF integration of area burnt by fire type 4 using unweighted answers (blue), answers weighted by average expertise (cyan) and answers weighted by topical expertise (pink).

Grafik nach Tätigkeitsbereich

SHELF Integration der verbrannten Fläche aufgrund eines Ereignisses “Brand 4", basierend auf allen Antworten (blau) bzw. nur den Antworten der Fachpersonen aus den einzelnen Tätigkeitsbereichen (andere Farben).

Frage 10: Wahrscheinlichkeit für grossflächiges Abbrennen des Schutzwaldes bei verschiedenen Feuer-Szenarien.

Fragetext

Wie gross ist im Jahr des Trigger-Ereignisses die Wahrscheinlichkeit für grossflächiges Abbrennen des Schutzwaldes, welches anschliessend bauliche Massnahmen erfordern würde um die Schutzfunktion aufrechtzuerhalten (vgl. Visp 2015), für die folgenden Szenarien:

A: Ein einzelnes Feuer bricht an einem ungünstigen Ort aus und wird vom Wind rasch verbreitet.

B: Es kommt zu zwei oder mehr solchen Bränden im Misox, sodass die Löschkapazitäten aufgeteilt werden müssen.

C: Es kommt zu mindestens einem solchen Brand und es steht aufgrund von Bränden in umliegenden Regionen keine zusätzlichen Helfer / Löschinfrastrukturen zur Verfügung.

D: Es kommt zu mindestens einem solchen Brand und es stehen aufgrund anderer Ausnahmesituationen keine zusätzlichen Helfer / Löschinfrastrukturen zur Verfügung (mögliche Beispiele für Ausnahmesituationen: Andere Katastrophe in der Region (z.B. Massenkarambolage auf Autobahn, Grossbrand im Gotthardtunnel, Naturkatastrophe wie ‘Bondo’); Helikoptermangel wegen WEF; Einsatzkräftemangel wegen Pandemie; …)

Grafik

Eintretenswahrscheinlichkeit für grossflächiges Abbrennend des Schutzwaldes für verschiedene Feuer-Szenarien. Die relative Anzahl Fachpersonen (y-achse), welche die jeweiligen Eintretenswahrscheinlichkeiten (x-Achse) geschätzt haben ist durch die Verteilungen dargestellt. Vertikale linien: Median, Stern: Modalwert. Box-whisker-plots und Standardabweichung im oberen Teil der Grafik.

Schwarz: Ein einzelnes Feuer bricht an einem ungünstigen Ort aus und wird vom Wind rasch verbreitet.

Rot: Es kommt zu zwei oder mehr solchen Bränden im Misox, sodass die Löschkapazitäten aufgeteilt werden müssen.

Grün: Es kommt zu mindestens einem solchen Brand und es steht aufgrund von Bränden in umliegenden Regionen keine zusätzlichen Helfer / Löschinfrastrukturen zur Verfügung.

Blau: Es kommt zu mindestens einem solchen Brand und es stehen aufgrund anderer Ausnahmesituationen keine zusätzlichen Helfer / Löschinfrastrukturen zur Verfügung (mögliche Beispiele für Ausnahmesituationen: Andere Katastrophe in der Region (z.B. Massenkarambolage auf Autobahn, Grossbrand im Gotthardtunnel, Naturkatastrophe wie ‘Bondo’); Helikoptermangel wegen WEF; Einsatzkräftemangel wegen Pandemie; …)

Abschnitt 2: Wahrscheinlichkeiten für Verlust der Schutzfunktion

Details zu den Fragestellungen

Mit den folgenden Fragen soll eingeschätzt werden, wie gross die Wahrscheinlichkeit für den Verlust der Schutzfunktion ist, aufgrund verschiedener Störfaktoren.

Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass aufgrund der genannten Ereignisketten (dazu gehören auch menschliche Eingriffe, z.B. Entfernen von Sturm-, Käfer-, oder Totholz) Teile des Schutzwaldes so stark beeinträchtigt sind, dass mit baulichen Massnahmen eingegriffen werden muss um die Schutzfunktion zu erhalten (=Verlust der Schutzwaldfunktion)?

Dabei wird zuerst jeder Störfaktor einzeln betrachtet, dann die Kombination aller Störfaktoren.

Bitte beurteilen Sie dabei folgende drei Fälle:

Schutzfunktion bleibt gewährleistet: Keine oder geringe beeinträchtigung des Schutzwaldes. Es sind keine baulichen Massnahmen nötig

Teilweiser Verlust der Schutzfunktion:
Für mindestens eine Naturgefahr geht die Schutzfunktion teilweise
verloren und muss mit baulichen Massnahmen unterstützt werden.

Verlust der Schutzfunktion:
Für mindestens eine Naturgefahr ist die Schutzfunktion durch den Wald
nicht mehr gewährleistet und muss durch bauliche Massnahmen
sichergestellt werden.

Frage 11: Schutzverlust durch Windwurf

Fragetext

Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass aufgrund der folgenden Ereigniskette (dazu gehören auch menschliche Eingriffe, z.B. Entfernen von Sturm-, Käfer-, oder Totholz) Teile des Schutzwaldes so stark beeinträchtigt sind, dass mit baulichen Massnahmen eingegriffen werden muss um die Schutzfunktion zu erhalten (=Verlust der Schutzwaldfunktion)?

Nur Windwurf (starker Sturm im Spätsommer des Vorjahres, welcher zu mittleren Wurf-Flächen innerhalb des Bestandes führt (5-10% betroffene Fläche insgesamt).

Die Summe der Wahrscheinlichkeiten muss 100% ergeben.

Grafik

Probability of loss of protective function due to windstorm. Probability density function (vertical axis) based on number of answers from experts for different probabilities of occurrence (horizontal axis). Three different cases were estimated: Protective function does not get impaired (green), protective functin gets partially lost (orange), protective function gets entirely lost (dark red). Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers.

Grafik gewichtet nach Expertise

Wahrscheinlichkeit für den Schutzverlust aufgrund Windwurf, gewichtet nach Expertise (Selbsteinschätzung, S. Frage 2). Die Szenarien kein Schutzverlust (grün), teilweiser Schutzverlust (rot) und kompletter Schutzverlust (schwarz) wurden von allen Experten mit einer Wahrscheinlichkeit beziffert. Die Grafik zeigt die Verteilung dieser Einschätzungen. Median: Vertikale Linie, Modalwert: Sternchen. Bos-whisker-plot und Standardabweichung im oberen Teil der Grafik.

Grafik nach Tätigkeitsbereich

Wahrscheinlichkeit für den Schutzverlust aufgrund von Windwurf, nach Arbeitsort der Fachpersonen. Für jeden Arbeitsort sind der Median (Raute) sowie Minimum und Maximum (Kreise) der geschätzten Eintretenswahrscheinlichkeiten angegeben für die Szenarien kein Schutzverlust (unten), teilweiser Schutzverlust (Mitte) und vollständiger Schutzverlust (oben).

Frage 12: Schutzverlust durch Trockenheit und Wärme

Fragetext

Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass aufgrund der folgenden Ereigniskette (dazu gehören auch menschliche Eingriffe, z.B. Entfernen von Sturm-, Käfer-, oder Totholz) Teile des Schutzwaldes so stark beeinträchtigt sind, dass mit baulichen Massnahmen eingegriffen werden muss um die Schutzfunktion zu erhalten (=Verlust der Schutzwaldfunktion)?

Nur Trockenheit und Wärme (Warmer und schneearmer Winter: 50% des normalen Niederschlags und +3.5°C Temperaturanomalie. Sehr trockener Sommer (Apr-Sept): 40% des normalen Niederschlags über den gesamten Sommer, davon zwei aufeinanderfolgende Monate mit je 15%. Temperaturen +3.5°C über der Norm.)

Die Summe der Wahrscheinlichkeiten muss 100% ergeben.

Grafik

Probability of loss of protective function due to drought an heat. Probability density function (vertical axis) based on number of answers from experts for different probabilities of occurrence (horizontal axis). Three different cases were estimated: Protective function does not get impaired (green), protective functin gets partially lost (orange), protective function gets entirely lost (dark red). Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers.

Grafik gewichtet nach Expertise

Wahrscheinlichkeit für den Schutzverlust aufgrund Windwurf, gewichtet nach Expertise (Selbsteinschätzung, S. Frage 2). Die Szenarien kein Schutzverlust (grün), teilweiser Schutzverlust (rot) und kompletter Schutzverlust (schwarz) wurden von allen Experten mit einer Wahrscheinlichkeit beziffert. Die Grafik zeigt die Verteilung dieser Einschätzungen. Median: Vertikale Linie, Modalwert: Sternchen. Bos-whisker-plot und Standardabweichung im oberen Teil der Grafik.

Grafik nach Tätigkeitsbereich

Wahrscheinlichkeit für den Schutzverlust aufgrund von Windwurf, nach Arbeitsort der Fachpersonen. Für jeden Arbeitsort sind der Median (Raute) sowie Minimum und Maximum (Kreise) der geschätzten Eintretenswahrscheinlichkeiten angegeben für die Szenarien kein Schutzverlust (unten), teilweiser Schutzverlust (Mitte) und vollständiger Schutzverlust (oben).

Frage 13: Schutzverlust durch Käferbefall

Fragetext

Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass aufgrund der folgenden Ereigniskette (dazu gehören auch menschliche Eingriffe, z.B. Entfernen von Sturm-, Käfer-, oder Totholz) Teile des Schutzwaldes so stark beeinträchtigt sind, dass mit baulichen Massnahmen eingegriffen werden muss um die Schutzfunktion zu erhalten (=Verlust der Schutzwaldfunktion)?

Nur Käferbefall (Ein Sturm im Vorjahr zusammen mit der bereits erhöhten Population führt zu idealen Bedingungen für den Borkenkäfer.)

Die Summe der Wahrscheinlichkeiten muss 100% ergeben.

Grafik

Probability of loss of protective function due to bark beetle infestation. Probability density function (vertical axis) based on number of answers from experts for different probabilities of occurrence (horizontal axis).
Three different cases were estimated: Protective function does not get impaired (green), protective functin gets partially lost (orange), protective function gets entirely lost (dark red). Vertical lines denote the median, asterisks the mode of the answers.

Grafik gewichtet nach Expertise

Wahrscheinlichkeit für den Schutzverlust aufgrund Käferbefall, gewichtet nach Expertise (Selbsteinschätzung, S. Frage 2). Die Szenarien kein Schutzverlust (grün), teilweiser Schutzverlust (rot) und kompletter Schutzverlust (schwarz) wurden von allen Experten mit einer Wahrscheinlichkeit beziffert. Die Grafik zeigt die Verteilung dieser Einschätzungen. Median: Vertikale Linie, Modalwert: Sternchen. Bos-whisker-plot und Standardabweichung im oberen Teil der Grafik.

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Wahrscheinlichkeit für den Schutzverlust aufgrund von Käferbefall, nach Arbeitsort der Fachpersonen. Für jeden Arbeitsort sind der Median (Raute) sowie Minimum und Maximum (Kreise) der geschätzten Eintretenswahrscheinlichkeiten angegeben für die Szenarien kein Schutzverlust (unten), teilweiser Schutzverlust (Mitte) und vollständiger Schutzverlust (oben).

Frage 14: Schutzverlust durch Windwurf, Trockenheit und Käferbefall (kombiniert)

Fragetext

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Grafik

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Frage 15: Schutzverlust durch Waldbrand

Fragetext

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Frage 16: Schuzverlust durch alle Faktoren kombiniert

Fragetext

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Zweiter Teil: "Bottom up" Ansatz

Details zu den Fragestellungen

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Abschnitt 3: Teilweiser Verlust der Schutzfunktion

Details zu den Fragestellungen

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Frage 17: Mögliche Ereignisse für teilweisen Verlust der Schutzfunktion

Fragetext

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Frage 18: Ursache Trockenheit und/oder Käferbefall

Fragetext

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Frage 19: Wie trocken muss der Sommer sein, damit dieser Schwellenwert zur Verlust der Schutzfunktion allein aufgrund der Trockenheits-Mortalität eintritt?

Fragetext

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Frage 20: Wie trocken muss der Sommer sein, damit dieser Schwellenwert zum Verlust der Schutzfunktion eintritt, wenn zusätzlich ideale Bedingungen für starken Käferbefall vorliegen?

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Frage 21: Ursache Windwurf

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Frage 22: Ursache Waldbrand

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Frage 23: Kombination Trockenheit und Waldbrand: Wie trocken muss der Sommer sein, damit es mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem Waldbrand kommt, bei dem ein sofortiger Schutzverlust eintritt?

Fragetext

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Frage 24: Kombination Trockenheit und Waldbrand: Wie trocken muss der Sommer sein, damit es mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem Waldbrand kommt, bei dem ein verzögerter Schutzverlust eintritt?

Fragetext

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Frage 25: Kombination aller Faktoren (Trockenheit + Käferbefall + Waldbrand: Wie trocken muss der Sommer sein, damit es mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem sofortigen oder verzögerten teilweisen Verlust der Schutzfunktion kommt?

Fragetext

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Abschnitt 4: Vollständiger Verlust der Schutzfunktion

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Frage 26: Mögliche Ereignisse für vollständigen Verlust der Schutzfunktion

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Frage 27: Ursache Trockenheit und/oder Käferbefall

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Frage 28: Wie trocken muss der Sommer sein, damit dieser Schwellenwert zur Verlust der Schutzfunktion allein aufgrund der Trockenheits-Mortalität eintritt?

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Frage 29: Wie trocken muss der Sommer sein, damit dieser Schwellenwert zum vollständigen Verlust der Schutzfunktion eintritt, wenn zusätzlich ideale Bedingungen für starken Käferbefall vorliegen?

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Frage 30: Ursache Windwurf

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Frage 31: Ursache Waldbrand

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Frage 32: Kombination Trockenheit und Waldbrand: Wie trocken muss der Sommer sein, damit es mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem Waldbrand kommt, bei dem ein sofortiger vollständiger Schutzverlust eintritt?

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Frage 33: Kombination Trockenheit und Waldbrand: Wie trocken muss der Sommer sein, damit es mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem Waldbrand kommt, bei dem ein verzögerter vollständiger Schutzverlust eintritt?

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Frage 34: Kombination aller Faktoren (Trockenheit + Käferbefall + Waldbrand: Wie trocken muss der Sommer sein, damit es mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem sofortigen oder verzögerten vollständigen Verlust der Schutzfunktion kommt?

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Abschnitt 5: Plausibilität der Szenarien

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Frage 35: Plausibilität der Szenarien OHNE WALDBRAND im Verlauf des betrachteten Jahres

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Frage 36: Plausibilität der Szenarien MIT WALDBRAND im Verlauf des betrachteten Jahres

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Frage 37: Plausibilität der Szenarien OHNE WALDBRAND verzögert (innerhalb von einigen Jahren bis Jahrzehnten)

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Frage 38: Plausibilität der Szenarien MIT WALDBRAND verzögert (innerhalb von einigen Jahren bis Jahrzehnten)

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Abschnitt 6: Auswirkungen

Fragen 39-42: Welche Auswirkungen könnten die skizzierten Ereignisketten auf die Region haben, unmittelbar, langfristig und mit bzw. ohne Schutzverlust?

Fragen 43-46: Verschiedene Auswirkungen des Trigger-Ereignisses

Aussergewöhnlich hohe Kosten für das Gemeinwesen

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Wegzug von Bevölkerung

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Weniger Tourismus

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Erhöhte Sensibilität der Bevölkerung gegenüber Klimawandel

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Erhöhte Sensibilität der Bevölkerung gegenüber Waldbrandgefahr

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Frage 47: Welche weiteren Konsequenzen und Ereigniskaskaden könnten möglicherweise vom Trigger-Ereignis ausgehen?

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Frage 48: Weitere von den Experten genannte Konsequenzen des Trigger-Ereignisses.

Gegebene Antworten

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Abschnitt 7: Massnahmen

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Frage 49: Potential von Anpassungsmassnahmen

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Frage 50: Weitere von den Experten genannte Anpassungsmassnahmen

Gegebene Antworten

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Abschnitt 8: Blind Spots

Frage 51: Weitere von den Experten genannte “Blind Spots"

Fragetext

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