Neue Publikation: Dürren beeinflussen Laubwechsel im Amazonasgebiet

Der Winter naht. Das heißt, auf der Nordhalbkugel. In diesen Regionen verlieren die Bäume zu dieser Jahreszeit ihre Blätter, nachdem sie sich zuvor in die schönsten Herbstfarben verfärbt hatten. Tropische Wälder wie der Amazonas haben nicht so ausgeprägte Jahreszeiten und sind immergrün. Dennoch verlieren sie etwa einmal im Jahr Blätter und treiben neue. Was die Saisonalität des Laubwechsels antreibt, verstehen wir immer noch nicht ganz. Aber wir wissen inzwischen, dass dies ein wichtiger Prozess ist, denn er beeinflusst die photosynthetische Kapazität des Waldes. Einfach ausgedrückt, sind junge Blätter effektiver bei der Photosynthese und der Sequestrierung von Kohlenstoff als alte. Das bedeutet, dass Bäume mit vielen alten Blättern weniger produktiv sind als nach dem Laubwechsel.

new leaves are often bright green
© Martin Kunz / MPI-BGC

In einer neuen Studie wollten Nathan Gonçalves und Co-Autoren nun zwei wichtige Fragen in diesem Zusammenhang beantworten.
1) Beeinflussen extreme Klimaereignisse wie Dürren den Laubwechsel und damit das durchschnittliche Blattalter und die photosynthetische Kapazität des Waldes?
Und 2) Ist es möglich, subtilere Veränderungen im Zusammenhang mit Extremereignissen (im Vergleich den Jahreszeiten) mit Satelliten zu beobachten?

Um die erste Frage zu beantworten, untersuchten sie den El Nino von 2015/2016. Dieser äußerte sich in einer extremen Dürre im Amazonasbecken. Sie fanden heraus, dass viele Bäume direkt nach dem Ende der Dürre, etwa vier Monate früher als in anderen Jahren, neue Blätter bekommen haben. Dies führte dazu, dass die Blätter viel früher als sonst ausgewachsen waren. Diese Verschiebung des Blattalters hatte nach Ende der Dürre für etwa 1,5 Jahre Auswirkungen auf die photosynthetische Kapazität.

Um die zweite Frage zu beantworten, verglichen sie Fotos von Kameras, die auf dem ATTO-Turm montiert waren, mit Satellitendaten. In der Vergangenheit führte die Verwendung von Daten aus der Fernerkundung oft zu Fehlern (z.B. durch die Wolkendecke), bis die Wissenschaftler eine neue Korrekturmethode namens MODIS-MAIAC entwickelten. Diese Methode hat sich als geeignet erwiesen, um die großen saisonalen Veränderungen oder das Alter der Blätter zu erkennen. Gonçalves und Co-Autoren konnten nun zeigen, dass sie auch die kleineren anomalen Verschiebungen durch die Dürre durch den El Nino erkennen können.

Der Artikel wurde in der Zeitschrift “Remote Sensing of Environment” veröffentlicht und ist hier verfügbar (Closed Access): Both near-surface and satellite remote sensing confirm drought legacy effect on tropical forest leaf phenology after 2015/2016 ENSO drought.