Tropische Wälder können sich nach der Entwaldung doppelt so schnell erholen, wenn ihre Böden ausreichend Stickstoff enthalten. Dies geht aus einer neuen Studie von Forschern der Universität Leeds hervor. Die über Jahrzehnte in Mittelamerika durchgeführte Studie ergab, dass der Stickstoffgehalt im Boden ein entscheidender Faktor für die Geschwindigkeit des Waldwachstums ist.

Die Studie, die von den Forschern als das größte und längste Experiment ihrer Art bezeichnet wird, verfolgte die Waldregeneration nach der Entwaldung und fand eine direkte Korrelation zwischen dem Stickstoffgehalt des Bodens und der Geschwindigkeit, mit der Bäume zurückkehrten. Schnelleres Nachwachsen führt zu einer erhöhten Kohlenstoffbindung, was das Potenzial der Wälder unterstreicht, eine größere Rolle bei der Eindämmung des Klimawandels zu spielen.

"Was unter der Erde geschieht, hat einen großen Einfluss darauf, wie schnell die Wälder nach der Rodung von Flächen zurückkehren", sagte ein leitender Forscher der Universität Leeds, dessen Name in der Pressemitteilung enthalten war, aber nicht genannt wurde. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich Aufforstungsstrategien auf die Nutzung natürlicher Bodenprozesse konzentrieren sollten, anstatt sich ausschließlich auf künstliche Düngemittel zu verlassen, die negative Folgen für die Umwelt haben können.

Die Auswirkungen dieser Forschung erstrecken sich auch auf KI-gestützte Ansätze zur Wiederaufforstung. Algorithmen des maschinellen Lernens können trainiert werden, um Daten zur Bodenzusammensetzung zu analysieren, optimale Pflanzstandorte auf der Grundlage des Stickstoffgehalts vorherzusagen und sogar den Zustand der Wälder aus der Ferne mithilfe von Satellitenbildern zu überwachen. Dieser datengestützte Ansatz könnte die Effizienz und Effektivität von Wiederaufforstungsmaßnahmen weltweit erheblich verbessern.

Das Konzept, natürliche Prozesse mithilfe von KI zu optimieren, gewinnt in der Umweltwissenschaft zunehmend an Bedeutung. So entwickeln Forscher beispielsweise KI-Modelle, um die Ausbreitung invasiver Arten vorherzusagen, das Wassermanagement zu optimieren und sogar nachhaltigere landwirtschaftliche Praktiken zu entwickeln. Diese Fortschritte verdeutlichen das Potenzial der KI, eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung einiger der drängendsten Umweltprobleme der Welt zu spielen.

Obwohl sich die Studie auf Stickstoff konzentrierte, räumen die Forscher ein, dass auch andere Faktoren wie Niederschlagsmuster und Samenausbreitung das Nachwachsen der Wälder beeinflussen. Zukünftige Forschung wird das komplexe Zusammenspiel dieser Faktoren untersuchen, um ein umfassenderes Verständnis der Dynamik von Waldökosystemen zu entwickeln. Der nächste Schritt besteht darin, diese Erkenntnisse auf größere geografische Gebiete zu übertragen und verschiedene Wiederaufforstungsstrategien zu testen, die auf der Manipulation des Stickstoffgehalts im Boden basieren. Das ultimative Ziel ist die Entwicklung nachhaltiger und kosteneffizienter Methoden zur Wiederherstellung degradierter Waldlandschaften und zur Maximierung ihres Kohlenstoffbindungspotenzials.