Motivations and research objectives: During the passage of rain water through a forest canopy two main processes take place. First, water is redistributed; and second, its chemical properties change substantially. The rain water redistribution and the brief contact with plant surfaces results in a large variability of both throughfall and its chemical composition. Since throughfall and its chemistry influence a range of physical, chemical and biological processes at or below the forest floor the understanding of throughfall variability and the prediction of throughfall patterns potentially improves the understanding of near-surface processes in forest ecosystems. This thesis comprises three main research objectives. The first objective is to determine the variability of throughfall and its chemistry, and to investigate some of the controlling factors. Second, I explored throughfall spatial patterns. Finally, I attempted to assess the temporal persistence of throughfall and its chemical composition. Research sites and methods: The thesis is based on investigations in a tropical montane rain forest in Ecuador, and lowland rain forest ecosystems in Brazil and Panama. The first two studies investigate both throughfall and throughfall chemistry following a deterministic approach. The third study investigates throughfall patterns with geostatistical methods, and hence, relies on a stochastic approach. Results and Conclusions: Throughfall is highly variable. The variability of throughfall in tropical forests seems to exceed that of many temperate forests. These differences, however, do not solely reflect ecosystem-inherent characteristics, more likely they also mirror management practices. Apart from biotic factors that influence throughfall variability, rainfall magnitude is an important control. Throughfall solute concentrations and solute deposition are even more variable than throughfall. In contrast to throughfall volumes, the variability of solute deposition shows no clear differences between tropical and temperate forests, hence, biodiversity is not a strong predictor of solute deposition heterogeneity. Many other factors control solute deposition patterns, for instance, solute concentration in rainfall and antecedent dry period. The temporal variability of the latter factors partly accounts for the low temporal persistence of solute deposition. In contrast, measurements of throughfall volume are quite stable over time. Results from the Panamanian research site indicate that wet and dry areas outlast consecutive wet seasons. At this research site, throughfall exhibited only weak or pure nugget autocorrelation structures over the studies lag distances. A close look at the geostatistical tools at hand provided evidence that throughfall datasets, in particular those of large events, require robust variogram estimation if one wants to avoid outlier removal. This finding is important because all geostatistical throughfall studies that have been published so far analyzed their data using the classical, non-robust variogram estimator. / Motivation und Zielsetzung: Wenn Regen durch ein Kronendach fällt lassen sich zwei Prozesse beobachten: das Regenwasser wird umverteilt und die chemische Qualität des Wassers verändert sich erheblich. Die Prozesse im Kronenraum resultieren in einer hohen Variabilität des Bestandsniederschlags und dessen chemischer Zusammensetzung. Bestandsniederschlag beeinflusst eine Reihe von physikalischen, chemischen und biologischen Prozessen am Waldboden. Daher können Untersuchungen zur Variabilität und zu Mustern im Bestandsniederschlag helfen, bodennahe Prozesse besser zu verstehen. Diese Dissertation behandelt hauptsächlich drei Aspekte. Erstens, die Arbeit beschäftigt sich mit der Erfassung der Variabilität im Bestandsniederschlag und dessen chemischer Zusammensetzung, zudem werden Einflussfaktoren dieser Variabilität untersucht. Des Weiteren beschäftigt sich die Arbeit mit räumlichen Mustern des Bestandsniederschlagswassers, und drittens wird die zeitliche Stabilität des Bestandsniederschlags und dessen chemischer Zusammensetzung betrachtet. Untersuchungsgebiete und Methoden: Diese Dissertation basiert auf Untersuchungen in einem tropischen Bergregenwald in Ecuador, sowie Studien in tropischen Tieflandregenwäldern in Brasilien und Panama. Die ersten zwei Studien untersuchen Bestandsniederschlag und dessen chemische Zusammensetzung mit Hilfe deterministischer Methoden. Die Arbeit in Panama nutzt geostatistische Methoden zur Beschreibung von Bestandsniederschlagsmustern und verfolgt somit einen stochastischen Ansatz. Ergebnisse und Schlussfolgerungen: Die Variabilität des Bestandsniederschlages ist hoch; das heißt, die Menge des auf den Waldboden tropfenden Wassers kann sich je nach Standort stark unterscheiden. Diese räumliche Variabilität des Bestandsniederschlags ist in tropischen Wäldern höher als in vielen gemäßigten Waldökosystemen, was nicht allein auf verschiedenen Eigenschaften der Ökosysteme zurückzuführen ist. Vielmehr erklären sich die Unterschiede auch aus verschiedenen Waldnutzungen. Abgesehen von biologischen Faktoren beeinflusst die Regenmenge die Variabilität des Bestandsniederschlags erheblich. Die chemische Zusammensetzung des Bestandsniederschlags weist eine noch höhere Variabilität als der Bestandsniederschlag selbst auf. Unterschiede zwischen tropischen und gemäßigten Wäldern lassen sich hier allerdings nicht erkennen, weshalb die hohe Diversität tropischer Ökosysteme die Heterogenität der chemischen Zusammensetzung des Bestandsniederschlags nicht ausreichend erklärt. Eine Vielzahl anderer Faktoren kontrolliert deshalb die Variabilität der Bestandsniederschlagschemie, beispielsweise die Konzentration gelöster Stoffe im Regenwasser oder die Dauer von Trockenperioden. Deren hohe temporale Variabilität ist verantwortlich für die geringe zeitliche Stabilität von Depositionsmessungen. Im Gegensatz dazu ist die temporale Persistenz von Messungen der Bestandsniederschlagsmenge hoch. Insbesondere die Ergebnisse aus Panama zeigen, dass feuchte und trockene Messpunkte über einen Zeitraum von zwei Regenzeiten fortbestehen. Die räumlichen Bestandsniederschlagsmuster im letztgenannten Untersuchungsgebiet sind schwach bzw. weisen die Struktur eines reinen Nugget-Models auf. Die geostatistische Analyse zeigt, dass vor allem die Daten großer Regenereignisse eine robuste Modellierung des Variogramms erfordern, wenn die willkürliche Entfernung von Fernpunkten in den Daten vermieden werden soll. Dieses Resultat ist insbesondere deshalb von Bedeutung, da alle bisherigen Bestandsniederschlagsstudien den klassischen, nicht-robusten Schätzer benutzen, obwohl das Auftreten von Extremwerten in Bestandsniederschlagsdaten für viele Ökosysteme zu erwarten ist.

Projektionen der Effekte von Umweltveränderungen auf sozio-ökologische Systeme sind ein fester Bestandteil der Nachhaltigkeitsforschung. Solche Projektionen beruhen auf Modellen und Modellketten. In jedem Modellierungsschritt werden modelspezifische Unsicherheiten bezüglich Parameterwerten, Eingabedaten und Modelstruktur akkumuliert und führen zu einer Kaskade der Unsicherheiten. Ziel dieser Dissertation ist es, die Kaskade der Unsicherheiten der Wirkungen von Umweltveränderungen am Beispiel der Waldökosystemmodellierung zu behandeln. Dies führt zu zwei übergreifenden Forschungsfragen: 1. Wie beeinflussen unterschiedliche Typen von Unsicherheiten die Projektionen der Wirkungen sich verändernder Umweltbedingungen auf Waldökosysteme? 2. Gibt es einen übergeordneten Rahmen für nachhaltiges Ressourcenmanagement in sozio-ökologischen Systemen, in den Unsicherheiten eingebettet werden können? Diese Dissertation zeigt, dass die Produktivität von Wäldern unter Bedingungen des Klimawandels in kühleren und feuchteren Regionen zunehmen und in wärmeren und trockeneren abnehmen kann. Diese Ergebnisse sind qualitativ konsistent über eine Vielzahl von Modellstrukturen, Klimaszenarien und Modelparameter, die jedoch quantitativ zu nennenswerten Unsicherheiten in Projektionen führen. Diese Arbeit zeigt, dass es Methoden gibt, um bestimmte Unsicherheiten einzuschätzen, aber auch, dass viele Klimawirkungsstudien die Wirkung von Veränderungen im Mittelwert von Klimavariablen betrachten und nicht die von Extremwerten. Außerdem zeigt diese Arbeit, dass adaptive, sektorenübergreifende Strategien für ein nachhaltiges Ressourcenmanagement existieren, die mit Unsicherheiten von Klimawirkungen umgehen können und nachhaltige, regionale Entwicklungen fördern. Die Kaskade der Unsicherheiten ist eine zentrale Herausforderung für nachhaltiges Ressourcenmanagement. Eine systematischere Behandlung von Unsicherheiten ermöglicht robuste Projektionen der Wirkungen sich verändernder Umweltbedingungen. / Projecting the effects of environmental change on social-ecological systems is a crucial component of sustainability science. Such projections rely on models and modeling chains. At each modeling step, model-specific uncertainties about parameter values, input data or structure accumulate and lead to a cascade of uncertainty. The aim of this thesis is to explore the cascade of uncertainties in responses to environmental change in a structured way at the example of forest ecosystem modeling. This leads to two overarching research questions: 1. How do different types of uncertainties affect projections of the effects of environmental change on forest ecosystems? 2. What is the general framework of sustainable natural resource management in coupled social-ecological systems in which uncertainties need to be integrated? This thesis shows that forest productivity under climate change may increase in cool and wet regions and decrease in already warm and dry regions. These findings are robust despite large differences in model structure, climate change scenarios and model parameters that induce considerable uncertainty into future projections. It also stresses that there are methods available to assess uncertainties but also that many climate change impact studies have focused on testing the response of plants to changes in mean climate rather than climatic extremes. Finally, this thesis shows that adaptive, cross-sectoral natural resource management strategies exist that accommodate uncertain impacts of environmental and societal change and foster sustainable regional development. I conclude that the cascade of uncertainty challenges sustainable natural resource management and that a more systematic treatment of uncertainties is strongly needed to generate robust projections of the impacts of environmental change. The findings of this thesis provide a general framework in which both modelers and decision-makers can integrate model results and assess their robustness.

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Die Jagd, das Töten von freilebenden Wildtieren, ist heute mehr denn je umstritten. Und tatsächlich ist es so, dass die Jagd ihre ursprüngliche Bedeutung, die Beschaffung von Nahrung, weitgehend verloren hat. Wodurch ist die Jagd in unserer Kulturlandschaft heute noch zu rechtfertigen? Und warum, für wen und wie jagt Sachsenforst? Was hat die Jagd mit der Entwicklung naturnaher Waldökosysteme zu tun? Einfache Antworten auf diese Fragen sind nicht möglich. Die Broschüre zeigt die Herangehensweise der Mitarbeiter von Sachsenforst im Staatswald des Freistaates Sachsen auf. Redaktionsschluss: 30.09.2015

Dramatische ökologische, ökonomische und soziale Veränderungen bedrohen die Stabilität von Ökosystemen weltweit und stellen zusammen mit neuen Ansprüchen an die vielfältigen Ökosystemdienstleistungen von Wäldern neue Herausforderungen für das forstliche Management und Monitoring dar. Neue Risiken und Gefahren, wie zum Beispiel eingebürgerte invasive Arten (Neobiota), werfen grundsätzliche Fragen hinsichtlich etablierter forstlicher Managementstrategien auf, da diese Strategien auf der Annahme stabiler Ökosysteme basieren. Anpassungsfähige Management- und Monitoringstrategien sind deshalb notwendig, um diese neuen Bedrohungen und Veränderungen frühzeitig zu erkennen. Dies erfordert jedoch ein großflächiges und umfassendes Monitoring, was unter Maßgabe begrenzter Ressourcen nur bedingt möglich ist. Angesichts dieser Herausforderungen haben Forstpraktiker und Wissenschaftler begonnen auch auf die Unterstützung von Freiwilligen in Form sogenannter „Citizen Science“-Projekte (Bürgerwissenschaft) zurückzugreifen, um zusätzliche Informationen zu sammeln und flexibel auf spezifische Fragestellungen reagieren zu können. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit des Internets und mobiler Geräte ist in Form sogenannter sozialer Medien zudem eine neue digitale Informationsquelle entstanden. Mittels dieser Technologien übernehmen Nutzer prinzipiell die Funktion von Umweltsensoren und erzeugen indirekt ein ungeheures Volumen allgemein zugänglicher Umgebungs- und Umweltinformationen. Die automatische Analyse von sozialen Medien wie Facebook, Twitter, Wikis oder Blogs, leistet inzwischen wichtige Beiträge zu Bereichen wie dem Monitoring von Infektionskrankheiten, Katastrophenschutz oder der Erkennung von Erdbeben. Anwendungen mit einem ökologischen Bezug existieren jedoch nur vereinzelt, und eine methodische Bearbeitung dieses Anwendungsbereichs fand bisher nicht statt. Unter Anwendung des Mikroblogging-Dienstes Twitter und des Beispiels eingebürgerter invasiver Arten in Waldökosystemen, verfolgt die vorliegende Arbeit eine solche methodische Bearbeitung und Bewertung sozialer Medien im Monitoring von Wäldern. Die automatische Analyse sozialer Medien wird dabei als opportunistisches „Citizen Science“-Modell betrachtet und die verfügbaren Daten, Aktivitäten und Teilnehmer einer vergleichenden Analyse mit existierenden bewusst geplanten „Citizen Science“-Projekten im Umweltmonitoring unterzogen. Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass Twitter eine wertvolle Informationsquelle über invasive Arten darstellt und dass soziale Medien im Allgemeinen traditionelle Umweltinformationen ergänzen könnten. Twitter ist eine reichhaltige Quelle von primären Biodiversitätsbeobachtungen, einschließlich solcher zu eingebürgerten invasiven Arten. Zusätzlich kann gezeigt werden, dass die analysierten Twitterinhalte für die untersuchten Arten markante Themen- und Informationsprofile aufweisen, die wichtige Beiträge im Management invasiver Arten leisten können. Allgemein zeigt die Studie, dass einerseits das Potential von „Citizen Science“ im forstlichen Monitoring derzeit nicht ausgeschöpft wird, aber andererseits mit denjenigen Nutzern, die Biodiversitätsbeobachtungen auf Twitter teilen, eine große Zahl von Individuen mit einem Interesse an Umweltbeobachtungen zur Verfügung steht, die auf der Basis ihres dokumentierten Interesses unter Umständen für bewusst geplante „Citizen Science“-Projekte mobilisiert werden könnten. Zusammenfassend dokumentiert diese Studie, dass soziale Medien eine wertvolle Quelle für Umweltinformationen allgemein sind und eine verstärkte Untersuchung verdienen, letztlich mit dem Ziel, operative Systeme zur Unterstützung von Risikobewertungen in Echtzeit zu entwickeln.