Exploring the role of functional diversity to support European forests under climate change using a flexible-trait vegetation model and machine learning | Die Bedeutung funktioneller Pflanzenvielfalt für europäische Wälder im Klimawandel - untersucht mit Hilfe eines Vegetationsmodells und maschinellem Lernen

English. European forests provide essential ecosystem services such as climate regulation, carbon sequestration, food, timber and habitat for numerous species. The current climate crisis poses unprecedented challenges to European forests threatening the stability of these ecosystems. Over the last centuries human activities have pushed European forests far away from their natural appearance undermining biodiversity and natural forest dynamics. Research indicates that ecosystems with low biodiversity exhibit a higher risk to collapse under pressure. Therefore, bringing back biodiversity into European forests is considered as one solution to enhance forest resilience towards climate change. While biodiversity is known to stabilize ecosystems, the underlying processes are complex and not fully understood. Over the past decades, the concept of functional diversity has emerged as a promising approach to better grasp the relation between biodiversity and ecosystem stability. Functional diversity is a component of biodiversity comprising the diversity of functional traits within a community of organisms. Functional traits are specific characteristics of organisms that influence their roles and interactions within an ecosystem. However, how exactly functional traits and functional diversity influence stability is complex, context-dependent, and influenced by various environmental factors so that no general relationships could be found. To deepen our understanding of functional trait ecology and forest stability, a new generation of process-based vegetation models can be used, that include an advanced representation of functional diversity and functional traits. In combination with machine learning and advanced statistics, these computer models now offer new insights into the complex interactions between functional diversity, functional traits, and forest stability under climate change. Therefore, this thesis explores how functional diversity can help European forests under climate change using a flexible-trait vegetation model and machine learning. The results of this thesis reveal the necessity of large functional trait portfolios in European forests due to changes in environmental and competitive filtering in the future. Functional diversity enhanced the survival of small trees (< 10m) by up to 16.8% via functional complementarity. Therefore, diverse understory trees are essential for adapting forests to climate change and supporting the survival of next tree generations. In addition, the outcomes highlight the role of natural tree competition and multi-aged forest structures for gradual forest adaptation. High functional diversity, rather than planting only the best-adapted trees, resulted in greater long-term biomass and carbon sequestration. However, the benefits of functional diversity diminished under extreme warming and vary by site conditions. In general, high functional diversity reduced tree competition helping trees to withstand climatic changes. Ultimately, this thesis suggests high functional diversity as an important cornerstone for sustainable forest development in Europe.

German. Europäische Wälder sind wichtig für eine Vielzahl von Ökosystemdienstleistungen, wie Klimaregulierung, Kohlenstoffspeicherung und der Bereitstellung von Nahrung und Holz. Sie bilden Lebensräume für zahlreiche Arten. Die Klimakrise stellt europäische Wälder vor beispiellose Herausforderungen, welche die Stabilität dieser Ökosysteme erheblich gefährden. In den letzten Jahrhunderten wurden europäischen Wälder stark verändert, einhergehend mit einem Verlust an Biodiversität und Natürlichkeit. Zahlreiche wissenschaftliche Studien zeigen jedoch, dass Ökosysteme mit geringer Biodiversität ein erhöhtes Risiko aufweisen zu kollabieren, wenn sich externe Bedingungen stark ändern. Daher stellt die Wiederherstellung von Biodiversität eine vielversprechende Maßnahme dar, um die Widerstandsfähigkeit europäischer Wälder gegenüber dem Klimawandel zu stärken. Obwohl generell bekannt ist, dass Biodiversität die Stabilität von Ökosystemen fördert, sind die zugrunde liegenden Mechanismen komplex und nicht vollständig verstanden. In den letzten Jahrzehnten hat sich das Konzept der funktionellen Diversität als ein vielversprechender Ansatz herausgebildet, um das Verhältnis zwischen Biodiversität und Stabilität besser zu verstehen. Funktionelle Diversität ist eine Komponente der Biodiversität, welche die Vielfalt von Merkmalen (sog. funktionellen Merkmalen) und Funktionen beschreibt, die Organismen innerhalb eines Ökosystems haben. Neuere prozessbasierte Vegetationsmodelle stellen einen vielversprechenden Ansatz dar, um funktionelle Diversität und Stabilität im Kontext von Wäldern besser zu verstehen. Diese Computermodelle simulieren Pflanzenwachstum, Sukzession und andere Ökosystemprozesse in Abhängigkeit des Klimas und Bodens. Sie beinhalten neuerdings eine verbesserte Repräsentation funktioneller Diversität und versprechen in Kombination mit maschinellem Lernen neue Einblicke zur funktionellen Diversität und der Stabilität von Wäldern. Das Ziel dieser Arbeit ist daher, mit einem solchen Vegetationsmodell und maschinellem Lernen zu untersuchen, wie funktionelle Diversität europäische Wälder im Klimawandel unterstützen kann. Die Ergebnisse dieser Arbeit unterstreichen die Rolle funktioneller Diversität als wesentlichen Baustein für eine nachhaltige Waldentwicklung in Europa. Die Simulationen zeigten die Notwendigkeit eines großen Portfolios an funktionellen Merkmalen für die Anpassung an den Klimawandel. Funktionelle Diversität verbesserte das Überleben kleiner Bäume (< 10m) um bis zu 16,8 %. Folglich fördern funktionell diverse Bäume im Unterholz die Anpassungsfähigkeit der Wälder an den Klimawandel und das Überleben zukünftiger Baumgenerationen. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse den Wert natürlicher Baumkonkurrenz und einer diversen Altersstruktur als Grundlage für eine schrittweise Anpassung an den Klimawandel. Im Vergleich zum alleinigen Anpflanzen klimaangepasster Bäume führte eine hohe funktionelle Diversität langfristig zu mehr Kohlenstoffspeicherung im Wald. Die Vorteile funktioneller Diversität nahmen jedoch bei starker Erwärmung ab und variierten je nach Standort. Insgesamt reduzierte eine hohe funktionelle Diversität die Konkurrenz zwischen Bäumen und unterstützte deren Widerstandsfähigkeit gegenüber klimatischen Veränderungen.