Wie lässt sich die ökonomische Resilienz der Waldbewirtschaftung untersuchen?

Durch den Klimawandel sind zunehmende Störungsereignisse in Wäldern mit weitreichenden Konsequenzen für ihre Ökosystemleistungen zu erwarten (Seidl et al 2017). So haben beispielsweise in den Jahren 2018–2020 Sturm Friederike und die damit verbundenen Kalamitäten allein in Deutschland zu ökonomischen Schäden von über 12,7 Mrd. Euro geführt (Möhring et al 2021). Vor diesem Hintergrund wird diskutiert, wie forstliche Bewirtschaftung die Konsequenzen solcher Schadereignisse für die Bereitstellung von Ökosystemleistungen reduzieren kann (Millar & Stephenson 2015). Dabei gewinnt das Konzept der Resilienz zunehmend an Bedeutung (Nikinmaa et al 2020). Nach Folke et al (2010) beschreibt Resilienz die Fähigkeit eines Systems, sich im Kontext von Störungen so anzupassen oder zu verändern, dass seine Identität erhalten bleibt. Identität meint die grundlegenden Eigenschaften und die Funktionsweise, die ein System charakterisieren. Bisherige Arbeiten zum Thema «Resilienz von Wäldern» haben zum besseren Verständnis und zur Quantifizierung der ökologischen Resilienz von Wäldern beigetragen (siehe z.B. Nikinmaa et al 2020, Seidl & Turner 2022). Die ökonomische Dimension hat bislang weniger Berücksichtigung gefunden (vgl. Knoke et al 2023, Nikinmaa et al 2023). Untersuchungen auf Ebene der Forstbetriebe fehlen fast vollständig.

Dieser Artikel ist eine Synthese dreier Vorträge bei dem Waldökonomischen Seminar des Schweizerischen Forstvereins (SFV) und soll dazu beitragen, Resilienz von Forstbetrieben aus ökonomischer und gesamtbetrieblicher Perspektive zu systematisieren, und exemplarisch Ansätze zur Quantifizierung beleuchten. Zunächst wird ein konzeptioneller Rahmen zur Analyse der Resilienz von Forstbetrieben vorgestellt. Anschliessend wird ein empirisches Fallbeispiel dargestellt, gefolgt von zwei Simulationsmodellen, die die Auswirkungen verschiedener Strategien der Waldbewirtschaftung auf die Resilienz ebendieser untersuchen.

Die Untersuchung der Resilienz von Forstbetrieben erfordert die Berücksichtigung ökologischer und sozialer Umweltbedingungen. Forstbetriebe lassen sich als Teil eines sozialökologischen Systems verstehen (Ostrom 2009), das aus zwei untrennbar miteinander verbundenen Teilsystemen besteht: (1) das sozioökonomische Teilsystem – der Forstbetrieb als lokale Wirtschaftseinheit, die eng in ihre ökonomische und soziale Umwelt eingebunden ist und mit anderen Akteuren interagiert; (2) das ökologische Teilsystem – der Wald. Diese Subsysteme beeinflussen sich gegenseitig und erfordern eine ganzheitliche Analyse im Sinne des Resilienztyps der sozialökologischen Resilienz (Resilience Alliance 2010, für Definitionen der Resilienztypen vgl. Walker & Lindner 2026, S. 4 in dieser Ausgabe). Basierend auf diesem Gedanken entwickelten beispielsweise Meuwissen et al (2019) ein Resilienzanalysekonzept für Agrarbetriebe, das hier in seinen Grundzügen auf Forstbetriebe angewandt werden soll. Im Folgenden beschränken wir uns auf die Fragen «Resilienz von was?», «Resilienz gegenüber was?» (Carpenter et al 2001) und «Wie lässt sich Resilienz fördern?». Zur Operationalisierung der Resilienz sozialökologischer Systeme knüpfen wir an das Rahmenkonzept von Lloret et al (2024) an.

Forstbetriebe müssen gegenüber verschiedensten Ereignissen resilient sein. Störungen sind nicht auf ökologische Einflüsse wie Klimawandel und damit einhergehende abiotisch und biotisch bedingte Kalamitäten beschränkt (Seidl et al 2017). Auch ökonomische Störereignisse (z.B. Holzpreisschwankungen, steigende Personalkosten, siehe Dög et al 2018) oder soziale Veränderungen (z.B. zunehmende Nutzungskonflikte, siehe Wilkes-Allemann et al 2015) beeinflussen den Forstbetrieb. Institutionelle Faktoren (z.B. regulatorische Veränderungen wie die EU-Verordnung für entwaldungsfreie Produkte EUDR) können ebenfalls zur betrieblichen Herausforderung werden (Köthke et al 2023).

Zur Beantwortung der Frage «Resilienz von was?» müssen auch für Forstbetriebe Systemvariablen (Abbildung 1) definiert werden (Lloret et al 2024). In der Literatur zur Resilienz von Wäldern liegt der Fokus bisher auf ökologischen Systemvariablen und entsprechenden Indikatoren zu deren Beschreibung (Hurtado et al 2022). Beispielsweise kann die Systemvariable «Baumartendiversität» mittels des Indikators «Shannon-Index der Baumarten» quantifiziert werden. Für ökonomische Systemvariablen fehlen etablierte Indikatoren und zugehörige Resilienzmetriken (Masse zur Quantifizierung der Reaktion eines Systems auf eine Störung, vgl. Ingrisch & Bahn 2018). Solche Metriken können beispielsweise auf dem Vergleich mit einem Referenzzustand des Systemvariablenindikators ohne Störungseinfluss basieren. Dieses Konzept ermöglicht die Untersuchung, wie die Resilienz einer Systemvariablen von Prädiktoren, die durch das Management gezielt beeinflusst werden können, und Ko-Treibern, die nicht gesteuert werden können, beeinflusst wird.

Diversität, Modularität, Offenheit, schnelle Rückkopplungen und Reserven gelten allgemein als förderlich für die Resilienz sozialökologischer Systeme (Resilience Alliance 2010). Aus diesen Prinzipen (Biggs et al 2012) können wir konkrete Prädiktoren ableiten (Abbildung 2), die die Resilienz eines Systems positiv oder negativ beeinflussen. So spielt beispielsweise Diversität als Resilienz steigerndes Prinzip auf der Ebene der Baumarten und des Produktportfolios eine Rolle für die Resilienz der Waldbewirtschaftung (vgl. Hoeben et al 2023).

Untersuchungen zu Waldökosystemen belegen, dass vor allem Artenvielfalt und aktives waldbauliches Management zur Resilienz vorwiegend ökologischer Systemvariablen beitragen (Hurtado et al 2025). Aktives waldbauliches Management umfasst nach Hurtado et al (2025) neben verschiedenen Praktiken zur Wiederaufforstung und Holzernte auch Massnahmen zur Reduktion der (brennbaren) Biomasse oder Bodenschutzkalkungen. Dabei ist das aktive waldbauliche Management eine wichtige Stellschraube zur Beeinflussung anderer Resilienzprädiktoren (z.B. Waldstruktur, Bestandesdichte, Alter der Waldbestände). Hurtado et al (2025) weisen jedoch auch darauf hin, dass diese Massnahmen kontextabhängig sind und auf ihr lokales Potenzial, die Resilienz gegenüber einer bestimmten Störung zu erhöhen, geprüft werden müssen. Weitere relevante Einflussfaktoren sind die Waldstruktur und biotische Faktoren wie Konkurrenzvegetation und Verbiss (Hurtado et al 2025). Hinsichtlich ökonomischer Resilienz der Holzwertschöpfungskette identifizieren Hoeben et al (2023) Diversität, flexible und effiziente Prozesse als generelle Prädiktoren der Resilienz. In Forstbetrieben ist die Erhöhung der Baumartenvielfalt eine Form der Diversifikation, die es ermöglicht, flexibler auf veränderte Nachfragesituationen am Holzmarkt zu reagieren (Almeida et al 2021). Darüber hinaus umfasst forstbetriebliche Diversifikation die Erschliessung neuer Geschäftsmodelle (z.B. Betrieb eines Bestattungswaldes, Erzeugung und Verkauf von Kohlenstoffspeicherzertifikaten, siehe www.waldinnovation.ch). Durch technische Innovationen wie Fernerkundung und den Einsatz von Drohnen, die eine schnellere Reaktion auf Schadereignisse ermöglichen, lässt sich die Effizienz in der Waldbewirtschaftung steigern (Näyhä et al 2015, Nitoslawski et al 2021). Auch die Optimierung von Holzernteverfahren und der Walderschliessung trägt zu einer höheren Effizienz bei (Bont et al 2021).

In der sozialen Dimension nennen Cinner & Barnes (2019) unter anderem (1) das Vorhandensein von Ressourcen (z.B. finanzielle Rücklagen oder Personalkapazitäten), (2) Flexibilität der Personen und der Organisation im Umgang mit Veränderungen und (3) die soziale Vernetzung innerhalb der Gesellschaft, die den Wissensaustausch, die Kooperationsbereitschaft und den Zugang zu Ressourcen beeinflusst. Viele dieser Faktoren werden in allgemeineren wirtschaftswissenschaftlichen Studien zur Resilienz von Organisationen hervorgehoben (Linnenluecke 2017, Conz & Magnani 2020). Duchek (2020) stellt ergänzend fest, dass auch das in einer Organisation vorhandene Wissen, die Handlungsfähigkeit einzelner Personen und die Verteilung von Macht von Bedeutung sind. So sind resiliente Organisationen geprägt von Dezentralisierung, Selbstorganisation und gemeinsamer Entscheidungsfindung.

Die Vielzahl möglicher Prädiktoren für die ökonomische Resilienz von Forstbetrieben (Abbildung 2) sind Hypothesen, die noch empirisch validiert werden müssen. Für die Systemvariable monetäre Einkünfte aus Waldbewirtschaftung könnte beispielsweise das Betriebsergebnis als Indikator verwendet werden. Dieser kann mit Daten nationaler Testbetriebsnetze (TBN) oder regionaler Betriebsvergleiche quantifiziert und hinsichtlich der Resilienzmetriken «Erholungszeit des Betriebsergebnisses» oder der «Abweichung vom Mittelwert» untersucht werden (Abbildung 3). So dauerte es nach den Kalamitäten im Zusammenhang mit dem Stürmen Vivian und Wiebke 1990 in den Betrieben des Betriebsvergleichs Westfalen-Lippe rund 16 Jahre, bis das mittlere Betriebsergebnis (Durchschnitt über alle Betriebe) im Jahr 2006 wieder den langfristigen Durchschnitt von rund 67 Euro pro ha überstieg. Bereits im Jahr darauf folgte mit dem Sturm Kyrill die nächste Kalamität. Im nächsten Schritt können einzelbetriebliche Daten zur Untersuchung der möglichen Resilienzprädiktoren herangezogen werden. Beispielsweise könnte die Hypothese der Resilienzerhöhung durch Baumartendiversität (Prädiktor) mittels des Indikators «Flächenanteil der wirtschaftlichen Hauptbaumart der Betriebe» getestet werden – oder der Prädiktor «Altersklassenzusammensetzung» mittels des Indikators «Flächendurchschnittsalter».

Eine einzelne Systemvariable beschreibt die ökonomische Resilienzdimension nur teilweise. Die Systemvariable monetäre Einkünfte, in Abbildung 3 durch den Indikator jährliches Betriebsergebnis konkretisiert, kann beispielsweise die langfristigen Auswirkungen von Störungsereignissen auf das zukünftige Nutzungspotenzial nur unzureichend erfassen. Forstbetriebe können die Liquidität durch Abbau der Holzvorräte lange erhalten. So stellt das aktuelle Betriebsergebnis nicht zwingend nachhaltigen wirtschaftlichen Erfolg dar. Ergänzend könnte daher die Systemvariable «langfristige Ertragspotentiale» analysiert werden, die beispielsweise anhand des Indikators «künftig zu erwartender Ertrag aus der Waldbewirtschaftung» (z.B. nachhaltiger Hiebssatz der nächsten 3 Forsteinrichtungsperioden) dargestellt werden kann.

Ein weiteres Beispiel für eine zu ergänzende Systemvariable stellen monetäre Einkünfte abseits der Holzproduktion (z.B. Beiträge für Schutzwaldbewirtschaftung) oder Dienstleistungen für Dritte (z.B. Böschungspflege, vgl. Bürgi et al 2024) dar. Diese können anhand des Indikators «Erträge abseits der Holzproduktion» (Summe der Erträge eines Forstbetriebs, die nicht aus der Waldbewirtschaftung stammen) untersucht werden. Dieser bildet potenzielle Beiträge diversifizierter Einkommensquellen zur ökonomischen Resilienz ab. Eine solche erweiterte Analyse übersteigt jedoch häufig den in Testbetriebsnetzen oder Betriebsvergleichen verfügbaren Datenumfang. Für die Abschätzung künftiger Nutzungspotenziale wären Daten aus Forsteinrichtungswerken erforderlich, während Informationen zu Nichtholzerträgen bislang nur selten detailliert erfasst werden.

Als hinreichend homogene Entität bildet der Waldbestand die räumliche Grundeinheit forstlicher Planung und Bewirtschaftung. Waldbauliche Behandlungskonzepte sind stets auf spezifische Bestandeszustände zentriert, weisen also einem bestimmten Zustand eine konkrete Aktion zu – etwa einen Durchforstungseingriff definierter Stärke und Struktur bei einer bestimmten Dichte und Oberhöhe. Während diese Behandlungskonzepte sich klassischerweise an der Erfüllung eigentümer- und gesellschaftsspezifischer Zielvorstellungen mit Blick auf multiple Ökosystemleistungen bzw. Leistungsbündel orientieren, rückt vor dem Hintergrund sich klimawandelbedingt verschärfender Störungsdynamiken Resilienz als Kriterium zunehmend in den Fokus. Im Folgenden soll ein auf Knoke et al (2023) basierendes Konzept zur Resilienzquantifizierung auf Bestandesebene vorgestellt und exemplarisch zur Bewertung verschiedener Vorabverjüngungssysteme herangezogen werden.

Ausgangspunkt bildet die Vorstellung, dass jeder denkbare Bestandeszustand innerhalb eines waldbaulichen Konzepts mit Blick auf eine konkrete Ökosystemleistung einen bestimmten Erwartungswert besitzt. Im Kontext der Systemvariable der monetären Einkünfte aus Waldbewirtschaftung ist dieser «Waldwert» fest etabliert. Und zwar als die Summe aller zukünftig zu erwartenden, diskontierten Zahlungsüberschüsse. Er lässt sich jedoch ebenso für andere Ökosystemleistungen ableiten (Jarisch et al 2022). Knoke et al. (2023) wenden den Waldwert als Indikator mit der Resilienzmetrik der Erholungszeit an: Ein resilienteres System sollte in der Lage sein, nach einem Störungsereignis definierter Stärke seinen Waldwert schneller auf ein bestimmtes Referenzniveau zu regenerieren als ein weniger resilientes – entweder, weil es sich gegenüber dem Störungsimpuls widerstandsfähiger zeigt, also schlicht weniger Distanz zum Referenzwert aufholen muss, oder, weil es nach der Störung einen höheren Waldwertzuwachs leisten kann. Für den ersten Wirkmechanismus haben Knoke et al (2023) den Begriff der strukturbasierten Resilienzgewinne vorgeschlagen. Zweiteren beschreiben sie als performancebasierte Resilienzgewinne.

In mitteleuropäischen Waldökosystemen ist der überwiegende Teil des Störungsgeschehens der letzten Jahrzehnte durch Sturm- und Insektenkalamitäten geprägt (Hanewinkel et al 2008, Patacca et al 2023). Dabei steht die Etablierung von Vorausverjüngung im Ruf, die Regenerationsfähigkeit und damit die Resilienz von Beständen nach Störungsereignissen zu erhöhen. Sie kann somit als Resilienzprädiktor verstanden werden. Zentral ist das potenzielle Überleben dieser vor der eigentlichen Endnutzungsphase der Bestände etablierten Verjüngung: Überlebt diese das Störungsereignis, so erhöht sie den Waldwert des verbleibenden Bestands und kann zu seiner schnelleren Regeneration auf das Referenzniveau beitragen – Waldbesitzende sparen Zeit. Gleichzeitig ist die Etablierung von Vorausverjüngung mit (nicht nur ökonomischen) Kosten verbunden: Je nach Baumart ist eine mehr oder weniger starke Auflichtung des Bestandes erforderlich, um geeignete Wuchsbedingungen für die Verjüngung zu schaffen. Das ist mit einer Hiebsunreife verbunden und damit sinkender Produktivität auf Teilen der Fläche. Einmal etabliert, wird die Vorausverjüngung zudem durch den sie überschirmenden Altbestand im Wachstum gehemmt, zu unerwünschten Phänotypen erzogen oder sogar langfristig zum Absterben gebracht – gleichzeitig profitiert der Altbestand temporär durch die Auflichtung und reagiert mit gesteigertem Lichtungszuwachs. Die Wechselwirkungen zwischen Vorausverjüngung und Altbestand sind also durchaus komplex und hinsichtlich ihrer Konsequenzen für die technische Resilienz des Bestandes keinesfalls leicht zu durchschauen. Dies gilt insbesondere auch für die Frage nach Etablierungszeitpunkt und -umfang: Da die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Bestandes mit steigendem Alter zunimmt, mag ein früher Etablierungszeitpunkt eine hohe Absicherung versprechen – dem gegenüber stehen bei früher Etablierung besonders hohe Hiebsunreifekosten.

Betrachten wir nun einen Fichtenreinbestand durchschnittlicher Bonität, der – wie vielerorts nach wie vor üblich – ohne nennenswerte Vorausverjüngung unter einer Umtriebszeit von 85 Jahren bewirtschaftet wird. In einer Monte-Carlo-Simulation ergibt sich ein mittlerer ökonomischer Waldwert von 26 502 Euro pro ha (Fibich 2024) – und zwar unter durchschnittlichen deutschen Holzpreisen und unter Berücksichtigung natürlicher Hintergrundmortalität, integriert über empirische, altersabhängige Hazard-Raten (Brandl et al 2020) moderater Kulturkosten und einem Kalkulationszins von 1.5% p.a. für diesen Bestand. Setzt man diesen langfristigen Mittelwert als Referenzniveau und betrachtet die Erholungszeit, die nach den mithilfe der Hazard-Raten stochastisch simulierten Störungsereignissen zur Regeneration notwendig ist, ergibt sich innerhalb dieses Referenzszenarios (ohne die Anwesenheit von Vorausverjüngung) eine mittlere Erholungszeitspanne von 42.4 Jahren bis zur vollständigen Regeneration des Waldwertes. Unterstellt man nun ein alternatives Behandlungsregime, in dem zu einem Alter von 60 Jahren stets auf 20% der Fläche Vorausverjüngung etabliert wird, erreicht der Waldwert des Bestandes dieses Referenzniveau nach Störung 5.5 Jahre früher. Diese Reduktion der Erholungszeit um 13% berücksichtigt bereits die Wahrscheinlichkeit eines möglichen Nichtüberlebens der Vorausverjüngung – ebenso schliesst dieser Mittelwert jene Störungen ein, die vor der Etablierung der Vorausverjüngung eintreten. Das auf Vorausverjüngung setzende Alternativregime wirkt sich also positiv auf die ökonomische Resilienz im Sinne der obigen Arbeitsdefinition aus – und zwar ohne die ökonomische Leistungsfähigkeit nennenswert zu verringern. Jenseits einer rein ökonomisch orientierten Resilienzbetrachtung greifen im Kontext der oberirdischen Kohlenstofffixierung ähnliche Effekte, hier reduziert sich die durchschnittliche Erholungszeit sogar um 16% (Fibich 2024).

Der vorgestellte Quantifizierungsansatz ist keineswegs auf den Aspekt der Vorausverjüngung beschränkt, sondern lässt sich auch auf andere Fragestellungen anpassen (z.B. auf eine vergleichende Betrachtung von Rein- und Mischbeständen).

Aus forstpraktischer Perspektive verliert die Resilienz des Einzelbestandes mit zunehmender Betriebsgrösse an Bedeutung – letztlich droht einem Waldbestand bei fehlender Resilienz nicht die Zahlungsunfähigkeit, einem Gesamtbetrieb dagegen sehr wohl. Obwohl der vorgestellte Quantifizierungsansatz einen Beitrag für eine sachliche Debatte zum klimaresilienten Waldumbau leisten kann, ist gesamtbetriebliche Resilienz mehr als die Summe der Einzelbestände.

Aus den anfangs beschriebenen Prädiktoren wird im Waldmanagement insbesondere eine hohe Baumartenvielfalt als vielversprechende Anpassungsstrategie (Prädiktor) an den Klimawandel diskutiert. Dies beruht auf einem ökologischen Systemverständnis. Inwiefern hierbei hinsichtlich der Resilienz gegen Extremereignisse Synergien zwischen ökologischen und ökonomischen Zielsetzungen bestehen, bleibt jedoch unklar. Dieses Beispiel untersucht die Systemvariable «Monetärer Ertrag aus Holzproduktion». Die Resilienzmetrik zielt dabei auf dessen Stabilität ab. Insbesondere grössere Forstbetriebe können nicht nur auf kleinräumiger Ebene (Bestände, Forstreviere) die Baumartendiversität erhöhen, sondern auch über grosse Gebiete hinweg (Kantone, Bundesländer) verschiedene Bestandestypen (Rein- und Mischbestände verschiedener Baumarten) kombinieren und räumlich anordnen. So können trotz Diversifikation die Baumarten besser ausgewählt werden – geringere Produktivitätseinbussen sind zu erwarten. Zudem ist die Wahrscheinlichkeit kleiner, dass geografisch weiter entfernte Bestände vom selben Störungsereignis, etwa einem Sturmschwerpunkt in einem Forstbezirk, betroffen sind.

Fuchs et al (2024) simulieren einen modellhaften regionalen Forstbetrieb in Deutschland (~330 000 ha). Sie vergleichen lokale Baumartenwahl in den einzelnen Planungseinheiten (24 Forstämter, 5 500–19 000 ha, mit einem unabhängigen lokalen Entscheider) mit einer Top-down-Entscheidung auf Ebene des regionalen Gesamtbetriebs, die die räumlichen Korrelationen der je nach Bestandestypenzusammensetzung erwarteten ökonomischen Erträge zwischen den Forstämtern explizit berücksichtigt. Es wird eine rein ökonomische Zielsetzung unterstellt. Ziel ist jedoch nicht die Maximierung des jährlichen ökonomischen Ertrags, beschrieben mit dem Indikator «Annuität bzw. Bodenbruttorente». Stattdessen soll die verwendete Resilienzmetrik risikoaverses Entscheidungsverhalten abbilden. Wir verwenden den Conditional Value at Risk und nehmen an, dass geringere Erträge akzeptiert werden, wenn dafür in den schlechtesten Fällen höhere Erträge zu erwarten sind. Das Modell sucht die Zuordnung von Bestandestypen zu Planungseinheiten, die in den 10% der schlechtest möglichen Fälle (geringste ökonomische Erträge aus 10 000 Simulationen möglicher zukünftiger Störungs- und Marktsituationen) noch den höchsten Ertrag verspricht. Zusätzlich zu biotischen oder abiotischen Störungen einzelner Bestände basierend auf Brandl et al (2020) werden Extremwetterszenarien simuliert. Einflüsse der Schadereignisse auf die regionalen Holzerlöse werden basierend auf einer empirischen Studie (Fuchs et al 2022) in Abhängigkeit vom Ausmass des Schadholzanfalls in der Region berücksichtigt. Dabei erholt sich der mittlere Holzerlös der Fichte nach grösseren Ereignissen in ca. drei Jahren (Abbildung 4).

Die Diversifikation der Bestandestypenzusammensetzung ist für lokale und regionale Entscheiderinnen eine ökonomisch sinnvolle Anpassungsstrategie an kleinräumige Störungsereignisse. Beide Perspektiven führen zu ähnlichen Bestandestypenzusammensetzungen auf Gesamtbetriebsebene (Abbildung 5a, linke Säulen). Dabei unterscheiden sich jedoch die Strategien der beiden Planungsperspektiven (nicht dargestellt). Der lokal begrenzte Betrieb wählt eine hohe lokale Diversität mit zwei bis drei Bestandestypen pro Planungseinheit. Der regional planende Betrieb erzielt eine bessere Anpassung an die Standortbedingungen durch Diversifikation über die Planungseinheiten hinweg und die Fokussierung auf einen bis zwei Bestandestypen pro Planungseinheit. Die regionale Entscheidungsperspektive akzeptiert höhere ökonomische Risiken in den einzelnen Planungseinheiten, da mögliche ökonomische Mindererträge in einer Planungseinheit durch Erträge nicht betroffener Planungseinheiten teilweise ausgeglichen werden können. Diversifikation muss nicht zwingend nur lokal gedacht werden.

Eine wichtige Rolle für die Analyse und Interpretation spielt die aktuelle Baumartenzusammensetzung (39% Föhre, 22% Fichte, 19% Buche, 17% Eiche, 3% Douglasie). Zu Beginn der Simulation können Baumarten entsprechend ihres aktuellen Flächenanteils in Rein- und Mischbeständen naturverjüngt werden, ansonsten fallen Pflanzkosten an. Folgende Generationen werden naturverjüngt, wobei allfällige Kosten für Ergänzungspflanzungen und Pflege mit dem Erntealter des Altbestandes sinken. Die Umtriebszeiten werden ökonomisch optimiert, um lokale Wuchsbedingungen und eine Vermeidung von Altersrisiken durch Umtriebszeitverkürzung zu berücksichtigen.

Unter zunehmenden Extremwetterereignissen nimmt die ökonomisch-optimale Bestandestypendiversität ab. Der Flächenanteil des fichtendominierten Fichten-Buchen-Mischbestands steigt unter beiden Planungsperspektiven (Abbildung 5a, v.l.n.r.). Was zunächst kontraintuitiv erscheint, weist auf ansteigende Investitionsrisiken als zentrale Herausforderung für die forstbetriebliche Resilienz hin.

Auch die bestmögliche Anpassung der Bestandestypenallokation puffert in den Simulationen die ökonomischen Konsequenzen zunehmender Extremwetterereignisse nicht vollständig ab. Die risikoaverse Zielfunktion und der erwartete Ertrag fallen von 23 bzw. 28 Euro pro ha und Jahr bereits bei mässig häufigen Extremereignissen ins Negative (-30 bzw. -13 Euro pro ha- und Jahr). Extremereignisse reduzieren die Wahrscheinlichkeit, das Produktionsziel zu erreichen. Für den ökonomischen Ertrag steigt die Bedeutung der frühen Bestandesphasen gegenüber potenziellen späteren Bestandesentwicklungen. Insbesondere nicht investierte Bestandesbegründungs- und -pflegekosten und frühe, kostendeckende Durchforstungen gewinnen gegenüber der Bestandesstabilität an Relevanz. Die steigenden Investitionsrisiken verhindern aus ökonomischer Perspektive die Beimischung (Pflanzung) zusätzlicher, klimaangepasster Baumarten zur Erzielung diverserer und stabilerer Bestandestypen, als es mit dem aktuellen Naturverjüngungspotenzial möglich wäre.

Die frühen Investitionsrisiken dürften ein zentraler Hebel für den Erhalt möglicher Synergien zwischen ökologischen und ökonomischen Resilienzbestrebungen sein. Die Sensitivitätsanalyse mit Förderszenarien der Bestandesbegründungskosten unterstreicht die hohe Relevanz der anfänglichen Investition für die ökonomische Baumartenwahl (Abbildung 5b). Einen ähnlichen Effekt dürften extensive waldbauliche Verfahren haben (z.B. Integration des Anflugs weiterer [frühsukzessionaler] Arten wie der Birke). In unserem Beispiel ist die Fichte auch attraktiv, weil sie bereits weitverbreitet etabliert ist und grossflächiger durch Naturverjüngung begründet werden kann als die Douglasie. Die zunehmenden Investitionsrisiken verstärken somit Pfadabhängigkeiten des Managements. Und sie wirken aus ökonomischer Resilienzsicht einem aktiven Waldumbau mittels Einbringung alternativer, klimaangepasster Baumarten und Verfahren der «assistierten Migration» entgegen. In der Übertragung auf andere Regionen und Länder sind die aktuelle Vielfalt des Naturverjüngungspotenzials und die Verfügbarkeit von Fördermitteln für die Einbringung weiterer klimaangepasster Baumarten somit zentrale Faktoren für mögliche Spannungsfelder zwischen ökologischer und ökonomischer Resilienz.

Das Beispiel zeigt auf, dass Baumartendiversifikation auf lokaler und regionaler Ebene ökonomisch attraktiv ist. Es zeigt aber auch die Grenzen dieser Anpassungsstrategie unter Extremwetterereignissen. Für die ökonomische Resilienz steigt künftig die Bedeutung kurzer Produktionszeiträume und kostengünstiger Bestandesbegründung (z.B. durch Nutzung natürlicher Verjüngungspotenziale). Dies ist bedeutender als die biophysikalische Stabilität der gewählten Bestandestypen bis in hohe Bestandesalter. Dieses Spannungsfeld zwischen der Resilienz ökonomischer und ökologischer Systemvariablen zu quantifizieren und die Wirkmechanismen zu verstehen, gewinnt für Forstpraxis und Politik an Bedeutung.

Die aufgezeigten Konzepte und Beispiele zeigen, dass für weitere wissenschaftliche Untersuchungen und die Operationalisierung des Resilienzkonzepts die Waldbewirtschaftung als vieldimensionales sozialökologisches System zu betrachten ist. Aufbauend auf den Erkenntnissen zu Prädiktoren und Ko-Treibern ökologischer Resilienz der Wälder sind nun geeignete Indikatoren und Metriken zur Analyse der sozialen und ökonomischen Dimensionen erforderlich. Diese dürften deutlich über die vorgestellten, rein monetär- und holzproduktionsorientierten Beispiele hinausgehen.

Für die Quantifizierung und Validierung der Resilienzbeziehungen werden entsprechende Datengrundlagen auf den Ebenen Bestand, Betrieb und Region benötigt. Forstliche Betriebsvergleiche und Testbetriebsnetze bieten hier Datengrundlagen. Methoden der Zeitreihenstatistik können deskriptive Analysen erweitern. Dadurch können beispielsweise die Reaktion des Betriebsergebnisses als Indikator einer ökonomischen Systemvariable auf eine Veränderung des Holzeinschlags quantifiziert und Erholungszeiträume nach Kalamitäten bestimmt werden (siehe Methodik in Fuchs et al 2022). Eine weitergehende Untersuchung der sozialen und der ökonomischen Resilienzdimension erfordert die Verknüpfung mit weiteren sozioökonomischen Eigenschaften der Forstbetriebe – erhoben durch qualitative Interviews. Dadurch kann die betriebliche Situation umfassender abgebildet und ein breiteres Spektrum potenzieller Prädiktoren abgeleitet werden. Daraus lassen sich relevante Einflussfaktoren auf die ökonomisch-betriebliche Resilienz identifizieren. Ergebnisse solcher Mixed-Method-Ansätze könnten mit Erkenntnissen aus Simulationsmodellen kombiniert werden, um die räumliche und zeitliche Skala der Analyse zu erweitern. So kann der zentralen Herausforderung der langen Produktionszyklen und der resultierenden, zeitlichen Verzögerung bei der empirischen Beobachtung möglicher Anpassungserfolge begegnet werden.

Unsere Beispiele zeigen jedoch bereits, dass vielfach identifizierte Prädiktoren ökologischer Resilienz Synergien mit ökonomischer Resilienz aufweisen. Die Extremwetterszenarien im Beispiel eines grossen Forstbetriebs zeigen aber auch, dass dies keine Selbstverständlichkeit ist. So sind für eine ganzheitliche forstbetriebliche Resilienz immer die Auswirkungen auf Systemvariablen der ökologischen, ökonomischen und sozialen Dimension zu prüfen und im Falle gegenläufiger Wirkungsbeziehungen gegeneinander abzuwägen.