A new decision support system to analyse the impacts of climate change on the Hungarian forestry and agricultural sectors

Climate change particularly threatens the xeric limits of temperate-continental forests. In Hungary, annual temperatures have increased by 1.2 °C–1.8 °C in the last 30 years and the frequency of extreme droughts has grown. With the aim to gain stand-level prospects of sustainability, we have used local forest site variables to identify and project effects of recent and expected changes of climate. We have used a climatic descriptor (FAI index) to compare trends estimated from forest datasets with climatological projections; this is likely for the first time such a comparison has been made. Four independent approaches confirmed the near-linear decline of growth and vitality with increasing hot droughts in summer, using sessile oak as model species. The correlation between droughts and the expansion of pest and disease damages was also found to be significant. Projections of expected changes of main site factors predict a dramatic rise of future drought frequency and, consequently, a substantial shift of forest climate classes, especially at low elevation. Excess water-dependent lowland forests may lose supply from groundwater, which may change vegetation cover and soil development processes. The overall change of site conditions not only causes economic losses, but also challenges long-term sustainability of forest cover at the xeric limits.

show abstract

“…This analysis has been performed for all economically important species. Only the results for sessile oak are presented here [68].…”

Section: Approaches To Estimate Yield Potential and Vitality Changesmentioning

confidence: 99%

Sustainability of Forest Cover under Climate Change on the Temperate-Continental Xeric Limits

Mátyás

Berki

Bidló

et al. 2018

Forests

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Despite many forest DSS also process time-series data such as meteorological variables [56] and others [57][58][59][60] have been developed having as main focus the effects of different climate change scenarios on CO2 assimilation or on forest disturbances such as the growing risk of drought, forest fire, wind damages and bark beetle outbreaks [20,[61][62][63][64] this DSS does not take these issues into account because within the study area they were not expressly demanded by stakeholders.…”

Section: Limitations Of the Gci And Further Developmentmentioning

confidence: 99%

A Geospatial Decision Support System Tool for Supporting Integrated Forest Knowledge at the Landscape Scale

Marano

Langella

Basile

et al. 2019

Forests

View full text Add to dashboard Cite

Forests are part of a complex landscape mosaic and play a crucial role for people living both in rural and urbanized spaces. Recent progresses in modelling and Decision Support System (DSS) applied to the forestry sector promise to improve public participative forest management and decision-making in planning and conservation issues. However, most DSS are not open-source systems, being in many cases software designed for site-specific applications in forest ecosystems. Furthermore, some of these systems often miss challenging the integration of other land uses within the landscape matrix, which is a key issue in modern forestry planning aiming at linking recent developments in open-source Spatial-DSS systems to sectorial forest knowledge. This paper aims at demonstrating that a new type of S-DSS, developed within the Life+ project SOILCONSWEB over an open-source Geospatial Cyber-Infrastructure (GCI) platform, can provide a strategic web-based operational tool for forest resources management and multi-purpose planning. In order to perform simulation modelling, all accessible via the Web, the GCI platform supports acquisition and processing of both static and dynamic data (e.g., spatial distribution of soil and forest types, growing stock and yield), data visualization and computer on-the-fly applications. The DSS forestry tool has been applied to a forest area of 5,574 ha in the southern Apennines of Peninsular Italy, and it has been designed to address forest knowledge and management providing operational support to private forest owners and decision-makers involved in management of forest landscape at different levels. Such a geospatial S-DSS tool for supporting integrated forest knowledge at landscape represents a promising tool to implement sustainable forest management and planning. Results and output of the platform will be shown through a short selection of practical case studies.

show abstract

“…Ha a nyári hónapokban az egyes fafajok által felvehető vízmennyiség a szükségesnél kisebb, akkor ez hazánkban a fafajok termeszthetőségének limitáló tényezőjévé válhat (Mátyás et al 2010). Ha az összefüggő száraz periódusokat még szélsőségesen magas hőmérsékleti viszonyok is jellemzik, akkor abiotikus és biotikus kárláncolat indulhat el, ami súlyosan érinti az erdők egészségi állapotát, szervesanyag-képzését, vízháztartását, szénforgalmát, végső esetben elterjedését is (Mátyás et al 2010, Führer 2010, Móricz et al 2013, Somogyi 2016, 2018, Janik et al 2016, Illés & Fonyó 2016, Czimber & Gálos 2016, Mátyás 2017, Csáki et al 2018. Szélsőséges esetekben a kártevők/kórokozók elszaporodása tömeges mortalitáshoz vezethet (Csóka et al 2009, Molnár et al 2010.…”

Section: Bevezetésunclassified

A klíma erdészeti célú előrevetítése

Gálos¹,

Führer²

2018

Erdészettudományi Közlemények

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

KivonatA fafajmegválasztás és az erdészeti célú döntéstámogatás megalapozásához az éghajlati tendenciák hosszútávú előrevetítése szükséges. Cikkünk célja a fafajok elterjedése, vitalitása, növekedése és szervesanyag-produkciója (növedéke) szempontjából meghatározó hónapok klimatikus viszonyaiban várható változás értékelése. A várható klíma becslése 12 regionális klímaszimuláció eredményeinek együttes elemzésével történt, az IPCC A1B kibocsátási forgatókönyvének feltételezésével. Az erdészeti klímakategóriákat az erdészeti szárazsági mutató (FAI) alapján definiáltuk és határoltuk le. Az aszályos évek gyakoriságát és 30 éves jövőbeli periódusokra becsült változását szintén a FAI segítségével határoztuk meg. A 21. századi klímaelőrebecslések alapján az átlaghőmérséklet emelkedése és a csapadékmennyiség csökkenése az erdészeti szempontból meghatározó időszakok közül a kritikus hónapokban (július-augusztus) a legnagyobb, de jelentős a fő növekedési periódusban (május-augusztus) is. A század közepére előrevetített klimatikus viszonyok mellett az olyan klímaadottságú területek, ahol a természetes előfordulású zárt erdők még eredményesen termeszthetők, nagymértékben csökkenhetnek, a jövedelmező gazdálkodásra kevésbé alkalmas erdőssztyep klímájú területek nagysága pedig jelentősen (a jelenlegi erdőterület több mint egyharmadára) növekedhet. Az eddigi erdőssztyep klímakategória területének fele (az ország területének több mint 10%-a) a mainál még melegebb és szárazabb (sztyep klímájú) lehet. Az átlagos klimatikus viszonyok változásával egyidejűleg az 1981-2010-es periódushoz képest 2021-2050-re az aszályos és a szélsőségesen aszályos évek száma megduplázódhat, mely az érzékeny fafajok mortalitásának kockázatát fokozza. A jövőbeli időszakokra várható klíma alapját képezi a projekt keretében kifejlesztett döntéstámogató rendszernek is, mely egy adott területre meghatározza az erdészeti klímakategóriát és ennek, valamint a többi termőhelyi tényezőnek alapján javasol célállományt.Kulcsszavak: éghajlatváltozás, klímaszcenárió, erdészeti klímakategória, FAI, aszálygyakoriság. CLIMATE PROJECTIONS FOR FORESTRY IN HUNGARY AbstractTree species selection and decision support in forestry require long term climate projections. Our study is focusing on the future temperature and precipitation conditions for the months that are determining and limiting the distribution, vitality, growth and production of forests. For the 21st century, results of 12 regional climate model simulations were analyzed assuming the A1B emission scenario of the lPCC. Forest climate categories as well as the droughts were defined based on the forestry aridity index (FAI). Increase of temperature and decrease of precipitation are expected to be the largest in the critical period (July-August), but they are also significant in the main growing period (May-August). In the Hungarian lowland the drier conditions (Forest steppe climate category) are expected to expand (replacing the former Oak climate category) and cover more than 35% of the total forest area. This wi...

show abstract

A new decision support system to analyse the impacts of climate change on the Hungarian forestry and agricultural sectors

Cited by 22 publications

References 18 publications

Sustainability of Forest Cover under Climate Change on the Temperate-Continental Xeric Limits

Sustainability of Forest Cover under Climate Change on the Temperate-Continental Xeric Limits

A Geospatial Decision Support System Tool for Supporting Integrated Forest Knowledge at the Landscape Scale

A klíma erdészeti célú előrevetítése

Contact Info

Product

Resources

About