Die Wiederherstellung von Wäldern spielt eine entscheidende Rolle im Kampf gegen den Klimawandel, da sie langfristige CO₂-Bindung fördert und die Biodiversität unterstützt.
Doch eine zentrale Herausforderung bleibt bestehen: Wo genau können Wiederaufforstungsmaßnahmen am effektivsten umgesetzt werden? Klimatische Bedingungen, Bodeneignung, Landnutzungsdruck, Siedlungsmuster, Infrastruktur und politische Stabilität beeinflussen alle, ob ein Standort für erfolgreiche Wiederherstellung geeignet ist – insbesondere, wenn Projekte auf verifizierte Emissionsgutschriften abzielen.
Im Rahmen einer Initiative von Tree Global und in Zusammenarbeit mit Nicholas Evans von Muwale habe ich ein räumliches Analyse-Tool entwickelt, das dabei hilft, die vielversprechendsten Gebiete für Waldrestauration in ausgewählten Regionen Zentralafrikas zu identifizieren. Das Tool integriert unterschiedliche klimatologische, politische, infrastrukturelle und umweltbezogene Datensätze und bewertet sie in einem transparenten, regelbasierten Workflow. Aufgebaut auf QGIS und unter umfassender Nutzung der Model-Builder-Funktionen ermöglicht das Tool:
- Große Regionen auf ihre Eignung gemäß Carbon-Credit-Standards zu prüfen
- Ungeeignete Gebiete aufgrund von Konflikten, Landnutzung oder mangelnder Zugänglichkeit auszuschließen
- Verbleibende Landschaften anhand ihres Wiederherstellungspotenzials zu bewerten und zu priorisieren
- Parameter interaktiv anzupassen, um nationale oder projektspezifische Anforderungen zu erfüllen
Das entwickelte System unterstützt Regierungen, NGOs und Praktiker der Landschaftsrestauration dabei, Ressourcen dort zu konzentrieren, wo der größte Klimaeffekt erzielt werden kann – und gleichzeitig langlebige, hochwertige Kohlenstoffprojekte zu ermöglichen.