Inwieweit bisherige und prognostizierte Klimaänderungen Mittelgebirgsmoore beeinflussen, wurde am Beispiel der Mothhäuser Haide im Mittleren Erzgebirge untersucht. Mit den angewandten moorkundlichen Methoden und dem Vergleich von drei Landnutzungsszenarien (IST, pnV, Paläovegetation) mit drei Klimaszenarien (Messdaten 1981 – 2000, WEREX IV 2041-60, Paläoklima) lassen sich die Ökotopveränderungen der Moorfläche ableiten.
Im Ergebnis wird ein Rückgang an nässeren Ökotopen prognostiziert, wobei der Charakter eines Moores aber erhalten bleibt. Anthropogene Einflüsse wie Straßenbau, Entwässerung und Torfabbau haben größere Veränderungen bewirkt als durch den Klimawandel zu erwarten sind.
Die Wiederherstellung der hydrologischen Durchgängigkeit des Moores, d.h. die Beseitigung von Gräben und Barrieren, kann die negativen Folgen eines zukünftig wärmeren Klimas abpuffern.

Hinweise des Herausgebers (Stand: 4. April 2011):

Zu Seite 18, Abbildung 4:
Die Temperaturreihe vom Hohenpeißenberg und die Temperaturrekonstruktionen nach Glaser (2001), welche diese Reihe mit berücksichtigt hat, weisen in der verwendeten Form Inhomogenitäten auf. Nach einer Homogenisierung durch den DWD wird deutlich, dass das mittlere Temperaturniveau um 1780 eher dem von 1970 entspricht. Die Folgejahre sind von einem Anstieg um ca.
1 °C gekennzeichnet (Glaser 2008).

Zu Seite 20, Abschnitt 4.3.2:
Die genannten Datenfehler wurden inzwischen behoben. Weil vergleichbare Unplausibilitäten nie ganz ausgeschlossen werden können, sind Qualitätsprüfungen von Beobachtungs- und Projektionsdaten vor jeder Datenanwendung durchzuführen.

Zu Seite 20, Abschnitt 4.3.3:
Das Regionalisierungsverfahren WEREX simuliert im Betrachtungszeitraum 10 Realisierungen. Statistische Kenngrößen sollten aus allen 10 Realisierungen für vorzugsweise 30-jährige Zeiträume abgeleitet werden. Abweichungen der statistischen Kenngrößen in Modelldaten von denen des beobachteten Datenkollektives sind modellimmanent und deshalb zu erwarten. Die dargestellten Ergebnisse ermöglichen keine abschließende Bewertung der statistischen Eigenschaften der Projektionsdaten.

Klimaprojektionen liefern generell nur Annahmen einer möglichen Klimazukunft. Neben der Plausibilitätsprüfung sollte die Bewertung der Aussagen eines Modells möglichst immer in die Bandbreite der Ergebnisse vieler Modelle erfolgen.