Das Advanced Inventory and Monitoring System for Swiss Forests (SwissAIM-Initiative) ist eine Weiterentwicklung des Waldmonitorings. Es ergänzt aktuelle, bewährte Erhebungsmethoden und verknüpft sie mit neuen Techniken wie Fernerkundung und eDNA. Es soll zu einem besseren Verständnis des Zustands und der Veränderungen, der Prozesse und der Dynamik im Schweizer Wald beitragen und die Monitoringtechniken verbessern.

Die Initiative "Advanced Inventory and Monitoring of Swiss Forests" (SwissAIM) wurde erstmals im Rahmen der Strategie 2021-2024 der Forschungseinheit Waldressourcen und Management (RU FOREMA) vorgeschlagen. Sie wurde in Absprache mit dem Schweizerischen Landesforstinventar (LFI) und mehreren Forschungseinheiten der WSL konzipiert. In ihrer Rückmeldung begrüsste die WSL-Direktion die Entwicklung des SwissAIM-Projekts ausdrücklich und bezeichnete es als "sehr relevant für die anstehenden Initiativen der WSL".

Die Ausgangsvision für SwissAIM, die im Rahmen des RU FOREMA entwickelt wurde, lautet wie folgt:

"Ein integriertes terrestrisches und fernerkundliches Beobachtungssystem, das auf einem permanenten Netz von erweiterten NFI-Flächen basiert. Es wird qualitativ hochwertige periodische Ergebnisse (unterjährig, jährlich, mehrjährig) mit genau bekannten statistischen Fehlern für den Zustand, die Veränderung und die Reaktion der Wälder auf biotische und abiotische Faktoren liefern."

Die SwissAIM-Initiative könnte dazu beitragen, den Zustand und die Veränderungen sowie die Prozesse und die Dynamik der Schweizer Wälder besser zu verstehen und die Techniken für das Monitoring und die Inventur der Wälder zu verbessern (siehe Abbildung 1). Diese Initiative, die sich auf eine Reihe von Messgrössen stützt, würde zur Beantwortung vieler Fragen beitragen, umfassende wie spezifische, die für Wissenschaftler und Praktiker von Bedeutung sind.

Weitere wichtige Überlegungen, die im Rahmen der beiden Workshops gemacht wurden, betrafen die Notwendigkeit, dass SwissAIM:

1. gemeinsame Definitionen mit bestehenden Monitoringsystemen hat,
2. eine solide statistische Basis und bekannte statistische Fehler/Varianzen hat,
3. Multi-Proxy- und Multi-Level-Ansätze (z.B. von Zellen zu Bäumen; von Pflanzen zu vielen anderen Organismengruppen; von terrestrischen Feldmessungen zur Fernerkundung) verfolgt,
4. mindestens ein oder sogar mehrere Besuche der Flächen pro Jahr beinhaltet, um kurzfristige Veränderungen zu bewerten,
5. die Integration von Daten aus verschiedenen Methoden, Quellen und bestehenden Überwachungs- und Inventarisierungssystemen ermöglicht,
6. eine nationale Abdeckung hat, aber auch für die subnationale Ebene relevant ist,
7. keine Verzerrungen (zerstörerische oder invasive Probenahmen) in den bestehenden NFI-Flächen verursacht.