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科学探索:用算法重建受灾森林
来源:
环球科学
发布时间:
2021-05-14
浏览次数:
1210
科学探索:用算法重建受灾森林
图片来源:Pixabay
2020年8月,美国加利福尼亚州发生了一场毁灭性的复合野火,大火席卷了4000多平方千米的森林,几乎烧毁了沿途所有的树木。这场复合野火也成为该州历史上最大的一场野火。它打破了2018年刚刚创下的纪录,而2018年打破的是2017年创下的纪录。面对不断扩大而又无法控制的大火,大片森林都被吞噬在火海中。因此,当地管理人员必须确定在哪些地方种植新的树木,才能以最有效的方式恢复森林。目前,一种新的模型可精确地指出树木被野火烧毁后的种植区域。
《生态应用》(
Ecological Appli-cation
)杂志上的一篇文章提及了一个预测性映射模型,这个模型或许可提供信息,为种植植物节省大量的时间和费用。模型全名是“火灾后针叶树再生空间预测工具”(Post-fire Spatial Conifer Regeneration Prediction Tool),它包含两方面的信息,即针叶林最不可能自然再生的地方,以及针叶树最可能再生的地方。加利福尼亚大学戴维斯分校生态学家约瑟夫·斯图尔特(Joseph Stewart,这项研究的主要作者)表示,这个工具能“锁定哪些地方最需要针叶树苗,哪些地方的森林不会自行恢复,哪些地方需要人为干涉才能保住森林”。
图片来源:Pixabay
为了开发这个模型,斯图尔特和同事收集了2004年至2012年间19个被野火烧毁的地区的数据,其中包括1200多个研究地块。他们将这些数据与降水、地形、气候、森林组成和烧毁严重程度等信息结合起来。此外,他们还纳入了过去18年间在216个地点采集的针叶树种子样本数量,以此评估不同针叶树会在火灾后各自留下多少种子。森林管理人员可以在模型中补充特定区域的详细信息。例如,他们发现,在火灾后碰巧遇上干旱的中低海拔森林中,针叶树自然再生的可能性就小得多。
图片来源:Pixabay
美国蒙大拿大学从事动植物保护的科学家金伯利·戴维斯(Kimberley Davis,并未参与这项研究)表示,这个工具有着巨大的潜力。土地管理人员面对着不断扩大的烧毁区域,其中一些地区的天然森林恢复能力有限。她说:“帮助管理人员快速了解哪些地方的森林能够自然恢复,哪些地方不能自然恢复,将有助于确定有限资源在重新造林工作中的优先次序。”
但是管理人员仍需做出艰难的决定。这项模型只能提供一些基于研究的指导意见,但有些地区可能会因气候变化出现气温升高、干旱程度加深的情况,他们仍然需要决定种植哪些物种。对于8月这场复合大火波及地区的管理人员而言,他们订购的幼苗会在2022年才到货,因此他们还有一些时间制定计划。
撰文:苏珊·科西尔(Susan Cosier)
翻译:赵欢
文章来源:环球科学
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