Лес в горах Сьерра-Невада является важным ресурсом для окружающих сообществ в Неваде и Калифорнии. Прореживание леса путем удаления деревьев вручную или с использованием тяжелой техники является одним из немногих инструментов, доступных для управления лесами. Тем не менее, поиск наилучшего способа прореживать леса путем удаления отдельных деревьев, чтобы максимизировать преимущества леса с точки зрения количества воды, качества воды, риска лесных пожаров и среды обитания диких животных, остается проблемой для управляющих ресурсами. Лесная служба США возглавляет усилия по уравновешиванию всех этих проблем при планировании ландшафтного восстановления лесов в рамках Партнерства по восстановлению озера Тахо-Уэст.
В рамках этих усилий Адриан Харпольд из Университета Невады в Рино недавно возглавил группу по разработке инструмента моделирования, чтобы сосредоточиться на проблеме количества воды. Инструмент предсказывает, как различные подходы к прореживанию леса влияют на накопление снежного покрова в озере Тахо, которое контролирует, сколько воды доступно для населенных пунктов, расположенных ниже по течению, таких как Рино.
«Снежный покров, на который мы полагались, находится под давлением из-за многолетнего тушения пожаров, что увеличило плотность деревьев, в сочетании с последствиями изменения климата и потепления», - Гарпольд, доцент естественных ресурсов и экологических наук в Колледже. сельского хозяйства, биотехнологии и природных ресурсов, сказал.
Он объяснил, что слишком много деревьев означает, что меньше снега достигает земли. Кроме того, когда много деревьев сгруппированы вместе, они нагреваются и выделяют тепло, которое может растопить снег на земле. Однако слишком мало деревьев означает, что снежный покров менее защищен от солнца и ветра, которые также тают снег.
Инструмент, разработанный при финансовой поддержке Экспериментальной станции колледжа и Лесной службы США, был создан специально для моделирования западного берега озера Тахо, которое, по мнению команды, является хорошим образцом леса Сьерра-Невада. Сначала команда создала мелкомасштабную модель с высоким разрешением, используя данные, собранные с помощью 3D-лазерных сканеров, под названием «LiDAR».
«Данные LiDAR позволяют нам видеть отдельные деревья, которые мы используем для «виртуального прореживания» леса, исключая деревья из модели», - сказал он. «Таким образом, это позволяет нам создать реалистичный эксперимент по прореживанию. Затем мы можем представить различные действия по управлению, такие как удаление деревьев ниже определенной высоты».
Его команда, в которую входили ученый с докторской степенью Себастьян Крог, аспирант Девон Экберг, студенты бакалавриата Макензи Колер и Гэри Стерл, адъюнкт-профессор дистанционного зондирования колледжа Джонатан Гринберг и Патрик Брокстон из Аризонского университета, проверили точность модели. путем проведения экспериментов по прореживанию и сравнения прогнозов с измерениями в реальном лесу. Результаты обсуждались в недавно опубликованной статье о проверке концепции использования моделирования с высоким разрешением для прогнозирования влияния прореживания леса на снег, ведущим автором которой был Харпольд..
Как только команда определила, что модель работает правильно, они увеличили размер модели, чтобы представить западный берег озера Тахо. Результаты обсуждаются в другой недавно опубликованной статье об использовании модели для прогнозирования воздействия прореживания леса на снежный покров в северной части Сьерра-Невады, которую возглавляет Крог с Харпольдом, Брокстоном и Патрицией Мэнли из Лесной службы в качестве соавторов. Их эксперименты показали, что в целом, чем больше вырублено деревьев, тем больше сохраняется снега. Однако есть полезные и вредные способы удаления деревьев. Метод, который оказался наиболее эффективным, заключался в удалении густых деревьев с большим количеством листьев и ветвей и ростом менее 50 футов, оставляя после себя более высокие деревья. Были также различия в эффективности в зависимости от высоты, уклона и направления склона.
Harpold планирует продолжать расширять модель, проверяя, будет ли она работать на восточном берегу озера Тахо и в бассейне реки Американ, с конечной целью предоставить лицам, принимающим решения в лесной службе, и другим лицам инструмент для информирования их планы по прореживанию леса.
Инструмент определения количества воды является одним из многих различных инструментов моделирования, разрабатываемых при финансовой поддержке Лесной службы в рамках инициативы Tahoe-Central Sierra, цель которой - быстрое восстановление леса для улучшения здоровья и устойчивости жителей Сьерры. Горы Невады и максимизируйте преимущества, которые дает лес.
«Мой инструмент поддержки принятия решений по количеству воды был бы маленькой частью большого набора инструментов, помогающего определить, как и где прореживать леса», - сказал Харпольд.
Другие инструменты, разрабатываемые для прогнозирования последствий прореживания лесов, включают инструмент для прогнозирования воздействия на распространение лесных пожаров, инструмент для прогнозирования воздействия на задымление, инструмент для прогнозирования воздействия на исчезающие и находящиеся под угрозой исчезновения виды, инструмент для прогнозирования потока наносов в озеро Тахо и инструмент для прогнозирования экономического воздействия.