基于激光扫描数据，模拟美国东南部火灾频发的长叶松林中树冠对倒伏木质残体的积累过程

《Fire Ecology》：Modeling tree crown-mediated accumulation of downed woody debris in fire-maintained longleaf pine forests of the southeastern US from laser scanning data

　　

摘要

背景

为真实反映差异化的燃料状况，需对大范围区域内的倒伏木质残体进行测量。此类测量对于提升火灾行为、影响、燃烧量及排放物的预测精度，以及制定更有效的森林管理计划至关重要。然而，倒伏木质残体的数量、大小和结构各不相同，其在森林地面上的空间分布受多种复杂因素的共同影响，比如森林生产力、树木生长动态、分解过程、干扰事件、天气状况以及树木死亡现象。可通过遥感技术，尤其是机载激光扫描技术，结合生态学知识，在实际操作尺度上估算燃料特性，从而改善燃料状况的描述。在本研究中，我们利用机载激光扫描数据，通过将树木木本生物量（树枝和树干生物量）的年沉积率与以长叶松为主的防火林地的地表燃料负荷联系起来，对倒伏木质残体的燃料负荷进行了量化。此外，还运用地面激光扫描数据建立树冠比例方程，用以估算细小（≤7.6厘米）和粗大（＞7.6厘米）树枝部分的生物量。我们通过考虑火灾发生间隔期和分解速率，应用具有空间显式性的奥尔森燃料积累模型来分析倒伏木质残体的积累情况，同时还会考虑到之前人为引发的火灾所导致的燃料消耗。

结果

该模型得出的估算结果无偏差，表明其能够体现更广泛空间尺度上的变化情况；不过，我们发现细小木质残体的估算值与独立收集的实地观测数据之间几乎不存在关联，这凸显了在高空间分辨率下，要对变化极大的倒伏木质残体负荷进行特征描述和性能评估的难度。诸多因素，如以往火灾中的燃料消耗量、树枝的年沉积率和分解率，以及用于对比的实地数据的采样不足，都会增加估算结果的不确定性。我们的分析表明，从初始情况来看，林地内倒伏木质残体的空间分布并非仅由存活树木的空间分布决定，而且人为引发火灾时的燃料消耗情况可能比本研究假设的恒定且均匀的消耗模式更为不均匀。

结论

若要更好地模拟倒伏木质残体并更精准地描述林地内的燃料分布，还需进一步优化模型并完善参数设定；不过，该方法仍是将遥感技术融入生态学概念框架的第一步，这类框架能够提供倒伏木质残体的估算值，有助于构建差异化的燃料层，进而帮助燃料管理和火灾管理人员更有效地应对与野火相关的自然资源管理难题。