Лес в горах Сьерра-Невада является важным ресурсом для окружающих общин в штате Невада и Калифорния. Прореживание леса путем удаления деревьев вручную или использования тяжелой техники является одним из немногих инструментов, доступных для управления лесами. Тем не менее, поиск лучшего способа рубки леса путем удаления отдельных деревьев, чтобы максимизировать выгоды леса от количества воды, качества воды, риска лесных пожаров и среды обитания диких животных, остается проблемой для управляющих ресурсами. Лесная служба США возглавляет усилия по сбалансированию всех этих проблем в планировании восстановления лесов в масштабе ландшафта в рамках Партнерства по восстановлению озера Тахо-Уэст.
В рамках этих усилий Университет Невады, Адриан Гарпольд из Reno, недавно возглавил команду 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 сообществ, расположенных ниже по течению, таких как Рено.
«Снежный покров, на который мы опирались, находится под давлением многолетнего пожаротушения, которое привело к увеличению плотности деревьев в сочетании с последствиями изменения климата и потепления», - говорит Гарпольд, доцент кафедры естественных ресурсов и окружающей среды в Сельскохозяйственном колледже, биотехнологии и Природные ресурсы, сказал.
Он объяснил, что слишком много деревьев означает, что меньше снега достигает земли. Кроме того, когда многие деревья собираются вместе, они нагреваются и выделяют тепло, которое может растопить снег на земле. Тем не менее, слишком мало деревьев означает, что снежный покров менее защищен от солнца и ветра, которые также растапливают снег.
Инструмент, разработанный при финансовой поддержке Экспериментальной станции Колледжа и Лесной службы США, был создан специально для моделирования западного берега озера Тахо, который, по мнению команды, является хорошим образцом леса Сьерра-Невада. Первоначально команда создала небольшую 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, чтобы« фактически утончать »лес, убирая 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 том числе постдокторант Себастьян Крог, аспирант Девон Экберг, студенты бакалавриата Макензи Колер и Гэри Стерле, доцент колледжа Джонатан Гринберг и Патрик Брокстон из Аризонского университета, проверили точность модели, проводя эксперименты по прореживанию и сравнивая прогнозы с измерениями в реальном лесу. Результаты были обсуждены в недавно опубликованной статье о проверке концепции использования моделирования с высоким разрешением для прогнозирования эффекта истощения лесов от снега, автором которого был Гарпольд.
Когда 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 последствий истощения лесов на снежном покрове северной Сьерра-Невады, под руководством Крога с Гарпольдом, Брокстоном и Патрицией Мэнли из Лесной службы в качестве соавторов. Их эксперименты показали, что в целом удаление большего количества деревьев означает сохранение большего количества снега. Однако существуют полезные способы и вредные способы удаления деревьев. Метод, который оказался наиболее эффективным, удалял плотные деревья, которые имели много листьев и ветвей и были короче примерно 50 футов, оставляя после себя более высокие деревья. Существовали также различия в эффективности в зависимости от высоты, уклона и направления, на которое был направлен уклон.
Гарпольд планирует продолжить расширение модели, проверяя, будет ли она работать на восточном берегу озера Тахо и в бассейне Американской реки, с конечной целью предоставить инструмент лицам, принимающим решения Лесной службы, и другим лицам для информирования о своих планах по прореживанию леса. ,
Инструмент для определения количества воды является одним из многих различных инструментов моделирования, которые разрабатываются при финансовой поддержке Лесной службы в рамках Инициативы Тахо-Центральная Сьерра, цель которой - быстрое восстановление леса для улучшения здоровья и устойчивости гор Сьерра-Невада и максимизации выгоды, которые дает лес.
«Моим инструментом поддержки принятия решений по количеству воды будет меньший кусок в большом наборе инструментов, который поможет определить, как и где прореживать леса», - сказал Гарпольд.
Другие инструменты, предназначенные для прогнозирования воздействий истончения леса, включают в себя инструмент для прогнозирования воздействия на распространение лесных пожаров, инструмент для прогнозирования воздействия на дым, виды, находящиеся под угрозой исчезновения и угрозами, инструмент для прогнозирования потока наносов в озеро Тахо и инструмент для прогнозирования экономического эффекта.