一个用于美国西部的火灾后复林评估和优先考虑工具

科学领域:

• 林业和生态 林业和生态
• 气候变化科学 气候变化科学
• 地理空间分析的研究.

背景情况:

• 美国西部的野火活动增加,导致需要重新造林的广大地区.
• 联邦立法支持增加对种植树木的投资,以满足复林需求.
• 一个新的基于网络的决策支持系统 (DSS),Regenmapper,已被开发来帮助火灾后的规划.

研究的目的:

• 开发一个空间决策支持系统 (DSS),用于评估野火后环境中的自然再生潜力.
• 支持美国西部的复林规划和投资决策.
• 为所有所有所有权类别的土地管理者提供可访问的工具.

主要方法:

• Regenmapper使用用户选择的历史野火数据或上传的燃烧严重程度地图.
• 它使用30米分辨率模型,根据种子来源的近距离和水气候条件预测自然再生潜力.
• 包括特定物种的气候容忍度和种植优先级算法.

主要成果:

• 该系统模拟了土壤水平衡和地表温度,根据CMIP6情景预测了2050年的条件.
• 它根据当前和未来的生物物理条件估计了自然苗木再生的概率.
• 优先级算法识别了具有较低自然复林潜力的可访问地点,协助种植工作.

结论:

• 鉴于气候变化挑战和越来越多的野火影响,有效的复林规划至关重要.
• 像Regenmapper这样的决策支持系统可以简化火灾后的评估,并改善森林再生的结果.
• 投资种植树木对于美国西部森林的未来发展轨迹至关重要.