以下是引用本文的既定格式:
埃文斯、s.g.、t.g.霍兰、j.w.朗、C.麦克斯韦、R. M.谢勒、E.帕特里克和M. D.波茨,2022。基于太浩湖流域的森林经营风险降低效益模型研究生态与社会27(2):18。摘要
在美国各地,野火的严重程度和频率都在增加,使许多财产面临损害或破坏的风险。我们以加利福尼亚州和内华达州的太浩湖盆地为研究对象,量化和比较了旨在提高森林恢复力和健康的不同森林管理策略是如何减少面临野火风险的财产数量的。我们将景观变化模拟(包括气候变化、野火和管理效果)与当前和合理的燃料处理活动场景和局部规模的火灾风险分beplay竞技析相结合。结果表明,更积极的燃料处理活动,无论是通过机械和手疏或规定的火灾,都能显著降低该地区的火灾概率,并导致相应的财产损失风险降低。我们估计,相对于最近在荒地-城市界面集中管理的实践,更积极的森林管理可以减少45%-76%的财产损失风险,或约2600-4900财产。这种风险降低的主要是单一家庭住宅,这构成了该地区的大多数结构。此外,我们还发现,通过采取比该地区目前所处理的面积大得多的策略,并允许有选择的野火燃烧,以达到荒地和城市界面之外的资源目标,可以获得最高的风险降低。这些结果凸显了更积极的森林管理作为降低该地区资本资产野火风险的有效工具的重要性。介绍
在美国西部,野火的严重程度和频率都在增加(Dennison等人2014年,Abatzoglou和Williams 2016年,Parks和Abatzoglou 2020年)。在过去几年里,加州经历了历史上最严重的火灾,2018年的营火摧毁了大约1.9万座建筑,导致85人死亡:这是加州历史上最致命的火灾(2018年加州火灾)。发展、灭火政策和气候变化都已被证明会增加财产和基础设施的火灾风险(Westerlinbeplay竞技g和Bryant 2008年,Syphard等人2019年)。这种风险远远超出了加州,因为美国三分之一的房屋都建在荒地植被上或附近,这通常被称为荒地-城市界面(WUI;Schoennagel et al. 2017, Radeloff et al. 2018)。这些房屋是面临野火风险最大的房屋之一,在美国各地,有69%的建筑被野火烧毁,位于WUI, 75%位于加州(Kramer等人,2018年)。尽管存在这些风险,WUI地区的发展仍在增长(Radeloff等人,2018年),增加了未来火灾对财产的风险。
尽管野火是自然的、有益的,甚至对许多生态系统来说是必要的(Perry等人2011年,McLauchlan等人2020年),但公众和政策制定者呼吁资源管理者降低火灾风险。在过去的一个世纪里,灭火是降低火灾风险的主要策略,但该策略最近的累积效应是破坏性的树冠火灾的增加(Fulé等,2004年,Ohlson等,2006年,Steel等,2015年),近年来灭火成本超过数十亿美元(NIFC 2020,加州火灾2021)。
最近,积极的森林管理,包括间伐和规定燃烧,以减少森林燃料负荷,已成为一种有希望的管理工具,以更有利于生态的方式减轻这种风险(Stephens和Ruth 2005年,North等人2021年)。森林间伐和处方烧伤可以减少火灾的严重程度和频率(Pollet和Omi 2002年,Ritchie等人2007年,Safford等人2009年,Prichard等人2010年,Wu等人2013年,Stevens等人2016年),但一些研究也发现,这些益处可能是短期的,大约持续5年(Price和Bradstock 2012年)。在我们研究的重点区域——太霍湖盆地,Safford等人(2009)表明,燃料处理显著降低了野火的严重程度,处理区域50米范围内的冠状火通常会转变为地表火。尽管效益明显,但持续的积极森林管理的成本可能很高,在与财产和人力基础设施重叠的地区成本往往更高(Loomis等人,2019年)。此外,联邦和州机构历来没有提供足够的资源来处理当前的燃料负荷(North et al. 2015)。
除了局部的燃料负荷,野火的严重程度及其对财产构成的风险已被证明与景观所有权和治理高度相关。Starrs等人(2018)表明,在内华达山脉,联邦土地所有权和消防责任都与较高的火灾概率有关。其他研究表明,人类的存在会增加点火和人类基础设施和财产损失的频率(Syphard et al. 2008),某些发展模式会增加野火的财产风险(Syphard et al. 2013)。这些回顾性分析描述了过去管理和景观构成如何影响火灾状况和风险,但几乎没有对未来火灾对财产的风险和缓解措施的影响进行建模(参见Westerling和Bryant 2008年的例外)。
在本研究中,我们估计了加州和内华达州的太浩湖盆地(LTB)在各种森林管理情景下模拟野火的风险财产。LTB的利益攸关方希望评估未来气候条件下森林管理对一系列社会和生态指标的潜在影响,这一分析是这一更广泛努力的一个组成部分。我们的重点是森林管理,特别是燃料处理,以及预测火灾数量和强度的景观方法,以及这些模型下的火灾风险。通过这一分析,我们深入了解了森林管理和财产价值之间的权衡关系,并为当地土地利用规划者和森林管理者提供了急需的关于预计财产火灾风险的信息。
方法
研究区域
本次分析的研究区域是位于加利福尼亚州和内华达州的88,000公顷的太浩湖盆地(图1),其中超过70%的土地由国家森林系统土地组成,作为太浩湖盆地管理单元(LTBMU)的一部分。加州和内华达州政府管理着另外8100公顷的土地,还有1.1万多公顷土地由部落当局管理或属于私人财产。LTBMU有一个非常大的区域,其特点是荒地和城市界面,盆地几乎一半的土地面积毗邻一般的森林和荒地。该地区的住宅数量相对较多,位于荒地和城市交界地带,而且处于树木死亡率高和高强度野火风险的地区(Restaino等人,2019年),因此火灾风险的考虑和管理对LTBMU的居民来说至关重要。
随着时间的推移,盆地的火况发生了显著的变化。在欧洲殖民之前,火的制度很大程度上是由自然气候条件决定的,并规定了当地瓦肖部落的燃烧习惯(Taylor and Beaty, 2005年)。Safford和Stevens(2017)将山火在定居前的自然变化范围描述为频繁(11-16年)的低至中等严重程度的燃烧。定居后的火灾机制已转向不频繁但更严重的火灾(Stephens等人,2018年)。这是19世纪中后期科姆斯托克矿业时期大量伐木的结果,随后是100多年的火灾抑制(Safford et al. 2009)。从景观中消除火灾(包括自然的和管理的)也增加了整个地区的林分密度,降低了林分异质性(Safford和Stevens, 2017年)。随着人口增长推动高危险地区的发展,该地区的火灾风险(野火对人与财产造成伤害的可能性)有所增加。高风险和更大、更强烈的火灾事件的可能性结合在一起,对该地区的资本资产构成了重大风险。
尽管风险越来越大,但盆地内破坏性大的野火却很少发生。2007年在盆地西南部分的安哥拉大火是最显著的例外。安哥拉的大火烧毁了1250公顷的土地,烧毁了254座房屋,是当时美国破坏性最大的野火之一。该盆地的大多数其他野火规模较小,没有造成大量财产损失。然而,该地区长达一个世纪的灭火历史带来的更高的燃料负荷,以及荒地-城市界面住宅开发的扩张,增加了该地区结构性资产潜在受损的可能性(Moody et al. 2009, Stephens and Sugihara 2018)。这种日益增加的风险在2021年突显出来,当时两场大火,卡尔多大火和塔马拉克大火,燃烧在南部LTBMU边境附近的地区。卡尔多大火的面积接近9万公顷,烧毁了782座建筑。这场山火占地27800公顷,烧毁了23座建筑。
估计火灾风险
该分析整合了两个不同的数据集,以确定在不同的森林管理制度下,太浩湖盆地面临野火风险的属性。首先,利用SCRPPLE扩展(Scheller et al. 2019),从LANDIS-II森林扰动和变化模型(Scheller et al. 2007)的结果导出火灾概率。LANDIS-II模型预测了景观变化,并结合了气候预测、管理活动和自然干扰。在这项应用中,LANDIS-II以一公顷的分辨率校准了太浩湖盆地最近的条件和扰动状态。Loudermilk等人(2014)、Kretchun等人(2016)、Scheller等人(2018、2019)对研究区域进行了完整的模型描述和应用。本特刊的另外两项研究(Maxwell et al. 2022a和2022b)描述了这次LANDIS-II建模练习的详细结果。
利用LANDIS-II中的社会-气候相关热成因过程(SCRPPLE)扩展(Scheller等人,2019)对火灾动力学进行了建模。SCRPPLE模拟了一个景观中火灾活动的点火、蔓延和强度。在LTB内,从当代点火信息中导出了景观的概率点火面(Short et al. 2016)。每年,根据这个概率点火面,在地形上模拟不同数量的点火。每10次重复都这样做,以允许火灾发生在景观上的一些概率变化。一旦模型中的点火发生,火灾在模型中的蔓延受到两个因素的驱动:天气和燃料负荷。模拟的天气条件基于相对浓度途径(RCP) 4.5情景的CanESM2模式结果进行的气候预估。建模的燃料负载由下面描述的管理场景确定。在整个景观的每次重复中,处理的位置在模型中是概率变化的。模拟的火灾蔓延也是空间的,因为一个细胞内的高强度火灾可以蔓延到邻近的细胞。 Modeled annual area burned was calibrated and validated against contemporary fire events in the CalFire FRAP dataset (observed annual mean = 117 ha, s.d. = 309 ha, max = 1250 ha; modeled multiple replicate mean = 188 ha, s.d. = 223 ha, max = 1055 ha).
火焰长度是衡量火焰强度的主要指标。火焰长度对应于森林管理者常用的火灾强度指标(Scheller等人,2019年)。火焰可以通过两种途径威胁建筑物:靠近建筑物的大火焰的辐射暴露或直接火焰接触(Caton et al. 2017)。通过这两种途径,火焰必须相对靠近结构才会产生点火风险(Cohen 2000, Stocks et al. 2004)。在模型中,低强度、中等强度和高强度的火焰对应的火焰长度分别小于4英尺、4 - 8英尺和大于8英尺。LANDIS-II的火灾强度与燃料装载量、风速和每个网格单元中的阶梯燃料有关。这些燃料负荷是由森林生长动态、气候以及最重要的管理决策决定的。在模型中,更密集的森林管理,无论是手工和机械处理或规定燃烧,将减少处理单元的燃料负荷,从而减少模型的火灾强度和蔓延。在现实中,情况并非总是如此,因为不管燃料减少的历史如何,由于极端天气条件的原因,一些火灾的燃烧强度都很高(Ager等人2010年,Lyderson等人2014年,2017年)。
利用空间上明确的野火发生和强度数据,基于10个场景内的重复,为下面描述的每个管理场景开发了一个概率的、包级的风险度量。如上所述,重复表示在整个地形中燃料处理的位置和野火的点火位置的随机变化。然后,我们的风险指标被构建为该地块在30年时间范围内发生火灾的概率,这是管理决策的相关时期。对多种不同的火灾强度指定了风险指标。我们报告了在包裹中发生高强度火灾(火焰长度> 8英尺)的概率,以及在包裹中发生中等强度火灾(火焰长度4-8英尺)或高强度火灾的概率。风险度量的定义如公式1所示。
(1) |
在哪里我表明包裹,k表示射击强度(无、低、中、高)和r表示复制。FireOccurrence如果火灾强度很大,指示器变量是否等于1k发生在包裹我在复制r在30年的分析期内。例如,如果LANDIS-II结果显示那个地块我3次重复经历中强度火灾,1次重复经历高强度火灾,发生中强度或高强度火灾的风险为40%(4/10)。如果30年时间内同一像素内发生多次火灾,我们不会进行调整。我们将属性定义为”处于危险之中”基于阈值风险百分比。报告25%、50%和75%阈值的结果。举个例子,如果有五个或更多的重复的土地包含该财产预测一个特定强度的野火,那么使用50%阈值的房屋就处于危险之中。
LANDIS scrppple被设计用来代表中度火焰长度,与低冠层蔓延的孤立树冠火(被动树冠)和高度火焰长度与蔓延的树冠火(主动树冠)相关。树冠火灾、低燃料湿度和大风都与余烬产生有关,这是预测财产损失的一个主要因素(Manzello和Foote 2014, Caton等人2017,Syphard和Keeley 2019)。火焰长度长也使消防员难以直接扑灭野火,这反过来意味着财产损失的可能性更大(Syphard和Keeley, 2019年)。在此分析中使用的度量的一个限制是,该模型不考虑烬的运输。如果风引发的火灾携带着余烬越过土地边界,我们目前的方法将低估潜在的财产风险。
房地产位置
建筑位置使用Zillow的交易和评估数据集(ZTRAX)确定,该数据集汇集了美国大多数县的县评估人员办公室记录。在太浩湖盆地管理部门有五个县:加利福尼亚州的埃尔多拉多县和Placer县以及内华达州的卡森市、道格拉斯县和Washoe县。在删除数据库中没有地理坐标的属性之后,LTBMU中总共大约有36547个属性。登记为空置土地的房产也被移除,前提是这些房产上不存在有火灾风险的建筑。余下的物业中,92%为住宅或多户住宅,3%为商业或工业物业,其余则以其他名称注册。图2显示了横跨太浩湖盆地的每平方公里注册财产的密度。为了验证ZTRAX中的位置信息,我们从数据集中随机选择了100个属性样本,并将属性地址与提供的地理坐标进行可视化比较(使用谷歌Earth Pro)。对于这个建模练习的目的,有足够的一致性。在存在差异的情况下,它们通常比LANDIS-II模型中的建模单元(1公顷)小。用于建模的物理地址和地理坐标之间的这些小偏差不太可能影响下面给出的结果。
管理场景
为了了解森林管理与该地区家庭野火风险之间的关系,与当地利益相关方共同开发了五种森林管理情景(总结见图3)。情景1 (S1)假设除野火抑制外,没有积极的森林管理活动。情景2 (S2)代表了以WUI为重点的策略,包括WUI中的手部和机械治疗,特别强调防御区和手部细化。这个以wui为重点的方案占地约1300公顷(或2%的景观面积),与该地区最近的管理实践最为相似,可以认为是一种业务正常的方案。S2区最小的林分再处理时间为20年。情景3 (S3)增加了植被疏化处理的规模和速度,包括对WUI和一般森林的机械疏化和人工疏化处理,以及在荒野中进行一些人工疏化处理。方案3每年处理约2000公顷(占景观面积的7%),再处理时间为11年。情景4 (S4)和情景5 (S5)是增加在景观上使用规定和管理的火灾的两种选择。情景4采用人工和机械处理方法处理的区域与以wui为重点的情景(S2)相似,但每年增加约730公顷的规定火灾面积,并允许在荒野地区发生一些由自然起火引起的可控野火。每年的总处理面积约占景观面积的4%,再处理时间为20年。情景5 (S5)是一种扩大的火灾集中策略,将适度的WUI稀释(类似于S2)与更多地使用规定的燃烧(每年2700公顷)和一些管理的自然点火以实现资源目标相结合。 The total treatment area per year for S5 is approximately 11% of the landscape with a 20-year retreatment time. Currently, prescribed fire treatments are quite low in the Basin, but are being considered as a lower cost alternative or complement to hand and mechanical treatments.
结果
我们将分两部分展示结果。首先,我们报告了遭遇不同强度火灾的景观投影比例的结果。其次,我们报告了风险属性的数量如何在不同的场景和风险阈值中变化的结果。我们还进行了一个粗略的成本效益计算,将燃料处理的成本与减少野火的属性的效益进行比较。
火灾发生次数及烈度
在5个管理情景中,野火的发生和强度有很大差异(图4)。每个地块显示了整个LTB景观在30年分析期间经历特定火灾强度(按行报告)和概率阈值(按列报告)的百分比。例如,图4左上角的面板显示,在情景1、2和4中,大约7-12%的景观在30年内经历高强度火灾的几率大于25%。在场景3中,大约3%的地区发生高强度火灾的几率大于25%。在场景5中,< 1%的区域发生高强度火灾的几率大于25%。这表明,经过处理的区域与预计会发生高强度火灾的景观比例之间存在明显的负相关关系。
对于大多数假定的火灾强度和概率阈值,这一总体趋势是可以观察到的。然而,对于更激进的处理方案,高强度火灾(图4顶部一行)的减少比中等强度火灾的减少更大。例如,使用50%的火灾概率(中间这一栏),在场景2中,高强度火灾大约覆盖2%的景观,而在场景3和场景5中,高强度火灾几乎从景观中消失。这一发现表明,从LTB的情况来看,燃料处理在减少高强度火灾,以及在一定程度上减少中等强度火灾的模型中具有预期的效果。
危险特性
将空间火灾概率与盆地中现有财产的已知位置相交后,结果显示,高强度和中等强度野火的减少具有预期效果,可以减少未来30年暴露在火灾中的财产数量(图5)。结果显示了各种火灾强度结果(行)和风险阈值(列)。
在场景2中,即我们的业务照常的场景中,大约2012年的财产处于高强度野火的风险中,使用50%的概率阈值。根据50%概率阈值,扩展处理情景(S3和S5)相对于S2大幅减少了处于高强度野火风险中的财产数量(n = 76和4)。这表明,在更激进的森林管理场景下,处于高强度火灾风险的财产数量减少了96% - 99%。换句话说,每年处理2000到3200公顷的管理方案几乎消除了财产暴露于高强度野火的风险。在方案5中,尽管增加了大约60%的处理面积,但与S4相比,该方案增加的额外区域的收益似乎在递减,风险属性的数量减少了几个百分点。
虽然暴露于高强度火灾的结果是有价值的,但更有用的是了解管理对暴露于任何潜在破坏性野火的影响,包括中等强度和高强度的火灾。使用这个指标和50%的概率阈值,场景2的结果表明,10,982处房屋有中强度或高强度火灾的风险。与我们对高强度火灾的研究结果相似,较大的处理区域可以降低中度或高强度火灾的火灾风险,尽管这些处理并不能完全消除景观中的火灾风险。采用增薄集中的扩展处理方案(S3),可将风险井的数量从10,982个减少到6055个(减少45%)。以火灾为中心的方案(S5)处理了最大的区域,减少了2622处房产的暴露(相对于S2减少了76%)。虽然这些结果假设有50%的概率阈值,但使用25%和75%的概率阈值,趋势是相似的。
扩大处理以火灾为焦点的方案(S5)最大程度地减少了房屋暴露在中等强度和高强度火灾中的风险,尽管所处理的区域与稀释方法相似。两种方法之间的差异部分是因为以火为中心的方法还允许对WUI以外的野火进行一定程度的抑制,以实现资源目标。虽然这种管理策略不能完全消除火灾对财产的风险,但它大大减少了暴露的风险。
成本效益分析
扩大森林管理选项,如本研究模拟的燃料减少处理,是昂贵的,可以部分指导这些行动带来的效益,以减少野火风险。利用我们的分析结果,进行了粗略的计算,以估计扩大疏伐和规定燃烧处理的财政投资是否可以仅仅基于降低财产风险。为了说明这一点,我们做了几个关于房屋价值和房屋在遭遇火焰时损失的易感性的假设(以下称为毁损率)。我们使用Zillow房屋价值预测来估计加州埃尔多拉多和普莱塞县2020年房屋的平均价值,约为50.7万美元。这是一个相对粗略的估值,原因有几个。首先,财产价值可能会以非随机的方式变化,这可能与野火风险有关。因此,使用平均估计可能会高估或低估,这取决于这种变化的性质。其次,实际房价可能会随着时间的推移而上涨,这使得我们的估计可能低估了处于风险中的实际价值。估算风险价值需要假设有多少房屋在遭遇野火后会被烧毁。这是一个很难准确预测的数字,所以我们给出了三种可能的结果:10%、50%和90%被破坏。 There is some empirical evidence supporting the lower rates (Kramer et al. 2019). Other studies have suggested much higher damages from encounters with moderate- or high-intensity fires (Scott et al. 2013, Knapp et al.在检查中).在这里给出的计算中,我们使用了遭遇中等或高强度火灾的50%概率阈值的风险属性估计。也就是说,模型预测的属性数量将出现在一个模型像素中,该像素至少有50%的重复发生了模型化的中等或高强度野火。
表1显示了在五种情况和三种破坏率假设下风险财产价值的粗略计算结果。在正常情况下(S2), 10,982处房产遭遇中等或高强度火灾的风险超过50%,面临风险的总价值约为55.68亿美元。如果10%的财产被真正摧毁,这将是5.57亿美元的损失。随着毁损率增加到90%,其价值也将增加到50亿美元以上。扩大的处理方案(S3-S5)根据景观上处理区域的大小,降低了处于风险中的财产价值。例如,增加处理最多的两种情景,S3和S5,根据假定的破坏率,将风险价值分别降低到307 - 2763亿美元和133 - 1.196亿美元。S3只处理比S2(业务照常的场景)稍大的区域,它导致类似的属性值处于危险之中。根据处理类型,无论是手工/机械疏薄处理还是规定的防火处理,没有实质性区别。
我们评估了扩大处理方案(S3-S5)的成本效益,方法是将上述处于风险中的总财产价值转化为每处理公顷的效益。扩展处理的好处被定义为相对于S2的风险价值的减少,即业务照常的场景。图6显示了每个扩展处理场景和财产破坏率假设的结果。对于所有的破坏率来说,每公顷土地处理的面积越大,收益就越大。每公顷土地的效益在扩大处理方案(使用手和机械疏伐方法)和火灾集中处理方案(S5)之间相对相似。随着假定财产破坏率的增加,每处理公顷的效益也大幅增加。
每公顷的效益可以与该地区的燃料减少处理成本进行比较。Holland、Evans、Long等人(未发表的手稿)表明,在本研究中,手动/机械处理情景(S2-S3)的处理成本约为每公顷3500 - 4700美元,而火灾为主的情景(S4-S5)的处理成本约为每公顷2200 - 2700美元。对于10%的破坏率假设,S3和S5在这些处理费用的上限范围内提供了财产风险降低收益。随着假设破坏率的增加,收益开始超过假设处理成本。S4是一种以火灾为中心的方案,其处理区域与常规方案(S2)类似,只有在破坏率接近90%时,其降低财产风险的收益才会超过处理成本。当然,这种简单的成本效益比较只考虑了避免财产损失或损害带来的好处,而没有考虑扩大燃料处理带来的其他潜在的生态、健康或经济效益。
讨论
森林火灾对居民财产的危害主要受两方面因素的影响:森林火灾发生的概率和森林火灾可能造成的危害。这项研究通过结合两组关于野火风险和结构性资产位置的独特数据来评估这种风险。将这些数据应用于太浩湖盆地,我们发现,旨在减少WUI内部和WUI外部景观的燃料负荷的更密集的森林管理可以显著降低该地区建筑的火灾风险。在以wui为中心的“一切如常”情景(S2)下,在未来30年里,该盆地约有1.1万处房产面临中强度或高强度火灾的风险。在本分析中考虑的三种更激进但并非不切实际的管理场景,相对于这个基线降低了45-76%的风险物业数量。
虽然这项研究强调了野火事件对财产的风险,但重要的是要考虑其他因素,推动火灾灾害威胁实物资本资产,如发展模式和社会动态。例如,社交网络对于分享信息和发展对野火风险的认知至关重要(Brenkert-Smith et al. 2006)。基础设施在火灾风险规划中也扮演着重要角色。在美国西部的许多WUI地区,住房密度正在增长,但公路网络却没有足够的增长以允许疏散(Cova等人,2013年)。公众对规定火灾的接受程度也取决于当地与森林管理者的关系,以及对实施的做法和预防措施的理解(McCaffrey和Olsen 2012)。最后,WUI的分区和住房政策是由各州和地方不同的利益相关者推动的,需要更好地理解火灾风险,以便有效地规划未来的发展(Syphard等人2013年,Mockrin等人2018年)。
我们在模型尺度上将火灾与财产损失联系起来,这并不能反映财产防御的现实。Syphard等人(2014)表明,在建筑物周围清除低燃料水平的防御空间会增加建筑物存活的可能性,尽管景观尺度因素更重要。此外,建筑材料和家居设计的选择可以降低火灾风险(夸雷尔斯等人,2010),最佳做法是将防火材料和设计与实施良好的防御空间相结合。最近对2018年营火的研究也表明,靠近被毁建筑的外部效应增加了房屋被毁的可能性(Knapp等人)。在检查中).尽管可以在结构层面采取措施,但我们仍然可以合理地假设,火灾风险是由建筑物暴露于野火的数量和强度来衡量的,这是该地区业主和规划师的一个重要指标。
尽管这项研究清楚地证明了燃料处理对降低太浩湖盆地财产风险的好处,但森林管理者在试图实现他们的燃料减少和恢复目标时面临许多障碍(Steelman 2016)。林务局的资源分布很薄,如果要在区域内成功实现燃料负荷降低目标,探索人工疏伐和控制燃烧的替代方法,如工业驱动的机械疏伐,可能很重要(Donovan和Brown, 2005)。在扩大规定的火灾场景下,管理者还需要根据空气质量法规考虑可行的烧窗。最近的分析表明,在太浩湖,这些窗户大多在春季和秋季可用,多日窗相当罕见(Striplin et al. 2020)。
我们的分析有几个重要的局限性。首先,有证据表明,极端天气事件可以降低甚至消除燃料处理在缓解野火蔓延和严重程度方面的有效性(Ager等人2010,Lyderson等人2014,2017)。我们的分析没有考虑重复中天气条件的变化,可能最能代表平均天气条件。因此,我们的研究结果可能不适用于极端天气条件,而极端天气条件是导致严重野火蔓延的一个重要因素。同样,我们只考虑了一个单一的未来气候情景和模型,但这两个维度都存在变化,这可能会影响火灾和燃料处理的有效性。在考虑景观尺度森林管理规划时,未来的工作应检查这两组因素的重要性。
我们的分析为业主提供了减少太浩湖盆地野火危害威胁的经济效益估计。资源规划决策还必须考虑与间伐处理相关的生态系统服务的权衡,如管理成本、碳封存和烟雾暴露对健康的不利影响。根据上述假设,更积极的森林管理的潜在好处每年约为800万至1 400万美元。Holland, Evans, Long等人(未发表的手稿)显示,扩大治疗方案的管理费用为每年360万- 540万美元。Long、Drury、Evans等人(未发表的手稿)显示,在该地区模拟的极端野火中,烟雾暴露造成了600万至8000万美元的损失。按年计算,扩大治疗方案所带来的公共卫生和财产收益大致相似,个别而言超过了扩大管理的成本。这些发现为该地区投资于燃料减少治疗的努力提供了支持,这些努力可能仅从经济回报方面无法盈利。
致谢
这项研究得到了美国农业部、美国林务局的部分支持。我们特别感谢为太浩西湖建模做出更大努力的项目资方,包括国家森林基金会、加州太浩保护协会、通过南内华达公共土地管理法的美国土地管理局、美国林务局太浩湖盆地管理部门和美国林务局太平洋西南研究站。本文中的研究结果和结论仅代表作者个人观点,不应被解释为代表美国农业部或美国政府的任何官方决定或政策。
数据可用性
关于太浩湖管理项目的LANDIS-II模型和参数可在https://github.com/LANDIS-II-Foundation/Project-Lake-Tahoe-2017/.
复制结果的R代码可以在https://github.com/sgevans/LakeTahoe_PropertyAtRisk.
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表1<我mg src="//www.dpl-cld.com/wp-content/themes/ecologyandsociety/images/NewModal.svg">
表1.在30年的分析期内,处于风险中的物业价值为100万美元。在五个森林管理情景(S1-S5)和三个房屋破坏率假设(10%、50%、90%)中提出了结果。
房屋被毁比例 | S1 | S2 | S3 | S4 | S5 |
10% | 671美元 | 557美元 | 307美元 | 536美元 | 133美元 |
50% | 3355美元 | 2784美元 | 1535美元 | 2679美元 | 664美元 |
90% | 6039美元 | 5011美元 | 2763美元 | 4822美元 | 1196美元 |