以下是引用本文的既定格式:
怀特,a.m., t.g.霍兰德,E. S. Abelson, A. Kretchun, C. J. Maxwell和R. M. Scheller, 2022。模拟下个世纪的野生动物栖息地动态,以帮助制定加州太浩湖盆地生物多样性的最佳管理策略。生态与社会27(2):31。摘要
美国西部的许多森林经历了一百多年的人为影响,导致树木密度增加,森林结构的均质化,木材物质的积累,再加上气候变化,对宝贵的社会和生态特征构成威胁。在加州,最近树木的死亡浪潮和前所未有的大规模毁灭性火灾使人们越来越关注这些干扰对生物多样性的影响,以及森林管理行动如何减轻负面影响。为了更好地了解不同的管理情景可以在多大程度上缓解这些干扰对生物多样性的负面影响,我们使用一个空间显式建模平台,模拟了加州和内华达州太浩湖盆地的森林管理对陆生脊椎动物栖息地的影响。具体来说,我们模拟了5种不同的管理场景,不同的燃料减少处理类型(例如,火灾和机械清除植被)和处理区域的范围如何影响研究区域内159种物种繁殖栖息地的数量、价值和分布。我们的模型结果表明,在研究区域内,森林生长的速度比扰动的速度更快,从而导致较高的晚序列率;然而,管理策略的选择影响了森林景观的组成和结构,导致了野生动物的不同轨迹。一般来说,允许更广泛地使用火的情景会导致栖息地类型的更公平分布,而手工和机械方法的广泛疏伐会导致未来的森林结构为野生动物的繁殖栖息地提供更好的结果。我们的建模结果还表明,低到中等的管理策略不太可能改变目前的轨迹,以更少的物种为主的更密集的森林。介绍
在美国西部的季节性干旱森林中,火灾是一种自然扰动,它塑造了栖息地的组成、结构和分布(Larson和Churchill 2012, Knapp等人2013,Lutz等人2018)。在加州内华达山脉的中海拔森林中,火灾历史上保持着树种密度和大小等级的丰富混合(Barbour等人2002年,Beaty和Taylor 2007年,North等人2009年),但由于过去的做法,如伐木、放牧和高效的灭火,混合针叶林在结构和组成上变得更加密集和简化(Knapp等人2013年,Stephens等人2013年)。再加上气候的快速变化,森林结构的这些变化导致树木在干旱期间大规模易受树皮甲虫攻击(Young et al. 2017)和大规模高强度火灾(Lydersen et al. 2014, Young et al. 2017)。在加州,这些大规模的干扰威胁着该州的经济,因为这些森林不仅提供木材材料、清洁的水和丰富的娱乐机会,而且还是多种动植物群落的栖息地(Mayer and Laudenslayer, 1988)。这些森林的快速变化强调了需要加快森林处理的速度和规模,以减少木材材料,提高森林对未来大规模干扰的复原力(North等,2012年,Stephens等,2013年)。
旨在降低高烈度火灾风险的森林处理措施通常侧重于减少森林地面上(如树枝、原木和灌木)、森林地面和林冠之间(如灌木和小树)以及林冠内(如较小的次等林冠树木;Agee和Skinner, 2005)。要实施大规模的森林恢复项目,不仅需要对树木和灌木进行机械疏伐,而且由于后勤和财政限制,可以机械处理的森林比例相对较小(North et al. 2015),可能需要使用规定的燃烧和管理野火(North et al. 2012)。虽然从接受机械/手工清除植被和规定焚烧处理的森林地区收集的数据已被证明对许多野生动物物种具有中性或积极的影响(Fontaine and Kennedy 2012, Stephens et al. 2014),但许多物种在中度至重度火灾影响的森林燃烧中生长(Smucker et al. 2005, Tingley et al. 2016, White et al. 2016)、较高覆盖度的灌木(White et al. 2013)或复杂的、早期系列生境条件(Swanson et al. 2011)。总的来说,这些研究证实了野生动物对燃料减少处理的反应将取决于干扰或恢复行动的类型以及由此产生的结构。
森林结构及其组成为野生动物提供必要的食物、休息和繁殖所需的环境条件。森林结构的变化从本质上影响环境条件提供合适栖息地的程度,即改善某些物种的栖息地条件,同时降低其他物种的栖息地条件(Fontaine and Kennedy 2012, White et al. 2013, Stephens et al. 2014)。加州野生动物栖息地关系资料库(CWHR) (https://www.wildlife.ca.gov/Data/CWHR)根据占主导地位的植被(乔木、灌木、草本等)、物种组成和植被发育阶段,对脊椎动物栖息地的适宜性进行了分类(图1)。对于这些条件的每一种组合,CWHR根据专家咨询信息给出了物种的栖息地适宜性分类(高、中、低、不适宜)(图2A)。这些广泛的生境分类使得在有植被类型、结构和系列阶段数据的大范围和时间尺度上预测丰富的野生动植物的生境适宜性成为可能。
我们以之前的研究为基础,更好地理解管理处理的类型和强度如何在大空间和时间尺度上影响野生动物栖息地(例如,Fontaine和Kennedy 2012, White等人2013,Stephens等人2014)。尽管提供栖息地连接和森林条件的镶嵌为景观尺度的野生动物管理提供了一般原则,但具体目标很少被量化,而且会因物种和现有森林条件而不同(North and Manley, 2012)。利用建模框架,我们评估了不同类型的森林恢复处理(如灭火、机械和人工间伐、规定燃烧和管理野火)和放置(如荒野-城市界面(WUI)或普通森林)如何在下个世纪影响加州太浩湖盆地陆生脊椎动物繁殖栖息地的质量和分布。我们预测,与专注于在荒地和城市界面进行机械处理的管理场景相比,纳入野火管理场景将导致森林类型的结构更复杂,进而为野生动物提供更大的利益。这一努力是由太浩湖西部恢复伙伴关系领导的一项更大的倡议的一部分,该倡议旨在恢复5.9万英亩太浩湖西岸森林、分水岭和社区的社会-生态弹性(Abelson等,2022年)。
方法
太浩湖盆地位于内华达山脉东部的顶峰,横跨加州和内华达州,拥有高度的生物多样性(图1)。该盆地位于内华达山脉和大盆地这两个主要的生物地理省之间,形成了栖息地的并列分布,每个省都拥有独特的物种。此外,该盆地陡峭的海拔梯度(从太浩湖表面1900米到最高峰3400米)跨越了低山、高山、亚高山和高山生境。在这些生境中,森林结构和组成的差异进一步影响了野生动物用于繁殖、觅食和覆盖的资源供应。我们的评估集中在159种适合繁殖的脊椎动物的栖息地在太浩湖盆地。
生境动态模拟
为了模拟生境随时间的变化,我们使用了景观干扰和演替模型LANDIS-II (https://www.landis-ii.org/)来模拟森林变化作为生长和演替的函数(Mladenoff 2004, Scheller et al. 2007)。在LANDIS-II中,乔木和灌木被建模为物种年龄队列;每个物种都有自己独特的生活史属性,因此,每个物种对干扰的反应都是独特的。景观中的每个细胞(1公顷分辨率)都具有独特的队列、活生物量、死物质和土壤组合,这是由其模拟的演变史和干扰类型和强度决定的。除了防火和管理,还有几种树皮甲虫,包括杰弗里松甲虫(Dendroctonus jeffreyi)、山松甲虫(d . ponderosae)、杉木雕刻师(Scolytus ventralis)是模拟研究区内常见的扰动。由于之前的努力,LANDIS-II已经根据太浩湖盆地的条件进行了校准(Loudermilk等人2013、2014,Scheller等人2019)。
利用CWHR分类方案,我们制定了一套近似CWHR生境的LANDIS-II生物量输出规则(附录1)。在本研究中,我们模拟了以乔木为主和灌木为主的CWHR生境的变化(图1A)。根据CWHR分类规则将被划分为水生、发达或贫瘠的区域排除在景观分析之外,因为这些区域不会随着时间的推移而发生变化。此外,LANDIS-II不模拟草本群落,我们根据木本植被组成(即乔木或灌木为主)或在近期干扰移除了所有木本植被后将其归为NULL。不同生境类型的灌木组成可能不同,当灌木占总生物量的75%以上时,我们将一个区域划分为灌木为主的区域(附录1)。这个生物量阈值的选择是基于对当前景观的LANDIS-II生物量估算,并与当前CWHR灌木为主生境分类进行比较。树木优势生境的物种组成遵循CWHR分类方案,但依赖于物种生物量估算而不是冠层覆盖度估算。LANDIS-II用于分类组成的物种特定生物量估计包括:白杉(冷杉属concolor)、红杉(答:华丽号)、黑松(松果体contorta, Jeffrey pine (p . jeffreyi), incense-cedar (Calocedrus decurrens)、糖松(松果体lambertiana)、山毒芹(Tsuga mertensiana)、西白松(p . monticola)、白皮松(p . albicaulis).阿斯彭(美洲山杨)是唯一定期出现在研究区域内的硬木物种,也是唯一被建模的以树为主的栖息地,但没有被归类为针叶树。在此基础上,确定了8种CWHR生境类型:白杉(WFR)、红杉(RFR)、Jeffrey Pine (JPN)、Lodgepole Pine (LPN)、Sierra Mixed Conifer (SMC)、亚高山针叶树(SCN)、白杨(ASP)和山地灌木(MCP)。
对于针叶林为主的生境类型,我们根据CWHR大小类别描述将每种生境类型划分为若干阶段(图1B)。根据优势树种胸径(DBH)的大小,有5个影响野生动物生境适宜性的CHWR大小类别。幼树是第一个大小类别,以平均直径< 2.5 cm定义,其次是幼树(大小类别2:2.5-15 cm),杆树(大小类别3:15-28 cm),小树(大小类别4:28-61 cm)和中/大树(大小类别5:> 61 cm)。我们通过结合LANDIS-II对不同物种年龄群生物量的估算数据和来自森林调查与分析(FIA;Burrill等人,2021年)研究了在太浩湖所在的内华达山脉北部生态区测量的树木的茎干大小分布(对于等效物种和年龄)。我们拟合威布尔分布与FIA树数据的物种年龄组,相当于每个LANDIS-II队列。我们假设LANDIS-II队列将遵循与FIA数据中观察到的相似的大小分布,并将LANDIS-II生物量估计分布在两英寸胸径高的容器中(即,进入0-5厘米的容器,5-10厘米的容器等)。为了将一个像素分配给CHWR大小类,我们使用了95的DBHth百分比树在我们的估计分布,并将其与上述CHWR大小类别(类别1至5为< 2.5 cm;2.5 -15厘米;15-28厘米;28 - 61厘米;> 61 cm)。我们评估了不同的方法,具体来说,我们还用90的大小完成了分类th百分位树和99th百分位树,我们发现使用95th百分位数得出了LANDIS-II模型运行的第1年(2010年)的CHWR,该模型最接近地反映了我们在太浩湖盆地的栖息地基线分布。我们认为这种方法在产生三个不同的树主导的系列阶段是可靠的:早期(树大小接近大小类别1-3),中期(树大小接近大小类别4)和晚期(树大小接近大小类别5)。
早期数种生境的冠层覆盖度与冠层覆盖度估值之间没有可预测的关系,但对于针叶树为主的中后期生境,我们根据CWHR冠层类别为每个像素分配了冠层覆盖度估值(开放、中等、封闭)(图1C)。利用上述生物量箱,我们再次使用不同大小类别的平均茎与生物量关系的FIA数据,将生物量值转化为每个大小箱的茎数(Evans等,2022)。这一过程为我们提供了每个像素上树木的大小分布估计以及每个像素上树木的数量估计,我们将其转化为每英亩树木的估计(TPA)来估计冠层覆盖。我们基于TPA估算的冠层阈值,将< 50 TPA的中后期系列生境分为开放型,51-500 TPA为中等,> 500 TPA为封闭型。利用这些方法,我们为每个1 ha像素分配一个CWHR栖息地(成分、大小类别、冠层类别)。虽然CWHR的分类方案将开放的栖息地和稀疏的栖息地分开,但我们将这两个分类合并为一个类别,创建了三个具有生态重要性的冠层类别,并用于建立管理指南。附录2描述了模拟的CWHR生境和产生的每个生境组合的公顷数。
模拟管理场景
本研究中模拟的管理情景由太浩湖盆地西部恢复合作伙伴选择,以更好地理解加快森林恢复速度和规模的社会效益(表1)。在仅抑制(Suppress)情景下,除主动灭火(即,如果起火,就会被抑制)外,不模拟任何森林管理活动。在荒地-城市界面(WUI)情景下,除灭火外,在植被区毗邻结构和疏散路线(约占景观的58%)模拟森林疏伐(包括机械和人工处理)。与WUI情景相似,thin情景(thin)模拟了WUI中森林的高度疏化,以及一般森林和周围荒野地区的一些处理。因此,WUI和thin情景在治疗的数量和程度上是不同的。剩下的两种情况是用火作为管理工具建模的;两者都模拟了WUI的中度稀释程度,同时允许一些规定的烧伤,并管理了WUI以外的野火点燃。然而,火灾场景(fire)模拟了规定和管理的中度火灾,而火灾+情景模拟高使用规定和管理的火灾。关于模型参数化的信息在这里:https://github.com/LANDIS-II-Foundation/Project-Lake-Tahoe-2017
利用基于相对浓度途径4.5的CanESM2全球变化模型的气候数据,模拟了2010-2110年这五种情景下森林条件的年度变化。每个情景运行模拟10次(即10次重复),以量化生境变化的平均值和变化。在每个10年时间步,我们将CWHR生境类型分配到每个空间输出(5个场景X 10个重复X 10年时间步),得到500张1-ha分辨率的空间明确生境地图。
野生动物栖息地模拟结果
我们从CWHR (https://www.wildlife.ca.gov/Data/CWHR)研究了在太浩湖盆地已知的每一种脊椎动物的野生动物栖息地关系(Schlesinger and Romsos 2000)。我们从分析中排除了任何主要依赖于水生栖息地的物种(例如,两栖动物和水禽)。由此产生了135种鸟类、51种哺乳动物和5种爬行动物的名单。在这191种物种中,我们无法模拟23种鸟类和2种哺乳动物繁殖栖息地的变化,因为我们不知道它们在研究地区繁殖,或只在城市环境中繁殖。此外,我们排除了繁殖栖息地稀少的物种(< 5%的景观),包括红毛伯劳鸟(Lanius ludovicianus)、牛头莺(黄疸bullockii)、白冠麻雀(Zonotrichia leucophrys)、树燕(Tachycineta二色的)、云雀(Chondestes grammacus)及灰冠玫瑰雀鸟(Leucosticte tephrocotis).这导致159种物种的栖息地价值发生了变化(附录3)。
基于CWHR数据库,对每个模型物种和每幅栖息地图(N = 500),我们对每个1-ha像素的栖息地适宜度进行了高(1.00)、中(0.66)、低(0.33)和不适宜(0.00)的排序(图2A)。由于我们从LANDIS II输出(按物种和年龄队列计算的生物量)到CWHR生境的转换导致了合并某些CWHR生境的决定(即,将稀疏和开放冠层类别合并),我们为合并的类别分配了繁殖生境(以下简称生境)的最大值(附录3)。从每张地图中,我们生成了三个指标:(1)各物种生境适宜度的总和,(2)高值生境比例(即适宜度= 1;图2B)和(3)利用程序R 3.6.1 (R Core Team 2018)中SDMTools (McGarigal et al. 2002)包中的ClassStat函数对高繁殖价值生境斑块的平均大小进行了研究。对于每个物种*场景*重复*时间步,我们将计算的度量与2010年的基线开始条件进行比较。对于每个场景*重复*时间步下的每个指标(总体栖息地质量、考虑优质栖息地的景观比例、优质栖息地的平均斑块大小),我们将每个指标预测增加和减少的物种数量相加。由于模型的动态性,这些指标总是会波动,因此我们选择> 30%变化的任意阈值来量化对物种更显著的影响,并分别对这些物种进行量化。
结果
生境类型和组成的变化
在我们的模拟开始时,模拟的景观主要是Jeffrey Pine(22%)、White Fir(20%)、Sierra Mixed Conifer(15%)和Montane Chaparral(21%)栖息地类型,其中Aspen、Lodgepole Pine、Red Fir和亚高山针叶林栖息地类型各占景观的不到10%(图3)。在所有场景下,除Fire外+情景下,白杉和塞拉混合针叶林生境类型数量随时间推移呈增加趋势,成为主要生境类型,其他生境类型数量呈减少趋势。在火灾中+情景下,随着时间的推移,增加使用火对所有栖息地类型都有稳定作用,查帕拉尔山很快成为最常见的栖息地类型。与其他场景相比,Fire+情景保持了较大比例的红杉和杰弗里松栖息地类型的景观。
与生境类型组成的预测结果相似,管理情景对景观由早期、中期和后期组成的比例随时间变化的影响很小(图3)。在针叶树为主的生境类型中,63%的细胞最初属于中期生境类型,26%为晚期生境类型,11%为早期生境类型(后者主要发生在白杉和红杉木生境类型)。在所有管理情景下,早期和中期森林数量减少,而晚期森林数量增加。在火灾中+情景下,更多的地区向恰帕拉尔山地转移,导致针叶林的比例降低,晚系列生境条件在22500公顷范围内趋于稳定,而早期系列生境条件所占比例最小。
与生境类型组成和连续阶段相比,森林覆盖更受管理行动的影响,这些管理行动增加了燃料减少活动的速度和程度(图3)。与模拟灭火(Suppress)的管理情景相比,燃料减少处理集中在WUI (WUI)和仅中度使用火(fire)对森林覆盖被划分为中度和封闭的景观比例具有稳定作用。据预测,与抑制情景相比,增加燃料减少处理的速度和规模(Thin)将减少封闭栖息地条件的数量,但导致最大比例的景观由中度森林覆盖构成。随着模拟火的使用增加,在火灾中+在这种情况下,整个景观的森林覆盖面积预计将变得更稀疏,封闭森林条件的面积最有限。
野生动物繁殖生境适宜性的变化
在159个模拟物种中,有7个物种无论在何种情况下,其栖息地价值都将增加30%,它们是:美国红隼(法尔科sparverius)、大角枭(腹股沟淋巴结炎virginianus)、路易斯啄木鸟(Melanerpes刘易斯)、威廉姆森的Sapsucker (Sphyrapicus thyroideus)、紫马驹(Progne subis)、西青鸟(Sialia墨西哥),及晚黄鳝(Coccothraustes vespertinus).据预测,不论情况如何,有四种雀鸟会失去超过30%的繁殖栖息地,其中包括山蓝鸟(Sialia currucoides)、西草地鹨(Sturnella neglecta)、雀家(Carpodacus mexicanus)及山狸(Aplodontia温泉).
对于其余的物种,景观对于繁殖目的的价值,无论是在数量上还是在形态上,都因情况而异。就繁殖栖地的整体价值而言,除火情景外,其余情景均为+情景,导致的结果是,该指标的增加物种略多于减少物种(图4A, B)+尽管在这种情景下,与其他情景相比,经历显著变化的物种数量(即> 30%)最少(图4B),但预计更多的物种将经历繁殖栖息地总量的下降。
在高质量繁殖生境方面,各情景对高值生境比例的影响趋于中性。在这个世纪的上半叶,火+情景导致物种数量增加,而抑制情景导致物种数量减少(图4C)。在20世纪下半叶,不同情景之间的这一衡量标准差异很小,基本上是中性的。模拟结果与情景对物种整体栖息地数量的影响相似+情景倾向于减少在本世纪上半叶经历更显著波动的物种数量(图4D)。对于那些>在其高质量繁殖栖息地的比例波动30%的物种,在所有情景下,预计更多物种的这一指标相对于下降出现上升(图4D)。尽管预测高质量栖息地的总体比例随着物种数量的减少而增加,但预测该栖息地单个斑块的平均面积对于大多数模拟物种来说都在减少,其中最显著的是在火灾下+情景(图4E, F)。所有其他情景之间的差异很小,重复方差重叠,但Thin情景预计在高质量斑块的大小方面会产生最有利的生物多样性结果(图4C)。
无论情景如何,高质量繁殖生境的斑块预计都会随着时间的推移而减少,我们根据模型物种的大小和流动性对它们进行分组,并比较每种情景预计在2040年(本世纪初)和2070年(附录3)对每组高质量繁殖生境的中值大小的影响(表2,附录3)。对于流动性低的物种,它们往往占据小到中等规模的活动范围(≤40公顷;Manley和Schlesinger 2000)的研究表明,无论情景如何,生境斑块的中值大小在本世纪都在下降。这些下降在大火时期最为显著+本世纪初和中期的情况。相对于其他场景,Thin场景预计在近期内会导致更大的中值补丁大小。相比之下,对于体型较大的物种,预测中值斑块大小相对于其他物种群体是最小的,在不同的时间段也更类似,如Thin和Fire+导致更高中值补丁大小的场景。对于那些通常在40公顷的活动范围内活动的高流动性物种来说,无论在Thin and Fire的情况下,斑块大小都会随着时间的推移而下降,并再次获得更有利的结果+场景,两种场景都处理了较大比例的景观。
讨论
最近全球森林生态系统发生的极端火灾年引发了人们对这些气候驱动型火灾对生物多样性的潜在影响的担忧(Barlow等人2020年,Kelly等人2020年,Ward等人2020年),以及可以采取的行动以提高森林对未来火灾的恢复力(Wintle等人2020年,Stephens等人2021年)。在美国西部的季节性干旱森林中,降低树木密度和燃料装载量的森林恢复策略已被证明可以改变火灾行为并降低火灾严重程度(Stephens和Moghaddas, 2005年,Tubbesing等人,2019年)。我们的模型结果表明,更广泛地使用减少燃料处理和火灾的管理制度可以改变森林的轨迹和生物多样性的栖息地。
除了管理制度纳入更多的规定和管理野火(火+),我们的模型表明,太浩湖周围的森林将经历白杉和Sierra Mixed针叶林的增加和杰弗里松和山地灌木为主的林分的减少。这一预测得到了先前研究的支持,该研究表明,杰弗里松适应了频繁火灾干扰的环境,需要通过低强度火灾频繁清除小直径树木和不耐火的树种,以保持其在景观上的生长(Fulé et al. 2012)。我们的建模结果表明,在我们的研究区域,需要更多地使用火来维持杰弗里松栖息地。先前的研究也表明,红杉木幼苗的建立和生长与周期性干扰密切相关(Chappell和Agee 1996),这可能可以解释火灾的原因+情景也是唯一能维持红杉栖息地的情景。beplay竞技据预测,气候变化会对红杉木产生负面影响(孟et al. 2015),因为在受土壤水分和火后温度影响的红杉木幼苗的建立和保持红杉木栖息地将是未来管理的挑战。虽然保持了更均衡的栖息地类型混合,增加了火下的使用+情景导致的山地chapparal比例最高。许多非针叶林植被群落都受到了火灾抑制的负面影响,包括山林灌木丛和河岸群落,包括白杨(White and Long 2019)。我们的建模结果表明,更高程度地利用火灾可能是确保太浩湖盆地这些栖息地类型持续存在的一种方法。
尽管频繁使用火似乎对维持植被群落的多样性很重要,但被处理的区域导致了不同情景下森林冠层密度的较大差异。随着干扰程度的增加,中度树木密度和相关冠层(稀薄情景)或低树木密度和开放冠层(火灾情景)所占比例增加+场景)。在过去的一个世纪中,有开放冠层的地区被预测过渡到与森林生长和演替相一致的中等冠层覆盖地区,干扰和资源竞争有限。这一轨迹与上个世纪观察到的较小规模树木的林分密度增加和结构变异性减少的情况类似(Taylor 2004)。纳入更广泛的燃料减少的景观恢复策略导致森林的树木密度更适中,更不容易发生火灾(Agee和Skinner, 2005年),更能适应气候变化(North等人,2019年),但这也可能不利于偏好封闭冠层条件的物种。
我们的主要目标之一是基于野生动物栖息地的关联,了解不同景观管理场景对太浩湖盆地野生动物的影响。我们的建模结果表明,在下一个世纪,野生动物栖息地的变化将以可量化的方式发生,但对大多数物种的预测表明,无论采用何种管理方法,它们的栖息地波动都将小于当前栖息地的30%,这表明从长期来看,森林变化的轨迹将对生物多样性产生总体中性的影响。虽然火+预测情景会促进不同生境类型的更大代表性,但预测结果会导致许多物种的生境总体价值下降,尽管与其他情景相比,保持了更稳定的高质量繁殖生境数量(图4)。这表明,在我们的研究区域,森林生境的结构变量对维持生物多样性的生境的影响比森林组成更大。
火灾发生频率和范围的减少导致森林密度的增加,向对火灾更敏感的物种转移,以及森林条件的大规模均质化(Taylor 2001, Safford和Stevens 2017)。在接下来的一个世纪里,我们的模拟项目认为,扰乱正在改变的森林结构将会破坏景观,从而减少目前大片连片森林的面积。栖息地在景观中的分布将对物种产生不同的影响,这取决于所需资源的分布和它们在横向景观中的能力(Kindlmann和Burel 2008)。基于高价值的繁殖栖息地斑块的大小,我们试图根据典型的栖息地大小和流动性,预测不同的管理方法可能会如何影响不同的野生动物群体(Manley和Schlesinger, 2000)。我们承认栖息地矩阵(即斑块间栖息地)可能与栖息地斑块的大小一样重要(Tischendorf和Fahrig 2000),但这超出了本研究的范围。总的来说,我们发现大多数物种的高质量繁殖栖息地的斑块会减少,尤其是在火灾下+情景(图4D, E)。在更大程度上模拟的管理情景(即Thin and Fire+情景)往往导致更大的补丁大小的流动性和那些更大的活动范围的物种。这一结果与野生动物整体栖息地质量指标相结合表明,管理策略可能会对野生动物物种产生特殊影响,但在这个容易受到干扰的系统中,生物多样性对变化具有相当强的适应性(另见Sollmann等人2015,Kelt等人2017)。然而,在我们的模型中,我们假设生境适宜性与森林组成和结构密切相关,我们没有考虑其他决定给定生境支持物种需求能力的非生物和生物因素。
结论
变化是可以预测的,管理可以对栖息地类型和相关物种的变化轨迹和速度产生影响。最佳管理方法的选择是一个社会决策(Abelson等人,2022),将取决于资源和结果的优先次序,生物多样性只是其中之一。我们的研究结果与其他研究(Fontaine and Kennedy 2012, Stephens et al. 2014, Stevens et al. 2016)一致,表明不同的管理行动会改变栖息地对生物多样性的适宜性,但其影响将是物种依赖的,并对物种丰富度产生补偿效应。然而,我们的模拟是基于代表性浓度途径(rcp 4.5),与我们当前的全球排放不匹配(Schwalm et al. 2020)。使用较高的温室气体排放情景可能会增加景观上的火灾数量,导致更频繁的干扰和景观条件,最类似于火灾+场景。我们只考虑了一种衡量生物多样性的指标,而没有考虑单个物种的功能作用(Caro 2010, sluson et al. 2022),在维持生态系统功能和维持现有物种丰富度方面可能同样重要。确保森林生态系统在未来的可持续性将继续是管理者和社会的一个挑战,需要综合框架来评估未来景观的价值(Stevens等人2016年,Abelson等人2022年)。
作者的贡献
RS、AK和CM建立了LANDIS模型,并计算了实现野生动物栖息地模型所需的输出。AW、TH、AK和AB开发了生境汇编框架。AW分析了数据,并在所有作者的输入下撰写了手稿。该研究的构想,并负责总体方向和规划。
致谢
我们感谢土著美国人瓦肖人,他们原本生活在太浩湖盆地附近,我们向他们、他们的文化和他们的长辈、过去、现在和未来表示敬意。我们的研究得益于与许多积极参与西太浩湖修复伙伴关系的热心人士的持续讨论,正是通过这些对话才能取得最好的进展。我们特别感谢P. Manley、J. Long、S. Di Vittori对项目管理、愿景和监督的贡献,以及包括S. Coppeto、W. Brennan、K. sluson、S. Britting在内的野生动物团队成员,他们都分享了各自的观点和经验。我们感谢M. K. Faber产生了非常有效的数字,说1000字和2个匿名的评审者大大改进了这个手稿。
数据可用性
在LANDIS建模中使用的参数可以在这里获得:https://github.com/LANDIS-II-Foundation/Project-Lake-Tahoe-2017,它已经在这里存档:https://doi.org/10.5281/zenodo.4644579
文献引用
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表1
表1.建模的五个管理场景的名称和描述。
场景名称 | 模型管理操作 | 场景的意图 |
抑制 | 管理行动仅限于抑制一切火灾活动。 | 了解灭火对社会的好处。 |
Wildland-urban接口(WUI) | 除了灭火以外,在WUI和防区,每年大约有1.8%的植被区域得到处理。 | 了解当前管理行动的社会效益,集中在减少人造建筑和疏散区周围的燃料。 |
薄 | 除了灭火和以WUI为重点的燃料减少处理外,该方案每年处理约6.7%的植被面积,包括WUI以外的森林。 | 了解在普通森林中扩大使用机械间伐和手工间伐的社会效益。 |
火 | 管理行动的重点是通过规定的火灾减少燃料,并以每年大约4%的植被面积处理野火。 | 了解除了使用机械和手动减薄机制外,使用火驱动的燃料减少疗法的社会效益。 |
火+ | 管理行动的重点是通过规定的火灾减少燃料,并以每年大约7.2%的植被面积处理野火。 | 增加每年通过火灾驱动机制处理的植被面积(占所有燃料减少量的75%),以更好地区分燃料减少机制的社会效益和处理面积。 |
表2
表2.相对于基线条件,五种管理情景下不同生态类群2040年和2070年斑块大小的中位数和范围的比较。
集团 | 基线(ha) | 场景 | 2040(公顷) | 2070(公顷) |
小的 | 10.8 (6.26 - -17.1) |
抑制 | 8.9 (2.9 - -10.9) | 7.8 (2.1 - -9.8) |
WUI | 8.6 (3 - 10.7) | 7 (2.2 - -9.9) | ||
薄 | 9.2 (3.2 - -11.7) | 7.1 (2.5 - -12.2) | ||
火 | 8.5 (3 - 10.5) | 7.2 (2.2 - -10.3) | ||
火+ | 6.9 (2.4 - -11.2) | 6.8 (2.5 - -8.8) | ||
酒体适中 | 9.23 (6.42 - -17.2) |
抑制 | 5.1 (4.8 -11) | 5.3 (3.1 - -9.7) |
WUI | 5.7 (4.8 - -11.5) | 5.8 (3.2 - -13.1) | ||
薄 | 6.8 (5 - 13.1) | 6.9 (3.7 - -13.7) | ||
火 | 5.4 (4.7 - -11.2) | 6 (3.1 - -13.4) | ||
火+ | 6.9 (3.1 -12) | 6.4 (2.8 - -9.4) | ||
高迁移率 | 17.3 (8.96 - -36.8) |
抑制 | 10.8 (4.9 - -44.6) | 8 (5.8 - -76.4) |
WUI | 11.2 (6.2 - -38.6) | 7.5 (6.6 -65) | ||
薄 | 12.9 (6.9 - -36.8) | 8.4 (7.1 - -53.7) | ||
火 | 10.9 (5.9 - -38.4) | 7.8 (6.3 - -65.2) | ||
火+ | 12.5 (6.4 - -28.5) | 9.4 (5.2 - -25.1) | ||