以下是引用这篇文章的既定格式:
多布雷,M. J. W.朗,C.麦克斯韦,W. J.埃利奥特,R.卢,E. S.布鲁克斯,R. M.谢勒,2022。太浩湖流域水质和森林恢复:未来管理方案的影响。生态与社会27(2):6。摘要
塔霍湖流域的土地管理人员正在考虑增加使用规定的火种和森林砍伐,以恢复更能抵御野火的条件。然而,这种修复处理也构成了干扰,可能增加泥沙和营养负荷。我们研究了在各种气候变化情景下,未来处理对水质的影响是否可能低于未来野火的潜在影响。beplay竞技我们将水侵蚀预测项目(WEPP)模型的在线界面与景观变化模型(LANDIS-II)结合使用,评估不同稀释和指定燃烧组合对细粒泥沙(< 2 mm)、极细泥沙(< 16 μ m)和磷随时间的影响。首先,我们基于土壤扰动条件的历史天气数据生成结果,包括:未受扰动的基线,均匀细化处理;统一规定的消防处理方法;并统一低、中、高野火燃烧严重程度。剩余的地面覆盖面积依次减少,泥沙和磷的预期负荷增加。然后,我们将下个世纪每十年来自山坡的估计负荷与预计的管理干扰制度相结合。我们发现,在强调稀释的情况下,预期的沉积物和磷负荷较低,而增加规定燃烧的情况导致的负荷与较少处理的情况相当。 These results reflect the finding from the WEPP analysis that prescribed burning is expected to reduce ground cover more than is thinning. Our analysis supports efforts to increase fuel reduction treatments to mitigate future wildfires, but it also suggests that preventative treatments may not avoid a long-term decline in water quality as wildfires increase with climate change.介绍
在20世纪,灭火成为整个美国西部森林流域的主要管理策略(Fiedler et al. 2010)。这项活动减少了由印第安人闪电和燃烧引起的低严重程度、零星野火的流行(Lindström等人,2000年)。近几十年来气温的上升,加上一个世纪以来因灭火而积累的燃料,增加了大型野火的严重程度和频率(Westerling et al. 2006)。大规模、高度严重的野火往往会导致土壤侵蚀加剧,并导致下游洪水和水质恶化。
土壤侵蚀是一个自然过程;然而,来自最近没有被干扰的森林流域的径流携带的沉积物很少(Elliot 2013)。含沙量如此之低的森林流域吸附在泥沙上的营养物质浓度极低,而且可能成为土壤化学成分一部分的重金属也很少(例如,磷和砷)。通过去除土壤覆盖层,干扰(通过森林处理或野火)可导致土壤侵蚀增加,从而在几个方面损害水质。沉积在高地溪流中的沉积物会对水生生物的栖息地产生不利影响(McCormick et al. 2010)。悬浮的细沉积物会降低水的透明度。细无机土壤颗粒(1-16 μ m)与水的清澈度降低有关(Swift et al. 2006),在水的清澈度很重要的地区,如塔霍湖(Tahoe Lake)的管理者尤其关注这一问题”杰出的自然资源水资源。”与沉降速度较快的沙子和粗颗粒不同,淤泥和粘土颗粒可以悬浮很长时间,并可以通过光散射降低水体的透明度(Sahoo et al. 2010, davis - colley et al. 2014)。此外,悬浮的细沉积物运输吸附的营养物质,如磷,这反过来刺激藻类繁殖,对水质和清澈造成有害的后果。
野火,特别是高度严重的火灾,往往对水质产生重大和持久的影响(Murphy等,2006年)。鉴于目前美国西部许多森林发生野火的高风险,土地管理人员正试图通过疏伐或规定火种等处理方法,减少枯死或濒死树木、倒下的木质碎片和过密的下层植被的可用燃料负荷。美国林务局的管理人员在设计处理方法时考虑了一系列目标,包括改善野生动物栖息地和娱乐活动,维持水质,以及利用生物质生产木材产品或能源。特别是,森林管理者面临的挑战是在燃料管理活动和潜在野火之间权衡水质风险(Elliot et al. 2008)。相关的道路网络和火线可能是泥沙的额外来源,它们增加了峰值径流事件,导致水道侵蚀和泥沙输送加剧(Gucinski等,2001年,Elliot等,2019年,Cao等,2020年)。除造成侵蚀外,生物量减少还可能减少蒸散发,增加径流、河道侵蚀和流域泥沙输送(Srivastava等,2018年)。然而,在大多数情况下,这些活动造成的侵蚀可能比高强度野火后发生的侵蚀小得多(Elliot 2013)。
估算野火和燃料管理之间的水质权衡并不简单。已经开发了森林景观和干扰模型,可以估计火灾频率和严重程度(Buckley等人,2014年,Scheller等人,2018年)。最近的几项研究(Elliot et al. 2016)使用了水侵蚀预测项目(WEPP)模型(Laflen et al. 1997)来估计高地侵蚀和产沙量。这种方法已被应用于森林覆盖的山坡(Buckley et al. 2014),但很少应用于流域尺度,这涉及到泥沙运输、沉积和夹带等通道过程。另一个重要的流域过程,磷的输送,在以前的分析中没有得到评价。Elliot等人(2015)展示了一种使用WEPP模型输出来估计磷输送的方法,但该方法尚未在景观尺度上应用,也未在山坡或流域得到验证。将火灾蔓延或燃烧严重程度模型与土壤侵蚀模型进一步整合,可以估算土壤侵蚀和向下游水体输送泥沙的这些权衡。
我们的目标是:(1)将景观变化和扰动模型(land - ii)联系起来;Scheller et al. 2007)引入WEPP流域模型,以评估森林管理对从受干扰的森林山坡输送泥沙和磷的影响,并(2)比较森林管理活动之后和野火之后估算的泥沙和磷。
方法
我们的研究集中在塔霍湖盆地西侧的流域,塔霍湖是美国西部加利福尼亚州和内华达州边界内华达山脉的一个高海拔湖泊。该湖以其异常清澈的水质而闻名,并作为一个杰出的水体被提供了特殊的环境保护,土地管理者和监管机构实施了减少污染物负荷的计划,特别是与城市化有关的污染物负荷(Riverson等人,2008年,Sahoo等人,2010年)。管理者还致力于减少威胁生命和财产、空气质量、森林和水质的野火的威胁,主要是通过间伐和指定的火灾处理。1988年,太浩湖被列入第303(d)条要求总最大日负荷的水体清单,因为该湖的历史深水透明度正在持续下降,它已被指定为杰出自然资源水体,这使它在抗退化政策下得到最高水平的保护清洁水法案。由两州组成的塔霍河地区规划局制定了严格的政策和法规,以保护和恢复整个流域的水质(Cobourn, 2006年)。因此,太浩湖流域为理解各种管理策略对水质的影响提供了一个理想的测试案例。
塔霍湖西侧的海拔范围从1900米沿岸到3040米迪克峰,位于内华达山脉的顶峰。该地区的流域包括不同土地覆盖、土壤和斜坡的混合物。植被主要为针叶林和杰弗里松(松果体jeffreyi)、白杉木(冷杉属concolor)、香雪松(Calocedrus decurrens)、红杉木(冷杉属华丽号)及西白松(松果体monticola)、灌木和草,以及一片片裸露的地面和露出地面的岩石。气候特点是夏季干燥,冬季潮湿,12月至3月期间降雪最多。对该盆地长期气象站的温度和降水数据的十年趋势分析显示,该盆地可能比周围地区变暖更快(Coats 2010),这对该盆地的森林管理和野火具有重大影响(Trotochaud 2015)。在太浩湖西部研究区,土壤来源于北部的火山岩和南部的花岗质岩石,沿太浩湖沿岸和主要河流有冲积冲积层。
美国农业和林业局管理着太浩湖流域约78%的森林面积(Scheller等人,2018年)。在过去的几十年里,这些森林一直以恢复为主要目标进行管理,特别着重于消除牲畜放牧和砍伐树木以减少燃料,而不是生产木材。经理们打算减少燃料”从下面变薄”,指的是用手工或机械设备收割和移除下层树木,并使用规定的火(美国农业部,林业局,森林运营设备目录:https://www.fs.fed.us/forestmanagement/equipment-catalog).由于生物质去除通常在经济上不可行(LTBMU 2014),因此在现场焚烧收获的材料一直是一种习惯处理方法。燃料管理活动的重点是野外-城市交界面,以减少野火对房屋和其他建筑物的危险,这很可能继续是管理的优先事项。然而,塔霍河流域的利益相关者希望评估将燃料管理扩展到更偏远的森林地区的潜在效益或影响。
管理场景和LANDIS-II景观动力学建模
LANDIS-II模型用于评估景观在一个世纪内对五种不同管理方案的响应情况(Scheller et al. 2007)。该模型最初是为了帮助管理森林以获得最佳的木材收获,但后来发展到考虑森林健康、燃料管理和大范围和长时间的野火风险(Scheller等人,2018年)。包括火灾模块在内的LANDIS-II建模框架是一个基于过程的模拟模型,集成了多种干扰(人类和自然)和气候变化,并在以前的著作中得到了更广泛的描述(Scheller等人2019年,Maxwell等人2022年)。beplay竞技
在LANDIS-II框架中,利用净生态系统碳氮(6.5版)森林演替扩展来通过多个地上和地下活和死池跟踪碳氮。这种扩展还可以跟踪森林生长和物种动态,它们都依赖于温度和水。在LANDIS-II中,野火过程是随机的(火灾在春季开始和秋季结束之间受到限制,但在其他时间中是随机的),其起火位置基于从以前的野火事件派生的概率曲面。处理地点随机放置在一个管理区域内,遵循场景意图,即场景2将处理限制在荒野-城市界面管理区域。
森林生长以MODIS 17A3年度净初级生产力产品(Running and Zhao 2015)为基准进行校准。scrple扩展(v.2.1)对火灾进行了建模,并根据烧伤严重程度和CalFire火灾和资源评估计划数据集的监测趋势进行了校准(Scheller等人,2019年)。生物干扰剂扩展的修改版本(生物质BDA v.2.0)被用于模拟昆虫爆发,并根据美国林务局航空探测调查数据进行校准。关于校准过程的更多细节见附录1。根据碳池估算的碳值与Wilson等人(2013)在生态区域层面进行了验证,其中模型只高估了一个区域的总碳值,但对所有其他区域的碳值都在一个标准差内(附录1中的图S1)。使用该区域2010-2015年气候数据估算的森林生长,与2000-2015年的MODIS 17A3产品年平均值进行了校准(附录1中的图S2)。MODIS的平均景观值为393 g/cm²(标准差[SD] = 134)。而LANDIS-II的平均值为320 g/cm²(SD = 312)。当代野火(2000-2016年,来自CalFire火灾和资源评估项目)被用于参数化内华达山脉中部的火灾蔓延和规模,以增加火灾的样本量。观测数据的年平均火灾面积为117公顷/年(SD = 309),模拟数据的年平均火灾面积为122公顷/年(SD = 210)。
这五个管理方案是由一个跨部门团队领导的协作过程制定的,该团队在利益相关者委员会的投入下明确了目标和指标(表1)”销的角落”),而不是精确地模拟一个特定的替代方案。在情景2、4和5下,细化处理限制在野生-城市界面区域;在情况3下,这些处理也可能落在一般林区。然而,间伐只发生在森林地区。规定的燃烧是随机点燃的,可以发生在任何有足够燃料的地方。此外,在规定燃烧的两种情况下(情况4和5),每年平均有40公顷的森林大火被用于管理偏远地区的资源目标,而不是完全扑灭。
气候情况
根据加州第四次气候变化评估的结果(Pierce et al. 2018),四个全球环流模型beplay竞技是加州水文最具代表性的模型,并作为本文使用的未来气候预测的基础。全球环流模式有:哈德利中心全球环境模式(HadGEM2)、加拿大地球系统模式(CanESM)、国家气象研究中心(CNRM5)和跨学科气候研究模式(MIROC5)。气候预测包括在4.5和8.5这两种代表性浓度路径下运行的全球环流模型,这两种路径分别代表受控和不受控排放的未来。
LANDIS-II模型使用每日气候变量,使用本地化构建类比方法(Pierce等人,2018年)对数据进行降尺度处理,并从美国地质调查局地理数据门户网站获得美国环境保护署四级生态区域的平均值。对8个气候预测和5个管理情景的每个组合进行了3次LANDIS-II重复(表1),总共进行了120次重复,并为每个重复生成侵蚀输出,然后取平均值。
预测了2010-2110年期间的未来气候数据。1990-2010年的近期历史平均降水量为840mm /年,变异系数为35%(最小值为472 mm,最大值为1688 mm)。未来气候对降水的预测更高,CanESM 8.5的总降水和夏季降水都有所增加。预计本世纪末(2080-2099年)的年平均降水量将比1990-2010年基线高出14% (MIROC5 4.5)至107% (CanESM 8.5)。截至本世纪末,对于代表性浓度途径8.5,日最高平均气温预计将较近期历史平均上升5.5°C,而对于代表性浓度途径4.5,日最高平均气温预计将平均上升2.6°C。
水侵蚀预测项目模型和WEPPcloud接口
WEPP模型是一个基于过程的水文和侵蚀模型,最初开发该模型是为了评估小型农业、牧场和森林山坡的各种管理操作对地表径流和土壤侵蚀的影响(Flanagan and Livingston 1995, Flanagan and near 1995, Laflen et al. 1997)。从那时起,来自美国农业部农业研究局和林务局以及其他地方的科学家开发了多种工具、在线界面(Elliot 2004年,Robichaud等人2007年,Frankenberger等人2011年,Flanagan等人2013年,Elliot等人2015年)和GIS平台(Flanagan等人2013年,Miller等人2022年),专门用于帮助用户进行输入数据准备和模型结果解释。这些努力提高了WEPP在土地和水管理人员中的受欢迎程度,该模型仍然是管理人员寻求了解各种管理处理对水质的影响的重要资产。
在过去十年中,对该模型进行了重大改进,使其适用于更大的森林流域(Covert等人2005,Dun等人2009,Zhang等人2009,Wang等人2010,Srivastava等人2013,2017,Brooks等人2016),这进一步扩展了其在森林管理应用(Srivastava等人2018,2020)和野火(Miller等人2011,2022)的适用性。该模型可以提供径流曲线的三个主要组成部分(地表径流、侧向流、基流)的日输出,以及泥沙、细泥沙和磷产量(Elliot等人2015年,Brooks等人2016年,Dobre等人2022年,Lew等人2022年)。模型结果可归纳为每个山坡和水道,并作为流域出口的综合输出(Flanagan和接近1995年)。
Brooks等人(2016)此前在塔霍湖流域的五个流域验证了WEPP模型,发现沉积物的相对大小、时间和分布与观测到的沉积物相似。然而,作者没有模拟河流过程,因此不可能直接比较流域出口的观测和模拟沉积物。最近,Dobre等人(2022)更新了太浩湖流域的WEPP模型,将基流过程和河道路由算法纳入其中。此外,作者校准了塔霍湖流域17个流域的水流、泥沙和磷产量模型,包括Brooks等人(2016)先前建模的5个流域。模型校准是最小的,涉及到径流、横向流和基流中的基流系数、临界剪切和磷浓度的变化,这些变化是从塔霍湖流域几个流域的出口的观测水质数据中获得的(Dobre等,2022年)。基于日流量、年泥沙和磷的模型性能评价表明,模型值与观测值吻合较好。
使用Dobre等人(2022)的校准参数值,我们将WEPP模型应用于太浩湖西侧的20个流域(图1),以估计以下管理和野火事件导致的条件:
- 无事件:基线或未受干扰的条件(基于最近的植被覆盖)与100%的森林地区的地面覆盖和90%的灌木为主的地区有关;
- 森林间伐:森林地区的地面覆盖面积为96、93和85%(分别相当于手工、电缆和滑车间伐),其他植被类型不进行任何处理;
- 规定燃烧:85%的林地和75%的灌木为主的地区,其他植被类型没有变化;
- 低严重程度野火:80%的林地和70%的灌木为主的地区,其他植被类型没有处理;
- 中度野火:60%的林地和50%的灌木为主的地区,其他植被类型没有变化;而且
- 高烈度野火:30%的林地和30%的灌木为主的地区,其他植被类型没有变化。
模拟未受干扰的条件的目的是建立一个沉积物和磷的基线,以便管理人员将备选管理战略的效果与目前的条件进行比较。对于被测量的流域,未受干扰的条件也提供了对模型进行精细校准的机会。假设整个流域同时暴露在相同的条件下,模拟了森林变薄和燃烧的情景,尽管火灾不可能均匀地烧毁整个流域,也不可能在短时间内所有山坡都发生森林变薄。这种场景的统一应用倾向于增加流域出口的总体产沙量,但它使我们能够直接比较模拟的径流、泥沙和磷在所有管理条件下的每个山坡和流域。所有模型模拟都是在1990年至2019年期间按每日时间步进行的。虽然有几种WEPP模型输出对管理很重要,但我们只关注细粒泥沙(颗粒< 2 mm)、极细粒泥沙(颗粒< 16 μ m)和总磷含量。后两个参数以及氮一直是塔霍湖减载工作的主要污染物(Sahoo et al. 2010)。
所有水文模拟都使用wepppy (Lew等人,2021;https://github.com/rogerlew/wepppy),并在WEPPcloud界面(https://wepp.cloud),这是一个为WEPP模型新开发的在线决策支持工具,旨在方便输入数据的准备和模型运行,并提供表格和空间格式的模型输出,方便土地和水资源管理人员解释。在WEPPcloud接口中,我们为太浩湖盆地创建了一个特定于站点的接口。该界面包含基于Brooks等人(2016)以及其他已发表和未发表数据的强化土壤和植被参数化,以解决盆地当前的管理需求。
流域选择与建模方法
我们模拟了所有主要流域(N= 22个流域中的19个)。我们只排除了WEPP模型不适用的地区,特别是城市地区、有滑雪道的流域和其他相关的小范围不透水地区”额”集中在荒野-城市界面的流域。这种发达地区的处理方法不同于一般森林的处理方法,需要更复杂的校准和定制输入参数。此外,这些发达地区已经被包括在流域的污染物负荷减少计划中,它们之前已经在泥沙负荷减少建模中得到了检验(Riverson等人,2008年,Grismer 2014年)。
土壤、土地覆盖和管理条件
该模型所需的所有土壤属性都是从美国农业部自然资源保护服务的土壤调查地理(SSURGO)数据库中自动提取的(网络土壤调查:https://websoilsurvey.nrcs.usda.gov/;Reybold和TeSelle 1989)。流域内土地覆被分布基于2016年国家土地覆被数据库地图(如落叶林、常绿林、灌丛等);Homer et al. 2015)。WEPP管理文件中所需的植被特征采用了Brooks等人(2016)的观点;然而,初始冠层覆盖、地面覆盖和叶面积指数值是根据扰动类型设置的(Lew等,2021年)。图2为模拟流域内土壤、土地覆盖类型和坡度的分布。虽然WEPP需要几个土壤和植被参数,但对径流和土壤侵蚀最敏感的参数,特别是在那些可以通过处理改变的参数中,是细沟和细沟间的可蚀性、冠层盖度、细沟和细沟间的地面盖度和叶面积指数。我们在WEPP中指定的当前植被算法不能模拟植被在一年内的动态变化。WEPP利用30年的天气数据模拟了这些条件下山坡的平均侵蚀率。 Vegetative recovery following disturbance was represented with the LANDIS-II model. Srivastava et al. (2020) successfully modified the WEPP model codes to include revegetation post-treatment; however, these changes are not yet implemented in the WEPPcloud interface.
模型中为每个山坡指定的土壤属性随土壤类型(受母质,如花岗岩、火山、冲积物等强烈影响)和土地覆盖(如森林、灌木、草地)而变化,并受管理和野火干扰的影响。为了反映由于间疏、规定的火灾或野火造成的条件变化,关键土壤和植被参数根据类似于扰动WEPP模型的默认参数进行了更改(Elliot和Hall 2010, Elliot 2013, Miller等人2016,Dobre等人2022)。
天气数据
在太浩湖模型运行中,我们使用历史网格化Daymet (Thornton et al. 2016)数据库获取了1990年至2019年建模流域内每个山坡的日降水量、最高温度和最低温度。其余的天气参数(风暴持续时间、达到峰值强度的时间、峰值强度、太阳辐射、平均风速和持续时间以及露点温度)是使用CLIGEN天气生成器基于附近的加州塔霍湖站随机生成的(Nicks和Lane 1989年,Srivastava等人2019年)。1990-2019年期间,太浩市气象站的平均降水量为987毫米,变异系数为38%(最小值为228毫米,最大值为1680毫米)。根据年降水量总量的概率分布,我们将8年划分为干旱(< 25百分位)和湿润(> 75百分位)。
总磷和非常精细的泥沙计算
WEPP模型的当前版本不包括一个完整的基于过程的土壤磷模型。然而,考虑到该模型可以预测径流、横向流和基流在总流量中所占的比例,因此计算溶解磷负荷的方法与Dobre等人(2022)类似,方法是将三条流动路径中每条总流量的比例乘以美国地质调查局(U.S. Geological Survey)测量盆地内河流的长期观测数据获得的静态磷浓度。除了溶解的磷外,磷还可以附着在泥沙颗粒上或嵌入侵蚀土壤团聚体中的有机质上。颗粒磷被包括在大多数磷预算中,但它可能不一定具有生物活性,因此,它可能不会直接导致水质下降(Ellison和Brett, 2006年)。颗粒磷的计算方法与溶解磷类似,方法是将每个山坡的沉积物输送乘以从美国地质调查局测量站的观测数据获得的静态浓度(Dobre等人,2022年)。溶解磷和颗粒磷相加得到总磷。
太浩湖流域的水质调节器特别关注极细泥沙颗粒(< 16 μ m)对水质的影响(Sahoo et al. 2010)。WEPP模型估计了沉积物的粒径分布,包括粘土颗粒、粉砂颗粒、含有粉砂、粘土和有机质的小团聚体、砂粒和由粘土、粉砂、砂粒和有机质组成的大团聚体,平均直径分别为0.002、0.01、0.03、0.30和0.2 mm (Flanagan and near 1995)。用基于平均粒径的线性插值法确定了细粒泥沙在集料中的比例。我们通过将细粒泥沙分数乘以从每个山坡输送的总泥沙来估计从每个山坡输送的总细粒泥沙。
我们计算了年平均交货率(公斤公顷)−1年−1)和研究区内每个山坡和流域的沉积物和磷的年平均产量(Mg/年)。虽然特定山坡的年排水量可以作为土地管理人员在选择处理区域时的指导,但流域总负荷与向太浩湖的总体泥沙和磷排水量更相关。因此,在保护水质资源的背景下分析森林处理时,这两个指标都是重要的考虑因素。除了计算所有类型植被的总体负荷外,我们还计算了仅来自森林覆盖的山坡的泥沙和磷产量,因为太浩湖盆地的大多数处理都特别关注森林覆盖的山坡。
我们使用Kruskal-Wallis非参数检验和多重配对Wilcox检验来评估处理对泥沙和磷产量的影响,以确定不同处理之间泥沙和磷的差异。所有分析均在统计程序R 4.0.3版本(R Core Team 2020)中进行。
覆盖与LANDIS-II干扰输出
为了评估管理方案如何随时间推移影响水质,我们将WEPP分析在不同干扰条件下的模拟结果与LANDIS-II对未来处理和野火的估计叠加。我们使用组合模型来预测未来100年每种管理情景对产沙量、极细产沙量和总磷的总体影响(图3)。具体来说,我们将每种山坡的WEPP年平均产沙量和产磷量与未来气候情景下的LANDIS-II年度植被变化预测叠加在一起。对于每个流域,我们首先计算了1990-2019年期间在各种管理条件下(如未受干扰、稀释、燃烧)的平均每年山坡土壤和磷负荷。然后,我们在LANDIS-II(2010-2110)中确定了在五种情景下经历了处理或野火的山坡,并将处理和火灾导致的侵蚀或磷负荷的差异添加到未受干扰条件下的年平均值。根据这一覆盖层,我们预测了每年和20年平均期间的总沉积物和磷负荷,这是由于处理和野火的结合。这些预测没有考虑到气候变化通过降水类型(如雪vs雨)、数量和强度的变化对侵蚀和磷的直接影响。beplay竞技一个重要的区别是,WEPP模型中的过程考虑了从山坡到河道(在河道剖面内)以及到流域出口的土壤侵蚀、运输和沉积。在这一分析中,我们只使用了来自山坡的空间分布的泥沙负荷,这主要是细化和规定的消防管理操作的目标。额外的通道和出口输出结果,以及颗粒和可溶性活性磷的结果,以表格和空间格式,可在WEPPcloud界面(https://wepp.cloud/weppcloud/lt/).
我们根据模拟的细泥沙和磷山坡装载和输送速率以及高于未受干扰条件的增长率,量化了各种管理方案的效果。然后将这些百分比应用于基线负荷值,以估计扰动造成的负荷(图3)。这种方法使我们能够比较随着时间的推移,管理策略对泥沙和磷产量的影响。我们使用Mann- kendal (Mann 1945, Kendall 1948)和Cox-Stuart (Cox and Stuart 1955)检验,alpha值为0.05,以确定五种管理方案的日沉积物和磷产量的单调趋势(表1)。Mann-Kendall检验的原假设是数据中缺乏趋势,而Cox-Stuart检验的原假设是数据中呈下降趋势。
我们将不同烧伤严重程度的WEPP模拟输出与LANDIS-II烧伤严重程度估算相关联。然而,由LANDIS-II中的scppple模块得出的烧伤严重程度与预期火焰长度和树木死亡率有关(Scheller等人,2019年),而WEPP模型与土壤烧伤严重程度有关。使用植被烧伤严重程度的LANDIS-II表示作为土壤烧伤严重程度的代理可能不准确。植被烧伤严重程度是指树木死亡率,而烧伤严重程度是指火灾对土壤的影响。这两个指标可以在空间上重叠;然而,土壤燃烧严重程度图往往低估了植被取代火灾的程度(Safford et al. 2008)。此外,尽管植被高烈度(树木替换)火灾会大大减少土壤覆盖面积,但并不一定会导致高土壤燃烧烈度(Safford et al. 2008, Morgan et al. 2014)。
我们对WEPP-LANDIS-II覆盖的所有管理情景和两个气候情景的结果进行了平均。这一过程使我们能够考虑未来气候情景(中等温室气体排放vs.高排放)对管理情景的影响以及下个世纪预期的泥沙和磷负荷。
结果
WEPP和LANDIS-II模型都是复杂的基于过程的模型,可以生成一套输出,这些输出对许多管理应用非常有用(Elliot 2013, Creutzburg等人2017,Krofcheck等人2018,Scheller等人2018)。在这里,我们重点研究了山坡产生的泥沙和磷负荷及其在五种管理情景下的未来预测(表1)。
无扰动条件下的水侵蚀预测项目模型结果
所有水文模拟都使用WEPPcloud接口进行。所有分水岭和条件的每日模型输出,以及包含所有结果摘要的表和shapefile,都可以在https://wepp.cloud/weppcloud/lt/.这些空间分布的结果被用来确定地形中容易发生土壤侵蚀的敏感区域,以及确定在规划燃料管理行动时应避免的土地使用类别或特定的土壤和斜坡,以尽量减少土壤侵蚀。
在未受干扰条件下,灌木和疏草区是沉积物和总磷的主要来源,其次为古林覆盖区(表2)。研究区南部的两个流域(Cascade Creek和Eagle Creek)以灌木和疏草为主,单位面积上高地侵蚀率最大。其次是传统上被土地管理者称为塔霍湖沉积物主要来源的流域(布莱克伍德河和沃德河)。位于特拉基河以北的流域(图1中0-5流域)不产生或很少产生细泥沙和总磷。这些流域有限的侵蚀和磷可能是由于更深的土壤和平缓的斜坡。这些流域的土壤平均深度为1.7米,坡度为15%,而位于特拉基河以南的流域的土壤平均深度为1.17米,坡度为28%。
极细泥沙负荷与总体产沙量的趋势相同,约占所有土地用途输送的所有泥沙的19%,占从森林覆盖的山坡输送的泥沙的14%。同样,总磷产量也跟随泥沙产量的变化趋势,侵蚀程度最高的流域产生的总磷最多。
侵蚀程度较大的林坡土壤中岩石露头比例较高(表3)。近81%的所有沉积物、78%的极细沉积物和40%的总磷都来自仅26%的林区。尽管探索性数据分析表明,坡度对土壤侵蚀的影响大于坡度(数据未提供),但对所有土地覆盖层而言,泥沙和磷产量随坡度长度和陡度的增加而增加。这些高侵蚀区主要与高海拔地区有关,除森林外,还扩展到灌木和草的稀疏地区。这些关联对于考虑管理策略是很重要的,因为在这些区域不会进行疏化处理,但可以采用规定的燃烧。
森林处理和野火对沉积物和磷产量的影响
我们模拟了20个流域在三种稀薄条件下(96%、93%和85%的地面覆盖)、一种规定的火灾条件和三种野火条件(低、中、高)下的山坡沉积物和磷的输送。WEPP模型模拟表明,平均而言,在所有流域中,与未受干扰的条件相比,疏伐和规定的火只适度增加了沉积物和磷的输送速率(图4)。然而,相比之下,均匀的高严重野火增加了高达6 Mg ha的侵蚀速率−1年−1产沙量和7公斤公顷−1年−1总磷。当我们只检查森林覆盖的山坡时,我们观察到类似的增加,这是疏伐处理的目标(图4)。
考虑到所有土地覆被计算的平均泥沙和磷产量(泥沙产量:Kruskal-Wallis卡方= 2696,df = 7,P< 0.001;细粒产沙量:Kruskal-Wallis卡方= 2736,df = 7,P< 0.001;总磷:Kruskal-Wallis卡方= 1691,df = 7,P< 0.001)和只有森林覆盖的山坡(产沙量:Kruskal-Wallis卡方= 2606,df = 7,P< 0.001;细粒产沙量:Kruskal-Wallis卡方= 2659,df = 7,P< 0.001;总磷:Kruskal-Wallis卡方= 1464,df = 7,P< 0.001),表明至少一种处理的泥沙和磷产量的平均值与其他处理的平均值不同。多重配对Wilcox检验进一步显示,除少数例外外,所有处理之间存在统计学上的显著差异。统计上无显著差异(P> 0.05),当仅在所有土地覆盖或森林地区平均时,三种减薄处理对沉积物或磷的均值之间存在差异。此外,在统计学上没有显著差异(P> 0.05),在所有土地覆盖平均时,规定火灾和低烈度火灾之间。在仅覆盖林地的山坡上进行平均时,稀伐(85%)和低烈度火在产沙量方面没有显著差异,规定火和低烈度火在总磷方面没有显著差异。
在空间上,土壤侵蚀速率的分布规律与未受干扰条件相似;然而,野火有能力加剧所有流域和土地用途的侵蚀(图5)。与未受干扰的情况类似,在植被稀疏的高海拔陡坡上,特别是在> 50%的坡上,土壤来自美洛提-岩石露头和埃利斯佩克-岩石露头综合体。在以森林为主的流域中,Blackwood Creek和Ward Creek(图1)是在所有处理条件下单位面积上受侵蚀最严重的流域。
未来不同气候情景下不同管理模式对沉积物和磷的影响
通过将提出的燃料处理方案在时间和空间上与LANDIS-II对稀释和火灾干扰的预测以及WEPP对山坡沉积物和磷输送的估计相结合,评估了五种备选管理方案的效果(图3)。细粒沉积物和磷产量每年和十年之间都有所不同,尽管产量通常随着气候变化而随着野火活动的增加而增加。beplay竞技特别是在20世纪下半叶。基于5种情景的年平均泥沙和磷产量的Mann-Kendall检验表明,数据有显著的统计趋势,Cox-Stuart检验表明,所有情景的数据都有显著增加的趋势。图6显示了这种产沙趋势;在极细泥沙和总磷产量方面也观察到类似的趋势。
当比较不同管理场景(图7)时,通过细化处理的区域最多的场景3,与所有其他场景(包括仅抑制场景1)相比,平均负载略微较低。这一趋势在本世纪的最后20年变得更加明显,并且在泥沙和磷负荷方面都是一致的。短期来看,与单一抑制处理相比,更多的处理增加了泥沙负荷,但单一抑制处理下的泥沙负荷普遍增加,因此总体性能随着时间的推移趋于相似。以火灾为重点的情景预计会比间伐增加更多的负荷,因为规定的燃烧预计会导致更大的地面覆盖面积减少,并增加灌木和草地地区的干扰。模拟极细泥沙产量对管理处理的敏感性高于总泥沙和磷;具体来说,在每十年中,以火灾为重点的管理场景(场景4和5)产生的负载始终高于以精简为重点的场景(场景2和3)。基于低排放和高排放气候情景对沉积物和磷负荷的预测似乎没有差别。最后,与气候情景相比,管理情景对产量的影响更大。
讨论
鉴于野火活动增加的预测,保护和恢复太浩湖的清澈对恢复该湖盆地的陆地生态系统提出了重大挑战。任何森林管理活动都有可能增加侵蚀,但不积极管理森林的风险会以发生大规模和严重野火的形式带来更大的风险。2020年,加州经历了该州历史上最大的六场火灾中的五场,预计燃料干旱和火灾季节的增加表明野火风险增加(Higuera和Abatzoglou 2021年)。盆地的景观建模(Maxwell et al. 2022)和其他地方表明,大型野火的可能性越来越大(Westerling et al. 2006)。当发生严重的大型火灾时,侵蚀会大大增加,可能难以减轻。增加森林处理减少了未来森林大火造成的非常高负荷的风险,否则可能难以减轻。然而,目前流域的水质框架,如总最大每日负荷,没有考虑到这一来自野火的未来负荷增加的重大风险(Tetra Tech 2007, Elliot et al. 2008)。
传统上,污染控制工作的重点是减少来自现有污染源的负荷,但对火灾和风暴活动增加的预测需要提前考虑,以避免预期的污染物负荷增加。具体来说,土地管理者和监管机构必须平衡不断增加的野火长期风险与降低野火风险的治疗措施的短期效果。通过整合水文和景观植被模型的结果,我们的结果帮助土地管理者评估未来几十年与这些管理选择有关的水质权衡。我们的研究结果表明,未来太浩湖流域的泥沙和磷产量可能会增加,但增加积极的管理,特别是细化,可以帮助缓解预期的负荷增加。详细的山坡尺度分析确定了流域内的分水岭和土壤类型,可以对其进行更详细的检查,以评估哪种管理方法,包括避免、间伐或规定燃烧,可能有助于减少与野火相关的预计侵蚀增加。
流域沉积物和磷产量的空间变异性
在空间上,我们确定了特定的土壤类型和更容易受到侵蚀的斜坡。例如,Melody-Rock露头区和Ellispeak-Rock露头区复合体分别包含高达25%和40%的岩石露头(美国农业部- nrcs 2007年),其特征是高海拔灌木丛,树木分散,包括红杉、白杉和杰弗里松。这些低生产力、高度可侵蚀的地区可能已经适应了较少发生的、取代树木的野火,因此可能不是优先处理的问题。然而,鉴于它们对污染物负荷的巨大贡献,它们可能需要进一步考虑潜在的处理方法,例如规定的燃烧或咀嚼,以减轻野火的潜在负荷。
增加治疗的效果
间伐和指定的火处理可能通过减少地面覆盖在短期内增加细泥沙和磷负荷,但我们的结果表明,这种增加可能相对于基线负荷较小。对塔霍湖西部研究区内的Madden Creek流域的早期建模分析得出结论,必须对30%的森林区域进行处理,才能导致可检测到的细泥沙增加(Grismer 2014年)。造成这种结果的一个关键原因是,在太浩湖盆地使用的保守做法预计将保持高水平的地面覆盖。在太浩湖盆地进行的一项细化和规定燃烧的实地研究发现,当处理后至少有25%的残留地面覆盖层(以表面燃料和碎屑的形式)时,侵蚀通常会得到遏制(Harrison等,2016年)。该研究发现,该盆地的大多数处理措施留下了高得多的残余地面覆盖,这与我们在WEPP建模中应用的假设一致。在美国西北部的其他地方,Elliot和Glaza(2008)和Elliot等人(未出版的手稿)测量到与间伐、生物量去除和规定的消防操作相关的最小到零侵蚀。
此外,景观建模表明,处理将导致未来不那么严重的野火(Maxwell等,2022年)。因此,我们的研究结果表明,增加细化处理可能会减少研究区域的长期细泥沙和磷负荷。此前在附近的Mokelumne流域进行的一项类似分析也表明,与森林处理相关的潜在负荷将被避免的未来野火的影响所抵消(Buckley et al. 2014)。
我们的研究结果表明,与机械减薄相比,更依赖于规定燃烧的燃料处理方案更有可能增加沉积物和磷负荷,因为这种燃烧预计会减少残留的地面覆盖面积,并处理更易侵蚀的灌木为主的地区。但是,预计的负荷差异很小(相对于基线只有几个百分点),由于负荷的自然变化很大,很难通过监测发现。该盆地的管理人员表示,规定的燃烧很少会导致小块被强烈燃烧到足以吞噬成熟树木的面积,而且每个小块的面积都小于1公顷。也有可能将未受干扰的缓冲区纳入燃烧计划,进一步减少场外输送沉积物和磷的风险。
野火之后,污染物向塔霍湖的排放并不一定会大幅增加。2007年安哥拉野火(Oliver等人,2012年)和2016年翡翠野火(Cao等人,2021年)之后的研究发现,污染物负荷可能保留在路边沟渠、滞留盆地、草甸和沼泽中。由于湿地具有捕获沉积物的潜力,恢复切割的泛滥平原是一种可能有助于减少未来负荷的策略(Stubblefield et al. 2006)。
与燃料管理活动有关的另一个潜在沉积物来源是现有道路或新道路上车辆增加。在这里,我们将滑痕的影响与变薄场景中减少的地面覆盖相结合。没有修建新道路的计划;然而,在当前的道路网络上增加交通可能会增加道路侵蚀(Foltz et al. 2009)。在另一项研究中,作为塔霍湖西部整体研究工作的一部分,Elliot等人(2019年)发现,在未铺设道路上增加伐木交通会增加其积极使用期间的沉积物输送。相比之下,在项目区域南缘发生小型Emerald野火后的一项相关研究确定,野火后路网的存在可能会减少场外沉积物的输送(Cao等人,2021年);然而,道路位置、火灾严重程度、地形和道路设计等特定站点属性使得很难概括野火后道路的影响(Sosa-Pérez和MacDonald 2017, Cao等人2021)。
关于烧伤严重程度的假设
WEPP模拟的低、中、高土壤烧伤严重程度等同于LANDIS-II烧伤严重程度模型中低、中、高植被死亡率的假设是一个潜在的误差来源。燃烧的严重程度,或火灾的影响,既可以适用于植被,也可以适用于土壤(Parsons et al. 2010)。野火会减少地面覆盖物,更严重的火灾导致残留的地面覆盖物水平降低,土壤燃烧的严重程度更大。侵蚀速率与土壤烧伤程度的直接关系大于与植被烧伤程度的直接关系。对塔霍湖盆地内部和附近最近的野火的分析发现,景观内土壤燃烧严重程度的变化往往更多地由固有的景观因素(即坡度、土壤类型和气候)驱动,而不是由火灾前的植被生物量驱动。植被烧伤的严重程度往往比土壤烧伤严重(Pannkuk和Robichaud 2003, Safford等人2008,Morgan等人2014)。其中一个原因是,一些大火燃烧到足以杀死树木,但仍可能以针叶和木质生物质的形式留下残留的地面覆盖物;然而,在其他植被烧伤严重的地区,针铸很少,因为树冠被完全消耗掉了(Robichaud et al. 2013)。虽然已经开发出了预测植被烧伤严重程度的工具,但预测土壤烧伤严重程度的研究较少(Buckley et al. 2014)。之前的工作已经证明了使用诸如植被覆盖(Robichaud et al. 2007, Morgan et al. 2014)和地形(Dobre et al. 2014)等属性评估土壤烧伤严重程度的复杂性,这些属性也往往是景观建模的重点,而不是地表条件。 Because the LANDIS-II model focuses on vegetation, relying on its projections of high vegetation burn severity as a proxy for high soil burn severity might overestimate loadings from wildfires.
气候变化对风暴强度和未来污染物负荷的影响
我们对未来泥沙和磷产量的预测(图6和图7)主要是由于LANDIS-II在各种气候情景下预测的扰动状态和植被的变化,而不是风暴强度的增加。土壤侵蚀对风暴的数量、持续时间和强度高度敏感(near et al. 1990, Miller et al. 2011),气候变化可能会增加风暴的强度和频率,并将降水从降雪转变为降雨(Bayley et al. 2010, Coats 2010)。30个全球气候模型对代表性浓度途径8.5情景的数据表明,对于加州,三分之二的模型预测了湿润的冬季,极端降水频率大幅增加(Polade等人,2017年)。同样,降水强度可能会增加(Pierce et al. 2013, Polade et al. 2017), > 60 mm/d事件显著增加(Pierce et al. 2013)。对于土壤侵蚀,预计降水强度的增加是显著的,并可能导致一些地区未来产沙量的增加。在塔霍湖盆地进行的一项研究评估了预计的气候变化对沉积物的影响,当对整个盆地的数据进行平均时,没有发现细微沉积物随着气候变化的显著变化,部分原因是beplay竞技降水量减少可能抵消了从雪到雨的变化(Riverson et al. 2013)。然而,当按区域分析时,作者发现在海拔较高的地区细粒沉积物增加,而在较平坦的草甸地区细粒沉积物减少。气候变化对景观内水质的可变影响可能进一步beplay竞技为管理策略提供信息。
如果可能由于风暴活动增加而导致泥沙负荷增加,则可能适当地在一定程度上不考虑近期处理的影响。最近的一项实地研究发现,细化对减少的燃料的影响至少持续10年(Low等人,2021年)。考虑到这一时间动态,在短期内进行降低野火风险的处理可能会带来额外的好处,因为这种处理可以帮助在随后的几年里,随着风暴变得更加强烈,减少来自野火的更高负荷。
处理易侵蚀区域的策略
我们的研究结果确定了四个容易发生过度土壤侵蚀的流域。其中两个流域,Cascade Creek和Eagle Creek,以陡峭的岩石斜坡和稀疏的植被为特征(图2),大部分作为荒野进行管理。这些地区不太可能被选为森林间伐处理;然而,它们可能是有限的灭火目标或规定的火灾处理,以减少火灾危险和恢复火灾状态。另外两个主要的贡献流域,Blackwood Creek和Ward Creek,主要是森林,高海拔地区被稀疏的灌木丛和一些高度可侵蚀的荒地覆盖(Stubblefield et al. 2009)。由于自然特征和人为干扰(历史上过度放牧、道路建设、森林采伐),布莱克伍德流域长期遭受水土流失,是多个河道恢复项目的目标(Oehrli 2013, Norman et al. 2014)。其他研究,包括用于制定总最大日负荷计划的研究,也确定了Blackwood Creek和Ward Creek是太浩湖流域沉积物和磷污染物的最大来源(Tetra Tech 2007, Sahoo et al. 2013, Coats et al. 2016),以及位于盆地南侧的Upper Truckee河和Trout Creek流域,这些流域都在我们研究的研究区域之外。
由于许多易蚀性较强的地区往往是陡峭的,且以灌木为主,因此通常不考虑进行机械处理,但它们可能是规定的焚烧或咀嚼的重要地区。此前的一项实地研究发现,在坡度< 30%的地区,咀嚼和燃烧后侵蚀较低(Harrison等,2016年)。然而,在陡峭地区的景观规定燃烧还没有广泛进行或研究,因此其效果有更多的不确定性。
2014年在附近King Fire的最新研究表明,陡峭的灌木为主的斜坡是治疗的重要区域(Coen等人,2018年)。因为我们的研究结果表明,这些地区往往有很高的侵蚀率,长期的泥沙和磷污染可能通过优先处理这些地区内或周围,以减少严重野火的可能性来减少。然而,需要进一步分析,以评估直接处理这些区域的净效益,无论是机械减少燃料,规定的火和管理自然点火。此外,考虑到在未受干扰的条件下,高海拔灌木和草地区域也会产生很高的侵蚀率,管理应集中在容易发生中度和重度烧伤的山坡上。
在塔霍河流域广泛焚烧剩余采伐材料堆的原因之一是采伐树木市场不足(LTBMU 2014)。燃烧的替代方法包括将树木磨碎用作覆盖物(Robichaud et al. 2013)或将它们放入生物炭发生器中生产生物炭(Dumroese et al. 2020);这类产品可能对控制侵蚀有价值。从塔霍河流域的家庭周围收集的针叶和树枝已经被收集起来,并经常散布在人流量高和滑雪胜地侵蚀风险高的地区(塔霍河-道格拉斯消防区,庭院垃圾清除选项:https://tahoefire.org/news/entry/spring-yard-clean-up),因此,在盆地内移动生物量以减少火灾风险和侵蚀的概念并不新鲜,尽管成本很高。
与大面积燃烧有关的不确定性
尽管在天气、空气质量和烟雾管理以及机构能力方面存在挫折(Melvin 2018),但指定火被认为在减少野火方面非常有效(Kolden 2019)。然而,过去几年森林大火的增加导致政府机构采用法定火灾的数量增加,特别是在美国西部(即从2011年到2019年增加了268%;梅尔文2020)。关于规定的大火会在多大程度上造成地面覆盖、沉积物和养分负荷的变化,目前还不确定。以前的研究表明,规定的焚烧不太可能增加这种负荷,因为它们往往会留下大量的地面覆盖,即使是零星的残余覆盖(占地块面积的> 25%)也足以阻止这种侵蚀(Stephens等人,2004年,Harrison等人,2016年)。当规定的焚烧发生在较大的景观块或流域,它可能穿越陡峭的斜坡和包括灌木为主的土地覆盖较少的地区。因此,由此产生的对水质的影响可能更类似于低强度野火的影响。在该地区,特别是在太浩湖流域,非常大的规定烧伤相对罕见,但越来越多地使用火作为管理工具将提供更多的机会来记录规定的火灾策略在该流域的影响。为了应对提高治疗速度和规模的挑战,管理者也可以考虑提高指定烧伤的强度(Striplin等人,2020年)。这种转变可能促进许多生态恢复目标,但也可能导致侵蚀加剧的更大风险。 Adaptive management of such operations could help managers increase the benefits of fire while minimizing potential downsides. It would be useful to monitor residual ground cover, hillslope erosion, sediment yield, and phosphorus delivery following large-scale prescribed burns and timber harvest treatments.
在我们的建模分析中没有直接考虑到的减少处理对泥沙和水质影响的其他缓解战略包括:
- 鼓励非常零碎的治疗(Harrison等,2016年);
- 在时间和空间上进行错开处理,以减少流域出口的累积影响;
- 设计基于地形的缓冲区,以减少潜在源区域到流网络的连通性。这些缓冲层可以是长斜坡和陡坡底部未受扰动的土壤条状物。这种方法将不同于标准的河流缓冲区,因为完整的恢复目标可能包括河岸地区的稀释和燃烧(Elliot等,2009年,Van de Water和North 2011年);
- 在草甸恢复项目之后规划高地处理,旨在帮助捕获洪泛平原上被侵蚀的沉积物和燃烧的碎片。这种效应已被建议用于草甸恢复项目,以减轻河道切口,如鳟鱼溪(Stubblefield等,2006年);
- 在重新开放通往区域的道路进行疏浚时要小心,以将侵蚀风险降至最低(Elliot等人,2019年)。
结论
在美国西部的许多森林,包括在塔霍湖盆地,野火已经演变为频繁、相对低的严重性和零星的火灾状态。一个多世纪的灭火和气候变化增加了发生大规模和严重野火的风险以及对水质的相关影响。beplay竞技土地管理者和监管机构需要考虑多个景观管理目标。大量研究表明,森林治理将有助于降低野火的风险,具有重要的社会效益。我们的研究通过连接复杂的水文和植被模型来评估潜在的未来管理方案,并通过量化它们对关键水质参数的影响,增加了这一知识体系。我们的结果表明,随着气候变化增加野火,在所有管理情景下,沉积物和磷产量都会增加;beplay竞技这一结果表明,恢复塔霍湖清澈的努力将面临越来越大的挑战。总体而言,我们观察到五种管理情景中沉积物和磷产量的差异相对较小,尽管稀释程度更高的情景(情景3)似乎在减轻污染物负荷方面最为有效。增加使用规定的火会带来更大的不确定性,特别是因为我们预计它会比间伐增加更多的土壤扰动;然而,使用频繁和大面积规定烧伤治疗的区域非常罕见,因此我们缺乏有关其水质影响的信息。 Adaptive management experiments using prescribed fires and thinning would help to test our assumptions and findings and to refine strategies for highly erodible areas.
致谢
这项合作研究是在许多为塔霍湖西部项目做出贡献的个人的指导下完成的。我们特别感谢帕特里夏·曼利、凯特·麦金太尔、珍·格林伯格、布莱恩·加勒特、特里萨·科迪和莎拉·迪·维托里奥的宝贵意见。我们也感谢两位匿名审稿人和副编辑对这个手稿的早期版本提出的建设性意见。最后,这项研究得到了美国农业部和美国林务局的部分支持。我们特别感谢大型建模工作的项目资助者:国家森林基金会、加州塔霍湖保护协会、美国土地管理局南内华达公共土地管理法,美国林务局太浩湖流域管理单位和美国林务局太平洋西南研究站。本文的研究结果和结论仅为作者个人观点,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
所有水文模拟都使用wepppy (https://github.com/rogerlew/wepppy)进行。模型运行,包括所有的数据输入和输出,都可以在WEPPcloud接口上获得https://wepp.cloud/weppcloud/lt/.WEPPcloud文档(https://doc.wepp.cloud/)包含用于参数化水文模拟的公开可用数据资源的附加信息。LANDIS-II模型和LANDIS-II + WEPP分析的输入和输出可在以下网站公开获得https://github.com/LANDIS-II-Foundation/Project-Lake-Tahoe-2017/.代码已存档在https://doi.org/10.5281/zenodo.4644579.
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表1
表1。管理方案由太浩湖西部恢复伙伴关系定义。
场景数量 | 场景名称 | 场景描述 |
1 | 镇压只 | 除了继续灭火,没有其他处理 |
2 | 关注荒野-城市界面 | 一个类似于最近管理的以ui为重点的策略:假设没有规定的林下层燃烧;包括手和机械治疗在WUI;稀释治疗可能在20年后复发 |
3. | 增加变薄 | 增加植被减薄处理的速度和规模的策略:包括在WUI和一般森林进行人工和机械处理,在荒野进行一些人工处理;间伐处理可在间伐或烧损后11年后再次发生 |
4 | 火集中 | 以火为重点的战略,在所有地区适度稀释WUI和规定的燃烧相结合;对一般森林和荒野中为资源目的而管理的闪电引起的野火进行有限的扑灭;减薄处理预计在11年后再次发生,没有减薄或燃烧;规定的烧伤没有固定的再治疗间隔;该方案建议220公顷/年的规定燃烧 |
5 | 火力集中,扩大 | 以火为中心的策略结合了情景4下轻度的WUI稀释和在所有区域更多地使用规定的燃烧,在塔霍湖西部流域平均1050公顷/年 |
表2
表2。根据土地覆盖类型,在未受干扰条件下的泥沙和磷负荷的水蚀预测项目建模结果。
土地覆盖 | 产沙量 (公斤公顷−1年−1) |
非常好的沉积物 (< 16 μ m)产率 (公斤公顷−1年−1) |
总磷 (公斤公顷−1年−1) |
古老的森林 | 6.6 | 0.9 | 0.038 |
灌木 | 145.7 | 28.8 | 0.212 |
稀疏的草地 | 1925.2 | 375.7 | 2.536 |
表3
表3。每一种主要土壤类型的沉积物和磷产量(%),以森林覆盖山坡的模型产出为基础。
土壤名称或复合体† | 产沙量(%) | 极细沉积物(< 16µm)产率(%) | 总磷(%) | 面积(%) |
Melody-Rock露头复杂 | 31 | 46 | 10 | 2 |
Temo-Witefels复杂 | 26 | 6 | 9 | 3. |
Ellispeak-Rock露头复杂 | 15 | 15 | 5 | 2 |
温顺的砾石壤土粗沙 | 5 | 3. | 10 | 14 |
佩吉内侧沙壤土 | 5 | 8 | 5 | 5 |
瓦卡中部粗砂质壤土非常砾石 | 4 | 6 | 12 | 11 |
Ellispeak-Waca复杂 | 3. | 4 | 2 | 1 |
碎石land-Glenalpine复杂 | 2 | 1 | 1 | 0 |
滑石砾石状粗砂壤土 | 2 | 3. | 5 | 8 |
Whittell-Jobsis-Rock露头复杂 | 2 | 1 | 1 | 1 |
天空砾石沙壤土 | 1 | 2 | 9 | 7 |
Kneeridge砾石砂壤土 | 1 | 1 | 2 | 2 |
Sky-Melody复杂 | 1 | 2 | 4 | 4 |
岩石outcrop-Rockbound复杂 | 1 | 0 | 4 | 6 |
粗砂砾状壤土 | 0 | 0 | 6 | 8 |
岩石露头 | 0 | 0 | 1 | 1 |
Tahoma-Jorge复杂 | 0 | 0 | 0 | 3. |
Tahoma非常粗糙的砂壤土 | 0 | 0 | 1 | 3. |
卡塞尔奈砂砾壤土粗砂 | 0 | 0 | 1 | 3. |
卡塞尔奈粗砂砾壤土 | 0 | 0 | 2 | 2 |
豪尔赫,很粗很细的沙壤土 | 0 | 0 | 6 | 8 |
Jorge-Tahoma复杂 | 0 | 0 | 2 | 2 |
总(土壤)‡ | 98 | 98 | 97 | 96 |
总数(前五大侵蚀土壤) | 81 | 78 | 40 | 26 |
†根据产沙率对土壤进行分类。 ‡只包括泥沙或磷产量≥总产量的1%的土壤。 |