Измерения и анализ

Влияние в зазор топливо лечения на стенде уровня топлива поверхности измерялась с линией пересечения разрезов ( Brown, 1974 ). Отбора проб были распределены по всему стоит на 120-м сетку площади и измеряется до урожая, а затем снова после того, как урожай и топливо процедуры, описанной выше. Существовали 13 точек отбора проб в режиме ожидания 230 и 14 очков в режиме ожидания 110. Отбора проб использовали ли они накладываются друг на друга с зазором (т.е. они измеряют чистое изменение в позиции уровня топлива). На каждой точке отбора проб, два разреза были измерены. Первая была ориентирована в случайном направлении, а второй ориентированных положительные 60 градусов от первой. Поскольку поверхность топлива, часто переменной внутри стендов (например, Райнер и соавт. , 2009 ), два разреза были усреднены для повышения точности на уровне точки отбора проб. Один-час (0-0.64 см) и 10-ч (0.64-2.54 см) топлива было перехватить-пробы от 0 до 2 м, 100 часов (2.54-7.62 см) топлива от 0 до 3 м и 1000 ч (> 7,62 см) и больше топлива от 0 до 11,3 м по разрезам. Дафф и мусор глубины измерялись на 0,3 и 0,9 м на каждого разреза. Топливо глубина измерялась в трех точках вдоль каждого разреза.Топливо нагрузки были рассчитаны с помощью уравнений, разработанные для местных видов ( ван Wagtendonk и соавт. , 1996 , 1998 ).

Целью анализа поверхности топлива было количественно эффект лечения поверхности топлив с использованием такой прорыв подход к лечению в нескольких древостоях. Обработка топлива не было экспериментальное лечение, как таковой (с различными уровнями интенсивности обработки топлива, например). Чтобы определить чистый эффект обработки топлива на поверхности топливной нагрузки на стенде уровня, мы сравнили средств общего загрузки топлива до и после сбора урожая. Сравнения проводились отдельно для двух стендах. 95-процентный доверительный интервал различий между средними и величину изменения общего запаса топлива следующие процедуры является основой для выводов.

Мы следили за подход, используемый Стивенс и Moghaddas (2005a) , чтобы оценить изменения в огне поведения, связанного с урожаем лечения. Так как нашей целью было оценить наихудший сценарий в отношении пожара, мы смоделировали ответы огонь поведения в экстремальных погодных условиях огонь топливо управления аналитик (FMA) Кроме того, версия 3 ( Carlton, 2005 ). Мы использовали огонь метеорологических параметров рассчитаны на Лесной Блоджетт, которые представляют крайние (97.5th процентиль) условия наблюдались в течение последних 41 лет на близлежащей метеостанции (значения представлены в таблице 1 в Стивенс и Moghaddas (2005a) ). FMA Plus основана на сайт-специфической информации о загрузке топлива и структуру леса оценить стенд уровня огнестойкости. Поверхность топлива (например, мусор листа, лесной подстилки и первичных древесных отходов) обеспечивает субстрат, который несет огонь и определить интенсивность пожара и распространения ставки. Canopy атрибуты (например, корона объемная плотность, корона базовой высоты и вертикальной преемственности) влияют на вероятность пожара короны и последующей смертностью дерева. Лесной структурных атрибутов, таких как крышки купола и высоты деревьев модуляции скорости ветра и влажности топлива, что в свою очередь, поведение огня влияния ( Пирс и соавт. , 2009 ).FMA Plus включает в себя поле на основе измерения этих ключевых факторов и использует опубликованы методики для расчета поведения пожара и последствий для данных условиях пожароопасной погоды ( Стивенс и Moghaddas, 2005a ). Мы разработали необходимые ресурсы для FMA Plus от предварительной очистки и доочистки измерения поля поверхностных топлива и деревьев. Аналогичные подходы были использованы по всему сухих лесов западной части США, чтобы оценить эффективность лечения топлива на эффекты пожара ( Hartsough и соавт. , 2008 ).

Посмотреть эту таблицу:

• В этом окне

 

• В новом окне

Таблица 1:

Средняя (SE) предварительной обработки и доочистки топлива нагрузки (метрических тонн с гектара, глубина в см) в несколько лет стоит у Блоджетт Форест, штат Калифорния

Посевные семена для проращивания контроль, начиная с весны, после падения посева. Обследования началась сразу после таяния снега, и в обоих стендов, сроки начала исследования было идеально подходит для съемки первого события всхожесть, потому что снег совсем недавно растаял.Обследования начался 6 мая 2005 года в позиции 230 и 23 апреля 2007 года на стенде 110. В позиции 230, исследования происходили каждые 2 недели, пока никаких новых germinants были найдены (июнь 22), а затем окончательное Опрос проводился через 1 месяц, чтобы обеспечить захват любого конца прорастания. В позиции 110, исследования проводились каждый месяц, пока никаких новых germinants были найдены, а затем через 1 месяц на окончательное обследование. После опыт съемки в режиме ожидания 230, 1-месячными интервалами, оказались достаточными для целей данного исследования, так как прорастают семена были защищены от хищничества сетки крышки и прорастающие семена не разлагаются или иначе проходят через любой 1-месячного периода . Семя считалось проросшие если гипокотиля нарушил кожуры и вступили в контакт с почвой.Во время обследования, число germinants на каждом месте был записан.После окончательного опроса, общее число germinants, происходящих в каждой точке были подведены. От нуля до пяти germinants было возможно на каждом месте.

Целью анализа было прорастания, чтобы описать отношения, если таковые имеются, между подложкой и прорастание частоты. Наш основной интерес был в поиске какой-либо эффект, положительный или отрицательный, золы субстрата на прорастание по сравнению с голой подложки почвы. Когда не проросших семян в данном месте посева, всхожесть частота равна нулю. Эти нулевые значения были особенно важными в этом случае сохранить, как нулевые значения (в отличие от добавления одного и делать преобразования данных) с нулевой всхожести была экологически различные события, а не просто очень небольшое количество по непрерывного диапазона номеров.Прорастание частота поэтому моделируется как polytomous переменная ответ (то есть порядковый переменной), с шестью уровнями частоты, при прорастании (или 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8 или 1.0, что соответствует числу germinants найти на каждом месте посева) . Субстрат (зола, почва или края) и видам (желтая или сахара сосна) вложен в двух стендах были предикторов интерес. Gap (65 уровней) был включен в качестве переменных для учета вариабельности пробелов. Логистическая регрессия используется для обнаружения значительного воздействия предикторов ( Трекслер и Travis, 1993 ). Отношения правдоподобия тесты сравнения полной модели все переменные в модели без данной переменной были использованы для проверки значения. Критическое значение α для сравнения с χ 2 -статистика была 0,05. Сообщение специальные тесты были проведены для значительного эффекта от насыщенных модели логистической регрессии и тесты правдоподобия. Анализы были проведены с JMP программное обеспечение (SAS Institute Inc, Cary, NC).

В дополнение к измерениям в свете недостатков в позиции 230, описанных выше, мы измерили позицию всей свете доступности от сетки до и сразу после сбора урожая для того, чтобы охарактеризовать изменения в свете окружающей среды по всей позиции. Это было сделано для оценки эффективности лечения в производстве стенда уровня гетерогенности в условиях освещенности и, чтобы выяснить, созданный пробелов было больше света через них по сравнению с позицией в целом (то есть найти, если они были экологически различных областях с по отношению к увеличена свете доступности для поощрения сосна регенерации).Фотографии были собраны из того же 120-м сетку выборки ( N = 13) в качестве топлива измерений с помощью Nikon 35-мм камер и Nikkor рыбий глаз (8 мм F / 2,8) на расстоянии 1 м надземных. Для обеспечения ведения, как свет в условиях собранных стенды сравнить с неубранной резерв стоит, мы собрали фотографии с такой же интервал сетки ( N = 35) в соседнем стенде, который не был собран на 100 с лишним лет. Эти измерения обеспечивают контекст для того, что условия освещения будет, как в этих стендах, если нет урожая никогда не было. Фотографии были сделаны на рассвете или в сумерках, чтобы минимизировать прямые световые эффекты.Цвет слайды были преобразованы в цифровые изображения (900 точек на дюйм), которые были проанализированы с GLA программное обеспечение (Фрейзер и соавт. , 2000 ) для вычисления процента от общего объема переданных фотосинтетически активной радиации (в процентах Всего проходящего излучения). Этот показатель освещенности рассчитывается из пленочных полусферической фотографии оказалось одним из самых надежных мер воздействия света на рост проростков ( Кобе и Хогарт, 2007 ).Мы получили оценка точности ± 2 процента от переоценки случайного множества (7 процентов) фотографий.

Рандомизация Испытания проводились для проверки урожая создали общее изменение в свете окружающей среды на стенде уровня. Средства и стандартного отклонения (SDS) с сеткой измерений до и после сбора урожая были рассчитаны для каждого из 1000 итераций (случайная выборка с заменой). Различия (по сравнению с пред-после сбора урожая) в среднем и SD считались значимыми при Р <0,05. Использование рандомизации испытания, предусмотренные общий подход к статистически оценить влияние лечения на обе величины (в среднем) и неоднородность (SD) света окружающей среды, а также учет для любой ненормальности в наблюдаемых данных. Другие сравнения, представляющих интерес для статистических испытаний было между внутри-и места разрыва стенда в целом (в том числе и разрыв и не запрещенной зоны). Свет в неубранной резерв стенде не анализируются статистические тесты, но свет распределения данных стенда уделяется привести пример света средой для стенда не имея последнего урожая или навес нарушения.

Предыдущий разделСледующий раздел

Результаты

До сбора урожая, и трибуны были подобные структуры со средним лес базальной области равна 55 м 2 га -1 и среднее дерево д.у.г. = 40 см. Тем не менее, поверхность нагружения топлива в режиме ожидания 230 был значительно тяжелее до сбора урожая по сравнению с подставкой 110 (202 т га -1 по сравнению с 69,4 т га -1 , таблица 1 ). После сбора урожая и в запрещенной обработки топлива, стенд уровня топлива нагрузка уменьшилась в режиме ожидания по сравнению с 230 до сбора урожая сумма на 33 процентов до 135,1 тыс. тонн га -1 ( табл. 1 ), умеренное снижение (33 процентов) , что было статистически значимым ( P <0,05). В отличие от лечения не имели никакого влияния на поверхности топлива в режиме ожидания 110. После сбора урожая, загрузки топлива составила 74,5 тыс. тонн га -1 , небольшой рост (7,3 процента), не поддающийся обнаружению с 95-процентный доверительный интервал различий. Более регистрации слэш (вершины и конечностей) была создана во время сбора урожая в 110, потому что более крупные деревья были собраны, объясняя, основной причиной разницы в изменении поверхности топлива между двумя точками. Более регистрации черта была добавлена ​​стоять 110, где разрыв укладки имело эффект просто отрицание добавлением слэша нагрузки поверхности топлива. В 230, где урожай привел к черту менее, разрыв укладки смог отрицать того лесозаготовительной сократить плюс сократить его по сравнению с до сбора урожая запас топлива поверхности.

Урожаи были лишь незначительные воздействия на поведение пожара и последствий. Даже при самых экстремальных условиях пожароопасной погоды, эти управляемые стенды с низким риском испытывают разрушительные пожары корону. В обоих отделениях, независимо от лечения, поверхностных пожаров доминируют ( Таблица 2 ). Пламя длиной моделируется пожаров были <1 м, что весьма далеко от базы живых короны в этих стендов (ни меньше, чем 5,8 м). Предсказал заговор уровне дерева смертности, связанных с этими низкой интенсивности, медленно движущихся пожаров составляла от максимума 42,6 процента (стандартная ошибка (SE) = 3,7 процента) в отсек 110 после лечения до самого низкого уровня 36,2 процента (SE = 2,4 процента) в отсек 230 после лечения. Ни в коем случае ничего урожай лечения приводит к значительному увеличению связанных с огнем, гибели деревьев ( т теста, P -значение> 0. 37).

Посмотреть эту таблицу:

• В этом окне

 

• В новом окне

Таблица 2:

Прогнозируемая пожар поведение до и после разрыва урожаев следует топлива лечения в несколько лет стоит у Блоджетт Форест, штат Калифорния

Всхожесть семян отличалась между стендами (например, года), виды и пробелов. В стендов, типа подложки ( P = 0,001) и видам ( P <0,001) были значимыми предикторами прорастания частоты в модели с видами, которые имеют наибольшее влияние ( таблица 3 ). В позиции 230, было мало прорастания желтая сосна вообще. Только 20 из 90 мест посева имел germinants. Несмотря на низкую всхожесть в общем стенде 230, однако, была четкая тенденция к более прорастание происходит в золе субстратов по сравнению с почвой субстратов ( P = 0,009; рис. 2 ). В позиции 110, желтая сосна всхожесть была гораздо более распространенным, с 88 из 105 мест посева по крайней мере один germinant и нет четкой тенденции в частоте между прорастания субстраты ( P = 0,09).

Посмотреть эту таблицу:

• В этом окне

 

• В новом окне

Таблица 3:

Факторы прорастания семян после посева сосны желтой иPinus lambertiana семена ясеня и голыми субстратов почвы под пологом собрали пробелы в Блоджетт Форест, штат Калифорния

Посмотреть большую версию:

• На этой странице

 

• В новом окне

• Скачать как слайдов PowerPoint

Рисунок 2.

Средние частоты на прорастание посевов место в позиции 230 (A) и стоит 110 (B) на Блоджетт лесной научно-исследовательской станции, штат Калифорния.Ошибка баров МП.

Для сахарной сосны, было также четкое различие в общем всхожесть между двумя стендами. Интересно, однако, он был полной противоположностью желтая сосна . прорастания было гораздо чаще, в режиме ожидания 230 (64 из 90 мест, по крайней мере один germinant), в то время как она была значительно ниже в режиме ожидания 110 (32 105 мест). Существовал не обнаруживается связь между подложкой и прорастание частоты в сосновом сахар в любом стенде (стенд 110, P = 0,60; стенд 230, P = 0,53; рис. 2 ).

До сбора урожая в позиции 230, средняя света, достигающего 1 м над полом через лес стенда составила 12 процентов от общего объема проходящего излучения, по сравнению с 6 процентами в неубранной резерва. Свет неоднородность как в резерве и лечение стенде до сбора урожая была относительно низкой ( рис. 3 ). Урожай увеличился резервного уровня освещенности до 26 процентов ( P = 0,002) и увеличение SD в свете от 4 до 13 процентов; диапазоне уровней освещенности наличии была значительно увеличена ( рис. 3 ). Средний света в щели (40 процентов) была значительно выше позиция означает 26 процентов ( P = 0,002). Разница в SD не было обнаружено ( P = 0,56) между пробелов (9 процентов) и стенд в целом (13 процентов). Эффект от урожая был, в целом, увеличить объем и разнородность света на стенде. Создание пробелы созданы отдельные очаги повышения доступности свет вложенные в стенд.

Посмотреть большую версию:

• На этой странице

 

• В новом окне

• Скачать как слайдов PowerPoint

Рисунок 3.

Относительное распределение процентов от общего объема проходящего излучения над куполом достижения в лесу в неубранной резерв стенд и стенд до и после нескольких лет селективной урожай на Блоджетт лесной научно-исследовательской станции, штат Калифорния. Стенд уровня измерений с образцами распределены по позиции, независимо от близости к навес пробелов.

Предыдущий разделСледующий раздел

Обсуждение

Эффективность обработки топлива

Несмотря на топливо лечение после сбора урожая было ограничено небольшими участками, рассеянных по всему стенда и охватывает лишь 10 процентов от общей площади, лечение было эффективным в предотвращении чистое увеличение в режиме ожидания на уровне поверхности топлива после традиционных методов сбора, который оставил все вершины и конечности собраны деревья на месте. Если нагрузка поверхности топлива был особенно высок до сбора урожая, лечение на самом деле привело к общему сокращению поверхности топлива после сбора урожая.

В целом, мы обнаружили, что эти стенды подвергаться лишь скромные пожара после сбора урожая и топливо лечения. Несколько лет рецепт поддерживает неоднородную структуру с большим навесом производительности сосредоточены в больших деревьев диаметра.Очевидно, что поверхность топливо озабоченность, учитывая их важную роль в определении огнестойкости ( Эйджи и Скиннер, 2005 ). Однако, несмотря на потенциал накапливается высокий поверхности топлива нагрузки, особенно в 10 - и 100-х размер классов ( Таблица 1 ), было ограниченным топлива лестницу нести моделируется пожаров в купол. В то время как лечение привело к увеличению интенсивности пожара моделируется линии и скорость распространения ( табл. 2 ) по сравнению с предварительной условиях, смоделированных огонь никогда не вышли на поверхность и никогда не сеяли смертности. Стивенс и Moghaddas (2005a) пришли к аналогичному выводу относительно эффективности механического прореживания лечения на изменение поведения огня в этих лесах.

В ситуациях, когда есть особо крупном размере на поверхности топлива (аналог стоит 230 в данном исследовании), скромное уменьшение поверхности топлива, которые были достигнуты в этом случае может оказаться недостаточно для менеджеров желающих уменьшить пожара на очень низком уровне. Варианты дальнейшего сокращения поверхности топлива в несколько лет стенды включают более интенсивное лечение (до или после урожая), которые охватывают более 10 процентов выставочной площади или с помощью другого метода трелевки снизить активность топлива. Всего дерева сбор урожая, в частности, мог перевозить вершины и конечностей на посадку, а не оставлять их на подставку, как поверхность топлива ( Шмидт и соавт. , 2008 ).

Эффективность лечения топлива в значительной степени зависит от деталей того, как лечение проводится. Во время лечения в данном исследовании, только 10 процентов от площади стенда лечился, но более чем на 10 процентов в настоящее время черту после сбора урожая на самом деле складывается. Остатки свай были сделаны в 0,04 га пробелы, где высокая концентрация черту в результате сбора урожая скопления соседних деревьев. Это привело к увеличению количества пробелов в черту по сравнению с позицией в целом. Во время лечения в данном исследовании, оператор не делал различия между свежими регистрации черту и черту, которая была создана на предыдущих операций или мусор, который упал сам по себе. Больше, чем просто последние топлива деятельности созданных урожая, таким образом, был завален и сожжены.