选择性砍伐森林分裂行为的影响和恢复

文摘

研究选择性砍伐行为的影响森林景观,我们开发了一个中间尺度空间模型的跨尺度机理联系木材收获,精细的人类活动,没过景观的影响。我们使用温和的功能反应的捕食生态模型II模拟择伐,加上一个细胞自动机模型来模拟记录器流动性和森林碎片。三个日志场景模拟,每个不同木材收获的偏好和记录器流动性。我们量化森林弹性通过评估(1)森林碎片的空间模式,(2)时间系统交叉阈值被砍伐的状态,和(3)恢复的时间。我们的模拟显示,日志行为涉及决策对收获木材和流动性会导致不同的空间模式的森林碎片。与森林管理实践,它们可以显著延缓或加速砍伐的森林景观的过渡状态及其恢复恢复状态。中间尺度模型成为有用的工具之间的跨尺度机理理解人类活动和人为创造的土地利用的空间格局。

1。介绍

人类创造和对空间模式在一系列空间和时间尺度(1- - - - - -3]。尽管现实世界是多尺度(4,5),大多数的土地利用和土地覆盖变化模型是建立在一个时空尺度。生态动力学往往是最可预测的更广泛的分析尺度(即。,broad extent and coarse grain), in part because analysis that uses a higher level of data aggregation obscures the variability of processes (such as idiosyncratic decisions by people) that occur at finer scales [4,6- - - - - -8]。大规模的模型,然而,往往缺乏重要元素的复杂过程,可以使用一个多尺度建模方法(9- - - - - -11]。

土地利用既是应对社会经济驱动因素(例如,牛肉的价格),导致社会经济系统的变化(例如,森林增加牲畜生产导致牛肉供应的增加,减少价格)(12,13]。影响土地利用发生在许多不同的尺度,和他们的交互和反馈可以创建非线性动力学和潜在的替代稳定状态(14- - - - - -16]。Cross-scale相互作用有重要影响的精细过程,反之亦然(17,18]。在这种背景下,中间体或中尺度模式,专注于连接好,大规模pattern-process关系(19),有一个重要的作用,因为它们适合捕捉人类的机构,土地利用的一个重要元素,许多模型忽略(8,10,20.,21]。

我们使用中间尺度模型来评估选择性砍伐的大规模产生影响,一个精细的过程,在一个模拟的森林景观。在亚马逊流域,择伐伟大的经济重要性,但也是一个大规模的森林碎片(司机22- - - - - -24]。尽管木材伐木工不明确的森林和土地流转烧掉它,他们薄森林收获的树种。在这个过程中他们通常退化森林,破坏树冠层和下层植被(25- - - - - -27]。亚马逊目前的担忧之一是,木材收获可能降低森林的传递一个或多个关键阈值,超过这个森林可以失去能力(> 50年的时间尺度)维持生物多样性和提供重要的生态系统货物和服务(28- - - - - -30.]。这种变化可以被认为是一个政权转变:一个实质性的重组与长时间的一个复杂的系统或不可逆转的后果31日- - - - - -33]。

择伐迄今为止,大多数研究都集中在量化程度、分布和选择性砍伐的速度在森林景观24,26,38]。等研究发现,选择性砍伐造成的林冠空隙可以把一个复杂的数组树倒,道路、打滑痕迹和日志甲板(27,39,40]。择伐也被发现导致森林改变生物物理属性(例如,水,风应力和改变micro-meteorological系统(41),这可能导致森林火灾25,42和森林结构和成分的变化43]。尽管这些研究非常重要,他们没有联系不同的测井方法的直接影响他们没景观的影响。

本研究的目的是确定不同的选择性砍伐行为是否会影响模拟森林景观的恢复能力。我们构造的三个场景,代表的日志行为秘鲁亚马逊地区(44]。在场景1中,我们模拟一个空模型,随机出现选择性砍伐,没有木材收获的偏好。在场景2中,我们模拟木材伐木工,收获宝贵的木材物种的行为在一个高流动性成本(44]。在场景3中,我们模拟的伐木工人的行为,收获木材种类的低价值低流动成本,因为高价值的物种已经收获44]。注意,这种分析的重点是空间格局的影响,而不是记录强度。对于每一个场景,我们量化森林恢复力评估:空间格局的森林碎片和过渡时间达成被砍伐的状态;和时间回到森林状态管理。我们定义生态政权转移之间的转换一个原始森林状态(有大量的木材)和被砍伐的状态(整个森林景观已记录);被砍伐的状态和恢复(森林,但不是旧的增长)状态(45]。恢复状态,木材树达到最低商业卷在短期内和长期来看,更完整的生态功能可能会返回。在这两种情况下,美国正在考虑生态而不是纯粹的生态状态;模式的稳定或不稳定的景观是取决于人类机构和决策以及生态系统的。

2。方法

我们开发了一个中间尺度木材和记录器动力学模型的方法。公布的数据用于参数化模型(表时可用1)。模型包括三个主要部分:一个模块与木材密度、体积和分布;一个模块模拟logger-timber动力学,细胞自动机模块模拟记录器流动性和碎片。模拟森林景观由一个二维空间65×65 1公顷的细胞(4225细胞或公顷),小树林的面积让步亚马逊西南部[44]。Peters等人之后。19),我们的建模方法包含三个尺度。最好的规模(单细胞= 1公顷)是个体的规模木材树木被发现,选择性木材发生日志记录,并记录森林补丁开始形成。关键pattern-process关系在这个规模包括木材收获影响木材树木的分布和丰富的景观。中间尺度(> 1细胞或1公顷)是森林伐木工人的规模分散到其他细胞和砍伐森林斑块的数量增加。关键pattern-process关系在这个规模的空间模式包括伐木工人和他们的流动过程。粗尺度的尺度森林发生分裂。关键pattern-process关系在这个规模由砍伐森林斑块的空间模式和转换到森林退化状态,提供木材筋疲力尽。

2.1。木材密度、体积和分布

亚马逊西南部,木材的密度低和高价值的物种可以显示相当大的变化。有价值的木材种类桃花心木(桃花macrophylla)可以有树木密度> 0.03公顷⁻¹(36),而西班牙雪松的密度(Cedrela odorata树木)的范围可以从0.17到0.35公顷⁻¹(46]。木材种类的价值要低得多Cedrelinga catenaeformis可以发现在更高的密度(例如,0.8公顷树木⁻¹(46])。此外,日志记录强度在这个地区从1到6的树木公顷不等⁻¹(47]。

我们假设森林景观是一个原始森林,木材树高和低价值共存,不管物种。木材的密度高价值的树木模拟景观树木被设定为0.5公顷⁻¹范围内(0.3到2公顷树⁻¹)Verissimo et al。48]。秘鲁亚马逊地区,树的最小切削直径(MCD)高价值如桃花心木胸径≥75厘米或≥4.5米³每棵树(“真正的卷”),但他们也可以达到卷高达- m³胸径(150 - 190厘米)36,49]。我们设置木树高的体积值范围从5到26米³。因此,体积密度高价值的木材树木模拟森林景观范围从2.5到13米³哈⁻¹,这是类似于桃花心木卷(1−11米的范围³哈⁻¹)Verissimo et al。48]。木材的密度低价值树树被设定为4公顷⁻¹萃取率的范围内,亚马逊西南部[47]。低价值的木材树木的数量范围从12到47米³哈⁻¹;这相当于3 - 12米³每棵树(37]。卷两种类型的木材树木被吸引从正态分布随机,随机被细胞内的森林景观的每一个仿真。

2.2。Timber-Logger动力学模块

我们使用了一个适应捕食生态方程(50,51)来模拟木材资源的收获()移动捕食者,记录器()。木材体积增长使用物流增长函数建模与温和的功能响应二世;即木材收获率(捕食攻击速度)增加减速的方式,达到最大的收获率(c木材)在高卷。生态方程是: 在哪里是木材体积的固有增长率增长,一个收获率,b转换效率,d伐木工的下降率为,c最大收获率,的承载能力是木材树。

方程(1)被修改引入一个记录器和木材树木的低和高价值。情况下一个捕食者和两个猎物物品通常使用竞争系数猎物在猎物2 (1)和2 1猎物(猎物)。然而,我们认为,没有木材树木之间的竞争的低和高价值,因此竞争系数(和)等于零。修改后的生态方程:

我们获得了文学的参数值,使一些假设(说明如下)由于缺乏数据。树平均增长率为0.03米³年⁻¹已经报道了红木树(34]。我们把体积增长率较低,因为树木生长通常是非线性的,在低增长率为小型和大型个人和高增长率为中间大小(例如,[35,52])。我们将木树高价值的增长率()0.02³年⁻¹树木和木材的平均增长率较低的值被设定为0.01米³年⁻¹总额()0.04³年⁻¹。承载能力被定义为木材的低和高价值的最大体积可以实现在一个原始森林。木树高价值的承载能力()是28米³,真正的最大体积的桃花心木树在一个原始森林36低价值的),达到约12.5米³(37最大卷)()约50米³4树。

木材树木的低和高价值被发现,每个设置的最低商业收获卷8 m³()和4米³()。这些卷相当于收获低收入和高价值的木材树木高于MCD [36,37]。低价值的木材树木,8米的收获³可以收获2树相比呢Cedrelinga catenaeformis,每一个≥61厘米胸径(MCD) [37]。木材树木只收获大于或等于最低时收获或商业体积。由于之前的日志,一些亚马逊西南部森林特许权数量非常低的高价值的木材种类;因此,木材伐木工在这些让步偏爱收获木材种类的低价值非常高的利率(44]。木材树木的最大收获率低的值()是设定在40米³哈⁻¹和高值被设定为20米³哈⁻¹(),一个低强度提取(25]。每个日志记录团队由3伐木工[53]。转换效率20% (和)被认为是与收获木材和记录器人口增长。如果没有木材收获,我们假设伐木工的人口下降(和)每年2%。

2.3。细胞自动机模块

我们耦合捕食生态模型与细胞自动机模型(54,55]。在这项研究中我们假设木材采伐森林的树冠的开幕。每个森林细胞含有木材树木的低或高价值和在某些情况下,这两种类型。日志之前,所有的森林景观unlogged状态的细胞(细胞= 1),他们进入登录状态转换(细胞= 0)当木材的细胞是收获。细胞保持登录状态持续时间的仿真(t= 80年),虽然木材体积不断增加。一个记录器分散到一个新的森林木材体积时细胞<或,体积的阈值。记录器可以回到以前记录细胞是否有木材体积大于或等于阈值。仿真模型与89年开始团队的三个伐木工每个细胞,细胞放置在森林里最接近一个假想的森林景观道路。我们不知道实际工作的伐木工人数量在西南亚马逊森林的让步,但经验丰富的林业工作者在该地区的工作表明,在第一次森林特许权合同的40年里,大多数的高价值的木材物种枯竭,尤其是在Tambopata和马努马德雷德迪奥斯地区,秘鲁(per。通讯,Cossio 2010]。在我们的模拟这种情况发生在大约有89团队的伐木工。

2.4。择伐场景和数据分析

我们对比了三种不同的场景来探索不同择伐行为的长期影响森林碎片(图1(一))。并给出了微分方程用于在附录中。所有建模是使用MATLAB 7.6完成的。在场景1中,记录器流动性是随机森林景观和没有木材收获的偏好。伐木工人就有50%的机会收获木材树低或高价值的森林中拥有两种类型的木材细胞(图1(一))。这个场景被用作一个空模型比较的目的,因为我们模拟一个预期行为没有任何特定的流程(56,57]。

在场景2和3,伐木工木材收获的偏好和被认为访问顺序木材,以及一个可访问性梯度,从一个假设的道路和使用流动性成本函数。在这两种场景,伐木工首选驱散森林细胞靠近道路,以减少运输成本。在场景2、伐木工收获木材树木的高价值,当两种木材树木都有75%的机会收获高价值的木材(图1(一))。在这个场景中,介绍了流动性的成本使用线性关系距离道路(长途运输成本)和运输成本58]。场景2模拟木材伐木工在森林让步的行为,收获非常宝贵的木材种类如桃花心木和西班牙雪松和严重依赖木材运输道路(44]。在场景3、伐木工收获木材树木的低价值,当两种木材树木都有75%的机会收获低价值的木材(图1(一))。流动成本在这种情况下是基于逻辑函数之间距离公路和运输成本。场景3模拟木材伐木工在森林特许权的行为收获木材种类的低价值和更少的金融资本投资道路建设44]。这些伐木工往往结合使用的道路和河流,减少运输成本(44]。

估计时间直到政权发生转向森林退化,每个仿真模型运行了80年的50倍。此时整个森林景观是记录和很少的木材了。在场景2中,高价值的木材树的收获结束了36年之后启动日志记录;因此,剩余时间的模拟我们假设伐木工改变了他们的收获偏好低价值的木材树木,这是很常见的44]。我们分析了每个场景的空间格局的森林碎片让步景观的规模(4225细胞或)。景观格局指标计算Fragstats 3.3.1使用8-neighbor-cell规则[59]。我们量化记录森林斑块的数量、长度的边缘,和区域登录每年的让步景观模拟选择性木材采伐。

2.5。森林管理场景和数据分析

一旦在被砍伐的森林景观状态,我们探讨了森林景观恢复状态的过渡将日志行为与不同的森林管理规范(图1 (b))。我们估计到达的时间恢复状态,定义为扰动后系统恢复森林木材的细胞增长最低商业体积。恢复状态被认为是另一种状态(45)因为这些森林被认为是积极管理长期生产的木材,常常表现出不同的植物区系组成和结构测前的状态。由于木材低收益率80年年底的日志模拟(< 0.1米³/公顷),我们增强木材招聘通过假设使用浓缩在收获木材的种植树苗。在所有情况下我们使用更高的增长率来模拟树营林变薄和暴露在高光照强度由于树冠打开日志记录。

在场景1,我们模拟森林管理规范(图的最低水平1 (b))。我们假设木材树高价值可能达到一个卷0.5 - 1米不等³结束时记录模拟,相当于~ 30 - 40厘米的红木树胸径(36]。我们假设木材树低价值可能达到1.5卷等- - - - - -2米³,相当于每细胞> 30厘米胸径两棵树。这是树木径材积方程的计算低商业价值(= 9.1405胸径卷^2.1382,r²= 0.95,),使用的数据来自Lombardi et al。37]。在这种情况下木材的增长率被设置r₁和r₂在0.03和0.06米³年⁻¹(34]。在场景2,我们假设有更高水平的森林管理实践(图1 (b))。我们假设木材树高和低价值可能达到1 - 1.5米³(一场40—60厘米的红木树胸径(36])和2 - 2.5米³(对应于两个木材低价值树> 35厘米胸径使用上面的方程)。木材低增长率(r₁)、高(r₂木材)值分别为0.04和0.08米³年⁻¹(34]。在场景3,有中级水平的森林管理实践。浓缩种植水平一样高的值在场景2中,但木材增长率低至场景1(图中的值1 (b))。

3所示。结果

木材的数量在每个择伐场景不同。择伐场景1和2收割下的最低数量的木材,约0.80米³哈⁻¹和1米³哈⁻¹分别(图2)。场景3下选择性砍伐收获最高数量的木材、到达率> 35米³哈⁻¹。的三个场景,场景2收获木材(0.40米的最低水平³哈⁻¹启动日志记录(图)2)。在这个场景中有一个收获偏爱木材树木的高价值,是疲惫时约50%的景观被记录。一旦高附加值木材树疲惫(低于商业卷),伐木工将低价值的收获偏好木材树木,收集它们以更高的利率。

三个选择性砍伐行为或场景创建不同的空间模式的森林碎片。在所有三个日志场景中,被砍伐的森林斑块的数量变化非线性通过时间(图3)。场景1和2创建单峰轨迹记录森林斑块的数量,而场景3创建了一个稍微双峰轨迹(图3)。在模拟场景2产生的最低数量记录森林补丁(< 50砍伐森林补丁),但它们的大小要大得多比场景1和3(图3)。被砍伐的森林斑块的数量在场景2的峰值约50 - 60%的森林景观(4225公顷)已经登录,~ 30到40年之后木材收获(图的起始3)。场景1和3 > 300 > 250记录森林补丁和它们的数量达到顶峰时,约20%的森林景观已经记录,~ 10到11年后木材收获(图的起始3)。

三个日志场景也产生了非线性边长二次形式(图的轨迹4)。场景1和2产生单峰边长轨迹,而场景3产生稍微双峰轨迹。在模拟场景1和2产生最高的边长峰值约为400公里,大约50%的景观被记录时,~ 28岁,33年后启动日志记录。场景3产生最低的边长峰值约为350公里,> 40%的景观被记录时,启动后~ 23年日志记录。

三个选择性砍伐行为也推迟或加速了砍伐的森林景观的过渡状态。两个场景1和2 > 66年转换到被砍伐的状态,但场景3将10年前(> 51年)(图5)。森林管理实践也推迟或加速过渡到一个状态(图中恢复过来5)。当更高水平的浓缩种植和更密集的营林稀疏实践使用(例如,更高的木材增长率),场景2进入恢复状态~ 32年之后进入被砍伐的状态,但当使用低水平的这些因素,场景1和3花了很长时间到达状态(> 32年)(图中恢复过来5)。

4所示。讨论

选择性木材日志不是通常认为是森林碎片的来源;然而,根据收获强度,日志操作可以大大减少林冠覆盖(60%39),导致广泛的森林碎片和边缘效应。择伐发生时,从森林过渡到一片被砍伐的森林并不是那么突然的森林土地用途如牧场或农业地区。日志还干扰创建边缘。所不同的是,日志干扰的森林地区创建软边缘而被砍伐或明确的区域毗邻森林地区创建硬边(24]。通过再生软边缘可以最终恢复时间,减少了总体的影响因为过渡变得不那么严重60),但软边缘可以过渡到硬边是否明确记录的补丁。

选择性砍伐行为可以创造不同的空间模式的森林碎片。几项研究已经发现,木材收获政权或行为会影响景观的森林碎片的模式(61年]。在这项研究中,场景2,选择性砍伐行为与采伐木材树高价值的机动性高成本,导致降低木材收获量和建立一个低数量的记录森林景观斑块。场景3,选择性砍伐行为包括采伐木材树木的价值低流动性成本低,导致高木材收获量和创造更多的砍伐森林补丁。在其他的研究中,三个选择性砍伐森林场景显示非线性分段和边长的轨迹57,61年- - - - - -63年]。场景3显示略双峰碎片和边长轨迹的穿越距离阈值距离流动的物流功能成本。这使得分散到更遥远的地区同样的流动成本,增加记录森林斑块的数量和边缘长度(数字3和4)

择伐对森林的弹性行为可以有不同的影响。其他研究已经发现有高度选择性砍伐行为变量对森林的影响,根据传统的日志记录的使用和减少影响测井技术(64年- - - - - -66年]。在这项研究中我们发现,日志记录的行为可以影响破碎过程的速度,加速或延迟转换成被砍伐的状态。任何额外的日志在达到峰值水平的碎片被砍伐的森林斑块的大小增加,直到他们合并,并拒绝在数量上,整个景观成为森林补丁(数据记录3和5)。在亚马逊流域,收获木材种类的高价值(例如,桃花心木)可能产生较小影响森林结构与功能比收获木材种类的低价值,哪些更丰富、更高的提取量(48]。锯木厂在亚马逊参与处理超过100的树种(67年,68年)和木材种类的高价值的体积占总生产的只有一小部分(例如,桃花心木木材总产量的5%)(48]。

我们相关的收获木材树木的高价值高流动性成本(场景2)密集的森林管理实践。收获木材与木材有关的高价值通常是企业具有较高的金融资本投资于基础设施(如道路、支线道路,等等)和机械,和高人力资本(如林业教育、日志记录的经验,技能和知识)来实现森林管理计划(44,48,68年]。

捕食生态方程表示的一个简单的动态consumer-resource系统(69年]。虽然真正consumer-resource系统更为复杂,这些方程之前用于建模可再生资源和人口动态,以男人为捕食者和猎物的资源基础(70年- - - - - -74年]。这些研究的主要假设是,消费者或者记录器动力学,在这项研究中,只取决于一个特定的资源。然而,众所周知,代理商的资源使用亚马逊追求多样化投资组合的生存和以市场为导向的活动(例如,狩猎,采集的非木制森林制品的耕地,农林,牛牧场,和农业)为了规避风险,在多变的环境中(75年,76年]。

这个框架上连接跨交互通过转移过程在中间尺度已被用于研究多个系统,但不是在森林碎片和退化的分析人类代理(77年- - - - - -80年]。我们使用logger流动性作为连接的传输过程精细过程没模式以及传播的择伐模拟景观。使我们的模型更真实,我们介绍了决策伐木工基于木材收获偏好(低价值和高价值的木材)和记录器流动(高成本与低成本)从一个假想的道路。然而,伐木行为更为复杂和取决于其他因素,如木材价格,土地使用权,森林政策,当地市场和可访问性,其他因素(81年,82年]。评估不同的空间模式的森林碎片是否会出现简单的决策时,我们还必须忽略其他司机的景观变化的潜在影响,如森林大火,道路网络扩张,土地流转择伐后(25,81年,83年]。我们也认为死亡率没有树,树树竞争或进一步招聘在树木生长模拟。

尽管一些明显的模型的局限性,我们的分析表明,中间尺度模型可以作为一个有用的工具之间的跨尺度机理理解人类活动和影响景观。虽然热带森林砍伐的司机很好研究,了解少得多的空间模式森林碎片和退化不同土地利用系统在亚马逊创建的代理(81年,84年]。我们专注于选择性砍伐行为,但中间尺度模型可以用来研究其他土地使用代理,景观的互动和影响。这样的研究可以提供一些见解的产生机制模式亚马逊森林碎片中发现的。这些模型也可以设计的更可持续的发展和林业政策,通过他们的评估潜在的后果或没影响景观。当我们寻求平衡社会利益与生态退化的成本,中间尺度模型有潜在作用生成观点精细行动的原因和后果的代理参与土地利用,森林管理和政策。

附录

我们开发了下列微分方程基于收获偏好。

(a)记录器喜欢收获木材的低价值。这种情况发生在低价值的木材体积和≥阈值是唯一物种存在于细胞或木材的高价值<阈值体积。如果存在(<阈值体积)经验丰富的物流增长和记录器的增长低质量的木材种类是一个函数:

(b)记录器喜欢收获木材的高价值。这种情况发生在高价值的木材是其阈值≥体积和它是唯一物种存在于细胞或木材的低价值吗<阈值体积。如果N₁在场,它经历了物流的发展和记录器的增长是一个高价值的木材的函数:

(c)伐木工人“拒绝”,因为没有木材的高或低价值高于各自的阈值体积:

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