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研究亮点
HIGHLIGHTS
1. 系统评估了保留林业(Retention forestry)在模仿自然火灾干扰模式方面的有效性；
2. 研究结果具有广泛的区域适应性和应用潜力，对相似地区森林管理具有借鉴意义；
3. 为基于生态系统的森林管理(EBM)提供了实证支持，有助于优化森林经营策略，实现生态、经济和社会价值的平衡。
01
研究背景
野火是塑造加拿大北方森林的关键自然因素。受森林环境的影响，野火的破坏力在森林景观中往往呈不均匀分布。此种不均匀的燃烧特性导致森林中形成了一些未被完全烧毁或部分受损的区域，它们通常被称为岛屿状残存(island remnants)。这些残存树木中蕴藏着丰富的生物和结构遗产，为维持森林生态系统功能提供了重要支持。在森林管理应用中，为平衡木材生产和生态保护的需求，会在采伐过程中有意识地保留一些森林斑块，这种基于生态系统的森林管理(EBM)策略能尽可能地人工模拟自然森林中的岛屿状残存。在众多森林属性中，枯木量是衡量人工模拟野火干扰动态有效性的指标。通过比较保留斑块与火灾下自然斑块中枯木的数量和质量，研究人员得以准确评估该策略在模拟自然火灾干扰方面的成效。
保留岛屿的设立旨在模仿自然火灾后的生态状态，但由于它们是根据人为标准而非自然火灾过程来选择的，因此在栖息地条件和森林动态上可能与火灾岛屿存在差异，从而导致火灾岛屿在枯木碳储量上超过保留岛屿。与此同时，保留岛屿在结构上更接近于采伐前的森林状态，而火灾后的岛屿则在结构上发生了显著变化。本研究对火灾和保留岛屿中枯木材料的碳储量进行比较分析，经过系统清查并计算保留斑块中枯立木和粗木质残余物的碳储量，旨在验证保留林业策略在模拟自然火灾干扰模式方面的有效性，并为森林管理提供科学依据。
02
研究方法
研究在加拿大阿尔伯塔省北部混合林区的温带平原生态区(Boreal Plains Ecozone)中进行。通过ArcGIS和Google Earth进行地理空间分析，识别2009年至2012年间野火影响区域中未被烧毁的森林斑块。利用阿尔伯塔省历史火灾多边形、植被清单(AVI)和国家燃烧严重度数据集(dNBR)进行筛选。在每个岛屿状残存中设置两个圆形样地，分别位于边缘和内部，以评估边缘和内部样地枯木碳储量的潜在差异。识别样地内所有枯立木，记录其胸径(DBH)、物种和腐朽等级；估算粗木质残余木(CWD)碳储量。最后，使用混合效应模型评估干扰类型、样地位置及其交互作用对枯木材料碳储量的影响；通过R软件包进行模型拟合和假设检验。
使用广义线性混合效应模型(GLMMs)和广义线性模型(GLMs)评估入侵树种数量对本地树种相对生物量积累的影响。使用Akaike信息准则(AIC)选择最佳模型，并使用“ggplot2”包展示结果。分析了入侵树种对橡树和松树的相对生物量积累在个体树木水平和样地水平上的影响，并根据入侵树种的生物量比例进行可视化。
图 1｜加拿大阿尔伯塔省北部森林的六个研究样区位置图
03
研究结果
本研究证实了在加拿大阿尔伯塔省混合北方森林实施保留林业策略的合理性和有效性，具体表现如下: (1) 保留斑块与自然火灾后的岛屿状残存在枯木碳储量上效果相当，证实了保留林业能有效模拟自然火灾后的碳动态变化；(2) 保留斑块与自然火灾后的岛屿状残存在缓解气候变化方面发挥着相似的作用，且它们在支持生物多样性方面也具有可比性。
图 2｜不同干扰类型(采伐/火灾)及样地点位下观测到的枯立木、粗木质残余物(CWD)和总死木质碳储量
图 3｜干扰类型(火灾/采伐)、样地点位(内部/边缘)及其交互作用对枯立木、粗木质残余物(CWD)和总死木碳储量影响的线性混合效应模型分析，地点作为随机效应
图 4｜以地点为随机效应的线性混合效应模型，分析干扰类型(火灾/采伐)和样地点位(内部/边缘)及其交互作用对火灾和采伐后岛屿状残存中新形成枯立木碳储量的影响
Cite this article
Osei, R., Moore, L.P., Odell, R.A., Schneider, M., Shovon, T.A., Nock, C.A., 2024. Fire and retention island remnants have similar deadwood carbon stock a decade after disturbances in boreal forests of Alberta. For. Ecosyst. 11, 100225.
https://doi.org/10.1016/j.fecs.2024.100225
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.fecs.2024.100225
关于本刊
《森林生态系统(英文)》（Forest Ecosystems）是由教育部主管、北京林业大学主办的林学、生态学类的开放获取学术期刊。主要收录森林生态系统、森林群落、森林环境、遥感、气候变化、大数据等相关研究领域的高质量、原创性研究论文和评论性文章。影响因子4.1，在中科院期刊分区表中居农林科学大类一区，林学小类一区。
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森林生态系统(英文)
微信号：Forest Ecosystems
https://www.sciencedirect.com/journal/forest-ecosystems
编辑：唐珊珊
审核：李杰
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