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산림 생태계에 얼음 폭풍의 영향 시뮬레이션

Published: June 30, 2020 doi: 10.3791/61492
Automatic Translation
1, 1, 2, 3, 4, 5, 6,7, 8, 9, 10
1Northern Research Station, U.S. Forest Service, Durham, NH, 2Department of Civil and Environmental Engineering, Syracuse University, 3Northern Research Station, U.S. Forest Service, North Woodstock, NH, 4Department of Natural Resources, Cornell University, 5Department of Civil and Environmental Engineering, Southern Illinois University, 6Advanced Science Research Center at the Graduate Center, City University of New York, 7Cary Institute of Ecosystem Studies, 8Rubenstein School of Environment and Natural Resources, University of Vermont, 9Department of Forestry and Natural Resources, University of Kentucky, 10Northern Research Station, U.S. Forest Service, Burlington, VT

Summary

얼음 폭풍은 발생을 예측하는 데 어려움을 겪기 때문에 연구하기가 어려운 중요한 기상 현상입니다. 여기서는 동결 조건 동안 숲 캐노피 위에 물을 뿌리는 얼음 폭풍을 시뮬레이션하는 새로운 방법을 설명합니다.

Abstract

얼음 폭풍은 동결 조건을 경험하는 지역의 산림 생태계의 구조와 기능에 심오하고 지속적인 영향을 미칠 수 있습니다. 현재 모델은 기후 변화에 대응하여 향후 수십 년 동안 얼음 폭풍의 빈도와 강도가 증가할 수 있어 그 영향을 이해하는 데 대한 관심이 높아지고 있다고 제안합니다. 얼음 폭풍의 금욕적 성격과 언제 어디서 일어날지 예측하는 데 어려움을 겪기 때문에, 얼음 폭풍의 생태학적 영향에 대한 과거 조사는 주요 폭풍에 따른 사례 연구에 기반을 두고 있습니다. 강렬한 얼음 폭풍이 극히 드문 사건이기 때문에 자연 발생을 기다려서 연구하는 것은 비현실적입니다. 여기서 우리는 필드 조건하에서 숲 플롯에 유약 얼음 이벤트의 시뮬레이션을 포함하는 새로운 대체 실험 접근 방식을 제시한다. 이 방법을 사용하면 물이 개울이나 호수에서 펌핑되고 공기 온도가 영하일 때 숲 캐노피 위에 분무됩니다. 물은 비가 내리고 차가운 표면과 접촉하면 얼어 붙습니다. 얼음이 나무에 축적됨에 따라 볼레와 가지가 구부러지고 부서지는 것입니다. 처리되지 않은 참조 스탠드와의 비교를 통해 정량화 될 수있는 손상. 설명된 실험적 접근법은 적용된 얼음의 타이밍과 양을 제어할 수 있기 때문에 유리합니다. 다양한 주파수와 강도의 얼음 폭풍을 생성하면 얼음 폭풍 영향을 예측하고 준비하는 데 필요한 중요한 생태 학적 임계값을 식별 할 수 있습니다.

Introduction

얼음 폭풍은 환경과 사회에 단기 및 장기적인 영향을 미칠 수있는 중요한 자연 장애입니다. 강렬한 얼음 폭풍은 나무와 작물을 손상시키고, 유틸리티를 방해하며, 도로 및 기타 인프라1,,2를손상시키기 때문에 문제가됩니다. 얼음 폭풍이 일으키는 위험한 상태는 사고를 일으켜 부상과 사망자2를초래할 수 있습니다. 얼음 폭풍은 비용이 많이 듭니다. 미국(미국)3의재정적 손실은 연간 평균 3억 1,300만4달러로, 일부 개별 폭풍은 10억 4달러를 초과합니다. 산림 생태계에서 얼음 폭풍은 감소된 성장과 나무 사망률5,,6,7,7화재 위험 증가, 해충 및 병원균의 확산8,9,,910등의 부정적인 결과를 초래할 수 있다. 또한 살아남은 나무5의 성장 증가와 생물 다양성11증가와 같은 숲에 긍정적 인 영향을 미칠 수 있습니다. 얼음 폭풍으로 인한 영향을 예측하는 능력을 개선하면 이러한 사건에 더 잘 대비하고 대응할 수 있습니다.

얼음 폭풍은 얼어붙은 습한 공기층이 지상에 가까운 영하의 공기를 재고다클할 때 발생합니다. 차가운 층을 통과할 때 공기의 따뜻한 층에서 떨어지는 비는 과냉각되어 영하 표면에 증착될 때 유약 얼음을 형성합니다. 미국에서는 이러한 열 계층화는 특정지역(12,,13)의특징인 시놉틱 기상 패턴에서 발생할 수 있다. 동결 비는 가장 일반적으로 강한 안티 사이클론13앞서 미국 을 가로 질러 남동쪽으로 이동 북극 전선에 의해 발생합니다. 일부 지역에서는 지형이 차가운 공기 댐밍을 통해 얼음 폭풍에 필요한 대기 조건에 기여하며, 들어오는 폭풍으로 인한 따뜻한 공기가 산맥14,,15와함께 자리잡은 차가운 공기를 덮칠 때 발생하는 기상 현상이다.

미국에서는 메인에서 텍사스서부16,,17까지이어지는 "얼음 벨트"에서 얼음 폭풍이 가장 흔합니다. 또한 태평양 북서부의 비교적 작은 지역, 특히 워싱턴과 오리건의 컬럼비아 강 유역 주변에서 얼음 폭풍이 발생합니다. 미국의 대부분은 적어도 일부 동결 비를 경험, 가장 얼음 경향이 지역은 7 개 이상의 동결 비 일 (동결 비의 적어도 한 시간별 관찰발생 하는 동안 일)의 중앙값을 가지고 북동부에서 가장 큰 금액으로매년 16. 이러한 폭풍의 대부분은 상대적으로 사소한, 더 강렬한 얼음 폭풍이 발생 하지만, 훨씬 더 긴 재발 간격에도 불구하고. 예를 들어, 뉴잉글랜드에서는 50년 재발간격(18)이있는 폭풍의 경우 방사형 얼음 두께의 범위는 19~32mm입니다. 경험적 증거에 따르면 북부 위도에서 얼음 폭풍이 점점 더 빈번해지고 있으며 남부19,,20,,21에서덜 빈번해지고 있습니다. 이러한 경향은 향후 기후 변화 예측22,,23을사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 기반으로 계속될 것으로 예상됩니다. 그러나 데이터와 물리적 이해가 부족하여 다른 유형의 극단적 인 사건(24)보다얼음 폭풍의 추세를 감지하고 투사하기가 더 어려워지게됩니다.

주요 얼음 폭풍은 비교적 드물기 때문에 연구하기가 어렵습니다. 언제 어디서 일어날지 예측하기는 어렵고, 일반적으로 연구 목적으로 폭풍을 "추적"하는 것은 비현실적입니다. 따라서 대부분의 얼음 폭풍 연구는 큰 폭풍우의 여파로 발생하는 계획되지 않은 사후 호크 평가되었습니다. 이 연구 접근 방식은 폭풍 전에 기준 데이터를 수집할 수 없기 때문에 이상적이지 않습니다. 또한, 얼음 폭풍이 지리적 으로 큰 정도를 커버 할 때 손상된 지역과 비교하기 위해 영향을받지 않는 지역을 찾기 어려울 수 있습니다. 자연 폭풍이 발생하기를 기다리는 대신, 실험적인 접근 방식은 착빙 이벤트의 타이밍과 강도를 면밀히 제어할 수 있고 적절한 참조 조건이 효과를 명확하게 평가할 수 있도록 하기 때문에 이점을 제공할 수 있습니다.

실험적 접근 방식은 특히 숲이 우거진 생태계에서도 어려움을 겪습니다. 나무와 캐노피의 높이와 너비는 낮은 키초원이나 관목에 비해 실험적으로 조작하기가 어렵습니다. 또한, 얼음 폭풍으로 인한 교란은 숲 캐노피를 수직으로 통과하고 시뮬레이션하기 어려운 풍경을 가로 질러 확산됩니다. 우리는 숲 생태계25에서얼음 폭풍 의 영향을 시뮬레이션하려고 시도 한 다른 연구를 알고있다. 이 경우, 소총은 오클라호마의 로브롤리 소나무 스탠드에서 크라운의 52 %까지 제거하는 데 사용되었다. 이 방법은 얼음 폭풍의 특징인 결과를 생성했지만, 큰 가지를 제거하는 데 효과적이지 않으며 나무가 구부러지지 않아 자연 얼음 폭풍과 흔히 발생합니다. 얼음 폭풍을 구체적으로 연구하는 데 다른 실험 적인 방법은 사용되지 않았지만, 우리의 접근 방식과 다른 유형의 산림 교란 조작 사이에는 몇 가지 유사점이 있습니다. 예를 들어, 개별나무(26)벌목,나무(27)를거들링하여 산림 해충 침공,28그루를 가지거나 윈치와케이블(29)로전체 나무를 끌어당기는 허리케인을 통해 갭 역학을 연구하고 있다. 이러한 접근 방식 중, 가장 밀접하게 얼음 폭풍 영향을 모방 하지만 노동 집약적이고 비용이 많이 드는. 다른 접근 법은 자연 얼음 폭풍의 전형적인 사지와 가지의 부분 파손보다는 전체 나무의 사망률을 유발합니다.

이 논문에 설명된 프로토콜은 자연 얼음 폭풍을 면밀히 모방하는 데 유용하며 동결 조건 동안 숲 캐노피 위에 물을 뿌리고 유약 얼음 이벤트를 시뮬레이션합니다. 이 방법은 전체 나무를 가지치기또는 내리려는 것보다 적은 노력으로 넓은 지역에 걸쳐 숲 전체에 걸쳐 피해를 비교적 균등하게 분배할 수 있기 때문에 다른 수단에 비해 이점을 제공합니다. 또한, 얼음 의 양은 적용 된 물의 양을 통해 조절 할 수 있으며, 기상 조건이 최적의 얼음 형성에 도움이 될 때 스프레이 하는 시간을 선택 하 여. 이 새롭고 비교적 저렴한 실험 적 접근 방식은 삼림 생태계에서 중요한 생태 학적 임계 값을 식별하는 데 필수적인 착빙의 강도와 빈도를 제어 할 수 있습니다.

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Protocol

1. 실험 설계 개발

  1. 사실적인 값을 기반으로 아이싱의 강도와 빈도를 결정합니다.
  2. 플롯의 크기와 모양을 결정합니다.
    1. 트리 응답을 평가하는 것이 목표인 경우 여러 나무와 대부분의 루트 시스템을 포함할 수 있을 만큼 큰 플롯 크기를 선택하며, 이는 나무 종과 나이 와 같은 요인에 따라 다릅니다.
    2. 안전을 위해 플롯 전체를 경계 외부에서 분사할 수 있도록 플롯을 디자인합니다.
    3. 공간 플롯은 한 플롯의 처리가 다른 플롯에 영향을 미치지 않도록 충분히 떨어져(예: 10m)입니다.
    4. 에지 효과를 줄이고 얼음 커버리지를 더욱 균일하게 분배할 수 있도록 플롯 주위에 버퍼 영역(예: 5m)을 설정합니다.
    5. 특정 샘플링 요구에 대해 더 큰 플롯 내에 서브플롯을 설정합니다.
  3. 복제 플롯 수를 결정합니다.

2. 연구 위치 선택 및 설정

  1. 나무 종 조성, 토양, 리소로지 및 수문학과 같은 유사한 기능을 갖춘 균일한 숲 스탠드를 선택합니다.
  2. 겨울철 수원에 접근할 수 있는 지역에서 응용 프로그램의 위치를 선택합니다.
  3. 펌프 속도 및 호스 직경, 호스 길이, 사용된 노즐 사용 및 수압과 같은 기타 요인에 따라 얼음 응용 제품에 물 공급이 적절한지 확인하십시오.
  4. 플롯, 버퍼 영역 및 하위 플롯의 경계를 표시합니다.
  5. 죽은, 죽고 손상된 나무의 평가를 포함하여 나무 건강 상태에 대한 설명과 함께 완전한 산림 재고를 수행. 또한, 얼음 치료에 대한 반응을 해석하는 데 도움이 되는 잠재적 스트레스(예: 곤충 손상 또는 질병의 증거)를 기록합니다.
  6. UTV를 사용하여 물을 분사하는 경우 방해를 최소화하는 동시에 플롯의 측면을 따라 통과 가능한 트레일을 만듭니다.
  7. 플롯이 설정되면 각 서브플롯(예: 거친 우디 파편, 미세 쓰레기, 토양 샘플)에서 수행될 각 플롯 및 샘플링 유형에 치료를 임의로 할당합니다.

3. 응용 프로그램의 타이밍

  1. 스프레이를 수행하기 위해 적절한 시간 창을 선택합니다.
  2. 기상 조건이 도움이 될 때 실험을 수행하십시오 (예를 들어, 공기 온도가 -4 °C 미만이고 풍속이 5m / s 미만인 경우).
  3. 밤에 살포하는 경우, 플롯의 가장자리에 고출력 조명을 배포하고 전기를 사용할 수없는 경우 발전기에서 실행합니다.

4. 급수 설정

  1. 수원에 공급 펌프를 설치하고 흡입 호스를 연결합니다.
  2. 흡입 호스 끝에 여과기를 연결하여 파편을 선 밖으로 유지합니다.
  3. 표면 얼음을 뚫고 스트레이너를 완전히 잠급니다. 물 공급의 최소 깊이는 약 20cm이어야한다.
  4. 수압을 개선하기 위해 UTV 의 침대에 부스터 펌프를 배치합니다. 경우에 따라 부스터 펌프가 필요하지 않을 수 있으며, 특히 키가 낮은 식물에 적합합니다.
  5. 보급 펌프에서 부스터 펌프까지 소방 호스를 실행합니다.
  6. 소방 모니터를 사용하여 고압 호스를 안전하고 수동 제어할 수 있습니다. 모니터는 UTV 뒷면에 자유롭게 서 있거나 장착할 수 있습니다.
  7. 호스의 꼬임, 공급원의 물 감소, 펌프용 휘발유 부족 과 같은 물의 흐름을 방해할 수 있는 상황을 피하십시오.

5. 얼음 만들기

  1. 캐노피의 틈새를 통해 수직으로 물을 뿌리면 얼음을 만듭니다. 물이 캐노피의 높이 이상으로 확장되어 수직으로 증착되고 동결 표면과 접촉하여 얼어 붙는지 확인하십시오. 물이 위쪽으로 뿌려지면서 나무에서 가지를 벗기고 껍질을 벗기지 마십시오.
  2. 응용 프로그램 영역의 가장자리를 따라 UTV를 앞뒤로 천천히 운전하여 숲 캐노피에 스프레이를 고르게 분배합니다. 독립형 모니터를 사용하는 경우 수동으로 이동하여 커버리지가 균일하도록 합니다.
  3. 응용 프로그램의 타이밍을 추적하여 응용 프로그램 중 기상 조건 및 분무물의 양과 같은 요인을 파악합니다.

6. 얼음 증가 측정

  1. 응용 프로그램 영역의 가장자리 근처의 낮은 수준의 가지 또는 나뭇가지에서 방사형 얼음 두께를 측정하여 적용 중에 얼음 증액을 모니터링하고 목표 두께가 달성되었는지 확인합니다.
  2. 응용 프로그램 후 수동 얼음 수집기와 얼음 증가의 더 정확한 추정을 얻을(그림 1).
    1. 적용 전에 3개의 추경축(30)을 중심으로 두 개의 다울로 패시브 아이스 컬렉터를 구성하여 6개의 구성 요소 암이 있는 수집가를 만듭니다.
    2. 길이 30cm로 2.54cm 다울을 자른다.
    3. 6방향 강철 커넥터로 다울에 가입하세요.
    4. 수목원 던지기 무게를 사용하여 얼음 부하를 견딜 수있는 튼튼한 나뭇 가지 위에 낙하산 코드를 묶습니다.
    5. 수동 얼음 수집기를 코드에 부착하여 캐노피에 들어올립니다.
    6. 응용 프로그램이 완료되면 수집가를 지면으로 낮추어 수집가로부터 얼음을 잃지 않도록 주의하십시오.
    7. 얼음 적용 전후(예: 각 팔을 따라 세 위치에서 세 개의 수직 및 수평 측정)의 여러 위치에서 캘리퍼로 얼음 두께를 수직 및 수평 으로 측정합니다.
    8. 각 컬렉터의 얼음 두께를 적용 전과 후에 측정값의 차이로 계산합니다.
    9. 물 부피 방법으로 얼음 두께를 확인하려면 왕복 톱을 사용하여 각 다웰을 잘라냅니다.
    10. 다웰을 가열된 건물에 가져와 양동이에 넣은 다음 실온에서 얼음이 녹아 버릴 수 있습니다.
    11. 졸업한 실린더로 용융수의 양을 측정합니다.
    12. 얼음(31)의물량과 밀도에 따라 얼음 두께를 계산한다.

7. 안전 고려 사항

  1. 얼음 하중으로 인해 가지와 사지가 부서지고 떨어질 수 있으므로 스프레이 하는 동안 얼음 처리 영역 밖에서 잘 유지하십시오.
  2. 얼음이 적용되는 동안 및 응용 프로그램 후 처리 영역에서 발생하는 샘플링 중에 보호를 제공하기 위해 하드 모자 또는 헬멧을 착용하십시오.
  3. 모니터를 사용하여 분무 중에 호스를 안정화합니다.
  4. 위험한 조건과 영하의 날씨에 맞게 옷을 입습니다. 밝고 보이는 옷을 입으세요. 비 장비와 따뜻한 옷층을 착용하여 습하고 추운 조건에서 장시간 보낼 준비를 하십시오. 특히 스프레이로 지정된 직원을 위해 여러 가지 옷을 변경하십시오.
  5. 원격 위치에서 작업하는 경우 휴대용 히터가 장착된 임시 온난화 텐트를 설치합니다.
  6. 직원들이 휴식 시간, 젖은 옷을 갈아입고 장비로 발생하는 문제를 해결할 수 있도록 하십시오.
  7. 실험 중에 무선을 사용하여 직원 간에 통신합니다. 기지국의 직원과 연락을 유지합니다.
  8. 의료 비상 사태의 경우 안전 계획을 수립하십시오. 실험 중에 의료진(예: 응급 의료 기술자)과 응급 장비 및 물품을 현장에 투입하십시오.

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Representative Results

뉴 햄프셔 중심부의 허바드 브룩 실험 숲에서 70\u2012100 년 된 북부 나무 숲에서 얼음 폭풍 시뮬레이션이 수행되었습니다 (43 ° 56′ N, 71 ° 45′ W). 스탠드 높이는 약 20m이며 얼음 응용 분야의 지배적 인 나무 종은 미국 너도밤 나무(파거스 그란디폴리아),설탕 단풍 나무(에이서 사카룸),붉은 단풍 나무(에이서 루브룸)및 노란색 자작 나무(베툴라 알레가니엔시스)입니다. 10 20 m x 30 m 플롯 을 설립 하 고 무작위로 치료를 할당 했다. 대부분의 샘플링은 10m x 20m 내부 플롯 내에서 발생하여 5m 버퍼를 허용했습니다. 내부 플롯은 다양한 유형의 샘플링을 위해 지정된 8개의 5m x 5m 서브플롯으로 나뉘었다. 5개의 처리각각에 대한 두 개의 복제 플롯이 있었는데, 이는 대조군(얼음 없음)과 방사형 얼음 증착의 세 가지 표적 수준으로 구성되었습니다: 낮은(6.4 mm), 중간(12.7mm), 높은(19.0 mm). 중간 수준의 치료 플롯 (midx2)의 두 연속 폭풍의 영향을 평가하기 위해 백 투 백 년 동안 아이스했다. 살포는 2016년 겨울(1월 18일, 27\u201228 및 2월 11일) 및 2017년(1월 14일)에 발생했습니다. 물은 허바드 브룩의 주요 지점에서 펌핑되었으며, 얼음으로 덮여 있었고, 기온이 얼어붙었다. 응용 프로그램의 당시 표면 공기 온도는 -13에서 -4 °C까지 다양했으며 풍속은 2m /s 미만이었습니다.

상기와 같이 캘리퍼 및 수부 방법을 모두 사용하여 수동 얼음 수집기(플롯당 4개)에서 얼음 증액을 측정하였다(프로토콜 섹션 6; 그림 1). 평균 얼음 두께는 중고 얼음 처리(각각 4.3mm 및 5.8mm 이하)의 목표 값보다 적습니다. 저, midx2 y1 및 midx2 y2 처리의 얼음 두께는 목표값(표 1)의2mm 이내였다. 목표 값과 는 다소 차이가 있음에도 불구하고, 이 치료법은 생태계 효과를 평가하기 위해 다양한 방사형 얼음 두께(0\u201216.4mm)를 제공했습니다. 이 범위는 1998년32일의 얼음 폭풍 이후 허바드 브룩 실험 숲에서 기록된 0\u201214.4mm의 방사형 얼음과 비슷했습니다. 개별 수집기에 대한 평균 얼음 증착은 캘리퍼와 물 부피 측정 방법 사이의 강한 긍정적 인 관계를 나타냈다 (R2 = 0.95; p < 0.01; 그림 2). 물 부피 방법을 이용한 측정은 약 8mm 이상의 얼음이 있을 때 캘리퍼 방법으로 측정을 초과하였다(그림2). 이러한 차이는 얼음이 축적됨에 따라 형성되는 고드름의 존재에 기인하며, 수량 방법으로 보다 효과적으로 포획된다. 얼음 증착이 8mm 미만이었을 때, 물 부피 방법에서 측정하는 것은 얼음 밀도에 기인하는 캘리퍼 방법의 측정보다 약간 적어졌다. 유약 얼음(0.92 g/cm3)의밀도를 이용하여 수부 방법으로 얼음 두께를 계산했습니다. 그러나, 처리에 있는 얼음은 기포가 있고 확률이 이 이론적인 값 보다는 더 적은 밀도가 있었습니다.

총 분무 시간(시간/호스)은 낮음2시간 20분, 중부는 4시간 50분, 높은 얼음 트리트먼트의 경우 8시간이었다. 두 개의 호스가 각 플롯을 분사하는 데 동시에 사용되었기 때문에 현장에서 살포하는 데 소요된 실제 시간은 이 총 시간의 약 절반이었습니다. 물 부피 방법으로 측정된 스프레이 시간과 얼음 증가 사이에는 상당한 긍정적인 관계가 있었다(R2 = 0.46; p = 0.03; 도 3a) 캘리퍼 방법(R2 = 0.56; p = 0.01). 평균 얼음 증가율은 플롯 에서 1.4 ~ 4.2 mm/h사이로 다양했습니다. 수부 법(R2 = 0.40; p = 0.05)으로 측정된 공기 온도와 얼음 증가 사이에는 약간 중요한 역관계가 있었다. 도 3b) 캘리퍼 방법과 는 유의한 관계가 없습니다(R2 = 0.15; p = 0.27).

캐노피 커버의 신속한 평가는 (2015) 이전 여름과 얼음이 적용 된 후 (2016)에 이루어졌다. 데이터는 치료 후 2 년째에 수집되지 않았습니다 (2017); 따라서, midx2 치료는 처음에 살포 된 후에만 평가되었다. 안구 튜브는 플롯33에서횡단을 따라 직접 머리 위에 캐노피 커버의 존재 또는 부재를 기록하는 데 사용되었다. 이 방법은 캐노피 커버를 추정하는 데 효과적이지만 집중적인 샘플링이 필요하며 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들 수 있습니다. 캐노피 서드리오미터34와같이 시야가 넓은 지상 기반 측정은 캐노피 클로저의 측정을 제공하고 샘플링이 덜 필요하며 스탠드 레벨 가변성(35,,36)이낮습니다.35 그러나 뷰 앵글이 처리된 플롯 외부에서 식물을 캡처하지 않도록 주의해야 합니다.

캐노피 커버 데이터는 이소미분포를 가진 일반화된 선형 혼합 모델을 사용하여 분석되었다. 얼음 처리는 임의의 효과로 고정 효과및 플롯으로 포함되었다. 결과는 전처리 조사에서 10개의플롯(그림 4A)에대하여 유의한 차이를 보여주지 않는 반면, 사후 처리 조사는 통제에 대하여 중간, midx2 및 높은 얼음 처리에 있는 캐노피 엄호에 있는 유의한 감소를 표시합니다(그림 4B). 이러한 일반적인 감소는 파헤이(Fahey etal.) 37에 의한 보다 엄격한 분석결과, 얼음의 양에 상응하는 산림 캐노피의 구조적 변화를 보여 주었으며, 이는 얼음 증착 지원 결과를 증가시킴으로써 캐노피 커버의 일반적인 감소이다.

2017년 8월 샘플링 중에 얼음 폭풍이 표면 토양 온도에 미치는 영향(즉, 모든 플롯이 한 번 얼음으로 장식된 후 두 번 의 성장시즌, midx2 플롯 이후에 성장하는 계절)을 평가했습니다. 측정은 오후 12시 30분에서 2:00 pm 사이에 이루어졌습니다. 토양 온도는 2cm와 5cm 깊이에서 지상에 삽입된 오크톤 토양 온도 프로브(0.5°C 정확도)로 수동으로 측정되었습니다. 측정은 처리 플롯및 쌍대조군 플롯에서 동시에 2.5m 그리드에서 이루어졌다. 그들은 식물에 얼음의 최소한의 영향을 보여 주었기 때문에 낮은 치료 플롯에서 측정이 이루어지지 않았다. 토양 온도 결과는 처리된 플롯의 토양이 평가된 세 가지 수준 모두에 대해 양 수심(2cm 및 5cm)에서 대조군 플롯보다 현저히 따뜻한 것으로 나타났다(중반, midx2, high; 그림 5A,B). 온도는 더 깊은 토양에 비해 얕은 토양에서 약간 따뜻한, 그리고 치료의 효과 더 큰 했다. 처리된 플롯은 2cm 깊이에 대한 컨트롤보다 0.4-1.5°C 더 따뜻했으며 5cm 깊이에 대해 0.2 ~ 0.5°C 의 온온하였다. 이 치료법은 숲 캐노피를 분명하게 열어 숲 바닥에 더 많은 빛을 불어 토양 온도가 높아졌습니다.

Figure 1
그림 1: 방사형 얼음 증착을 측정하기 위한 수동 얼음 수집기. (A)얼음 응용 프로그램 전에 숲 캐노피에서 얼음 수집기의 보기. (B)캐노피에서 아래로 내려 진 후 수집기에 얼음 증액의 캘리퍼 측정을합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: 방사형 얼음 증액을 측정하기 위한 두 가지 방법의 비교. 캘리퍼 방법은 다웰에 얼음의 측정을 포함한다. 물 부피 방법은 다울에서 용융물의 양을 측정하고 가정 된 얼음 밀도를 사용하여 방사형 얼음 두께를 계산하는 것을 포함한다. 3개의 표적 얼음 증가 수준이 표시됩니다(낮음 = 6.4mm, 미드 = 12.7mm, 높음 = 19mm) 및 대시 라인은 1:1 선이다. 각 지점은 하나의 수동 얼음 수집기이며 6개의 부품 암(예: 컬렉터당 36측정)에 대해 6개의 측정값입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 3
그림 3: 얼음 증가율. (A)스프레이 시간과 총 얼음 증가 사이의 관계. (B)적용 시 평균 공기 온도와 얼음 증가속도 간의 관계. 세 가지 대상 얼음 증가 수준이 표시됩니다 (낮음 = 6.4mm, 중간 = 12.7mm, 높음 = 19mm). 표시된 얼음 증착 값은 물 부피 방법으로 결정되었다. 각 점은 midx2 처리의 해마다 다른 점과 함께 1개의 플롯을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 4
그림 4: 안구 튜브로 추정되는 캐노피 커버. (A)다양한 얼음 트리트먼트를 위한 전처리 캐노피 커버. (B)얼음이 적용된 후 첫 번째 성장 기동안 획득한 캐노피 커버 값. 데이터는 이소미분포를 가진 일반화된 선형 혼합 모델을 사용하여 분석되었다. 오류 막대는 95% 신뢰 구간을 나타내고 소문자 문자는 α = 0.05에서 상당한 차이를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 5
그림 5: 토양 온도에 대한 얼음 처리 효과. (A)토양 온도는 2cm 깊이로 측정됩니다. (B)토양 온도는 5cm 깊이로 측정됩니다. 데이터는 일반 선형 모델을 사용하여 분석되었습니다. 오차 막대는 95% 신뢰 구간을 나타내고 별표는 α = 0.05에서 대조군과 처리 사이의 상당한 차이를 나타낸다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

메서드 낮은 중간 중간 x 2 y1 중간 x 2 y2 높은
대상 6.4 12.7 12.7 12.7 19.1
물 부피 5.7 (0.2)c 기원전 8.5 (1.3) 14.6 (2.2)a 13.2 (0.1)ab 16.4 (1.1)a
캘리퍼스 6.3 (0.3)c 8.4 (1.1) bc 11.0 (1.6)ab 11.3 (0.2)ab 13.3 (1.2)a

표 1: 물 부피 와 캘리퍼 방법을 모두 사용하여 수동 수집기에서 측정된 실제 값과 비교하여 얼음 증가 값을 타겟팅합니다. 단위는 밀리미터이고 표준 오차는 괄호안에 표시됩니다. 수퍼스크립트 문자는 일반화된 선형 혼합 모델로 결정된 치료 간에 상당한 차이를 나타냅니다.

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Discussion

적절한 기상 조건에서 얼음 폭풍의 실험 시뮬레이션을 수행하여 성공을 보장하는 것이 중요합니다. 이전 연구30에서,우리는 분무에 대한 최적의 조건은 공기 온도가 -4 ° C 이하이고 풍속이 5m / s 미만일 때 가장 일반적으로 발생하는 것으로 나타났습니다 (-1 받는 분의 0 ° C), 얼음 폭풍 시뮬레이션에 대한 이상적인 온도는 추운 경우에도, 그들은 여전히 관찰 된 동결 비 이벤트의 온도 범위 내에서-15~ 1 °C. 영하의 온도가 지속되기 때문에, 이 실험적인 접근은 더 북쪽 위치로 제한되고, 1월에 평균 월저온이 -9°C인 허바드 브룩 실험숲과 같이 비교적 추운 장소에서도 수행하기가 어려울 수 있지만, 정기적으로 동결 이상으로 변동한다. 밤에 살포하는 것은 공기 온도가 일반적으로 가장 추우며 태양 복사의 효과가 무시할 때이기 때문에 유리할 수 있습니다.

얼음 폭풍 시뮬레이션 실험에는 몇 가지 문제가 있습니다. 키가 큰 캐노피가 있는 숲에서는 나무 꼭대기를 분사하기가 어려울 수 있습니다. 펌프 속도와 수원 및 적용 영역 사이의 거리를 포함하여 많은 요인이 스프레이의 높이에 영향을 미칩니다. 스프레이 높이 계산은 복잡하고 사용되는 사이트 및 장비에 특정하기 때문에 실험 전에 스프레이 테스트를 실시하여 적절한 조정이 가능합니다. 또 다른 과제는 시뮬레이션 중에 얼음 두께측정을 얻기 어렵기 때문에 스프레이를 중지할 시기를 결정하는 것입니다. 패시브 아이스 컬렉터는 이러한 목적을 위해 사용할 수 있지만 지원을 위해 플롯 내에서 견고한 분기가 필요합니다. 우리가 설치한 수집가 중 몇 명이 실험 중에 손상되거나 떨어졌습니다. 안전을 위해, 우리는 일부 플롯(표 1)에서얼음 증착의 과소 평가에 기여 했을 수 있습니다 실험 영역에 입력 하지 않도록 플롯의 가장자리에 가까운 수집기를 배치. 어플리케이션 중에 수집기를 낮추고 측정하는 데 시간이 많이 걸리고 어려울 수 있습니다. 지상 기반 측정은 이 점에서 도움이 될 수 있지만 상부 캐노피의 얼음 증액을 가장 잘 나타내지는 않을 수 있습니다. 얼음 폭풍 시뮬레이션의 얼음 밀도는 자연 얼음 폭풍 동안 형성되는 얼음보다 다소 적습니다. 이러한 차이는 수집가들의 얼음 측정에 의해 뒷받침되었으며, 자연 폭풍에서 형성되는 유약 얼음보다 얼음이 더 불투명했다는 점에서 시각적으로 명백했습니다. 얼음 밀도의 차이에도 불구하고, 시뮬레이션 된 얼음 폭풍은 확산과 나무와 사지가 구부러지고 휴식, 자연 얼음 폭풍처럼 발생 방해 결과. 따라서 이 방법은 촬영, 거들링, 가지치기 또는 나무 뽑기와 같은 다른 잠재적 방법에 비해 얼음 폭풍의 영향을 보다 밀접하게 반영합니다.

플롯은 조작 실험(20m x 30m)의 경우 상대적으로 크지만 플롯의 크기를 늘리면 플롯 외부의 영향을 받지 않는 나무의 영향을 줄일 수 있습니다. 버퍼가 있더라도 플롯을 둘러싼 키가 큰 나무는 쓰레기, 광 가용성 및 토양 온도와 같은 응답에 잠재적으로 영향을 줄 수 있습니다. 또한 플롯에는 의심 할 여지없이 지하 프로세스를 변경할 수있는 경계 외부의 뿌리가 포함되어 있습니다. 미생물 바이오매스 및 활성, 토양 질소, 질소 광물화 및 질화, 토양 수역에서의 솔루트의 손실은 모두 주요 지상교란(37)에도불구하고 얼음응용(38)으로부터 유의한 효과를 보이지 않았다. 1998년 허바드 브룩에 영향을 미치는 자연 얼음 폭풍에 따른 얼음 폭풍 에 민감한 것으로 나타난 질산염 침출에 대해 지하 대응의 부족은 예상치 못한 일이었다. 토양 용액에서 질산염의 큰 손실은 그 폭풍 다음 관찰 되었고 손상 된 나무 크라운에 의해 감소 된 섭취량에 기인했다 (39. 얼음 폭풍 시뮬레이션에서 질소 반응의 부족은 플롯 외부 건강한 나무에서 루트 섭취의 결과일 수있다; 그러나 캐노피의 손상과 격차는 일부 응답이 예상될 만큼 컸습니다. 지하 응답의 부족에 대한 더 가능성이 높은 설명은 현장에서 관찰 된 사용 가능한 질소의 장기 감소이며, 질소 주기의 전반적인 조임의 결과로, 최소한의 질산염 침출38,,40.

얼음 폭풍 시뮬레이션 방법은 허바드 브룩 실험 숲의 북부 견목 숲에서 성공을 거두었으며 생태계 응답을 정량화하고 임계 임계값37,,38을식별하는 데 도움이되었습니다. 향후 연구에서는 다른 포리스트 유형과 다른 조건에서 이 방법을 적용하는 것이 유용할 것입니다. 예를 들어, 얼음이 가득한 나무에 바람의 영향이 영향을 줄 수 있으며 아직 통제된 실험에서 평가되지 않았습니다. 또한,이 방법은 산림 생태계에서 흔히 볼 수있는 복합 스트레스 요인 (예 : 곤충 발병, 병원균, 가뭄, 오염 물질, 토양 동결)에서 영향을 정량화 할 수있는 이상적인 기회를 제공합니다. 다단계 설계에 이 방법을 적용하면 통계적으로 엄격한 접근 방식을 통해 얼음 폭풍 영향만을 평가하여 나타나지 않는 대화형 효과를 평가하고 자연발생 조건과 더 가깝게 유사합니다. 신청 후 처음 몇 년 동안만 응답을 평가했지만 장기적으로 산림 감소 또는 복구를 추적하는 것이 유용할 것입니다. 얼음 폭풍 시뮬레이션의 초점은 주로 산림 생태계에 있었지만, 이 방법은 유틸리티 라인 및 기타 인프라에 대한 얼음 하중의 영향을 평가하는 것과 같은 다른 방법으로 적용될 수 있습니다. 몇 가지 제한에도 불구하고, 접근 방식은 자연 얼음 폭풍을 시뮬레이션에 매우 효과적이며 대체 방법에 비해 개선입니다.

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Disclosures

저자는 공개 할 것이 없습니다. 상표, 상표, 제조자 또는 기타 특정 상업적 제품, 프로세스 또는 서비스에 대한 참조는 반드시 미국 정부의 보증, 추천 또는 호의를 구성하거나 암시하는 것은 아닙니다. 여기에 표현된 저자의 견해와 의견은 반드시 미국 정부의 의견을 명시하거나 반영하지 않으며 광고 또는 제품 보증 목적으로 사용되지 않습니다.

Acknowledgments

이 연구를 위한 기금은 국립 과학 재단 (DEB-1457675)에 의해 제공되었습니다. 얼음 응용 프로그램 및 관련 분야 및 실험실 작업, 특히 제프 슈와너, 게이브 위넌트, 브렌던 레오나르디를 도운 아이스 스톰 실험(ISE)의 많은 참가자들에게 감사드립니다. 이 원고는 허바드 브룩 생태계 연구의 기여입니다. 허바드 브룩은 국립 과학 재단 (DEB-1633026)에 의해 지원되는 장기 생태 연구 (LTER) 네트워크의 일부입니다. 허바드 브룩 실험 숲은 USDA 산림 청, 북부 연구 스테이션, 매디슨, 위스콘신에 의해 운영및 유지됩니다. 비디오와 이미지는 허바드 브룩 리서치 재단의 제공자인 짐 슈레트와 조 클레멘토비치가 가지고 있습니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Booster pump Waterax BB-4-23P 401 L min-1 maximum flow; 30.3 bar maximum pressure
Firefighting hose ATI Forest Products Forest-Lite G55H1F50N 3.8 cm diameter, polyester, single jacket
Monitor (ground placement) Task Force Tips Blitzfire XX111A 2000 L min-1 maximum flow; fits 3.8 cm hose
Monitor (UTV mount) Potter Roemer Fire Pro FP1S-125 1325 L min-1 maximum flow; fits 3.8 cm hose
Nozzle Crestar ST2675 Smooth bore; double stacked; 3.8 cm intake; 1.3 cm orifice
Strainer Northern Tool 107902 7.6 cm hose fitting, 17.6 cm outside diameter
Suction hose JGB Enterprises A007-0489-1615 7.6 cm diameter; 4.6 m long
Water pump NorthStar 106471E 665 L min-1; fits 7.6 cm hose

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Campbell, J. L., Rustad, L. E., Driscoll, C. T., Halm, I., Fahey, T. J., Fakhraei, H., Groffman, P. M., Hawley, G. J., Leuenberger, W., Schaberg, P. G. Simulating Impacts of Ice Storms on Forest Ecosystems. J. Vis. Exp. (160), e61492, doi:10.3791/61492 (2020).

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