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Environment

森林生態系に対する氷嵐の影響のシミュレーション

Published: June 30, 2020 doi: 10.3791/61492

Summary

氷嵐は、その発生を予測するのが難しいため、研究が困難である重要な気象イベントです。ここでは、氷点下の状態で森林の天蓋に水を噴霧する氷嵐をシミュレートする新しい方法について説明します。

Abstract

氷嵐は、凍結状態を経験する地域の森林生態系の構造と機能に深く永続的な影響を与える可能性があります。現在のモデルは、気候の変化に対応して氷嵐の頻度と強度が今後数十年にわたって増加する可能性があることを示唆しており、その影響を理解することに対する関心が高まっている。氷嵐の確率的性質と、いつどこで発生するかを予測するのが難しいため、氷嵐の生態学的影響に関する過去のほとんどの調査は、大嵐に続くケーススタディに基づいています。激しい氷の嵐は非常にまれな出来事であるため、自然発生を待つことによってそれらを研究することは現実的ではありません。ここでは、フィールド条件下の森林プロット上の釉薬氷事象のシミュレーションを含む新しい代替実験アプローチを提示する。この方法では、水は、水は、水や湖からポンプで送られ、空気温度が氷点下のときに森林の天蓋の上に噴霧されます。冷たい表面に接触すると、水が降り注び、凍ります。木に氷が溜まるので、ボレスと枝は曲がって壊れます。未処理の基準スタンドとの比較によって定量化できる損傷。説明した実験アプローチは、適用される氷のタイミングと量を制御できるため有利である。異なる頻度と強度の氷嵐を作成することで、氷の嵐の影響を予測し、準備するために必要な重要な生態学的閾値を特定することができます。

Introduction

氷嵐は、短期的にも長期的にも環境や社会に影響を与える重要な自然の乱れです。激しい氷嵐は、木や作物に損傷を与え、公益事業を混乱させ、道路やその他のインフラ11、2を損なうため、問題があります。氷嵐が引き起こす危険な条件は、事故を引き起こし、負傷者と死亡者を引き起こす可能性があります 2.氷嵐は高価です。米国(米国)3では年間平均3億1,300万ドルの金融損失が発生し、一部の個々の嵐は10億ドル4ドルを超えています。森林生態系,では、氷嵐は、成長の減少と木の死亡率5、6、7、6火災のリスクの増加、害虫および病原体増殖58、9、109,10を含む負の結果をもたらす可能性があります。7彼らはまた、生き残った木の成長を強化するなどの森林にプラスの影響を与えることができます 5 と増加生物多様性11.氷嵐の影響を予測する能力を向上させることで、これらのイベントに対するより良い準備と対応が可能になります。

氷嵐は、氷点下を超える湿った空気の層が、地面に近い氷点下の空気の層を上書きするときに発生します。暖かい空気層から降る雨は、冷たい層を通過する際に超冷し、氷点下の表面に堆積すると釉薬の氷を形成します。米国では、この熱層は、特定の地域12、13,13の特徴であるシノプティック気象パターンに起因する可能性があります。凍結雨は、強いアンチサイクロン13の前に米国を南東に移動する北極前線によって最も一般的に引き起こされます。一部の地域では、地形は冷たい空気の減衰を通して氷嵐に必要な大気条件に寄与し、入ってくる嵐からの暖かい空気が山脈14、15,15と一緒に定着する冷たい空気を上書きするときに発生する気象現象である。

米国では、メイン州からテキサス州西部16、17,17に広がる「アイスベルト」で氷の嵐が最も一般的です。氷の嵐はまた、太平洋北西部の比較的小さな地域、特にワシントン州とオレゴン州のコロンビア川流域周辺でも発生します。米国の多くは少なくともいくつかの凍結雨を経験し、最も氷が起こりやすい地域では毎年7日以上の凍結雨日(氷点下の雨の少なくとも1時間の観測が発生した日)の中央値を持つ北東部で最も多くの量を持っています16。これらの嵐の多くは比較的軽微ですが、より激しい氷嵐が発生しますが、再発間隔ははるかに長くなります。たとえば、ニューイングランドでは、50 年の再発間隔 18 の嵐の場合、放射状の氷の厚さの範囲は19~ 32 mm です。経験的証拠は、氷の嵐が北緯でより頻繁になり、南19、20、2120,21にはあまり頻繁に起こっていないことを示しています。19この傾向は、将来の気候変動予測22,23,23を用いたコンピュータシミュレーションに基づいて継続すると予想される。しかし、データと物理的な理解の欠如は、極端なイベントの他のタイプよりも氷の嵐の傾向を検出し、投影することがより困難になります24.

大きな氷の嵐は比較的まれであるため、研究に取りつくのは難しいです。いつどこで発生するかを予測することは困難であり、研究目的で嵐を「追いかける」ことは一般的に現実的ではありません。その結果、ほとんどの氷嵐研究は、大嵐をきっかけに起こる計画外の臨時評価であった。この調査アプローチは、嵐の前にベースラインデータを収集することができないため、理想的ではありません。さらに、氷の嵐が大きな地理的範囲をカバーする場合、損傷した地域と比較するために影響を受けない地域を見つけることは困難な場合があります。自然嵐が発生するのを待つのではなく、実験的アプローチは、アイシングイベントのタイミングと強度を綿密に制御し、適切な基準条件で効果を明確に評価できるため、利点を提供する可能性があります。

実験的なアプローチは、特に森林生態系においても課題を提起しています。木の高さと幅とキャノピーは、低身長の草原や低木と比較して、実験的に操作することが困難になります。さらに、氷の嵐からの妨害は、森林の天蓋を通って垂直に、そしてシミュレートすることが困難な風景を横切って拡散します。私たちは、森林生態系25における氷の嵐の影響をシミュレートしようとした他の1つの研究しか知りません。この場合、ライフルはオクラホマ州のロブロリー松のスタンドで王冠の最大52%を取り除くために使用されました。この方法は氷嵐の特徴である結果を生み出したが、大きな枝を取り除くのには効果がなく、自然の氷嵐に共通する木々が曲がらない。氷の嵐を具体的に研究するために他の実験的な方法は使用されていませんが、私たちのアプローチと他のタイプの森林妨害操作との間にはいくつかの平行線があります。例えば、ギャップダイナミクスは、個々の木26を伐採することによって研究されており、木27をガードリングすることによって森林害虫の侵入、および28を剪定するか、ウィンチとケーブル29で木全体を引き下げてハリケーンを行う。これらのアプローチのうち、剪定は氷の嵐の影響を最も密接に模倣しますが、労働集約的で高価です。他のアプローチは、自然の氷の嵐の典型的な手足や枝の部分的な破損ではなく、木全体の死亡率を引き起こす。

この論文に記載されているプロトコルは、自然の氷の嵐を密接に模倣するのに役立ち、氷の氷のイベントをシミュレートするために氷のサブ凍結条件の間に森林キャノピーの上に水を噴霧することを含む。この方法は、被害が木全体を剪定またはダウンするよりも少ない労力で広い地域の森林全体に比較的均等に分布することができるので、他の手段よりも利点を提供します。さらに、氷の降着量は、適用される水の量を通じて、および気象条件が最適な氷の形成に役立つときにスプレーする時間を選択することによって調節することができます。この新しく比較的安価な実験的アプローチは、森林生態系における重要な生態学的閾値を特定するために不可欠なアイシングの強度と頻度を制御することを可能にする。

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Protocol

1. 実験計画の開発

  1. リアリスティック値に基づいて、アイシングの強度と頻度を決定します。
  2. プロットのサイズと形状を決定します。
    1. ツリーの応答を評価する場合は、樹木の種類や年齢などの要因によって異なる、複数のツリーとそのルート システムの大部分を含めるのに十分な大きさのプロット サイズを選択します。
    2. 安全のため、プロットエリア全体を境界外から散布できるようにプロットを設計します。
    3. あるプロットの処理が別のプロットに影響を与えないように、スペースプロットは十分に離れた(例えば、10 m)離れたところにプロットされます。
    4. エッジ効果を低減し、氷のカバレッジのより均等な分布を確保するために、プロットの周りに緩衝地帯(例えば、5 m)を確立します。
    5. 特定のサンプリングニーズに合わせて、より大きなプロット内にサブプロットを確立します。
  3. 複製プロットの数を決定します。

2. 学習場所を選択して確立する

  1. 樹種の組成、土壌、リソロジー、水文学など、類似した特徴を持つ同種の森林スタンドを選択します。
  2. 冬の間に水源にアクセスできる地域で、アプリケーションの場所を選択します。
  3. ポンプの速度やホースの直径、ホースの長さ、使用するノズル、水圧などの要因に基づいて、水の供給が氷の用途に適していることを確認します。
  4. プロット、バッファ ゾーン、およびサブプロットの境界をマークします。
  5. 死んだ木、死んでいる木、損傷した木の評価を含む木の健康状態の説明と完全な森林インベントリを実施します。さらに、氷の治療に対する応答を解釈するのに役立つ潜在的なストレッサー(例えば、昆虫の損傷または病気の証拠)を記録する。
  6. Utvを使用して水を噴霧する場合は、妨害を最小限に抑えるように注意しながら、プロットの側面に沿って通過可能なトレイルを作成します。
  7. プロットが確立されると、各サブプロットで行われる各プロットとサンプリングの種類(例えば、粗い木の破片、細かいごみ、土壌サンプル)に処理をランダムに割り当てます。

3. 申請のタイミング

  1. スプレーを実行する適切な時間帯を選択します。
  2. 気象条件が高い場合(例えば、気温が-4°C未満で風速が5m/s未満の場合)に実験を行います。
  3. 夜間にスプレーする場合は、プロットの端の周りに高出力のライトを展開し、電気が利用できない場合は発電機でそれらを実行します。

4. 給水を設定する

  1. 給水源に供給ポンプを設置し、吸引ホースを接続します。
  2. ストレーナーを吸引ホースの端に接続して、破片をラインから締め出します。
  3. 表面の氷を突破し、ストレーナーを完全に水没させます。水の供給の最小深さは約20センチメートルでなければなりません。
  4. 水圧を改善するために、UTVのベッドにブースターポンプを置きます。場合によっては、特に低身長の植生のために、ブースターポンプが必要でないことがあります。
  5. 補給ポンプからブースターポンプに消火ホースを走る。
  6. 消火モニターを使用して、高圧ホースを安全に手動で制御できるようにします。モニタは、UTVの背面に、立ち向かい状態にすることも、取り付けることもできます。
  7. ホースのキンク、供給源での水の引き下げ、ポンプ用のガソリンの不足などの水の流れを中断する可能性がある状況を避けてください。

5. 氷の作成

  1. キャノピーの隙間から水を垂直に吹き付けて氷を作ります。水がキャノピーの高さの上に伸びて、垂直に堆積し、凍結サブサーフェスと接触して凍結するようにしてください。水が上向きに噴霧されるので、木から枝や樹皮を剥がさないようにしてください。
  2. UTVをゆっくりとアプリケーションエリアの端に沿って前後に運転することで、森林キャノピーの上にスプレーを均等に分散します。自立型モニターを使用する場合は、これらを手動で移動して、カバレッジが均等になるようにします。
  3. アプリケーションのタイミングを追跡して、適用中の気象条件やスプレーされた水の量などの要因を判断するのに役立ちます。

6. 氷の降着を測定する

  1. 塗布領域の端付近にある低レベルの枝または小枝の放射状の氷の厚さの地上ベースのキャリパー測定を行い、適用中に氷の降着を監視し、目標の厚さが達成された時期を決定します。
  2. アプリケーション後のパッシブアイスコレクタによる氷の降着の正確な推定値を取得します(図1)。
    1. アプリケーションの前に、3つのカーディナル軸30に向けられた2つのダボを持つパッシブアイスコレクタを構築し、6つのコンポーネントアームを持つコレクターを作成します。
    2. 2.54cmのダボを30cmの長さで切ります。
    3. 6ウェイスチールコネクタでダボに参加します。
    4. 氷の負荷に耐えることができる頑丈な枝の上にパラシュートコードをひもで丈夫な樹木学者の投げ重量を使用してください。
    5. 受動的なアイスコレクターをコードに取り付け、キャノピーに上げます。
    6. アプリケーションが完了したら、コレクタを地面に下げ、コレクターから氷を失わないように注意してください。
    7. コレクター上の複数の位置(例えば、各アームに沿って3つの垂直および3つの水平測定)で、氷の厚さを垂直および水平に測定します。
    8. 各コレクターの氷の厚さを、アプリケーションの前後の測定値の差として計算します。
    9. 水量法で氷の厚さを決定するには、往復鋸を使用して各ダボをカットします。
    10. ダボを加熱した建物に持ち込み、バケツに入れ、氷を室温で溶かします。
    11. 段階的なシリンダーで溶融水の体積を測定します。
    12. 氷の体積と氷31の密度に基づいて氷の厚さを計算します。

7. 安全に関する考慮事項

  1. 氷の負荷は枝や手足の壊れや落下を引き起こす可能性があるため、スプレー中に氷処理エリアの外によく滞在してください。
  2. 氷が適用されている間、および適用後に処理された区域で発生する任意のサンプリング中に保護を提供するために、ハードハットまたはヘルメットを着用してください。
  3. スプレー中にホースを安定させるためにモニターを使用してください。
  4. 危険な条件や氷点下の天候のために適切に服を着る。明るく目に見える服を着る。雨具と暖かい服の層を身に着けていることで、濡れた寒い条件で長い期間を過ごす準備をしてください。特にスプレーするように指定されている人員のために、服の複数の変更を持参してください。
  5. 遠隔地で作業する場合は、ポータブルヒーターを備えた一時的な暖かいテントを設置してください。
  6. 休憩、濡れた服の着替え、機器などで発生する問題への対処に十分な時間を持たることができるように人員を許可します。
  7. 実験中に、ラジオを使って人員間で通信します。ベースステーションの担当者との接触を管理します。
  8. 医療上の緊急事態が発生した場合の安全計画を策定する。実験中に医療従事者(救急医療技術者など)と緊急機器と物資を現場に設置してください。

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Representative Results

ニューハンプシャー州中部のハバードブルック実験林(43°56′N、71°45′W)の70\u2012100年前の北堅木林で氷嵐シミュレーションが行われました。スタンドの高さは約20mで、氷の適用領域の支配的な樹種はアメリカのブナ(ファガス・グランディフォリア)、シュガーカエデ(アセルサッカラム)、赤カエデ(エイサー・ルブルム)、黄色のバーチ(ベチュラ・アレガニエンシス)です。10の20のm x 30のメートルのプロットが確立され、無作為に処置を割り当てられた。サンプリングのほとんどは、5 mのバッファを可能にするために10 m x 20 mの内部プロット内で行われた。内側のプロットは、サンプリングの異なるタイプのために指定された8つの5 m x 5 mサブプロットに分割されました。5つの治療のそれぞれに2つの複製プロットがあり、対照(氷なし)と放射状氷降着の3つのターゲットレベル(低(6.4mm)、中(12.7mm)、高(19.0mm)の3つのターゲットレベルで構成されていました。中間レベルの治療プロット(midx2)のうち2つは、連続した嵐の影響を評価するために、連続した年にアイスされました。スプレーは2016年の冬(1月18日、27\u201228と2月11日)と2017年(1月14日)に発生しました。水は、氷で覆われ、氷点下付近の河川温度を持っていたハバードブルックのメインブランチからポンプで送られました。用途時の表面空気温度は-13~-4°Cで、風速は2m/s未満であった。

氷の降着は、上述のキャリパーと水量の両方の方法を使用して受動的な氷コレクタ(プロットあたり4つ)で測定しました(プロトコルセクション6;図 1)。平均氷厚は、中氷処理と高氷処理における目標値より小さかった(それぞれ4.3mmと5.8mm以下)。低、中2y1、およびmidx2 y2処理における氷厚は、目標値の2mm以内であった(表1)。目標値との違いはあるものの、生態系の影響を評価するための放射状氷の厚さ(0\u201216.4 mm)の範囲を提供した。この範囲は、1998年32年の氷の嵐の後にハバードブルック実験林で記録された放射状氷の0\u201214.4ミリメートルに匹敵した.個々のコレクターの平均氷の降着は、キャリパーと水量測定方法の間に強い正の関係を示した(R2 = 0.95;p < 0.01;図 2.約8mm以上の氷があった場合、水量法を用いた測定はキャリパー法で測定を超えた(図2)。この違いは、氷が蓄積するにつれて形成されるつららが存在し、水量法でより効果的に捕捉されるためです。氷の降着が8mm未満の場合、水量法からの測定値は、氷の密度に起因するキャリパー法からの測定値よりもわずかに少なかった。我々は、釉薬氷の密度(0.92 g/cm3)を用いて水量法で氷の厚さを計算した。しかし、処理の氷は気泡を持ち、おそらくこの理論的な値よりも密度が低い。

総スプレー時間(時間/ホース)は、低い場合は平均2時間20分、中期は4時間50分、高氷処理では8時間でした。2本のホースが各プロットに同時に使用されるため、現場での実際の散布時間は、これらの合計時間の約半分でした。水量法で測定したスプレー時間と氷の降着との間には有意な正の関係があった(R2 = 0.46;p = 0.03;図 3a)キャリパー法(R2 = 0.56;p = 0.01)を使用します。氷の降着の平均速度は、プロット全体で1.4から4.2 mm /hの範囲でした。水量法で測定された気温と氷の降着との間には、わずかに有意な逆関係があった(R2 = 0.40;p = 0.05;図 3b)キャリパー法との有意な関係はありません (R2 = 0.15; p = 0.27)。

キャノピーカバーの迅速な評価は、前の夏(2015)と氷が適用された後(2016)の間に行われました。データは治療後2年目に収集されませんでした (2017);したがって、midx2治療は、最初にスプレーされた後にのみ評価された。眼管は、プロット33のトランセクトに沿って直接頭上にキャノピーカバーの有無を記録するために使用された。この方法はキャノピーカバーの推定に有効ですが、集中的なサンプリングが必要であり、時間とコストがかかる可能性があります。キャノピーデンシオメーター34のような大きな視野を持つ地上ベースの測定は、キャノピー閉鎖の尺度を提供し、より少ないサンプリングを必要とし、より低いスタンドレベル変動性35、36,36を有する。ただし、ビュー角度が処理されたプロットの外側の植生を捕捉しないように注意する必要があります。

キャノピーカバーデータは、二項分布を有する一般化線形混合モデルを用いて分析した。氷処理は、ランダム効果として固定効果とプロットとして含まれていました。結果は、前処理調査(図4A)における10プロット間で有意な差を示さなかったのに対し、治療後の調査は、コントロールに対する中、中2、および高氷処理におけるキャノピーカバーの有意な減少を示す(図4B)。これらの一般的な氷の減少は、適用される氷の量に見合った森林キャノピーの有意な構造変化を示したFaheyらら37によるより厳格な分析の結果、氷の降着支持の増加に伴う。

2017年8月のサンプリング中に、シミュレートされた氷嵐が地表土壌温度に及ぼす影響を評価しました(すなわち、すべてのプロットが1回氷点下にされた後の2つの成長期、およびmidx2プロットの後の成長期は2回アイスされました)。測定は午後12時30分から午後2時の間に行われ、土壌温度は2cmおよび5 cmの深さで地面に挿入されたオークトン土壌温度プローブ(0.5 °Cの精度)で手動で測定された。測定は、処理プロットとペア制御プロットで同時に2.5 mのグリッド上で行われました。彼らは植生に氷の最小限の影響を示したので、低処理プロットで測定は行われなかった。土壌温度の結果は、処理されたプロットの土壌が評価された3つのレベル(中、中、中2、高)の両方の深さ(2 cmと5 cm)の対照プロットよりも有意に暖かいことを示した。図 5A,B)。浅い土壌では深い土壌に比べて温度がやや暖かく、処理の効果は大きかった。処理されたプロットは、2 cmの深さのコントロールよりも0.4〜1.5 °C暖かく、5 cmの深さで0.2〜0.5°C暖かかった。治療は明らかに森林の天蓋を開け、より多くの光が森林の床に到達し、土壌温度が高くなりました。

Figure 1
図1:放射状氷の降着を測定するための受動氷コレクタ。(A) 氷の塗布前の森キャノピー内の氷コレクタの眺め。(B) キャノピーから下げた後、コレクターに氷の降着のキャリパー測定を行う。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 2
図2:放射状氷の降着を測定するための2つの方法の比較。キャリパー法は、ダボの氷の測定を含みます。水量法では、ダボからの溶融水の体積を測定し、想定される氷密度を使用して放射状の氷の厚さを計算する必要があります。3つの目標氷降着レベル(低= 6.4mm、中期=12.7mm、高=19mm)、破線は1:1ラインです。各点は1つの受動的な氷コレクタを表し、6つの部品アームのそれぞれで6つの測定の平均である(すなわち、コレクターあたり36の測定)。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 3
図3:氷の降着率(A) スプレー時間と氷の総降着との関係。(B)適用中の平均気温と氷の降着率との関係。3つの目標氷降着レベルが示されている(低= 6.4mm、中期=12.7mm、高=19mm)。示された氷の降着値は、水量法で決定した。各ポイントは、midx2 処理の年ごとに異なるポイントを持つ 1 つのプロットを表します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 4
図4:キャノピーカバーは、眼管で推定。(A)各種氷処理用の前処理キャノピーカバー。(B)氷が適用された後の最初の成長期に得られたキャノピーカバー値。データは、二項分布を持つ一般化線形混合モデルを用いて分析した。誤差範囲は95%信頼区間を示し、小文字はα = 0.05で有意差を示します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 5
図5:土壌温度に対する氷処理効果(A)2cmの深さで測定された土壌温度。(B)深さ5cmで測定した土壌温度。データは一般線形モデルを用いて分析した。誤差範囲は95%の信頼区間を示し、アスタリスクはα = 0.05でのコントロールと治療の間に有意な差を示します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

メソッド 半ば ミッド x 2 y1 ミッド x 2 y2
ターゲット 6.4 12.7 12.7 12.7 19.1
水量 5.7 (0.2)c 8.5 (1.3)bc 14.6 (2.2)a 13.2 (0.1)ab 16.4 (1.1)a
キャリパー 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

表1:水量とキャリパー法の両方を使用してパッシブコレクタで測定された実際の値と比較して、氷の降着値を目標とする。単位はミリメートルで、標準誤差は括弧で囲まれます。上付き文字は、一般化線形混合モデルで決定された治療間の有意な差を示します。

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Discussion

適切な気象条件下で氷嵐の実験シミュレーションを実行し、成功を収めるためには重要です。以前の研究30では、噴霧の最適な条件は、気温が-4°C未満で風速が5m/s未満である場合であり、気温が氷点下(-1〜0°C)よりわずかに低いときに最も一般的に発生する自然氷嵐であり、氷嵐シミュレーションの理想的な温度は寒いが、氷嵐シミュレーションの理想的な温度は依然として観測された凍結雨の温度範囲内にあることがわかった。氷点下の持続的な気温が必要であるため、この実験的アプローチはより北の場所に制限されており、1月の平均月間低温が-9°Cであるハバードブルック実験林のような比較的寒い場所でも実行することは困難ですが、定期的に氷点下を超えて変動します。夜間の噴霧は、気温が一般的に最も寒く、日射量の影響がごくわずかであるため、有利です。

氷嵐シミュレーション実験には、いくつかの課題があります。背の高い天蓋のある森林では、木のてちにスプレーするのは難しい場合があります。ポンプ速度や水源と塗布面積の距離など、多くの要因がスプレーの高さに影響を与えます。噴霧高の計算は、使用する部位や機器に固有の複雑なため、実験前に噴霧試験を実施して適切な調整を行うと便利です。もう一つの課題は、シミュレーション中に氷の厚さの測定値を得ることが困難であるため、スプレーを停止する時期を決定することです。パッシブアイスコレクターは、この目的のために使用することができますが、サポートのためにプロット内の頑丈な枝を必要とします。私たちが設置したコレクターの何人かは、実験中に損傷を受けたり落ちたりしました。安全のために、我々は、いくつかのプロットで氷の降着の過小評価に寄与している可能性があり、実験領域に入る必要を避けるためにプロットの端にコレクターを配置しました (表1)。アプリケーション中にコレクタを低くし、測定を行うのは時間がかかり、困難です。地上の測定はこの点で助けることができるが、最もよく上部の天蓋の氷の降着を表さないかもしれない。氷嵐シミュレーションにおける氷の密度は、自然の氷の嵐の間に形成される氷よりもやや低かった。この違いは、コレクターの氷の測定によって支えられ、氷が自然の嵐で形成される釉薬氷よりも不透明であるという点で視覚的に明らかでした。氷密度のこれらの違いにもかかわらず、シミュレートされた氷の嵐は、拡散し、自然の氷の嵐のように、木や手足が曲がって壊れる原因となった騒動をもたらしました。したがって、この方法は、撮影、ガードリング、剪定、または木を引き下げるなど、他の潜在的な方法と比較して、氷の嵐の影響をより密接に反映しています。

プロットは、操作実験(20 m x 30 m)では比較的大きかったが、プロットのサイズを大きくすると、プロット外の影響を受けない木の影響を減らすだろう。バッファがあっても、プロットを取り巻く高い木は、ごみ、光の可用性、土壌温度などの応答に影響を与える可能性があります。さらに、プロットには間違いなく地下プロセスを変更する可能性のある境界外からの根が含まれていました。微生物バイオマスおよび活性、土壌窒素、窒素の無機化および硝化、及び土壌水中の溶質の損失は、すべて、地上の大きな障害37にもかかわらず、氷の用途38から有意な効果を示さなかった。地下応答の欠如は、特に1998年にハバードブルックに影響を与えた自然の氷の嵐に続く氷の嵐の乱れに敏感であることが示された硝酸塩浸出のために、予想外でした。土壌溶液中の硝酸塩の大きな損失は、その嵐の後に観察され、損傷した木冠39による取り込みの減少に起因した。氷嵐シミュレーションにおける窒素応答の欠如は、プロット外の健康な木からの根取りの結果である可能性があります。しかし、キャノピーの損傷とギャップは十分に大きかったので、何らかの反応が予想されます。地下応答の欠如に対するより可能性の高い説明は、サイトで観察された利用可能な窒素の長期的な減少であり、その結果、窒素サイクルの全体的な締め付けが生じ、最小限の硝酸浸出38、40,40である。

氷嵐シミュレーション法は、ハバードブルック実験林の北部の堅木林で成功を収め、生態系応答を定量化し、臨界閾値37,38,38を特定するのに役立っています。今後の研究では、このアプローチを他の森林の種類や異なる条件下で適用することが有用であろう。例えば、氷を積んだ木に対する風の影響は効果を強める可能性があり、制御された実験ではまだ評価されていません。さらに、この方法は、森林生態系に共通する複合ストレッサー(昆虫の発生、病原体、干ばつ、汚染物質、土壌凍結など)からの影響を定量化する理想的な機会を提供します。この方法を多要素計画に適用することで、統計的に厳密なアプローチで、氷嵐の影響を評価するだけでは現れないインタラクティブ効果を評価することができ、自然発生する条件によく似ています。アプリケーションの後の最初の数年間で回答を評価しただけですが、長期的に森林の衰退や回復を追跡することは有用です。氷嵐シミュレーションの焦点は主に森林生態系に焦点を当ててきましたが、この方法は、ユーティリティラインやその他のインフラに対する氷の負荷の影響を評価するなど、他の方法で適用することができます。いくつかの制限にもかかわらず、このアプローチは自然の氷の嵐をシミュレートするのに非常に効果的であり、代替方法よりも改善されています。

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Disclosures

著者らは開示するものは何もない。本明細書において、商号、商標、製造業者、またはその他の方法による特定の商業製品、プロセス、またはサービスへの言及は、米国政府によるその支持、勧告、または支持を必ずしも構成または暗示するものではありません。本書に記載されている著者の見解や意見は、必ずしも米国政府の見解や反映を行うものではなく、広告や製品の裏書の目的には使用されないものとします。

Acknowledgments

この研究のための資金は、国立科学財団(DEB-1457675)によって提供されました。氷の適用と関連するフィールドとラボの仕事、特にジェフ・シュワナー、ゲイブ・ウィナント、ブレンダン・レオナルディを手伝ってくれたアイスストーム実験(ISE)の多くの参加者に感謝します。この原稿はハバードブルック生態系研究の貢献です。ハバードブルックは、国立科学財団(DEB-1633026)が支援する長期生態学研究(LTER)ネットワークの一部です。ハバードブルック実験林は、USDA森林局、北部研究ステーション、マディソン、ウィスコンシン州によって運営され、維持されています。ビデオと画像は、ハバードブルック研究財団の礼儀であるジム・スレットとジョー・クレメントヴィッチによるもので、

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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