and temporal scales vary widely among ecosystems
(Pickett and White 1985, Glenn-Lewin et al. 1992). It
is well known that some ecosystems require regular
disturbances for the maintenance of function or species
diversity. The unusual juxtaposition of two disturbances
may result in qualitative changes to ecological
systems (Paine et al. 1998, Sparks et al. 1998), and
large infrequent disturbances may produce qualitatively
different responses than disturbances of lesser magnitude
(Romme et al. 1998, Turner et al. 1998). However,
humans have substantially modified the frequency,
intensity, duration, and extent of natural disturbance
regimes in many areas, often with unintended effects
(e.g, Ogden et al. 1998, Sparks et al. 1998).
Now it is known with certainty that many disturbances
(fires, storms, floods) are strongly influenced
by climate. Examples include fire size and frequency
related to El Nin˜o and persistent high pressure ridges
in the Pacific Northwest (Swetnam and Betancourt
1990, Johnson 1992), among others. Also, disturbance
size, frequency, and intensity have varied considerably
with past changes in climate (Clark 1990). Climate
change during the last century appears to drive increased
fire frequency and extent, especially in highelevation
or boreal areas little affected by fire suppression.
Fire frequency and annual area burned are
predicted to continue to increase under most global
climate change scenarios with important consequences
for aquatic systems.
But what are the key scientific impediments to making
reliable predictions about the ecological consequences
of altering disturbance regimes? First, there is
the need to predict disturbance regimes from climate
projections. Knowing climate variability, especially the
frequency of extreme events (e.g., very dry or very wet
years), is key for predicting changes in disturbance
regimes. At the same time, there are needs for improved
projections of climate changes at local to regional
scales as well as quantifying the relationship between
climate change and the frequency and intensity of
storms. Second, there is the need to understand relationships
between specific disturbances and aquatic
ecosystem processes. One example might be the longterm
effects of altered fire frequency on net carbon
storage in the terrestrial setting and its flux to aquatic
systems. Information on the frequency, aerial extent,
and carbon storage consequences of disturbance is a
high priority for improving spatial modeling and could
be used immediately in the current generation of models
(Schimel et al. 1997). Finally, it remains extremely
difficult to quantitatively detect altered disturbance regimes.
Given the spatiotemporal variability in disturbance
regimes, how much change must occur before it
can be detected? In addition, how can one predict interactions
among multiple disturbance regimes (e.g.,
cumulative effects)? The salmon example used earlier
in this article provides a sobering example of the difficulties
involved.
The demography of human populations presents substantial
challenges and opportunities for predicting land
use patterns. Land use change is the leading cause of
habitat loss and fragmentation for terrestrial as well as
aquatic systems (Skole et al. 1994, Turner et al. 1994,
Sinclair et al. 1995). The total land area dedicated to
human uses has increased dramatically to the point that
nearly all the habitable land and most of the water is
dedicated to human use (Richards 1990, Postel et al.
1996, Pringle 1999). It is known, for example, that:
1) Historical rates of deforestation in some regions
of the United States were as great as observed in the
tropics today (Iverson 1991).
2) Humans introduce new ecosystem types, often at
the expense of natural communities.
3) The conversion of land to urban settings tends to
leave a long-lasting impression on the landscape and
it’s aquatic ecosystems.
4) Legacies of past land and water use on contemporary
ecological communities and processes are ubiquitous
(Foster 1992, Wallin et al. 1994, Soranno et al.
1996, Pearson et al. 1998).
5) Human populations, the ultimate drivers of land
and water changes, will continue to increase substantially,
especially in developing countries.
The challenges and opportunities are squarely centered
on understanding the complex drivers related to
landscape change (see Fig. 2), and understanding the
links between land use and aquatic systems. This means
projecting spatial patterns of future human settlement
and land use patterns, predicting with reasonable certainty
the ecological responses to dynamic land use
change, understanding the linkages and consequences
of these changes to freshwater systems, and developing
approaches and tools to increase confidence in predictions
(not only the ecological consequences but also
the feedbacks on human land use dynamics).
Presently, the ability to predict landscape structure
two to three decades into the future is fraught with
great uncertainty. One fruitful approach is to rely more
on scenarios rather than on specific predictions. There
are major limitations on modeling land use change
(which require interdisciplinary efforts), on modeling
disturbance regimes (which depend on climate regimes
and human behavior), and on linking terrestrial changes
to aquatic responses. Both modeling activities have
high uncertainty associated with them and understanding
terrestrial–aquatic linkages is still underdeveloped.
Along with this is the necessity to quantify nonlinearities
and thresholds that exist in important relationships
such as between climate, disturbance, and successional
processes, between fragmentation and connectivity,
and between interactions among multiple environmental
drivers. An example of such an approach is the
Land-Use Change and Analysis System (LUCAS) (Ber
และปรับขนาดขมับแตกต่างกันระหว่างระบบนิเวศ(Pickett และสีขาวปี 1985 เกล็น Lewin et al. 1992) มันเป็นที่รู้จักว่า ระบบนิเวศบางต้องปกติแหล่งสำหรับการบำรุงรักษาของฟังก์ชันหรือสปีชีส์ความหลากหลาย Juxtaposition ปกติของสองแหล่งการเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพอาจทำให้ระบบนิเวศระบบ (Paine et al. 1998 สปาร์คและ al. ปี 1998), และไม่แปรปรวนมากอาจผลิต qualitativelyตอบแตกต่างกว่ารบกวนของความส่องสว่างน้อยกว่า(Romme et al. 1998, Turner et al. 1998) อย่างไรก็ตามมนุษย์มีการปรับเปลี่ยนความถี่ มากความรุนแรง ระยะเวลา และขอบเขตของการรบกวนธรรมชาติระบอบในหลายพื้นที่ มักจะมีลักษณะพิเศษโดยไม่ได้ตั้งใจ(เช่น al. et Ogden 1998 สปาร์คและ al. ปี 1998)ขณะนี้ เป็นที่รู้จัก มีความแน่นอนรบกวนให้(ไฟไหม้ พายุ น้ำท่วม) มีอิทธิพลอย่างยิ่งโดยสภาพภูมิอากาศ ตัวอย่างเช่นไฟขนาดและความถี่El Nin˜o และแรงดันสูงแบบเคลื่อนในตะวันตกเฉียงเหนือแปซิฟิก (Swetnam และ Betancourt1990, Johnson 1992), หมู่คนอื่น ๆ ยัง รบกวนขนาด ความถี่ และความรุนแรงได้แตกต่างกันมากมีการเปลี่ยนแปลงที่ผ่านมาในสภาพภูมิอากาศ (Clark 1990) สภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงในช่วงศตวรรษที่ผ่านมาปรากฏการ ขับเพิ่มขึ้นไฟความถี่และขอบเขต โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน highelevationหรือ boreal พื้นที่รับผลกระทบน้อยจากไฟปราบปรามความถี่ไฟและพื้นที่ปีที่เขียนคาดการณ์ยังคงเพิ่มขึ้นภายใต้ส่วนใหญ่ทั่วโลกสถานการณ์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศกับผลกระทบที่สำคัญสำหรับระบบน้ำแต่ impediments วิทยาศาสตร์หลักการทำคืออะไรเชื่อถือได้คาดการณ์เกี่ยวกับผลกระทบระบบนิเวศของการเปลี่ยนระบอบรบกวน ครั้งแรก มีต้องทายว่า ระบอบรบกวนจากสภาพอากาศคาดการณ์ ทราบสำหรับความผันผวนของสภาพภูมิอากาศ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการความถี่ของเหตุการณ์มาก (เช่น มากแห้ง หรือเปียกมากเป็นคีย์สำหรับการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงรบกวนปี),ระบอบการ ในเวลาเดียวกัน มีความต้องการสำหรับการปรับปรุงคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในท้องถิ่นสู่ภูมิภาคเครื่องชั่งน้ำหนักเป็น quantifying ความสัมพันธ์ระหว่างเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ และความถี่ และความเข้มของพายุ ที่สอง จำเป็นต้องเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างเฉพาะแหล่งน้ำกระบวนการระบบนิเวศ ตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นตัวตนผลของความถี่ไฟเปลี่ยนแปลงคาร์บอนสุทธิจัดเก็บข้อมูลในการตั้งค่าภาคพื้นและฟลักซ์ของการน้ำระบบ ข้อมูลความถี่ ขอบเขตทางอากาศและคาร์บอนเก็บผลของการรบกวนการความสำคัญในการปรับปรุงพื้นที่สร้างโมเดล และสามารถใช้ในการสร้างแบบจำลองปัจจุบันทันที(Schimel et al. 1997) ในที่สุด มันยังคงอยู่มากยาก quantitatively พบรบกวนเปลี่ยนระบอบให้ความแปรผัน spatiotemporal รบกวนระบอบ จำนวนการเปลี่ยนแปลงต้องเกิดขึ้นก่อนที่จะสามารถตรวจจับหรือไม่ นอกจากนี้ วิธีสามารถหนึ่งทำนายโต้ตอบระหว่างระบอบรบกวนหลาย (เช่นผลกระทบสะสม) ตัวอย่างปลาแซลมอนที่ใช้ก่อนหน้านี้ในบทความนี้แสดงตัวอย่าง sobering ของความยากลำบากเกี่ยวข้องกับการเฟนฮอว์ของประชากรมนุษย์แสดงพบความท้าทายและโอกาสในการคาดการณ์แผ่นดินใช้รูปแบบ เปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินเป็นสาเหตุของขาดทุนอยู่อาศัยและกระจายตัวในภาคพื้นดินเป็นระบบน้ำ (Skole et al. 1994, Turner et al. 1994นแคลร์ et al. 1995) พื้นที่ทั้งหมดทุ่มเทให้กับมนุษย์ใช้มีเพิ่มขึ้นอย่างมากจุดที่ที่ดิน habitable เกือบทั้งหมดและส่วนใหญ่ของน้ำการใช้มนุษย์ (ริชาร์ด 1990, Postel et al1996, Pringle 1999) เป็นที่รู้จักกัน เช่น ที่:1) ราคาพิเศษประวัติศาสตร์ของการทำลายป่าในบางภูมิภาคของสหรัฐอเมริกาได้มากเท่าที่สังเกตในการเขตร้อนวันนี้ (ไอเวอร์สัน 1991)2) มนุษย์แนะนำชนิดของระบบนิเวศใหม่ บ่อยครั้งที่ค่าใช้จ่ายของชุมชนธรรมชาติ3) การแปลงที่ดินค่าเมืองมีแนวโน้มทิ้งความประทับใจยาวนานภูมิทัศน์ และระบบนิเวศทางน้ำได้4) อดีตใช้ที่ดินและน้ำที่ผ่านมาในสมัยระบบนิเวศชุมชนและกระบวนเป็น(บุญธรรม Wallin et al. 1994, Soranno et al, 19921996 เพียร์สันเอ็ด al. 1998)5) มนุษย์ประชากร ไดรเวอร์ที่ดีที่สุดของที่ดินและน้ำเปลี่ยนแปลง จะยังคงเพิ่มขึ้นมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศกำลังพัฒนาความท้าทายและโอกาสในการเป็นศูนย์กลางเริ่มในโปรแกรมควบคุมที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจเปลี่ยนภูมิทัศน์ (ดู Fig. 2), และความเข้าใจในการเชื่อมโยงระหว่างการใช้ที่ดินและระบบน้ำ ซึ่งหมายความว่าประเมินรูปแบบพื้นที่ของมนุษย์ชำระในอนาคตและรูป แบบการใช้ที่ดิน คาดการณ์ มีความแน่นอนที่เหมาะสมตอบระบบนิเวศการใช้ที่ดินแบบไดนามิกการเปลี่ยนแปลง การทำความเข้าใจความเชื่อมโยงและผลกระทบเปลี่ยนแปลงระบบน้ำจืด และพัฒนาวิธีและเครื่องมือเพื่อเพิ่มความมั่นใจในการคาดการณ์(ไม่เฉพาะผลกระทบระบบนิเวศแต่ผลตอบสนองในดินแดนมนุษย์การ dynamics)ปัจจุบัน ความสามารถในการทำนายโครงสร้างภูมิทัศน์สองถึงสามทศวรรษข้างหน้าจะเต็มไปด้วยความไม่แน่นอนมากขึ้น วิธีหนึ่งประสบจะอาศัยเพิ่มเติมบนสถานการณ์ มากกว่าการคาดคะเน มีมีข้อจำกัดที่สำคัญที่ดินการสร้างโมเดลใช้เปลี่ยนแปลง(ซึ่งต้องอาศัยความพยายาม), บนโมเดลระบอบรบกวน (ซึ่งขึ้นอยู่กับสภาพภูมิอากาศระบอบและพฤติกรรมมนุษย์), และการเชื่อมโยงเปลี่ยนแปลงภาคพื้นการตอบสนองน้ำ มีกิจกรรมทั้งสองโมเดลความไม่แน่นอนสูงที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา และความเข้าใจภาคพื้นดิน – น้ำเชื่อมโยงธรรมชาติยังคงอยู่พร้อมนี้เป็นความจำเป็นต้องกำหนดปริมาณ nonlinearitiesและขีดจำกัดที่มีอยู่ในความสัมพันธ์ที่สำคัญเช่นระหว่างสภาพภูมิอากาศ รบกวน และ successionalกระบวนการ ระหว่างการกระจายตัวและการเชื่อมต่อและ ระหว่างระหว่างหลายสิ่งแวดล้อมโปรแกรมควบคุม ตัวอย่างของวิธีการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการวิเคราะห์ระบบ (ลูคัส) (Ber
การแปล กรุณารอสักครู่..