- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
1. IntroductionForest growth is oft
1. Introduction
Forest growth is often predicted without considering natural disturbances such as storms, wildfires, or bark beetle infestations. In fact, the inclusion of these disturbances into growth simulations is hindered by the uncertainty associated with the frequency of these phenomena (Schelhaas et al., 2003). Furthermore, the driving factors of forest growth, such as soil fertility, precipitation and competition, differ from the factors causing storm or insect damage (Hanewinkel et al., 2011). Furthermore, predicting the occurrence of storms or favorable habitat conditions for bark beetles requires consideration of spatial scales different from those needed for modeling growth of an individual forest stand. Thus, current software requirements differ between growth models and risk models, leading to independent software architecture and design for these two environmental phenomena. While both risk and growth modeling are still facing challenges each within their disciplines, the difficulty of coupling them has just recently been tackled (Seidl et al., 2014).
Another reason why forest growth and natural risks have not yet been interactively linked in a modeling framework may be that forest scientists and managers have – until now – frequently perceived damage from catastrophic disturbances as non influenceable. For this reason, forest growth has usually been modeled without any consideration of large-scale disturbances, while the effects of these disturbances have been summarily evaluated ex post, for example, in terms of standing wood volume potentially at risk, potential reduction of harvest revenue under risk, or with survival functions ( Dieter et al., 2001, Knoke et al., 2008, Neuner et al., 2014 and Staupendahl and Möhring, 2011).
Previous analyses of biotic and abiotic risk in forestry have often led to recommend a reduction of standing wood volume or target diameters (Beinhofer, 2007, Beinhofer, 2010 and Roessiger et al., 2011). Thus, there are indications that the risk of storm damage in forests is sensitive to forest management actions and influenceable (Achim et al., 2005, Dobbertin, 2002, Jalkanen and Mattila, 2000, Lohmander and Helles, 1987, Mason, 2002, Mason and Quine, 1995, Quine et al., 1995 and Slodicák, 1995). However, many of the recommendations for risk minimization have been elaborated without considering the interaction between forest growth, disturbances and forest management. Forest growth modeling offers the opportunity to implement risk aspects and to serve as an essential tool to better understand and predict these vital interactions.
Forest growth modeling generalizes growth processes of woody plants and quantifies growth on different temporal and spatial scales, usually as some form of biomass increment. A major objective of forest growth modeling is to predict the availability of wood resources for human usage and it helps to understand the underlying drivers of growth (Munro, 1974, Porté and Bartelink, 2002 and Vanclay, 1994). Beside other areas of application, different forest management scenarios can be compared based on forest growth simulations (Pretzsch et al., 2002). Such simulations allow, for example, the evaluation of mitigation strategies in changing environmental conditions.
Storm damage modeling in forest sciences specifically analyzes the causes of and the circumstances associated with tree failure in strong winds. A major objective here is to minimize storm damage in forests by understanding the risk factors and the relationships between them, e.g. how the risk of damage can be altered by human action (Gardiner et al., 2008 and Gardiner and Quine, 2000). Storm damage modeling serves as a basis for developing risk management strategies (Hanewinkel et al., 2011) and insurance models (Holecy and Hanewinkel, 2006). Other objectives of storm damage modeling are, for example, visualization of landscape dynamics or analyzing the vegetational succession dynamics (Ulanova, 2000).
Landscape-scale interactions on the relation between storm damage and forest management have been illustrated for managed forests only in a few studies. In Finland, Zeng et al. (2007) have focused on the response of newly exposed forest edges after clearcutting to the risk of subsequent storm damage. In the United Kingdom, Gardiner et al. (2003) have designed a framework to calculate windthrow risk for empirical forest stand data. Based on these two approaches damage risk for entire regions was estimated, including some dynamic aspects of growth and the impact of forest management on storm risk. Another regional study analyzed the relationship between ecosystem services as a function of several factors, such as forest management alternatives, climate change impact and disturbances caused by storms (Ray et al., 2014). Another recent study in this context combined a process-based model of wind-disturbance with a forest growth model (Seidl et al., 2014). Although not explicitly performed in this study, this approach allows to analyze the impact of alternative silvicultural treatment regimes on storm damage by scenario simulations.
Quantifying the effect of disturbances on forest growth and the impact of forest management on the risk of damage is difficult and is associated with high natural variability. While some previous studies have demonstrated the usefulness of combining forest growth models with storm risk models and GIS (e.g. Gardiner et al., 2003), some questions remain unanswered, especially regarding the effect of different thinning regimes and partial harvesting on remaining stands. Therefore, the objective of this study was to propose a modeling framework that combines natural risks, forest growth and forest management. To achieve this, we coupled a storm damage model and a forest growth model. Different management scenarios were then tested to quantify the simulated damage. Our working hypotheses were that
(H1) storm damage has significant impact on forest growth
(H2) the amount of storm damage is sensitive to forest management regimes
We used the German federal state Baden-Wuerttemberg in southwest Germany as a case study and focused on the two tree species Norway spruce (Picea abies (L.) H. Karst.) and Silver fir (Abies alba Mill.).
Forest growth is often predicted without considering natural disturbances such as storms, wildfires, or bark beetle infestations. In fact, the inclusion of these disturbances into growth simulations is hindered by the uncertainty associated with the frequency of these phenomena (Schelhaas et al., 2003). Furthermore, the driving factors of forest growth, such as soil fertility, precipitation and competition, differ from the factors causing storm or insect damage (Hanewinkel et al., 2011). Furthermore, predicting the occurrence of storms or favorable habitat conditions for bark beetles requires consideration of spatial scales different from those needed for modeling growth of an individual forest stand. Thus, current software requirements differ between growth models and risk models, leading to independent software architecture and design for these two environmental phenomena. While both risk and growth modeling are still facing challenges each within their disciplines, the difficulty of coupling them has just recently been tackled (Seidl et al., 2014).
Another reason why forest growth and natural risks have not yet been interactively linked in a modeling framework may be that forest scientists and managers have – until now – frequently perceived damage from catastrophic disturbances as non influenceable. For this reason, forest growth has usually been modeled without any consideration of large-scale disturbances, while the effects of these disturbances have been summarily evaluated ex post, for example, in terms of standing wood volume potentially at risk, potential reduction of harvest revenue under risk, or with survival functions ( Dieter et al., 2001, Knoke et al., 2008, Neuner et al., 2014 and Staupendahl and Möhring, 2011).
Previous analyses of biotic and abiotic risk in forestry have often led to recommend a reduction of standing wood volume or target diameters (Beinhofer, 2007, Beinhofer, 2010 and Roessiger et al., 2011). Thus, there are indications that the risk of storm damage in forests is sensitive to forest management actions and influenceable (Achim et al., 2005, Dobbertin, 2002, Jalkanen and Mattila, 2000, Lohmander and Helles, 1987, Mason, 2002, Mason and Quine, 1995, Quine et al., 1995 and Slodicák, 1995). However, many of the recommendations for risk minimization have been elaborated without considering the interaction between forest growth, disturbances and forest management. Forest growth modeling offers the opportunity to implement risk aspects and to serve as an essential tool to better understand and predict these vital interactions.
Forest growth modeling generalizes growth processes of woody plants and quantifies growth on different temporal and spatial scales, usually as some form of biomass increment. A major objective of forest growth modeling is to predict the availability of wood resources for human usage and it helps to understand the underlying drivers of growth (Munro, 1974, Porté and Bartelink, 2002 and Vanclay, 1994). Beside other areas of application, different forest management scenarios can be compared based on forest growth simulations (Pretzsch et al., 2002). Such simulations allow, for example, the evaluation of mitigation strategies in changing environmental conditions.
Storm damage modeling in forest sciences specifically analyzes the causes of and the circumstances associated with tree failure in strong winds. A major objective here is to minimize storm damage in forests by understanding the risk factors and the relationships between them, e.g. how the risk of damage can be altered by human action (Gardiner et al., 2008 and Gardiner and Quine, 2000). Storm damage modeling serves as a basis for developing risk management strategies (Hanewinkel et al., 2011) and insurance models (Holecy and Hanewinkel, 2006). Other objectives of storm damage modeling are, for example, visualization of landscape dynamics or analyzing the vegetational succession dynamics (Ulanova, 2000).
Landscape-scale interactions on the relation between storm damage and forest management have been illustrated for managed forests only in a few studies. In Finland, Zeng et al. (2007) have focused on the response of newly exposed forest edges after clearcutting to the risk of subsequent storm damage. In the United Kingdom, Gardiner et al. (2003) have designed a framework to calculate windthrow risk for empirical forest stand data. Based on these two approaches damage risk for entire regions was estimated, including some dynamic aspects of growth and the impact of forest management on storm risk. Another regional study analyzed the relationship between ecosystem services as a function of several factors, such as forest management alternatives, climate change impact and disturbances caused by storms (Ray et al., 2014). Another recent study in this context combined a process-based model of wind-disturbance with a forest growth model (Seidl et al., 2014). Although not explicitly performed in this study, this approach allows to analyze the impact of alternative silvicultural treatment regimes on storm damage by scenario simulations.
Quantifying the effect of disturbances on forest growth and the impact of forest management on the risk of damage is difficult and is associated with high natural variability. While some previous studies have demonstrated the usefulness of combining forest growth models with storm risk models and GIS (e.g. Gardiner et al., 2003), some questions remain unanswered, especially regarding the effect of different thinning regimes and partial harvesting on remaining stands. Therefore, the objective of this study was to propose a modeling framework that combines natural risks, forest growth and forest management. To achieve this, we coupled a storm damage model and a forest growth model. Different management scenarios were then tested to quantify the simulated damage. Our working hypotheses were that
(H1) storm damage has significant impact on forest growth
(H2) the amount of storm damage is sensitive to forest management regimes
We used the German federal state Baden-Wuerttemberg in southwest Germany as a case study and focused on the two tree species Norway spruce (Picea abies (L.) H. Karst.) and Silver fir (Abies alba Mill.).
0/5000
1. IntroductionForest growth is often predicted without considering natural disturbances such as storms, wildfires, or bark beetle infestations. In fact, the inclusion of these disturbances into growth simulations is hindered by the uncertainty associated with the frequency of these phenomena (Schelhaas et al., 2003). Furthermore, the driving factors of forest growth, such as soil fertility, precipitation and competition, differ from the factors causing storm or insect damage (Hanewinkel et al., 2011). Furthermore, predicting the occurrence of storms or favorable habitat conditions for bark beetles requires consideration of spatial scales different from those needed for modeling growth of an individual forest stand. Thus, current software requirements differ between growth models and risk models, leading to independent software architecture and design for these two environmental phenomena. While both risk and growth modeling are still facing challenges each within their disciplines, the difficulty of coupling them has just recently been tackled (Seidl et al., 2014).Another reason why forest growth and natural risks have not yet been interactively linked in a modeling framework may be that forest scientists and managers have – until now – frequently perceived damage from catastrophic disturbances as non influenceable. For this reason, forest growth has usually been modeled without any consideration of large-scale disturbances, while the effects of these disturbances have been summarily evaluated ex post, for example, in terms of standing wood volume potentially at risk, potential reduction of harvest revenue under risk, or with survival functions ( Dieter et al., 2001, Knoke et al., 2008, Neuner et al., 2014 and Staupendahl and Möhring, 2011).Previous analyses of biotic and abiotic risk in forestry have often led to recommend a reduction of standing wood volume or target diameters (Beinhofer, 2007, Beinhofer, 2010 and Roessiger et al., 2011). Thus, there are indications that the risk of storm damage in forests is sensitive to forest management actions and influenceable (Achim et al., 2005, Dobbertin, 2002, Jalkanen and Mattila, 2000, Lohmander and Helles, 1987, Mason, 2002, Mason and Quine, 1995, Quine et al., 1995 and Slodicák, 1995). However, many of the recommendations for risk minimization have been elaborated without considering the interaction between forest growth, disturbances and forest management. Forest growth modeling offers the opportunity to implement risk aspects and to serve as an essential tool to better understand and predict these vital interactions.Forest growth modeling generalizes growth processes of woody plants and quantifies growth on different temporal and spatial scales, usually as some form of biomass increment. A major objective of forest growth modeling is to predict the availability of wood resources for human usage and it helps to understand the underlying drivers of growth (Munro, 1974, Porté and Bartelink, 2002 and Vanclay, 1994). Beside other areas of application, different forest management scenarios can be compared based on forest growth simulations (Pretzsch et al., 2002). Such simulations allow, for example, the evaluation of mitigation strategies in changing environmental conditions.Storm damage modeling in forest sciences specifically analyzes the causes of and the circumstances associated with tree failure in strong winds. A major objective here is to minimize storm damage in forests by understanding the risk factors and the relationships between them, e.g. how the risk of damage can be altered by human action (Gardiner et al., 2008 and Gardiner and Quine, 2000). Storm damage modeling serves as a basis for developing risk management strategies (Hanewinkel et al., 2011) and insurance models (Holecy and Hanewinkel, 2006). Other objectives of storm damage modeling are, for example, visualization of landscape dynamics or analyzing the vegetational succession dynamics (Ulanova, 2000).Landscape-scale interactions on the relation between storm damage and forest management have been illustrated for managed forests only in a few studies. In Finland, Zeng et al. (2007) have focused on the response of newly exposed forest edges after clearcutting to the risk of subsequent storm damage. In the United Kingdom, Gardiner et al. (2003) have designed a framework to calculate windthrow risk for empirical forest stand data. Based on these two approaches damage risk for entire regions was estimated, including some dynamic aspects of growth and the impact of forest management on storm risk. Another regional study analyzed the relationship between ecosystem services as a function of several factors, such as forest management alternatives, climate change impact and disturbances caused by storms (Ray et al., 2014). Another recent study in this context combined a process-based model of wind-disturbance with a forest growth model (Seidl et al., 2014). Although not explicitly performed in this study, this approach allows to analyze the impact of alternative silvicultural treatment regimes on storm damage by scenario simulations.Quantifying the effect of disturbances on forest growth and the impact of forest management on the risk of damage is difficult and is associated with high natural variability. While some previous studies have demonstrated the usefulness of combining forest growth models with storm risk models and GIS (e.g. Gardiner et al., 2003), some questions remain unanswered, especially regarding the effect of different thinning regimes and partial harvesting on remaining stands. Therefore, the objective of this study was to propose a modeling framework that combines natural risks, forest growth and forest management. To achieve this, we coupled a storm damage model and a forest growth model. Different management scenarios were then tested to quantify the simulated damage. Our working hypotheses were that(H1) storm damage has significant impact on forest growth(H2) the amount of storm damage is sensitive to forest management regimesWe used the German federal state Baden-Wuerttemberg in southwest Germany as a case study and focused on the two tree species Norway spruce (Picea abies (L.) H. Karst.) and Silver fir (Abies alba Mill.).
การแปล กรุณารอสักครู่..
1.
บทนำการเจริญเติบโตของป่ามักจะเป็นที่คาดการณ์โดยไม่คำนึงถึงการรบกวนธรรมชาติเช่นพายุไฟป่าหรือเปลือกระบาดด้วง ในความเป็นจริงการรวมของการรบกวนเหล่านี้เป็นแบบจำลองการเจริญเติบโตขัดขวางโดยความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับความถี่ของปรากฏการณ์เหล่านี้ (Schelhaas et al., 2003) นอกจากนี้ปัจจัยผลักดันการเติบโตของป่าเช่นการเร่งรัดอุดมสมบูรณ์ของดินและการแข่งขันที่แตกต่างไปจากปัจจัยที่ก่อให้เกิดพายุหรือความเสียหายแมลง (Hanewinkel et al., 2011) นอกจากนี้การคาดการณ์การเกิดพายุหรือเงื่อนไขที่อยู่อาศัยที่ดีสำหรับด้วงเปลือกต้องพิจารณาของเครื่องชั่งเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกันจากผู้ที่จำเป็นสำหรับการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของขาตั้งป่าของแต่ละบุคคล ดังนั้นความต้องการซอฟต์แวร์ในปัจจุบันแตกต่างระหว่างรูปแบบการเจริญเติบโตและรูปแบบที่มีความเสี่ยงที่นำไปสู่สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์อิสระและการออกแบบสำหรับทั้งสองปรากฏการณ์สิ่งแวดล้อม ขณะที่ทั้งสองมีความเสี่ยงและการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตจะยังคงเผชิญกับความท้าทายในแต่ละสาขาของพวกเขายากลำบากในการมีเพศสัมพันธ์ที่พวกเขาได้รับเพียงแค่เมื่อเร็ว ๆ นี้การจัดการ (Seidl et al., 2014) ได้. เหตุผลที่ว่าทำไมการเจริญเติบโตของป่าไม้และความเสี่ยงทางธรรมชาติที่ยังไม่ได้รับการเชื่อมโยงการโต้ตอบในอีก กรอบการสร้างแบบจำลองอาจเป็นได้ว่านักวิทยาศาสตร์ป่าและผู้จัดการมี - จนถึงขณะนี้ - ความเสียหายที่เกิดจากการรับรู้บ่อยรบกวนภัยพิบัติที่ไม่ใช่ influenceable ด้วยเหตุนี้การเจริญเติบโตของป่าที่ได้รับมักจะสร้างแบบจำลองโดยไม่ต้องพิจารณาใด ๆ ของการรบกวนขนาดใหญ่ในขณะที่ผลกระทบจากการรบกวนเหล่านี้ได้รับการประเมินอย่างโพสต์อดีตยกตัวอย่างเช่นในแง่ของปริมาณไม้ยืนที่อาจเกิดขึ้นที่มีความเสี่ยงลดลงที่อาจเกิดขึ้นของรายได้จากการเก็บเกี่ยว ภายใต้ความเสี่ยงหรือฟังก์ชั่นการอยู่รอด (Dieter et al., 2001 Knoke et al., 2008 Neuner et al., 2014 และ Staupendahl และMöhring 2011). วิเคราะห์ก่อนหน้านี้ความเสี่ยงของสิ่งมีชีวิตและ abiotic ในป่าไม้ได้นำมักจะให้คำแนะนำ การลดลงของปริมาณไม้ยืนหรือเส้นผ่าศูนย์กลางเป้าหมาย (Beinhofer 2007 Beinhofer 2010 และ Roessiger et al., 2011) ดังนั้นจึงมีข้อบ่งชี้ว่ามีความเสี่ยงจากความเสียหายจากพายุในป่าที่มีความไวต่อการดำเนินการจัดการป่าไม้และ influenceable (Achim et al., 2005 Dobbertin 2002 Jalkanen และ Mattila 2000 Lohmander และ Helles 1987 เมสัน, ปี 2002 เมสัน และควิน 1995 ควิน et al., 1995 และSlodicák, 1995) แต่หลายคำแนะนำสำหรับการลดความเสี่ยงที่ได้รับการอธิบายโดยไม่คำนึงถึงการเจริญเติบโตของการปฏิสัมพันธ์ระหว่างป่ากับระเบิดและการจัดการป่า การสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของป่ามีโอกาสที่ในการดำเนินการด้านความเสี่ยงและเพื่อใช้เป็นเครื่องมือสำคัญในการทำความเข้าใจและคาดการณ์การมีปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญเหล่านี้. การสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของป่า generalizes กระบวนการเจริญเติบโตของพืชยืนต้นและประเมินการเจริญเติบโตบนตาชั่งเวลาและพื้นที่ที่แตกต่างกันมักจะเป็นรูปแบบของบางอย่าง เพิ่มชีวมวล วัตถุประสงค์สำคัญของการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของป่าคือการทำนายความพร้อมของทรัพยากรไม้สำหรับการใช้งานของมนุษย์และจะช่วยให้เข้าใจไดรเวอร์พื้นฐานของการเจริญเติบโต (มันโรปี 1974 และ Porte Bartelink, 2002 และ Vanclay, 1994) นอกจากพื้นที่อื่น ๆ ของแอปพลิเคสถานการณ์การจัดการป่าไม้ที่แตกต่างกันสามารถนำมาเปรียบเทียบบนพื้นฐานของการจำลองการเจริญเติบโตของป่า (Pretzsch et al., 2002) แบบจำลองดังกล่าวช่วยให้ยกตัวอย่างเช่นการประเมินผลกลยุทธ์ลดในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง. the การสร้างแบบจำลองความเสียหายพายุในวิทยาศาสตร์ป่าโดยเฉพาะการวิเคราะห์สาเหตุของและสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวของต้นไม้ในลมแรง วัตถุประสงค์ที่สำคัญที่นี่คือการลดความเสียหายจากพายุในป่าโดยการทำความเข้าใจปัจจัยเสี่ยงและความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขาเช่นวิธีการที่ความเสี่ยงของความเสียหายที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยการกระทำของมนุษย์ (การ์ดิเนอ et al., 2008 และการ์ดิเนอและควิน, 2000) การสร้างแบบจำลองความเสียหายจากพายุทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนากลยุทธ์การบริหารความเสี่ยง (Hanewinkel et al., 2011) และรูปแบบการประกัน (Holecy และ Hanewinkel 2006) วัตถุประสงค์อื่น ๆ ของการสร้างแบบจำลองความเสียหายจากพายุจะยกตัวอย่างเช่นการสร้างภาพของการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์หรือการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องพืชผล (Ulanova, 2000). การมีปฏิสัมพันธ์ภูมิทัศน์ระดับความสัมพันธ์ระหว่างความเสียหายจากพายุและการจัดการป่าไม้ที่ได้รับการแสดงให้เห็นถึงป่าที่มีการจัดการเฉพาะในไม่กี่ การศึกษา ในฟินแลนด์, et al, เซง (2007) ได้มุ่งเน้นการตอบสนองของขอบป่าสัมผัสใหม่หลังจาก clearcutting ความเสี่ยงจากความเสียหายจากพายุที่ตามมา ในสหราชอาณาจักร, การ์ดิเนอ et al, (2003) ได้รับการออกแบบกรอบในการคำนวณความเสี่ยง windthrow ข้อมูลเชิงประจักษ์ยืนป่า ขึ้นอยู่กับทั้งสองวิธีมีความเสี่ยงความเสียหายสำหรับภูมิภาคทั้งเป็นที่คาดกันรวมถึงบางแง่มุมของการเจริญเติบโตแบบไดนามิกและผลกระทบของการจัดการป่าไม้เกี่ยวกับความเสี่ยงพายุ อีกการศึกษาในระดับภูมิภาคการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างบริการของระบบนิเวศเป็นหน้าที่ของปัจจัยหลายประการเช่นเป็นทางเลือกในการจัดการป่าไม้ส่งผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการรบกวนที่เกิดจากพายุ (เรย์ et al., 2014) อีกการศึกษาที่ผ่านมาในบริบทนี้รวมแบบจำลองกระบวนการตามลมรบกวนที่มีรูปแบบการเจริญเติบโตของป่า (Seidl et al., 2014) แม้ว่าจะไม่ได้ดำเนินการอย่างชัดเจนในการศึกษานี้วิธีการนี้จะช่วยให้การวิเคราะห์ผลกระทบของความเข้มข้นของการรักษาวนวัฒน์ทางเลือกที่เกี่ยวกับความเสียหายจากพายุโดยการจำลองสถานการณ์. เชิงปริมาณผลกระทบของการรบกวนการเจริญเติบโตของป่าและผลกระทบของการจัดการป่าไม้เกี่ยวกับความเสี่ยงของความเสียหายที่เป็นเรื่องยากและเป็น ที่เกี่ยวข้องกับความแปรปรวนของธรรมชาติสูง ในขณะที่การศึกษาก่อนหน้านี้บางได้แสดงให้เห็นประโยชน์ของการรวมรูปแบบการเจริญเติบโตของป่าไม้ที่มีรูปแบบความเสี่ยงพายุและระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (เช่นการ์ดิเนอ et al., 2003) บางคำถามยังคงยังไม่โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับผลกระทบของระบอบการปกครองที่แตกต่างกันทำให้ผอมบางและการเก็บเกี่ยวบางส่วนที่เหลืออยู่บนอัฒจันทร์ ดังนั้นวัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้คือการเสนอกรอบการสร้างแบบจำลองที่รวมความเสี่ยงธรรมชาติการเจริญเติบโตของป่าไม้และการจัดการป่าไม้ เพื่อให้บรรลุนี้เราคู่รูปแบบความเสียหายจากพายุและรูปแบบการเจริญเติบโตของป่า สถานการณ์การจัดการที่แตกต่างกันได้รับการทดสอบแล้วปริมาณความเสียหายที่จำลอง สมมติฐานการทำงานของเราได้ที่(H1) ความเสียหายจากพายุที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการเจริญเติบโตของป่า(H2) ปริมาณของความเสียหายจากพายุมีความไวต่อความเข้มข้นของการจัดการป่าไม้เราใช้สหพันธรัฐเยอรมัน Baden-Wuerttemberg ในทิศตะวันตกเฉียงใต้ของเยอรมนีเป็นกรณีศึกษาและมุ่งเน้นไปที่ สองสายพันธุ์ต้นไม้ต้นสนนอร์เวย์ (Picea abies (L. ) Karst เอช.) และเฟอร์สีเงิน (Abies อัลบ้า Mill.)
บทนำการเจริญเติบโตของป่ามักจะเป็นที่คาดการณ์โดยไม่คำนึงถึงการรบกวนธรรมชาติเช่นพายุไฟป่าหรือเปลือกระบาดด้วง ในความเป็นจริงการรวมของการรบกวนเหล่านี้เป็นแบบจำลองการเจริญเติบโตขัดขวางโดยความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับความถี่ของปรากฏการณ์เหล่านี้ (Schelhaas et al., 2003) นอกจากนี้ปัจจัยผลักดันการเติบโตของป่าเช่นการเร่งรัดอุดมสมบูรณ์ของดินและการแข่งขันที่แตกต่างไปจากปัจจัยที่ก่อให้เกิดพายุหรือความเสียหายแมลง (Hanewinkel et al., 2011) นอกจากนี้การคาดการณ์การเกิดพายุหรือเงื่อนไขที่อยู่อาศัยที่ดีสำหรับด้วงเปลือกต้องพิจารณาของเครื่องชั่งเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกันจากผู้ที่จำเป็นสำหรับการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของขาตั้งป่าของแต่ละบุคคล ดังนั้นความต้องการซอฟต์แวร์ในปัจจุบันแตกต่างระหว่างรูปแบบการเจริญเติบโตและรูปแบบที่มีความเสี่ยงที่นำไปสู่สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์อิสระและการออกแบบสำหรับทั้งสองปรากฏการณ์สิ่งแวดล้อม ขณะที่ทั้งสองมีความเสี่ยงและการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตจะยังคงเผชิญกับความท้าทายในแต่ละสาขาของพวกเขายากลำบากในการมีเพศสัมพันธ์ที่พวกเขาได้รับเพียงแค่เมื่อเร็ว ๆ นี้การจัดการ (Seidl et al., 2014) ได้. เหตุผลที่ว่าทำไมการเจริญเติบโตของป่าไม้และความเสี่ยงทางธรรมชาติที่ยังไม่ได้รับการเชื่อมโยงการโต้ตอบในอีก กรอบการสร้างแบบจำลองอาจเป็นได้ว่านักวิทยาศาสตร์ป่าและผู้จัดการมี - จนถึงขณะนี้ - ความเสียหายที่เกิดจากการรับรู้บ่อยรบกวนภัยพิบัติที่ไม่ใช่ influenceable ด้วยเหตุนี้การเจริญเติบโตของป่าที่ได้รับมักจะสร้างแบบจำลองโดยไม่ต้องพิจารณาใด ๆ ของการรบกวนขนาดใหญ่ในขณะที่ผลกระทบจากการรบกวนเหล่านี้ได้รับการประเมินอย่างโพสต์อดีตยกตัวอย่างเช่นในแง่ของปริมาณไม้ยืนที่อาจเกิดขึ้นที่มีความเสี่ยงลดลงที่อาจเกิดขึ้นของรายได้จากการเก็บเกี่ยว ภายใต้ความเสี่ยงหรือฟังก์ชั่นการอยู่รอด (Dieter et al., 2001 Knoke et al., 2008 Neuner et al., 2014 และ Staupendahl และMöhring 2011). วิเคราะห์ก่อนหน้านี้ความเสี่ยงของสิ่งมีชีวิตและ abiotic ในป่าไม้ได้นำมักจะให้คำแนะนำ การลดลงของปริมาณไม้ยืนหรือเส้นผ่าศูนย์กลางเป้าหมาย (Beinhofer 2007 Beinhofer 2010 และ Roessiger et al., 2011) ดังนั้นจึงมีข้อบ่งชี้ว่ามีความเสี่ยงจากความเสียหายจากพายุในป่าที่มีความไวต่อการดำเนินการจัดการป่าไม้และ influenceable (Achim et al., 2005 Dobbertin 2002 Jalkanen และ Mattila 2000 Lohmander และ Helles 1987 เมสัน, ปี 2002 เมสัน และควิน 1995 ควิน et al., 1995 และSlodicák, 1995) แต่หลายคำแนะนำสำหรับการลดความเสี่ยงที่ได้รับการอธิบายโดยไม่คำนึงถึงการเจริญเติบโตของการปฏิสัมพันธ์ระหว่างป่ากับระเบิดและการจัดการป่า การสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของป่ามีโอกาสที่ในการดำเนินการด้านความเสี่ยงและเพื่อใช้เป็นเครื่องมือสำคัญในการทำความเข้าใจและคาดการณ์การมีปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญเหล่านี้. การสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของป่า generalizes กระบวนการเจริญเติบโตของพืชยืนต้นและประเมินการเจริญเติบโตบนตาชั่งเวลาและพื้นที่ที่แตกต่างกันมักจะเป็นรูปแบบของบางอย่าง เพิ่มชีวมวล วัตถุประสงค์สำคัญของการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของป่าคือการทำนายความพร้อมของทรัพยากรไม้สำหรับการใช้งานของมนุษย์และจะช่วยให้เข้าใจไดรเวอร์พื้นฐานของการเจริญเติบโต (มันโรปี 1974 และ Porte Bartelink, 2002 และ Vanclay, 1994) นอกจากพื้นที่อื่น ๆ ของแอปพลิเคสถานการณ์การจัดการป่าไม้ที่แตกต่างกันสามารถนำมาเปรียบเทียบบนพื้นฐานของการจำลองการเจริญเติบโตของป่า (Pretzsch et al., 2002) แบบจำลองดังกล่าวช่วยให้ยกตัวอย่างเช่นการประเมินผลกลยุทธ์ลดในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง. the การสร้างแบบจำลองความเสียหายพายุในวิทยาศาสตร์ป่าโดยเฉพาะการวิเคราะห์สาเหตุของและสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวของต้นไม้ในลมแรง วัตถุประสงค์ที่สำคัญที่นี่คือการลดความเสียหายจากพายุในป่าโดยการทำความเข้าใจปัจจัยเสี่ยงและความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขาเช่นวิธีการที่ความเสี่ยงของความเสียหายที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยการกระทำของมนุษย์ (การ์ดิเนอ et al., 2008 และการ์ดิเนอและควิน, 2000) การสร้างแบบจำลองความเสียหายจากพายุทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนากลยุทธ์การบริหารความเสี่ยง (Hanewinkel et al., 2011) และรูปแบบการประกัน (Holecy และ Hanewinkel 2006) วัตถุประสงค์อื่น ๆ ของการสร้างแบบจำลองความเสียหายจากพายุจะยกตัวอย่างเช่นการสร้างภาพของการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์หรือการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องพืชผล (Ulanova, 2000). การมีปฏิสัมพันธ์ภูมิทัศน์ระดับความสัมพันธ์ระหว่างความเสียหายจากพายุและการจัดการป่าไม้ที่ได้รับการแสดงให้เห็นถึงป่าที่มีการจัดการเฉพาะในไม่กี่ การศึกษา ในฟินแลนด์, et al, เซง (2007) ได้มุ่งเน้นการตอบสนองของขอบป่าสัมผัสใหม่หลังจาก clearcutting ความเสี่ยงจากความเสียหายจากพายุที่ตามมา ในสหราชอาณาจักร, การ์ดิเนอ et al, (2003) ได้รับการออกแบบกรอบในการคำนวณความเสี่ยง windthrow ข้อมูลเชิงประจักษ์ยืนป่า ขึ้นอยู่กับทั้งสองวิธีมีความเสี่ยงความเสียหายสำหรับภูมิภาคทั้งเป็นที่คาดกันรวมถึงบางแง่มุมของการเจริญเติบโตแบบไดนามิกและผลกระทบของการจัดการป่าไม้เกี่ยวกับความเสี่ยงพายุ อีกการศึกษาในระดับภูมิภาคการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างบริการของระบบนิเวศเป็นหน้าที่ของปัจจัยหลายประการเช่นเป็นทางเลือกในการจัดการป่าไม้ส่งผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการรบกวนที่เกิดจากพายุ (เรย์ et al., 2014) อีกการศึกษาที่ผ่านมาในบริบทนี้รวมแบบจำลองกระบวนการตามลมรบกวนที่มีรูปแบบการเจริญเติบโตของป่า (Seidl et al., 2014) แม้ว่าจะไม่ได้ดำเนินการอย่างชัดเจนในการศึกษานี้วิธีการนี้จะช่วยให้การวิเคราะห์ผลกระทบของความเข้มข้นของการรักษาวนวัฒน์ทางเลือกที่เกี่ยวกับความเสียหายจากพายุโดยการจำลองสถานการณ์. เชิงปริมาณผลกระทบของการรบกวนการเจริญเติบโตของป่าและผลกระทบของการจัดการป่าไม้เกี่ยวกับความเสี่ยงของความเสียหายที่เป็นเรื่องยากและเป็น ที่เกี่ยวข้องกับความแปรปรวนของธรรมชาติสูง ในขณะที่การศึกษาก่อนหน้านี้บางได้แสดงให้เห็นประโยชน์ของการรวมรูปแบบการเจริญเติบโตของป่าไม้ที่มีรูปแบบความเสี่ยงพายุและระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (เช่นการ์ดิเนอ et al., 2003) บางคำถามยังคงยังไม่โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับผลกระทบของระบอบการปกครองที่แตกต่างกันทำให้ผอมบางและการเก็บเกี่ยวบางส่วนที่เหลืออยู่บนอัฒจันทร์ ดังนั้นวัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้คือการเสนอกรอบการสร้างแบบจำลองที่รวมความเสี่ยงธรรมชาติการเจริญเติบโตของป่าไม้และการจัดการป่าไม้ เพื่อให้บรรลุนี้เราคู่รูปแบบความเสียหายจากพายุและรูปแบบการเจริญเติบโตของป่า สถานการณ์การจัดการที่แตกต่างกันได้รับการทดสอบแล้วปริมาณความเสียหายที่จำลอง สมมติฐานการทำงานของเราได้ที่(H1) ความเสียหายจากพายุที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการเจริญเติบโตของป่า(H2) ปริมาณของความเสียหายจากพายุมีความไวต่อความเข้มข้นของการจัดการป่าไม้เราใช้สหพันธรัฐเยอรมัน Baden-Wuerttemberg ในทิศตะวันตกเฉียงใต้ของเยอรมนีเป็นกรณีศึกษาและมุ่งเน้นไปที่ สองสายพันธุ์ต้นไม้ต้นสนนอร์เวย์ (Picea abies (L. ) Karst เอช.) และเฟอร์สีเงิน (Abies อัลบ้า Mill.)
การแปล กรุณารอสักครู่..
1 . การเจริญเติบโตของป่าไม้เบื้องต้น
มักทำนายโดยไม่พิจารณาการรบกวนธรรมชาติ เช่น พายุ ไฟป่า หรือ เปลือกด้วง infestations . ในความเป็นจริง , รวมของการรบกวนเหล่านี้เป็นแบบจำลองการเจริญเติบโตจะถูกขัดขวางโดยความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับความถี่ของปรากฏการณ์เหล่านี้ ( schelhaas et al . , 2003 ) นอกจากนี้ ปัจจัยการขับรถของการเจริญเติบโตของป่า เช่น ความอุดมสมบูรณ์ของดินการตกตะกอนและการแข่งขันที่แตกต่างจากปัจจัยที่ก่อให้เกิดความเสียหายพายุหรือแมลง ( hanewinkel et al . , 2011 ) นอกจากนี้ ทำนายการเกิดพายุหรือสภาพสิ่งแวดล้อมที่ดีสำหรับเปลือกด้วงต้องพิจารณาชั่งแตกต่างจากพื้นที่ที่จำเป็นสำหรับการเติบโตของขาตั้งป่าแต่ละ ดังนั้นความต้องการของซอฟต์แวร์ในปัจจุบันแตกต่างระหว่างรูปแบบการเจริญเติบโตและแบบจำลองความเสี่ยงด้านสถาปัตยกรรมและการออกแบบซอฟต์แวร์อิสระสำหรับทั้งสองด้านของปรากฏการณ์ ในขณะที่ความเสี่ยงทั้งในและการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตยังคงเผชิญกับความท้าทายในแต่ละสาขาของตนเองได้ ความยากของการเชื่อมต่อพวกเขาได้เมื่อเร็ว ๆนี้ tackled ( seidl et al . , 2010 ) .
อีกเหตุผลที่เติบโตป่าและความเสี่ยงภัยธรรมชาติยังไม่โต้ตอบที่เชื่อมโยงในแบบกรอบอาจเป็นนักวิทยาศาสตร์และผู้จัดการป่าไม้ ( จนถึงตอนนี้ ) การรับรู้ความเสียหายจากภัยพิบัติบ่อยรบกวนเป็นไม่ได้ influenceable . ด้วยเหตุผลนี้ การเจริญเติบโตของป่ามักจะถูกออกแบบโดยไม่มีการพิจารณาใด ๆของการรบกวนขนาดใหญ่ในขณะที่ผลกระทบของการรบกวนเหล่านี้ได้รับการประเมินซึ่งอดีตโพสต์ ตัวอย่างเช่น ในแง่ของปริมาณไม้ยืนอาจเสี่ยง ลดศักยภาพของรายได้ผลผลิตภายใต้ความเสี่ยง หรือฟังก์ชันการอยู่รอด ( Dieter et al . , 2001 โนก et al . , 2008 , นูเนอร์ et al . , 2014 และ staupendahl และ M ö hring , 2011 ) .
ก่อนการวิเคราะห์ของการเสี่ยง ไร่ ในป่าไม้มีมักจะนำไปสู่การลดลงของปริมาณแนะนำไม้ยืนหรือเป้าหมาย diameters ( beinhofer , 2007 , beinhofer 2010 และ roessiger et al . , 2011 ) ดังนั้น มีข้อบ่งชี้ว่า ความเสี่ยงของความเสียหายของพายุในป่า มีความไวต่อการกระทำจัดการป่าและ influenceable ( Achim et al . , 2005 dobbertin 2002 และ jalkanen mattila , 2000 ,และ lohmander นรก , 1987 , เมสัน , 2002 , เมสัน ควิน , 1995 , ควิน et al . , 1995 และ slodic . kgm K , 1995 ) อย่างไรก็ตามจำนวนมากของข้อเสนอแนะเพื่อลดความเสี่ยงได้รับการอธิบายโดยพิจารณาอันตรกิริยาระหว่างการเจริญเติบโตของป่าไม้ การแปรปรวน และการจัดการป่าไม้การสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของป่า มีโอกาสที่จะใช้ด้านความเสี่ยงและเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะเข้าใจและทำนายการปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญเหล่านี้ .
ป่าเจริญเติบโตแบบเช่นนี้ได้ขยายการเจริญเติบโตของไม้ยืนต้นพืชและ quantifies กระบวนการของพื้นที่และเวลาที่แตกต่างกัน ระดับ มักจะเป็นรูปแบบหนึ่งของการเพิ่มพูนมวลชีวภาพ .วัตถุประสงค์หลักของการเติบโตป่าเพื่อทำนายความพร้อมของทรัพยากรไม้สำหรับการใช้งานของมนุษย์และมันช่วยให้เข้าใจพื้นฐานโปรแกรมควบคุมการเจริญเติบโต ( มันโร , 1974 , และพอร์ตและ bartelink 2002 และ vanclay , 1994 ) นอกจากพื้นที่อื่น ๆของโปรแกรมสถานการณ์การจัดการป่าที่แตกต่างกันสามารถเปรียบเทียบบนพื้นฐานของการจำลองการเจริญเติบโตของป่า ( Pretzsch et al . , 2002 )แบบจำลองดังกล่าวช่วยให้ตัวอย่างเช่นการประเมินผลกลยุทธ์การผ่อนคลายในการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม
พายุความเสียหายในป่าแบบวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะ วิเคราะห์สาเหตุและสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับต้นไม้ความล้มเหลวในแรงลม วัตถุประสงค์หลักคือเพื่อลดความเสียหายของพายุในป่าโดยการทำความเข้าใจปัจจัยความเสี่ยง และความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา เช่นวิธีลดความเสี่ยงของความเสียหายที่สามารถแก้ไขได้โดยการกระทำของมนุษย์ ( การ์ดิเนอร์ et al . , 2008 และ การ์ดิเนอร์ และ ควิน , 2000 ) ความเสียหายที่เกิดพายุแบบที่ทำหน้าที่เป็นฐานสำหรับการพัฒนากลยุทธ์การบริหารความเสี่ยง ( hanewinkel et al . , 2011 ) และแบบประกัน ( holecy และ hanewinkel , 2006 ) วัตถุประสงค์อื่น ๆของแบบจำลองความเสียหายพายุได้ ตัวอย่างเช่นการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของหรือการวิเคราะห์พลวัตต่อเนื่องพืช ( ulanova , 2000 )
ภูมิระดับปฏิสัมพันธ์บนความสัมพันธ์ระหว่างความเสียหายของพายุ และการจัดการป่า มีภาพประกอบ สำหรับป่าที่มีการจัดการเพียงไม่กี่วิชา ในฟินแลนด์ , Zeng et al .( 2550 ) ได้มุ่งเน้นการตอบสนองที่เพิ่งสัมผัสป่าขอบหลังจาก clearcutting เพื่อความเสี่ยงของการต่อความเสียหายที่เกิดขึ้นจากพายุ ของสหราชอาณาจักรใน Gardiner , et al . ( 2003 ) ได้ออกแบบและคำนวณความเสี่ยงสำหรับข้อมูล windthrow ยืนป่าเชิงประจักษ์ ตามวิธีเหล่านี้สอง ความเสียหาย ความเสี่ยงสำหรับภูมิภาคทั้งหมดประมาณรวมทั้งบางด้านของการเจริญเติบโตแบบไดนามิกและผลกระทบของการจัดการป่าไม้บนเสี่ยงพายุ อื่นในภูมิภาคศึกษาวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างบริการของระบบนิเวศที่เป็นฟังก์ชันของปัจจัยหลายประการ เช่น ทางเลือกในการจัดการป่าไม้ การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการรบกวนที่เกิดจากพายุ ( เรย์ et al . , 2010 )อีกการศึกษาในบริบทนี้รวมกระบวนการตามรูปแบบของลมรบกวนด้วยป่ารูปแบบการเจริญเติบโต ( seidl et al . , 2010 ) แม้ว่าจะไม่ได้โดยดำเนินการในการศึกษานี้ วิธีการนี้จะช่วยให้การวิเคราะห์ผลกระทบของทางเลือกการรักษาระบอบวัฒนในพายุความเสียหายโดยจำลองสถานการณ์
ผลของการรบกวนต่อการเจริญเติบโตปริมาณป่าไม้และผลกระทบของการจัดการป่าไม้บนความเสี่ยงของความเสียหายที่ยาก และมีความเกี่ยวข้องกับความแปรปรวนของธรรมชาติสูง ในขณะที่การศึกษาก่อนหน้านี้ได้แสดงให้เห็นประโยชน์ของการรวมรุ่นกับป่าพายุแบบจำลองความเสี่ยงและระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ( เช่นการ์ดิเนอร์ et al . , 2003 ) , ยังคงยังไม่ได้ตอบคำถาม ,โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับผลของความเข้มข้นแตกต่างกันบางและเก็บเกี่ยวบางส่วนในพื้นที่ที่เหลืออยู่ ดังนั้น การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอกรอบที่รวมความเสี่ยงแบบธรรมชาติของป่าไม้และการจัดการป่าไม้ เพื่อให้บรรลุนี้ คู่เรารูปแบบความเสียหายของพายุและป่าการเจริญเติบโตแบบสถานการณ์การจัดการต่างกัน แล้วทดสอบเพื่อวัดค่าความเสียหาย สมมติฐานของเราคือการทำงานที่
( H1 ) ความเสียหายที่เกิดขึ้นจากพายุได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อ
การเจริญเติบโตป่า ( H2 ) ปริมาณของความเสียหายของพายุมีความไวต่ออาหาร
การจัดการป่าไม้เราใช้สหพันธรัฐเยอรมัน Baden วัวร์เทมแบร์กในเยอรมนีตะวันตกเฉียงใต้เป็นกรณีศึกษาและเน้นสองต้นไม้ชนิดโก้เก๋นอร์เวย์ ( picea abies ( L ) H . หินปูน ) และเฟอร์สีเงิน ( abies Alba Mill . )
มักทำนายโดยไม่พิจารณาการรบกวนธรรมชาติ เช่น พายุ ไฟป่า หรือ เปลือกด้วง infestations . ในความเป็นจริง , รวมของการรบกวนเหล่านี้เป็นแบบจำลองการเจริญเติบโตจะถูกขัดขวางโดยความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับความถี่ของปรากฏการณ์เหล่านี้ ( schelhaas et al . , 2003 ) นอกจากนี้ ปัจจัยการขับรถของการเจริญเติบโตของป่า เช่น ความอุดมสมบูรณ์ของดินการตกตะกอนและการแข่งขันที่แตกต่างจากปัจจัยที่ก่อให้เกิดความเสียหายพายุหรือแมลง ( hanewinkel et al . , 2011 ) นอกจากนี้ ทำนายการเกิดพายุหรือสภาพสิ่งแวดล้อมที่ดีสำหรับเปลือกด้วงต้องพิจารณาชั่งแตกต่างจากพื้นที่ที่จำเป็นสำหรับการเติบโตของขาตั้งป่าแต่ละ ดังนั้นความต้องการของซอฟต์แวร์ในปัจจุบันแตกต่างระหว่างรูปแบบการเจริญเติบโตและแบบจำลองความเสี่ยงด้านสถาปัตยกรรมและการออกแบบซอฟต์แวร์อิสระสำหรับทั้งสองด้านของปรากฏการณ์ ในขณะที่ความเสี่ยงทั้งในและการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตยังคงเผชิญกับความท้าทายในแต่ละสาขาของตนเองได้ ความยากของการเชื่อมต่อพวกเขาได้เมื่อเร็ว ๆนี้ tackled ( seidl et al . , 2010 ) .
อีกเหตุผลที่เติบโตป่าและความเสี่ยงภัยธรรมชาติยังไม่โต้ตอบที่เชื่อมโยงในแบบกรอบอาจเป็นนักวิทยาศาสตร์และผู้จัดการป่าไม้ ( จนถึงตอนนี้ ) การรับรู้ความเสียหายจากภัยพิบัติบ่อยรบกวนเป็นไม่ได้ influenceable . ด้วยเหตุผลนี้ การเจริญเติบโตของป่ามักจะถูกออกแบบโดยไม่มีการพิจารณาใด ๆของการรบกวนขนาดใหญ่ในขณะที่ผลกระทบของการรบกวนเหล่านี้ได้รับการประเมินซึ่งอดีตโพสต์ ตัวอย่างเช่น ในแง่ของปริมาณไม้ยืนอาจเสี่ยง ลดศักยภาพของรายได้ผลผลิตภายใต้ความเสี่ยง หรือฟังก์ชันการอยู่รอด ( Dieter et al . , 2001 โนก et al . , 2008 , นูเนอร์ et al . , 2014 และ staupendahl และ M ö hring , 2011 ) .
ก่อนการวิเคราะห์ของการเสี่ยง ไร่ ในป่าไม้มีมักจะนำไปสู่การลดลงของปริมาณแนะนำไม้ยืนหรือเป้าหมาย diameters ( beinhofer , 2007 , beinhofer 2010 และ roessiger et al . , 2011 ) ดังนั้น มีข้อบ่งชี้ว่า ความเสี่ยงของความเสียหายของพายุในป่า มีความไวต่อการกระทำจัดการป่าและ influenceable ( Achim et al . , 2005 dobbertin 2002 และ jalkanen mattila , 2000 ,และ lohmander นรก , 1987 , เมสัน , 2002 , เมสัน ควิน , 1995 , ควิน et al . , 1995 และ slodic . kgm K , 1995 ) อย่างไรก็ตามจำนวนมากของข้อเสนอแนะเพื่อลดความเสี่ยงได้รับการอธิบายโดยพิจารณาอันตรกิริยาระหว่างการเจริญเติบโตของป่าไม้ การแปรปรวน และการจัดการป่าไม้การสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโตของป่า มีโอกาสที่จะใช้ด้านความเสี่ยงและเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะเข้าใจและทำนายการปฏิสัมพันธ์ที่สำคัญเหล่านี้ .
ป่าเจริญเติบโตแบบเช่นนี้ได้ขยายการเจริญเติบโตของไม้ยืนต้นพืชและ quantifies กระบวนการของพื้นที่และเวลาที่แตกต่างกัน ระดับ มักจะเป็นรูปแบบหนึ่งของการเพิ่มพูนมวลชีวภาพ .วัตถุประสงค์หลักของการเติบโตป่าเพื่อทำนายความพร้อมของทรัพยากรไม้สำหรับการใช้งานของมนุษย์และมันช่วยให้เข้าใจพื้นฐานโปรแกรมควบคุมการเจริญเติบโต ( มันโร , 1974 , และพอร์ตและ bartelink 2002 และ vanclay , 1994 ) นอกจากพื้นที่อื่น ๆของโปรแกรมสถานการณ์การจัดการป่าที่แตกต่างกันสามารถเปรียบเทียบบนพื้นฐานของการจำลองการเจริญเติบโตของป่า ( Pretzsch et al . , 2002 )แบบจำลองดังกล่าวช่วยให้ตัวอย่างเช่นการประเมินผลกลยุทธ์การผ่อนคลายในการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม
พายุความเสียหายในป่าแบบวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะ วิเคราะห์สาเหตุและสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับต้นไม้ความล้มเหลวในแรงลม วัตถุประสงค์หลักคือเพื่อลดความเสียหายของพายุในป่าโดยการทำความเข้าใจปัจจัยความเสี่ยง และความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา เช่นวิธีลดความเสี่ยงของความเสียหายที่สามารถแก้ไขได้โดยการกระทำของมนุษย์ ( การ์ดิเนอร์ et al . , 2008 และ การ์ดิเนอร์ และ ควิน , 2000 ) ความเสียหายที่เกิดพายุแบบที่ทำหน้าที่เป็นฐานสำหรับการพัฒนากลยุทธ์การบริหารความเสี่ยง ( hanewinkel et al . , 2011 ) และแบบประกัน ( holecy และ hanewinkel , 2006 ) วัตถุประสงค์อื่น ๆของแบบจำลองความเสียหายพายุได้ ตัวอย่างเช่นการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของหรือการวิเคราะห์พลวัตต่อเนื่องพืช ( ulanova , 2000 )
ภูมิระดับปฏิสัมพันธ์บนความสัมพันธ์ระหว่างความเสียหายของพายุ และการจัดการป่า มีภาพประกอบ สำหรับป่าที่มีการจัดการเพียงไม่กี่วิชา ในฟินแลนด์ , Zeng et al .( 2550 ) ได้มุ่งเน้นการตอบสนองที่เพิ่งสัมผัสป่าขอบหลังจาก clearcutting เพื่อความเสี่ยงของการต่อความเสียหายที่เกิดขึ้นจากพายุ ของสหราชอาณาจักรใน Gardiner , et al . ( 2003 ) ได้ออกแบบและคำนวณความเสี่ยงสำหรับข้อมูล windthrow ยืนป่าเชิงประจักษ์ ตามวิธีเหล่านี้สอง ความเสียหาย ความเสี่ยงสำหรับภูมิภาคทั้งหมดประมาณรวมทั้งบางด้านของการเจริญเติบโตแบบไดนามิกและผลกระทบของการจัดการป่าไม้บนเสี่ยงพายุ อื่นในภูมิภาคศึกษาวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างบริการของระบบนิเวศที่เป็นฟังก์ชันของปัจจัยหลายประการ เช่น ทางเลือกในการจัดการป่าไม้ การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและการรบกวนที่เกิดจากพายุ ( เรย์ et al . , 2010 )อีกการศึกษาในบริบทนี้รวมกระบวนการตามรูปแบบของลมรบกวนด้วยป่ารูปแบบการเจริญเติบโต ( seidl et al . , 2010 ) แม้ว่าจะไม่ได้โดยดำเนินการในการศึกษานี้ วิธีการนี้จะช่วยให้การวิเคราะห์ผลกระทบของทางเลือกการรักษาระบอบวัฒนในพายุความเสียหายโดยจำลองสถานการณ์
ผลของการรบกวนต่อการเจริญเติบโตปริมาณป่าไม้และผลกระทบของการจัดการป่าไม้บนความเสี่ยงของความเสียหายที่ยาก และมีความเกี่ยวข้องกับความแปรปรวนของธรรมชาติสูง ในขณะที่การศึกษาก่อนหน้านี้ได้แสดงให้เห็นประโยชน์ของการรวมรุ่นกับป่าพายุแบบจำลองความเสี่ยงและระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ( เช่นการ์ดิเนอร์ et al . , 2003 ) , ยังคงยังไม่ได้ตอบคำถาม ,โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับผลของความเข้มข้นแตกต่างกันบางและเก็บเกี่ยวบางส่วนในพื้นที่ที่เหลืออยู่ ดังนั้น การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอกรอบที่รวมความเสี่ยงแบบธรรมชาติของป่าไม้และการจัดการป่าไม้ เพื่อให้บรรลุนี้ คู่เรารูปแบบความเสียหายของพายุและป่าการเจริญเติบโตแบบสถานการณ์การจัดการต่างกัน แล้วทดสอบเพื่อวัดค่าความเสียหาย สมมติฐานของเราคือการทำงานที่
( H1 ) ความเสียหายที่เกิดขึ้นจากพายุได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อ
การเจริญเติบโตป่า ( H2 ) ปริมาณของความเสียหายของพายุมีความไวต่ออาหาร
การจัดการป่าไม้เราใช้สหพันธรัฐเยอรมัน Baden วัวร์เทมแบร์กในเยอรมนีตะวันตกเฉียงใต้เป็นกรณีศึกษาและเน้นสองต้นไม้ชนิดโก้เก๋นอร์เวย์ ( picea abies ( L ) H . หินปูน ) และเฟอร์สีเงิน ( abies Alba Mill . )
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- ซานต้าคะคริสมาตปีนี้หนูอยากได้โทรศัพท์ให
- Environmental challenges remain—specific
- พ่อไม่มีสิทธิ์
- ตวง
- Gái xinh
- 3. Think about your free time if you are
- คุณปล่อยทิ้งฉันไว้คนเดียว คุณจะไปไหนก็ไม
- ฉันจะไปเล่นแบทมิทตัน ตอน 3 ทุ่ม
- HOW SUPPLIED
- ทำไมฉันถึงอยากเป็นทนายเพราะว่าฉันคิดว่าถ
- Undefined symbol
- 3. Think about your free time if you are
- ฉันคิดว่าคนอินเดีย แต่งงานกันเร็ว
- stating the Topic of a Paragrph
- ชาตินี้ขออย่าให้เราได้พบเจอกันอีกเลย
- ฉันจะโชว์คุณเกี่ยวกับกราฟวงกลมผลลัพธ์ของ
- What she help you?
- ตอนเย็น
- พอดีคำ
- อาทิตย์
- Isn't it to difficult to learn english w
- อาทิตย์
- ทำให้เรารู้จักกันมากขึ้น
- ตวง
