台风吹拂下的森林动态

IF 8.1 1区生物学 Q1 PLANT SCIENCES

New Phytologist Pub Date : 2024-12-14 DOI:10.1111/nph.20350

Aland H. Y. Chan, Toby D. Jackson, Ying Ki Law, E-Ping Rau, David A. Coomes

引用次数: 0

摘要

热带气旋（TCs），也被称为台风或飓风，是带来强风和强降雨的旋转风暴系统，经常对自然生态系统造成重大破坏。即使是萨菲尔-辛普森五分制中1 - 2级的台风也会带来持续风速&gt； 125 km h - 1，导致树木落叶、树枝断裂、破洞和连根拔起(Tanner et al., 1991；Everham,布罗考,1996;Negrón-Juárez等人，2014；Lin等人，2020)。TC造成地上森林生物量（AGB）的大量损失，据报道，在3-4类TC事件发生后，西墨西哥和波多黎各的森林分别损失了34% （Parker等人，2018）和23% （Hall等人，2020）的ABG。tc改变森林结构，不仅通过破坏树木，还通过在幸存者中重塑树木结构(Bonnesoeur等人，2016；Ankori-Karlinsky et al., 2024)。经常经历强烈tc的地区森林较短，茎密度较高(De Gouvenain &amp；Silander, 2003;Ibanez et al., 2019；Lin等人，2020)，相对于树木的高度，树木的基底面积更大（Ibanez等人，2019）。在气候变化的背景下，tc的频率正在降低，但强度正在增强(Kossin et al., 2020；Chand et al., 2022)，并正在向高纬度地区转移(Murakami et al., 2020；Chand et al., 2022)。为了预测这些变化如何影响未来的森林，我们必须全面了解不同时空尺度上的风-林动态(Ennos, 1997；Lin等人，2020)。我们目前对风、地形和森林结构如何在景观尺度上影响森林对tc的抵抗力的了解有限。以前的研究表明，冠层高度、土壤类型、树木密度和管理措施（如疏林）都可能影响森林对强风的抵抗力(Cremer et al., 1982；马丁,奥格登,2006;加德纳,2021)。然而，这些研究大多是在平坦地形上的针叶单一栽培中进行的。我们现在知道，从生物多样性、碳和生态系统服务的角度来看，最有价值的森林是那些树冠结构复杂的森林(Bohn &amp；胡特,2016;Jucker等人，2018；朱等人，2023)。这些森林中的大部分也生长在崎岖不平的地形上，在这些地形上，相距仅几百米的地点可能具有截然不同的风况（Finnigan et al., 2020）。只有少数研究调查了这些更复杂系统中影响耐药的因素(Boucher, 1990；Tanner et al., 1991；马丁,奥格登,2006;Lin et al., 2020；Ni et al., 2021)。这些研究大多是基于小样本量的实地观测，没有一个明确地模拟了整个景观的风（无论是长期的还是在tc期间的）。因此，场地水平暴露于风和破坏模式之间的关系仍然没有得到很好的解决。我们对tc期间的风害如何在更长的时间尺度上影响森林结构也知之甚少。在区域层面，Gorgens et al.（2021）发现风会影响亚马逊流域巨树的分布。Chi et al.（2015）认为台风通过不成比例地影响低地植被逆转了台湾的高程-树高梯度。然而，据我们所知，还没有研究探讨过tc对森林高度的长期影响是否在更精细的空间尺度上起作用。特别是，在形成当地森林结构方面，这些风的影响是否比其他环境变量（如湿度或地形）更重要，目前还不清楚。监测tc之后的森林破坏不是一项简单的任务。许多现有的研究是基于在已建立的森林清查样地进行的实地测量，这些测量提供了树木损害和死亡率的详细测量，但仅在有限的空间尺度上(Tanner等人，1991年；Everham,布罗考,1996)。最近的一些研究转向分析卫星多光谱图像的变化，但植被指数的变化，如归一化差异植被指数或增强植被指数，主要反映落叶，仅与结构破坏间接相关(Rossi等，2013；Abbas et al., 2020；Hall等人，2020；Xu等人，2021)。机载激光重复扫描技术的发展为解决这一问题提供了途径。光探测和测距（LiDAR）数据集可以从数百万次返回的数据中生成点云，从而在大空间尺度上生成树冠结构和背景地形的详细地图。比较重复的激光雷达扫描提供了森林结构对风的反应的无与伦比的信息。激光雷达的主要限制是它的收集成本很高，我们无法预测极端tc的到来。因此，数据集很少能同时捕捉毁灭性tc之前和之后的森林状况。同样，测量和模拟穿过森林、山区的风是出了名的困难（Finnigan et al., 2020）。平坦地形上气流的基本模型假设风速表现出对数高度分布，这取决于表面的粗糙度（Wieringa, 1986），但这些模型未能捕捉到风如何与复杂地形相互作用。风速在迎风坡上显著增加，但在背风坡上被遮蔽(Lemelin et al., 1988；米勒,达文波特,1998;Belcher et al., 2011；Finnigan等人，2020)。山投风影的位置取决于风向，而风影的大小取决于风速和相关的风偏转(Belcher et al., 2011；Finnigan等人，2020)。在陡峭的山坡上，背风斜坡上可能形成分离气泡，导致边界层附近的风转向(Kaimal &amp；Finnigan 1994;Belcher et al., 2011；Finnigan等人，2020)。在狭窄的山谷中，文丘里效应可以加速来风（Mikkola et al., 2023）。模拟这些影响是具有挑战性的，而且用于训练和验证的风速计测量通常不可用（Shah等人，2023）。因此，大多数关于TCs的研究避免模拟当地风速，而是求助于风暴露的代用物，如降雨、坡向、海拔或地形暴露（TOPEX） (Wilson, 1984；Albrecht等人，2019；Morimoto等人，2019；Araujo et al., 2021；加德纳,2021)。据我们所知，还没有研究将风建模与重复的激光雷达调查结合起来评估森林对强风的抵抗力。香港山区的新数据集提供了一个独特的机会进行风模拟和TC损害评估。2018年9月，崎岖不平的亚热带雨林遭受了台风山竹的袭击。这是本港近四十年来最强烈的热带风暴，暴露地区的10分钟平均风速达每小时190公里（萨菲尔-辛普森等级第3级）（香港天文台，2023年）。值得注意的是，整个地区在2010年、2017年和2020年都进行了机载激光雷达扫描。这些激光雷达扫描捕获了森林随时间的结构变化，并提供了一个难得的机会来研究台风前的生长和台风后大面积的破坏。此外，分布在崎岖地形上的28个非城市自动气象站可提供每小时的风数据（香港天文台，2023）。这使我们能够正确验证由计算流体动力学（CFD）建模软件生成的风图，该软件根据给定的数字表面模型估计近地面风速。在这项研究中，我们利用罕见的重复激光雷达和风数据来推进我们对tc如何影响崎岖地形上的森林的理解。特别是，我们解决了五个研究问题：在限制当地森林高度方面，风与其他环境变量相比有多重要？强tc的长期影响是否限制了当地森林的高度？森林对强tc的抵抗力如何影响森林的粗糙度和结构？森林高度、当地风况和背景地形之间的相互作用如何影响森林对极端tc的抵抗力？天然林是否比人工林更能抵抗极端的tc ？

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

Forest dynamics where typhoon winds blow

查看原文本刊更多论文

Forest dynamics where typhoon winds blow

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

New Phytologist 生物-植物科学

自引率

5.30%

发文量

728

期刊介绍： New Phytologist is an international electronic journal published 24 times a year. It is owned by the New Phytologist Foundation, a non-profit-making charitable organization dedicated to promoting plant science. The journal publishes excellent, novel, rigorous, and timely research and scholarship in plant science and its applications. The articles cover topics in five sections: Physiology & Development, Environment, Interaction, Evolution, and Transformative Plant Biotechnology. These sections encompass intracellular processes, global environmental change, and encourage cross-disciplinary approaches. The journal recognizes the use of techniques from molecular and cell biology, functional genomics, modeling, and system-based approaches in plant science. Abstracting and Indexing Information for New Phytologist includes Academic Search, AgBiotech News & Information, Agroforestry Abstracts, Biochemistry & Biophysics Citation Index, Botanical Pesticides, CAB Abstracts®, Environment Index, Global Health, and Plant Breeding Abstracts, and others.