Summary

Het simuleren van effecten van ijsstormen op bosecosystemen

Published: June 30, 2020
doi:

Summary

IJsstormen zijn belangrijke weersomstandigheden die uitdagend zijn om te bestuderen vanwege moeilijkheden bij het voorspellen van hun optreden. Hier beschrijven we een nieuwe methode voor het simuleren van ijsstormen waarbij water over een bosluifel wordt gespoten tijdens ondervriezen.

Abstract

IJsstormen kunnen ingrijpende en blijvende gevolgen hebben voor de structuur en functie van bosecosystemen in regio’s die te maken hebben met vrieskou. De huidige modellen suggereren dat de frequentie en intensiteit van ijsstormen de komende decennia kunnen toenemen als reactie op veranderingen in het klimaat, waardoor de belangstelling voor het begrijpen van hun effecten toeneemt. Vanwege de stochastische aard van ijsstormen en moeilijkheden bij het voorspellen wanneer en waar ze zullen optreden, zijn de meeste onderzoeken uit het verleden van de ecologische effecten van ijsstormen gebaseerd op casestudies na grote stormen. Aangezien intense ijsstormen zijn uiterst zeldzame gebeurtenissen is het onpraktisch om ze te bestuderen door te wachten op hun natuurlijke voorval. Hier presenteren we een nieuwe alternatieve experimentele aanpak, waarbij de simulatie van glazuur ijs gebeurtenissen op bos percelen onder veldomstandigheden. Met deze methode wordt water uit een beek of meer gepompt en boven de bladerdak van het bos gespoten wanneer de luchttemperaturen onder het vriespunt liggen. Het water regent naar beneden en bevriest bij contact met koude oppervlakken. Als het ijs zich ophoopt op bomen, de boles en takken buigen en breken; schade die kan worden gekwantificeerd door vergelijkingen met onbehandelde referentiestands. De beschreven experimentele aanpak is voordelig omdat het controle over de timing en hoeveelheid ijs die wordt toegepast mogelijk maakt. Het creëren van ijsstormen van verschillende frequentie en intensiteit maakt het mogelijk om kritieke ecologische drempels te identificeren die nodig zijn voor het voorspellen en voorbereiden op ijsstormeffecten.

Introduction

IJsstormen zijn een belangrijke natuurlijke verstoring die zowel op korte als op lange termijn gevolgen kan hebben voor het milieu en de samenleving. Intense ijsstormen zijn problematisch omdat ze bomen en gewassen beschadigen, nutsvoorzieningen verstoren en wegen en andere infrastructuur aantasten1,2. De gevaarlijke omstandigheden die ijsstormen veroorzaken kunnen ongelukken veroorzaken met verwondingen en dodelijke slachtoffers2. IJsstormen zijn kostbaar; financiële verliezen gemiddeld $ 313 miljoen per jaar in de Verenigde Staten (VS)3, met een aantal individuele stormen van meer dan $ 1 miljard4. In bosecosystemen kunnen ijsstormen negatieve gevolgen hebben, waaronder verminderde groei en boomsterfte5,6,7, verhoogd risico op brand en verspreiding van plagen en ziekteverwekkers8,9,10. Ze kunnen ook positieve effecten hebben op bossen, zoals een grotere groei van overlevende bomen5 en een verhoogde biodiversiteit11. Het verbeteren van ons vermogen om effecten van ijsstormen te voorspellen zal ons in staat stellen ons beter voor te bereiden op en te reageren op deze gebeurtenissen.

IJsstormen ontstaan wanneer een laag vochtige lucht, die boven het vriespunt ligt, een laag subvriezende lucht dichter bij de grond overschrijft. Regen die uit de warmere laag luchtkoelers valt als het door de koude laag gaat en glazuurijs vormt wanneer het op ondervriezende oppervlakken wordt afgezet. In de VS kan deze thermische gelaagdheid het gevolg zijn van synoptische weerpatronen die kenmerkend zijn voor specifieke regio’s12,13. Ijzel wordt meestal veroorzaakt door arctische fronten die naar het zuidoosten bewegen over de VS voor sterke anticyclones13. In sommige regio’s draagt topografie bij aan de atmosferische omstandigheden die nodig zijn voor ijsstormen door koude luchtdamming, een meteorologisch fenomeen dat optreedt wanneer warme lucht van een binnenkomende storm koude lucht overstrijft die zich verschanst naast een bergketen14,15.

In de VS, ijs stormen komen het meest voor in de “ijsgordel” die zich uitstrekt van Maine tot het westen van Texas16,17. IJsstormen komen ook voor in een relatief klein gebied van de Pacific Northwest, vooral rond het Columbia River Basin van Washington en Oregon. Een groot deel van de VS ervaart ten minste enige ijzel, met de grootste hoeveelheden in het noordoosten waar de meest ijsgevoelige gebieden hebben een mediaan van zeven of meer ijzel dagen (dagen waarin ten minste een uur observatie van ijzel opgetreden) jaarlijks16. Veel van deze stormen zijn relatief gering, hoewel meer intense ijsstormen optreden, zij het met veel langere herhalingsintervallen. Bijvoorbeeld, in New England, het bereik in radiale ijsdikte is 19 tot 32 mm voor stormen met een 50-jaar herhaling interval18. Empirisch bewijs wijst erop dat ijsstormen steeds vaker voorkomen op noordelijke breedtegraden en minder frequent in het zuidenvan 19,20,21. Deze trend zal naar verwachting worden voortgezet op basis van computersimulaties met behulp van toekomstige projecties voor klimaatverandering22,23. Echter, het gebrek aan gegevens en fysiek begrip maken het moeilijker om trends in ijsstormen dan andere soorten extreme gebeurtenissen op te sporen en te projecteren24.

Aangezien grote ijsstormen relatief zeldzaam zijn, zijn ze een uitdaging om te bestuderen. Het is moeilijk te voorspellen wanneer en waar ze zullen optreden, en het is over het algemeen onpraktisch om “chase” stormen voor onderzoeksdoeleinden. Bijgevolg zijn de meeste ice storm studies zijn ongeplande post hoc beoordelingen die zich voordoen in de nasleep van grote stormen. Deze onderzoeksaanpak is niet ideaal vanwege het onvermogen om basisgegevens te verzamelen voor een storm. Bovendien kan het moeilijk zijn om onaangetaste gebieden te vinden voor vergelijking met beschadigde gebieden wanneer ijsstormen een grote geografische omvang bestrijken. In plaats van te wachten op natuurlijke stormen, experimentele benaderingen kunnen voordelen bieden, omdat ze een nauwe controle over de timing en intensiteit van ijsvorming gebeurtenissen mogelijk te maken en zorgen voor passende referentie-voorwaarden om duidelijk te evalueren effecten.

Experimentele benaderingen stellen ook uitdagingen voor, vooral in beboste ecosystemen. De hoogte en breedte van bomen en de luifel maakt ze moeilijk om experimenteel te manipuleren, in vergelijking met lagere gestalte graslanden of struikgewas. Bovendien is verstoring van ijsstormen diffuus, zowel verticaal door de boskap als over het landschap, wat moeilijk te simuleren is. We weten van slechts een andere studie die probeerde te simuleren ijs storm effecten in een bos ecosysteem25. In dit geval werd een geweer gebruikt om tot 52% van de kroon te verwijderen in een loblolly pine stand in Oklahoma. Hoewel deze methode resultaten heeft opgeleverd die kenmerkend zijn voor ijsstormen, is het niet effectief in het verwijderen van grotere takken en veroorzaakt het niet dat de bomen voorover buigen, wat gebruikelijk is bij natuurijsstormen. Hoewel er geen andere experimentele methoden zijn gebruikt om ijsstormen specifiek te bestuderen, zijn er enkele parallellen tussen onze aanpak en andere soorten bosverstoringsmanipulaties. Zo is de gapdynamiek bestudeerd door het kappen van individuele bomen26, bosplagen invasies door bomen27omgord , en orkanen door28 te snoeien of hele bomen met een lier en kabel29naar beneden te trekken . Van deze benaderingen, snoeien het meest imiteert ijs storm effecten, maar is arbeidsintensief en kostbaar. De andere benaderingen veroorzaken sterfte van hele bomen, in plaats van de gedeeltelijke breuk van ledematen en takken die typisch is voor natuurijs stormen.

Het protocol beschreven in dit document is nuttig voor het nauw nabootsen van natuurijs stormen en omvat het spuiten van water over het bos luifel tijdens sub-bevriezing voorwaarden om glazuur ijs gebeurtenissen te simuleren. De methode biedt voordelen ten opzichte van andere middelen, omdat de schade relatief gelijkmatig kan worden verdeeld over bossen over een groot gebied met minder inspanning dan het snoeien of kappen van hele bomen. Bovendien kan de hoeveelheid ijs accretie worden geregeld door het volume van het toegepaste water en door een tijd te selecteren om te spuiten wanneer de weersomstandigheden bevorderlijk zijn voor een optimale ijsvorming. Deze nieuwe en relatief goedkope experimentele aanpak maakt controle over de intensiteit en frequentie van ijsvorming mogelijk, wat essentieel is voor het identificeren van kritieke ecologische drempels in bosecosystemen.

Protocol

1. Ontwikkeling van het experimentele ontwerp Bepaal de intensiteit en frequentie van ijsvorming op basis van realistische waarden. Bepaal de grootte en vorm van de percelen. Als het doel is om de reacties van bomen te evalueren, selecteert u een plotgrootte die groot genoeg is om meerdere bomen en de meeste van hun wortelsystemen op te nemen, die varieert afhankelijk van factoren zoals boomsoorten en leeftijd. Ontwerp uit veiligheidsoverwegingen de percelen zodat het gehele perceel…

Representative Results

Een ijsstorm simulatie werd uitgevoerd in een 70\u2012100 jaar oude noordelijke hardhout bos op de Hubbard Brook Experimental Forest in het centrum van New Hampshire (43° 56′ NB, 71° 45′ W). De stand hoogte is ongeveer 20 m en de dominante boomsoorten in het gebied van het ijs applicatie zijn Amerikaanse beuk (Fagus grandifolia), suiker esdoorn (Acer saccharum), rode esdoorn (Acer rubrum) en gele berk (Betula alleghaniensis). Tien 20 m x 30 m percelen werden vastgesteld en willek…

Discussion

Het is van cruciaal belang om experimentele simulaties van ijsstormen uit te voeren onder de juiste weersomstandigheden om hun succes te garanderen. In een eerdere studie30, vonden we dat de optimale omstandigheden voor het spuiten zijn wanneer de luchttemperaturen lager zijn dan -4 °C en windsnelheden zijn minder dan 5 m / s. Natuurijs stormen meestal optreden wanneer luchttemperaturen zijn iets minder dan het vriespunt (-1 tot 0 °C), en hoewel de ideale temperaturen voor ijsstorm simulaties zi…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

De financiering van dit onderzoek werd verstrekt door de National Science Foundation (DEB-1457675). Wij danken de vele deelnemers aan het Ice Storm Experiment (ISE) die hebben geholpen met de ijstoepassing en bijbehorend veld- en laboratoriumwerk, met name Geoff Schwaner, Gabe Winant en Brendan Leonardi. Dit manuscript is een bijdrage van de Hubbard Brook Ecosystem Study. Hubbard Brook maakt deel uit van het Long-Term Ecological Research (LTER) netwerk, dat wordt ondersteund door de National Science Foundation (DEB-1633026). Het Hubbard Brook Experimental Forest wordt beheerd en onderhouden door de USDA Forest Service, Northern Research Station, Madison, WI. Video en beelden zijn van Jim Surette en Joe Klementovich, met dank aan de Hubbard Brook Research Foundation.

Materials

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

Referenzen

  1. Zhou, B., et al. The Great 2008 Chinese Ice Storm: Its socioeconomic–ecological impact and sustainability lessons learned. Bulletin of the American Meteorological Society. 92 (1), 47-60 (2011).
  2. Call, D. A. Changes in ice storm impacts over time: 1886-2000. Weather, Climate, and Society. 2 (1), 23-35 (2010).
  3. Zarnani, A., et al. Learning to predict ice accretion on electric power lines. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 25 (3), 609-617 (2012).
  4. Smith, A. B., Katz, R. W. US billion-dollar weather and climate disasters: data sources, trends, accuracy and biases. Natural Hazards. 67 (2), 387-410 (2013).
  5. Lafon, C. W., Speer, J. H. Using dendrochronology to identify major ice storm events in oak forests of southwestern Virginia. Climate Research. 20 (1), 41-54 (2002).
  6. Smith, K. T., Shortle, W. C. Radial growth of hardwoods following the 1998 ice storm in New Hampshire and Maine. Canadian Journal of Forest Research. 33 (2), 325-329 (2003).
  7. Duguay, S. M., Arii, K., Hooper, M., Lechowicz, M. J. Ice storm damage and early recovery in an old-growth forest. Environmental Monitoring and Assessment. 67 (1), 97-108 (2001).
  8. Irland, L. C. Ice storms and forest impacts. The Science of the Total Environment. 262 (3), 231-242 (2000).
  9. Dale, V. H., et al. Climate change and forest disturbances. BioScience. 51 (9), 723-734 (2001).
  10. de Groot, M., Ogris, N., Kobler, A. The effects of a large-scale ice storm event on the drivers of bark beetle outbreaks and associated management practices. Forest Ecology and Management. 408, 195-201 (2018).
  11. Faccio, S. D. Effects of ice storm-created gaps on forest breeding bird communities in central Vermont. Forest Ecology and Management. 186 (1), 133-145 (2003).
  12. Degelia, S. K., et al. An overview of ice storms and their impact in the United States. International Journal of Climatology. 36 (8), 2811-2822 (2016).
  13. Rauber, R. M., Olthoff, L. S., Ramamurthy, M. K., Miller, D., Kunkel, K. E. A synoptic weather pattern and sounding-based climatology of freezing precipitation in the United States east of the Rocky Mountains. Journal of Applied Meteorology. 40 (10), 1724-1747 (2001).
  14. Bell, G. D., Bosart, L. F. Appalachian cold-air damming. Monthly Weather Review. 116 (1), 137-161 (1988).
  15. Rackley, J. A., Knox, J. A. A climatology of southern Appalachian cold-air damming. Weather and Forecasting. 31 (2), 419-432 (2015).
  16. Cortinas, J. V., Bernstein, B. C., Robbins, C. C., Strapp, J. W. An analysis of freezing rain, freezing drizzle, and ice pellets across the United States and Canada: 1976-90. Weather and Forecasting. 19 (2), 377-390 (2004).
  17. Changnon, S. Characteristics of ice storms in the United States. Journal of Applied Meteorology. 42 (5), 630-639 (2003).
  18. Jones, K., Thorkildson, R., Lott, N. The development of a U.S. climatology of extreme ice loads. Technical Report 2002-01. National Climatic Data Center. , 23 (2002).
  19. Groisman, P. Y., et al. Recent changes in the frequency of freezing precipitation in North America and Northern Eurasia. Environmental Research Letters. 11 (4), 045007 (2016).
  20. Klima, K., Morgan, M. G. Ice storm frequencies in a warmer climate. Climatic Change. 133 (2), 209-222 (2015).
  21. Cheng, C., Auld, H., Li, G., Klaassen, J., Li, Q. Possible impacts of climate change on freezing rain in south-central Canada using downscaled future climate scenarios. Natural Hazards and Earth Systems Sciences. 7 (1), 71-87 (2007).
  22. Cheng, C. S., Li, G., Auld, H. Possible impacts of climate change on freezing rain using downscaled future climate ccenarios: Updated for eastern Canada. Atmosphere-Ocean. 49 (1), 8-21 (2011).
  23. Kunkel, K. E., et al. Monitoring and understanding trends in extreme storms: State of knowledge. Bulletin of the American Meteorological Society. 94 (4), 499-514 (2013).
  24. Dipesh, K. C., et al. Effects of simulated ice storm damage on midrotation loblolly pine stands. Forest Science. 61 (4), 774-779 (2015).
  25. Collins, B. S., Pickett, S. T. A. Demographic responses of herb layer species to experimental canopy gaps in a northern hardwoods forest. Journal of Ecology. 76 (2), 437-450 (1988).
  26. Yorks, T. E., Leopold, D. J., Raynal, D. J. Effects of Tsuga canadensis mortality on soil water chemistry and understory vegetation: possible consequences of an invasive insect herbivore. Canadian Journal of Forest Research. 33 (8), 1525-1537 (2003).
  27. Zimmerman, J. K., et al. Seven-year responses of trees to experimental hurricane effects in a tropical rainforest, Puerto Rico. Forest Ecology and Management. 332, 64-74 (2014).
  28. Cooper-Ellis, S., Foster, D. R., Carlton, G., Lezberg, A. Forest response to catastrophic wind: Rusults from an experimental hurricane. Ecology. 80 (8), 2683-2696 (1999).
  29. Rustad, L. E., Campbell, J. L. A novel ice storm manipulation experiment in a northern hardwood forest. Canadian Journal of Forest Research. 42 (10), 1810-1818 (2012).
  30. Jones, K. F., Mulherin, N. D. An evaluation of the severity of the January 1998 ice storm in northern New England. U.S. Army Cold Regions Research and Engineering Laboratory, Snow and Ice Division. , 66 (1998).
  31. Rhoads, A. G., et al. Effects of an intense ice storm on the structure of a northern hardwood forest. Canadian Journal of Forest Research. 32 (10), 1763-1775 (2002).
  32. James, F. C., Shugart, H. H. A quantitative method of habitat description. Audubon Field Notes. 24 (6), 727-736 (1970).
  33. Lemmon, P. E. A spherical densiometer for estimating forest overstory density. Forest Science. 2 (4), 314-320 (1956).
  34. Korhonen, L., Korhonen, K., Rautiainen, M., Stenberg, P. Estimation of forest canopy cover: a comparison of field measurement techniques. Silva Fennica. 40 (4), 577-588 (2006).
  35. Fiala, A. C. S., Garman, S. L., Gray, A. N. Comparison of five canopy cover estimation techniques in the western Oregon Cascades. Forest Ecology and Management. 232 (1), 188-197 (2006).
  36. Fahey, R. T., et al. Effects of an experimental ice storm on forest canopy structure. Canadian Journal of Forest Research. 50 (2), 136-145 (2020).
  37. Weitzman, J. N., et al. Ecosystem nitrogen response to a simulated ice storm in a northern hardwood forest. Ecosystems. , (2020).
  38. Houlton, B. Z., et al. Nitrogen dynamics in ice storm-damaged forest ecosystems: implications for nitrogen limitation theory. Ecosystems. 6 (5), 431-443 (2003).
  39. Groffman, P. M., et al. Nitrogen oligotrophication in northern hardwood forests. Biogeochemistry. 141 (3), 523-539 (2018).

Play Video

Diesen Artikel zitieren
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).

View Video