WikiDer > ПРОГНОЗ (модель)

FORECAST (model)

ПРОГНОЗ ориентирована на менеджмент, на уровне стенда, лесоводство и экосистема-динамика модель. Модель была разработана для размещения самых разных лесоводство и системы лесозаготовок и стихийные бедствия (например, пожары, ветер, эпидемии насекомых), чтобы сравнить и сопоставить их влияние на продуктивность лесов, стенд динамика, и ряд биофизических индикаторов недревесных ценностей.

Описание модели

Прогноз роста стенда и динамика экосистемы основан на представлении темпов ключевых экологических процессов, регулирующих доступность и конкуренцию за световые и питательные ресурсы (добавляется представление о влиянии влаги на почвенные процессы, физиологию и рост растений, а также последствия конкуренции за влажность) . Скорость этих процессов рассчитывается на основе комбинации исторических биоанализ данные (например, накопление биомассы в компонентах растений и изменение плотности насаждений с течением времени) и меры определенных переменных экосистемы (включая скорость разложения, кривые фотосинтетического насыщения и концентрации питательных веществ в тканях растений) путем соотнесения `` биологически активных '' компонентов биомассы (листва и мелкие корней) к расчетным значениям поглощения питательных веществ, улавливания световой энергии и чистой первичной продукции. С помощью этой `` внутренней калибровки '' или гибридный подход, модель генерирует набор характеристик роста для каждого вида дерева и подлеска, который должен быть представлен в последующем моделировании. Эти свойства роста используются для моделирования роста как функции доступности ресурсов и конкуренции. Они включают (но не ограничиваются): (1) фотосинтетическая эффективность на единицу биомассы листвы и содержания в ней азота на основе соотношений между азотом листвы, моделированным самозатенением и чистой первичной продуктивностью после учета опада и смертности; (2) требования к потреблению питательных веществ, основанные на темпах накопления биомассы и измеренных в литературе или полевых условиях измерениях концентраций питательных веществ в различных компонентах биомассы на участках с разным питательным качеством (т. Е. Плодородием); (3) связанные со светом показатели смертности деревьев и веток, полученные из входных данных о плотности насаждений и высоте живого полога в сочетании с смоделированными вертикальными профилями освещения. Уровни освещенности, при которых происходит гибель ветвей и отдельных деревьев, оцениваются для каждого вида.[1] Многие расчеты FORECAST производятся на стоять на уровне, но модель включает подмодель, которая дезагрегирует продуктивность на уровне древостоев по росту отдельных стволов с предоставленной пользователем информацией о распределении размеров стволов в разном возрасте насаждений. Высота верха и DBH рассчитываются для каждого ствола и используются в функция конуса для расчета общих и индивидуальных валовых и товарных объемов. Коряги и бревна создаются в модели из натурального насаждения. самоустройство (в основном из-за легкой конкуренции) и от различных типов событий, определяемых пользователем, таких как смертность от насекомых / болезней, метание ветра, некоммерческие рубки ухода и рубки древостоя. Скорости выпадения коряг и логарифмическая декомпозиция моделируются с использованием параметров распада для конкретных видов и размеров деревьев, полученных из литературы, мнений экспертов или полевых измерений.[1]

Процесс применения модели

ПРОГНОЗ имеет четыре этапа в своем приложении: 1) сбор данных и проверка вводимых данных, 2) определение состояния экосистемы для начала прогона моделирования (путем моделирования известной или предполагаемой истории участка), 3) определение управления и / или режим естественного возмущения и 4) моделирование этого режима и анализ выходных данных модели. Первые два этапа представляют собой калибровка модели. Собираются данные калибровки, которые описывают накопление биомассы (надземные и подземные компоненты) в деревьях и второстепенной растительности для трех хронопоследовательности насаждений, каждый из которых развивался в относительно однородных условиях участка, представляющих три различных питательных качества участка. Данные о биомассе деревьев и скорости самоустройства древостоя часто генерируются по высоте, DBH и плотность насаждения традиционных модели роста и урожайности в сочетании с видоспецифической компонентной биомассой аллометрический уравнения. Для калибровки аспектов питания модели требуются данные, описывающие концентрацию питательных веществ в различных компонентах биомассы. ПРОГНОЗ также требует данных о степени затемнения, вызываемого разным количеством листвы, и фотосинтетической реакции листвы на разные уровни освещения (фотосинтетическая световая насыщенность кривые для средней листвы или отдельно для листвы, адаптированной к солнцу и тени). Сравнимый, но более простой набор данных для незначительная растительность должен быть предоставлен, если пользователь желает представить этот компонент экосистемы. Наконец, данные, описывающие скорость разложения различных типов подстилки и органическое вещество почвы необходимы для моделирования модели круговорот питательных веществ. Для моделирования потерь от выщелачивания почвы и определенных показателей доступности питательных веществ в почве требуются входные данные, которые определяют катионообменная и анионообменная способность данные по органическому веществу и минеральной почве, и сорбционно-десорбционные процессы. Второй аспект калибровки требует запуска модели в режиме «настройки» для определения начальных условий на площадке. Детальное представление множества различных типов подстилки и состояния почвенного органического вещества делает непрактичным измерение исходных запасов подстилки и почвы и условий непосредственно в поле; следовательно, модель используется для создания начальных условий.[2]

Сложность модели

Поскольку модель уровня экосистемы ПРОГНОЗ предлагает пользователю возможность представить высокую степень сложности растительности (несколько видов и разные формы жизни), растительное сообщество структура (наслоение полога в виде простого одновозрастного одинарного слоя полога или сложный многовозрастный, многовозрастный полог) и процессы популяций, сообществ и экосистем. Однако модель можно упростить до любого желаемого уровня сложности, который соответствует интересам пользователя, конкретному приложению и доступности данных. В простейшей форме его можно запустить как единый возраст. когорта, завод монокультура, модель легкой конкуренции. С другой стороны, модель может быть использована для моделирования сукцессионных и ответных реакций на нарушения в сложных, многовидовых, многолетних когортных приложениях на уровне экосистемы с популяциями, сообществами и экосистемными процессами, представленными с помощью света, питательных веществ и влаги, а также их взаимодействий, а также возможности изучить потенциал изменение климата эффекты.

Расширения и связи модели

ПРОГНОЗ расширен до пространственно явный ландшафтный локальный уровень (LLEMS),[3] а пространственно явный отдельная модель дерева FORCEE, а с интерактивной трехмерной визуализацией (CALP Forester) FORECAST был связан с различными ландшафтный такие модели, как ATLAS и DYNA-PLAN.[4] Модель была использована в качестве основы для двух образовательных приложений (FORTOON и POSSIBLE FOREST FUTURES).[5]

Оценка модели

ПРОГНОЗ был подтвержден полевыми данными по ряду показателей роста и урожайности, а также структурных переменных в: прибрежная зона Western Hemlock в британская Колумбия,[6] прибрежная пихта Дугласа леса[2][7] и внутренние смешанные леса в британская Колумбия[6][8]

История применения модели

Модель ПРОГНОЗ была применена к различным типам лесов: смешанному лесу из ели Дугласа и бумажной березы,[9] смешанный осиновый и еловый лес,[10][11] Плантации китайской пихты,[12] прибрежный Дуглас-еловый лес.[2]

использованная литература

  1. ^ а б Kimmins, J.P .; Д. Мэйли; б. Сили (20 октября 1999 г.). «Моделирование чистой первичной продукции лесной экосистемы: подход гибридного моделирования, используемый в ПРОГНОЗЕ». Экологическое моделирование. Elsevier Science B.V. 122 (3): 195–224. Дои:10.1016 / S0304-3800 (99) 00138-6.
  2. ^ а б c Blanco, J.A .; Seely, B .; Welham, C .; Kimmins, J.P .; Зеебахер, Т. (1 октября 2008 г.). "Проверка эффективности модели лесной экосистемы (ПРОГНОЗ) на основе полевых данных за 29 лет в Псевдоцуга menziesii плантация ». Канадский журнал исследований леса. NRC Research Press. 37 (10): 1808–1820. Дои:10.1139 / x07-041.
  3. ^ «Архивная копия» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) в 2010-11-23. Получено 2010-12-02.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (ссылка на сайт)
  4. ^ "Модели: Краткое описание взаимосвязей моделей и интеграции для K2". Камлупс: Стратегия будущего леса II. Архивировано из оригинал на 2010-11-14. Получено 2 декабря, 2010.
  5. ^ «Архивная копия» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) в 2010-11-23. Получено 2010-12-02.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (ссылка на сайт)
  6. ^ а б Герзон, Майкл (2005). Моделирование восстановления признаков старовозрастности в прибрежных западных лесах болиголова после хозяйствования и природных нарушений (PDF) (Кандидатская диссертация). Университет Британской Колумбии. Получено 2 декабря, 2010.
  7. ^ Болдор, Мариус Иоанн (2007). Полевое исследование и имитационное моделирование фазы инициации на плантациях Дуглас-Пихты (PDF) (Кандидатская диссертация). Университет Британской Колумбии. Получено 2 декабря, 2010.
  8. ^ Seely, B .; Hawkins C .; Blanco J.A .; Welham C .; Кимминс Дж. П. (август 2009 г.). «Оценка экосистемного подхода к моделированию смешанной древесины». Рост лесов и качество древесины: модели кроны и методы моделирования для устойчивого управления лесами. Портленд, Орегон: Лесная служба США (Общий технический отчет PNW-GTR-791). С. 205–210. CiteSeerX 10.1.1.150.4159.
  9. ^ Сакс, Д. (1996). Моделирование роста смешанных насаждений пихты дугласовой и березы бумажной с использованием модели FORECAST. Лесоводство смесей широколиственных хвойных пород умеренного и северного климата (ред. П.Г. Комо и К.Д. Томас), стр. 152. BC Министерство лесов, Виктория, Британская Колумбия, Канада.
  10. ^ Уэлхэм, К., Б. Сили и Дж. П. Кимминс. 2002. Полезность двухходовой лесозаготовительной системы: анализ с использованием имитационной модели экосистемы ПРОГНОЗ. Мочь. J. For. Res. 32: 1071-1079.
  11. ^ Seely, B .; Welham, C .; Кимминс, Х. (15 сентября 2002 г.). «Связывание углерода в экосистеме бореальных лесов: результаты моделирования экосистемы, ПРОГНОЗ». Экология и управление лесами. Elsevier Science B.V. 169 (1–2): 123–135. Дои:10.1016 / S0378-1127 (02) 00303-1.
  12. ^ Би Дж., Бланко Дж. А., Кимминс Дж. П., Дин Ю., Сили Б., Велхэм С. 2007. Снижение урожайности на плантациях китайской пихты: исследование с помощью моделирования с последствиями для сложности модели. Мочь. J. For. Res. 37: 1615-1630.

внешние ссылки