Subiecte

Abstract

Estimările stocului de carbon bazate pe tipul de acoperire a terenului sunt esențiale pentru informarea evaluării schimbărilor climatice și a gestionării peisajului, dar dovezile pe teren și teoretice indică faptul că fragmentarea pădurilor reduce cantitatea de carbon stocat la marginile pădurii. Aici, utilizând seturi de date de biomasă pantropicală și de acoperire a terenului detectate de la distanță, estimăm că biomasa din primii 500 m de marginea pădurii este în medie cu 25% mai mică decât în ​​interiorul pădurii și că reducerile de 10% se extind la 1,5 km de marginea pădurii . Aceste descoperiri sugerează că metodele IPCC de nivel 1 supraestimează stocurile de carbon din pădurile tropicale cu aproape 10%. Contabilitatea adecvată a degradării la marginile pădurilor va informa mai bine peisajul și gestionarea pădurilor și a politicilor, precum și evaluarea stocurilor de carbon la nivel național și peisaj.

Introducere

Curățarea pădurilor reprezintă aproximativ 12–15% din emisiile globale de gaze cu efect de seră 1 prin pierderea anuală de aproape 200.000 km 2 de pădure (o suprafață de dimensiunea Uruguayului), din care o treime se află la tropice 2. Aceste emisii sunt calculate prin inventarele de carbon forestiere 3,4, care nu iau în considerare scăderea stocurilor de carbon care s-a dovedit a avea loc în pădurile unde interacționează cu terenul convertit 5. Studiile experimentale din Brazilia au arătat că biomasa este redusă între 9 și 50% la 100 m de marginea pădurii comparativ cu interiorul pădurii 6.7. Se crede că acest lucru este responsabil pentru o pierdere estimată de 600 Mg de carbon doar în Amazon și, dacă ar fi extrapolată la întreaga zonă tropicală, fragmentarea pădurilor ar putea reprezenta până la 24% din pierderile globale de carbon datorate defrișărilor 8. Cu toate acestea, variația efectului în diferite climaturi și habitate este slab caracterizată. Având în vedere că 70% din suprafața forestieră mondială se află la mai puțin de 1 km de marginea 9, măsura în care acest răspuns se găsește la tropice este de o importanță critică pentru schemele de comercializare a carbonului și pentru atenuarea schimbărilor climatice în sens mai larg.

Progresele recente în teledetecție, cum ar fi rezoluția spațială mai fină și algoritmii îmbunătățiți pentru detectarea biomasei fac posibilă pentru prima dată evaluarea efectelor marginilor la nivel de peisaj în carbonul forestier peste tropice. Aici calculăm efectele fragmentării pădurilor tropicale și ale suprafeței crescute a marginilor pădurilor asupra stocurilor de carbon și documentăm cât de răspândite sunt aceste efecte în întreaga lume. Ilustrăm diferențele între regiuni, variabilitatea în interiorul regiunilor, precum și factorii care explică aceste diferențe. Arătăm că ignorarea efectelor de margine poate supraestima substanțial carbonul stocat în pădurile fragmentate, cu implicații pentru politica și gestionarea pădurilor.

Rezultate

Scara peste care funcționează efectele de margine

carbon

Model de regresie pentru (A) scopuri demonstrative, la scări diferite, și pentru o anumită magnitudine, M=θ2 exp (−0.232θ3) /θ1; (b) toate pădurile pantropicale; (c) păduri umede de frunze late; și (d) păduri uscate de frunze late. Modelele de regresie neliniare cu pătrate minime s-au bazat pe întregul set de pixeli din biomii pădurilor, cu o regresie separată derivată pentru fiecare dintre cele 10.000 km 2 subregiuni (N= 2.836). Graficele arată doar un subset de puncte (un eșantion aleatoriu de peste 1.000.000 de pixeli pentru pantropici și 100.000 pentru fiecare biom) pentru a ajuta la afișare; umbrire gri în b-d denotă unde se află cea mai mare densitate de puncte. Curbele din fiecare grafic se bazează pe modelul asociat cu subregiunea având magnitudinea și scara cele mai apropiate de media ponderată a întregului pantropic (b), biomul umed cu frunze largi (c), sau biomul cu frunze largi uscate (d). Mediile ponderate pentru aceste regiuni sunt listate în dreapta jos a fiecărui panou.

Mărimea efectelor de margine

În concordanță cu așteptările din modelarea bazată pe procese 16, estimăm că biomasa din tropice este redusă cu o medie de 25% în primii ∼ 500 m de marginea pădurii în raport cu interiorul pădurii (Fig. 1b). Aceasta este de câteva ori mai mare decât declinurile documentate empiric după fragmentare în biomasa medie (8,8% (ref. 6)) sau în biomasa arborelui mare (5-10% (ref. 17)) la 100 m de marginea pădurii, dar mai puțin de diferențele mai extreme măsurate pe teren între pădurea intactă și degradată 7. Mărimea acestui efect de margine (definită ca diferența procentuală între biomasa medie în pixeli de margine de pădure și biomasa prezisă la asimptota modelului de regresie; M în FIG. 1a) este la egalitate cu diferențele în stocurile de carbon estimate între diferitele tipuri de păduri (de exemplu, IPCC 3 estimează 300 Mg ha −1 de biomasă supraterană în pădurea tropicală americană comparativ cu 220 Mg ha −1 în pădurile de foioase tropicale americane - o diferență de 25%). Prin urmare, concluzionăm că configurația pădurilor poate fi la fel de importantă pentru atribuirea valorilor pentru stocarea carbonului ca diferențele între regiuni sau ecosisteme.

Variația regională a efectelor marginilor pădurilor tropicale

Mărimea și scara efectelor de margine asupra biomasei forestiere sunt detectabile în mod constant pe toate continentele, în ciuda unui grad mare de variație între biomi (Fig. 1c, d) și regional în cadrul biomilor (Fig. 2). Efectele marginilor din pădurile uscate de frunze late nu sunt la fel de puternice ca cele din pădurile umede de frunze late (18% față de 29%) și nu pătrund atât de departe (0,8 față de 1,5 km). Acest lucru se potrivește cu așteptările, deoarece pădurile uscate ar trebui să fie mai puțin predispuse la desecarea legată de margini decât pădurile umede, în timp ce pădurile umede tind să fie mai dense decât pădurile uscate și, prin urmare, ar trebui să fie mai susceptibile la turbulența vântului legată de margine 11. La cele mai puternice efecte de margine pot atinge magnitudini de> 60% și se pot întinde pe aproape 5 km în pădure, cum ar fi peste pădurile umede din Veracruz, Mexic; Valea Magdalenei, Columbia; Riftul Albertin din Africa; Madagascar; și mlaștinile de coastă din Borneo și Sumatra (Fig. 2). R 2 valori pentru modelele de subregiuni variază între 0 și 0,83 (cu o medie de 0,25) și mai mari R 2 valorile se corelează în general cu magnitudinea mai mare și estimările la scară 18 (Fig. Suplimentară 1).

Relațiile efectului de margine derivate pentru pădurea tropicală din fiecare subregiune de 10.000 km 2 (N= 2.836), cu culori mai roșii care denotă efecte de margine mai puternice atât în ​​ceea ce privește magnitudinea diferenței (% diferență între biomasă la marginea pădurii și în interiorul pădurii), cât și la scara efectului de margine (distanța de la marginea pădurii la care biomasa se află în 10% a biomasei asimptotice sau a celor observate în interiorul pădurilor; în km).

Variația pe care o observăm în mărimea și scara efectelor de margine în biomasă poate fi explicată parțial prin factori fizici și activitatea umană (Tabelul suplimentar 1). Lungimea sezonului uscat este corelată negativ atât cu magnitudinea cât și cu scara efectelor de margine, cu o magnitudine cu până la 10% mai mare (în Africa) și extinzându-se> 1 km mai departe (în America) pentru fiecare lună a unui sezon uscat mai scurt. Cota mai mare este corelată pozitiv cu magnitudinea și scara efectelor de margine din America și Africa. În plus, proporția terenurilor de lucru 19 din apropiere, cum ar fi terenurile de cultură, terenurile de pădure și pădurile populate, este asociată cu efecte de margine mai puternice, atât din punct de vedere al amplorii, cât și al scării, la tropice. Aceste rezultate corespund bine cu observațiile recente ale densității copacilor, care crește odată cu elevarea pădurilor tropicale uscate și cu precipitațiile pentru pădurile tropicale umede și scade odată cu dezvoltarea umană în ambele tipuri de păduri 20 .

Discuţie

Mărimea și scara efectelor de margine pe care le raportăm la tropice pot fi utilizate pentru a specifica o relație spațial explicită între gestionarea pădurilor și stocurile de carbon. Acest lucru poate ajuta la corectarea discrepanței dintre recunoașterea pe scară largă a efectelor marginii carbonului în literatura științifică și omiterea acestora în politica actuală.

Constatăm că presupunând o biomasă uniformă în zonele forestiere echivalente nivelurilor de biomasă găsite în interiorul pădurilor supraestimează carbonul total cu aproape 20% în zonele de margine ale pădurii (extinzându-se în medie 1,5 km în păduri). Contabilizarea efectelor de margine ar reduce astfel stocul total de carbon peste tropice cu 9,4 Pg. Aceasta este de 30% până la de aproape trei ori mai mare decât estimările anterioare ale cantității de fragmentare care compune pierderile de carbon pe o perioadă de 30 de ani (adică 0,11-0,24 Pg pe an sau 3,3-7,2 Pg pe 30 de ani peste tropice 8), dar mai mic decât sugerat de analizele empirice cu privire la cât de mult contabilizarea fragmentării poate modifica estimările emisiilor de carbon din defrișări 21 .

O precizie mai mare în mărime și scară a efectelor marginilor asupra biomasei va fi activată prin frecvența și rezoluția mai mari a produselor de date detectate de la distanță. Astfel de progrese în date vor permite analize suplimentare care să probeze intensitatea efectelor marginilor pe scări spațiale mai mici sau în timp. Chiar și la scara de 500 m a datelor pantropicale disponibile în prezent, cu toate acestea, magnitudinea și scara efectelor de margine asupra biomasei medii asupra grosierului unei zone sunt mari - iar consecințele sunt suficient de substanțiale pentru a sugera că este necesară o revizuire a politicii actuale a carbonului.

Inventarele naționale de gaze cu efect de seră și alte sisteme de contabilitate a carbonului care utilizează metodele IPCC de nivel 1 4 atribuie o valoare fixă ​​a stocului de carbon în funcție de tipul de vegetație fără a se ajusta efectele de margine, ceea ce probabil subestimează pierderea de carbon datorată fragmentării pădurilor. O mai bună contabilitate a efectelor de margine din stocurile de carbon va îmbunătăți politicile forestiere și climatice pentru o varietate de aplicații: zonarea peisajului și strategii de gestionare a pădurilor pentru reîmpădurirea eficientă, restaurarea sau planificarea conservării 22; contabilitate de mediu sectorială, corporativă și de produs 23 și acțiune (de exemplu, zero angajamente de defrișare 24,25, moratorii 26); și piețe emergente de carbon sau programe de comercializare a carbonului, cum ar fi REDD +, pentru a asigura și îmbunătăți serviciul de reglementare climatică oferit de păduri 27. În aceste numeroase contexte de decizie, un hectar de pădure nu ar trebui privit ca schimbabil cu orice alt hectar de pădure, deoarece valoarea acelui habitat pentru stocarea carbonului depinde de configurația pădurii din jurul său.

Amenințările crescânde pentru pădurile tropicale care decurg dintr-o populație așteptată de 6 miliarde de oameni în tropice cu 2.100 și extinderea a 200 de milioane de hectare de agricultură și construirea a 25 de milioane de km de drumuri cu 2.050 (ref. 28) subliniază urgența înțelegerii ramificațiile complete ale fragmentării și degradării pădurilor. Amploarea efectelor de margine demonstrate aici ar trebui luată în considerare serioasă pentru a planifica cel mai eficient conservarea pădurilor și atenuarea climei.

Metode

Proces analitic și surse de date

Datele despre biomasă au fost create de Centrul de cercetare Woods Hole 30, iar harta de acoperire a terenului asociată provine din setul de date MODIS utilizând clasificarea Programului Internațional Geosferă-Biosferă (IGBP) 31. Această clasificare folosește> 60% acoperirea copacilor care depășesc 5 m înălțime ca prag pentru acoperirea forestieră 36. Pădurile sunt definite ca 40-60% înveliș copac, iar pajiștile împădurite/savane au între 10 și 40% înveliș copac (ambele depășind 5 m înălțime). Această denumire exclude probabil orice păduri succesorale timpurii sau păduri foarte tulburate.

Pentru a calcula distanța până la marginea pădurii, am construit o hartă raster pe baza hărții de acoperire a terenului MODIS ale cărei pixeli originali de pădure au fost transformați în cea mai scurtă distanță euclidiană de la pixelul actual la marginea pădurii. Distanțele de la marginea pădurii sunt calculate prin mascare mai întâi a tuturor straturilor MODIS de acoperire a terenului global care corespund ID-urilor de acoperire a terenului forestier, (în mod specific, pădure cu frunze veșnice (1), pădure cu frunze late (2), pădure cu frunze cu foioase (3), pădure cu frunze largi ( 4) și pădure mixtă (5)). Distanțele de la margine sunt calculate pentru fiecare celulă forestieră ca distanță euclidiană de la celula-centru la centrul celei mai apropiate celule non-forestiere utilizând transformarea distanței euclidiene în biblioteca PyGeoprocessing Python 29. În timp ce variabilitatea poate fi așteptată la marginea adevărată detectată într-un pixel de 465 m, pădurea poate presupune că ocupă mai mult de jumătate din pixelul definit ca pădure și mai puțin de jumătate din orice pixel care nu este definit ca pădure; prin urmare, distanțele pot fi considerate a se extinde la ± 232 m.

Ipoteze și mecanisme în datele de bază

Distanța până la marginea pădurii a fost calculată utilizând produsul tip acoperire de teren MODIS (MCD12Q1) cu o clasificare de tip 17 dezvoltată de Programul Internațional Geosferă-Biosferă (IGBP). Acest produs a fost testat pentru erori folosind o validare încrucișată de 10 ori a celor 1.860 de situri conținute în setul de date de instruire, care a dus la o estimare a fiabilității de 72-77% pentru tipurile de păduri 1-4 și 53% pentru tipul 5, pădure mixtă 31. Cu toate acestea, marea majoritate a acestei erori este între diferitele tipuri de păduri; tipurile 1, 2, 3 și 5 au o fiabilitate de 93-98% pentru a identifica corect dacă tipul de acoperire a terenului este sau nu pădure. Pădurea cu frunze late de foioase de tip 4, are o fiabilitate ușor mai mică pentru identificarea corectă a pădurii (84%), fiind confundată cel mai frecvent (12% din timp) cu savana lemnoasă. Eroarea la identificarea pădurii ar putea duce la tendințe în detectarea marginii pădurii, dar pădurile de foioase cu foioase sunt slab reprezentate în tropice față de alte tipuri de păduri. Acestea cuprind pluralitatea acoperirii forestiere (> 5% acoperire mai mare decât restul tipurilor de păduri) în doar 2% din subregiunile modelului de regresie și, prin urmare, nu pot conduce la efectele de margine observate aici.

Este important de reținut că, utilizând date de teledetecție, abordarea noastră reprezintă doar biomasa supraterană și, prin urmare, nu include considerații privind modul în care carbonul subteran sau cel din sol poate fi afectat de efectele marginilor. Aceasta o face o estimare mai puțin fiabilă în regiunile în care carbonul din sol reprezintă o proporție mare din stocul total de carbon, cum ar fi solurile de turbă din Asia de Sud-Est.

Modelarea densității biomasei prin distanță până la marginea pădurii

Modelăm relația dintre densitatea biomasei (Mg ha -1) și distanța până la marginea pădurii (km) folosind un model de regresie asimptotică von Bertalanffy 41 al formei b(d) =θ1−θ2 exp (-dθ3), unde b este biomasă, d este distanța până la cea mai apropiată margine de pădure, θ1 este biomasa asimptotică (punctul în care marginea nu mai are niciun efect), θ1−θ2 este densitatea medie la marginea teoretică a pădurii (adică distanța de 0 km) și θ3 controlează rata la care se atinge asimptota 18. Modelele neliniare s-au bazat pe întregul set de pixeli din biomii pădurilor și se potrivesc folosind funcția nls din R (ref. 42). Aceste relații sunt reprezentate grafic folosind funcția smoothScatter a lui R pe baza unui eșantion aleatoriu de peste 1.000.000 pixeli pentru pantropici și 100.000 pentru fiecare biom (Fig. 1). Curbele de regresie asimptotice reprezentative au fost adăugate la aceste grafice pe baza modelului asociat cu subregiunea de 10.000 km 2 având magnitudinea și scara cele mai apropiate de media ponderată a regiunii respective (adică pantropicii sau biomul asociat cu fiecare grafic).

Modelarea răspunsului efectului de margine la factorii umani și fizici

Pentru fiecare subregiune de 10.000 km 2 de-a lungul tropicelor, am regresat magnitudinea și scara efectului de margine față de alți factori fizici și umani, pentru a investiga mecanismele potențiale din spatele variației severității efectului de margine. Variabilele incluse au fost cele ipotezate să aibă un impact asupra biomasei pădurilor și a unui posibil răspuns fiziologic la fragmentare și care au fost, de asemenea, disponibile cu acoperire globală.

Factorii fizici ca variabile predictive au inclus: latitudine, altitudine 43, precipitații 44, capacitatea apei din sol 45 și lungimea sezonului uscat. Sezonul uscat a fost estimat prin stivuirea a 12 luni de raster de precipitații 44 și pentru fiecare stivă de pixeli, numărând numărul de pixeli de precipitație care conțineau 32. Rezultatul este un raster cu aceeași dimensionalitate ca setul de date original de 12 luni ale cărui valori ale pixelilor conțin această aproximare a lungimii sezonului uscat în luni.

Pentru factorii umani, am inclus mai întâi stratul de peisaj forestier intact 46 (IFL), care combină multe aspecte ale influenței umane (de exemplu, drumuri, linii de transport, alte infrastructuri, așezări umane, incendii antropice și așa mai departe) și delimitează zonele de pădure care este liberă de orice influență umană timp de cel puțin 500 km 2. Aproximativ jumătate din cele 10.000 km 2 subregiuni se intersectează cu stratul IFL; magnitudinea efectului de margine este foarte asemănătoare în peisajele pădurilor intacte (suprapuse) și non-intacte, dar scalele peste care operează efectele de margine sunt mult mai mari în peisajele intacte (tabelul suplimentar 2).

Nu testăm influența umană în pădurea intactă (deoarece, prin definiție, aceste celule nu se suprapun cu zonele populate), ci restricționează predictorii mărimii și scalei efectului de margine la variabilele fizice prezentate mai sus. Pentru pădurile neintacte (adică subregiuni în care proporția IFL = 0), am folosit următorii factori umani ca variabile predictive: densitatea populației umane 47, densitatea efectivelor 48, intensitatea focului 49, luminozitatea suprafeței luminate 50 și proporția subregiunii acoperite de diferiți antromi 19. Antromii sunt zone delimitate spațial care descriu diferitele tipuri și intensități ale așezării umane, variind de la păduri îndepărtate până la peisaje de lucru cum ar fi agricultura și zonele de parc, până la așezările dense.

Calculul carbonului total în marginile pădurii

Pentru a determina posibila sensibilitate la efectele de discretizare, am explorat importanța efectului „biomasă lipsă” (adică o comparație a estimărilor care presupun efecte uniforme sau legate de margine asupra biomasei) în funcție de distanța la margine. Aflăm că 33% (Fig. 2 suplimentară) din pădurile tropicale se află în A(90) zone de margine (care se extind în medie cu 1,5 km în păduri). Din acelea A(90) zone de margine, încă 30% sunt direct adiacente non-pădurilor în setul de date MODIS privind acoperirea terenului și, prin urmare, la 465 ± 232 m de margine. Cu toate acestea, efectul de biomasă lipsă se extinde la mai mulți pixeli de la margine (Fig. Suplimentar 3), prin urmare nu este condus exclusiv de un artefact de cel mai apropiat de pixelii de margine.

Disponibilitatea datelor

Accesul online pentru toate datele și codurile incluse în aceste analize sunt listate în referințele 20 și 31-35

Informatii suplimentare

Cum se citează acest articol: Chaplin-Kramer, R. și colab. Degradarea stocurilor de carbon lângă marginile pădurii tropicale. Nat. Comun. 6: 10158 doi: 10.1038/ncomms10158 (2015).