Eventi estremi spazzano via intere foreste, eliminando drasticamente ecosistemi complessi e comunità locali.
Nel corso degli anni i ricercatori hanno acquisito una certa familiarità con questi eventi che attirano l’attenzione. Sanno meno, tuttavia, sui disturbi più comuni di moderata gravità, come incendi relativamente piccoli, tempeste di ghiaccio ed epidemie di parassiti o agenti patogeni.
“Dato che sono più comuni, probabilmente svolgono un ruolo più importante nell’ecosistema di quanto avremmo potuto immaginare prima”, ha affermato Brady Hardiman, professore associato di silvicoltura e risorse naturali e ingegneria ambientale ed ecologica al College of Agriculture della Purdue University. “In qualsiasi momento, un’enorme frazione del paesaggio forestale è interessata o sta ricrescendo a causa di un disturbo di moderata gravità, che ha eliminato alcuni alberi ma non tutti. La foresta non sta ricrescendo da zero.”
Un articolo pubblicato sul Journal of Ecology dai ricercatori della Purdue University e dai loro coautori ha identificato come disturbi di moderata gravità lasciano diversi modelli di cambiamento nella struttura della chioma forestale. Hardiman e i suoi colleghi hanno basato le loro scoperte sui dati lidar (rilevamento e portata della luce) raccolti in cinque siti della National Ecological Observatory Network della National Science Foundation nel New Hampshire, Massachusetts, Virginia e Tennessee.
“La scoperta più interessante di questo studio è che i dati lidar multitemporali possono rilevare segnali sottili di disturbi”, ha affermato l’autore principale dell’articolo, Dennis Heejoon Choi, uno scienziato post-dottorato della Purdue.
NEON ha iniziato a raccogliere dati circa 10 anni fa. Osservazioni ripetute in specifici siti forestali del tipo raccolto da NEON sono ancora relativamente rare, soprattutto su scala continentale.
“NEON è una grande iniziativa di campionamento”, ha affermato la coautrice Elizabeth LaRue, assistente professore di scienze biologiche presso l’Università del Texas a El Paso. “È un grosso problema che ora abbiamo i dati per fare qualcosa di simile nel tempo.”
Le dimensioni strutturali della chioma forestale includono altezza, apertura, densità e complessità. Precedenti ricerche di Hardiman e altri hanno documentato che le tettoie strutturalmente complesse assorbono più luce e che la loro complessità è legata a importanti funzioni dell’ecosistema. Questi includono il ciclo dei nutrienti, la fornitura di riparo e sostanze nutritive agli organismi e la biodiversità.
Confrontare una foresta secolare con una fattoria di alberi di Natale offre un semplice contrasto di complessità, ha osservato LaRue, ex studentessa del dottorato di ricerca della Purdue. Gli alberi di una fattoria, piantati in file più o meno nello stesso periodo, hanno tutti più o meno la stessa età e altezza. Una foresta secolare, invece, mostra molte più variazioni con alberi di diverse dimensioni, età, specie e forme.
“Puoi misurare cose che potrebbero essere equivalenti a un blocco di formaggio”, ha detto. “Un blocco di formaggio svizzero sarebbe più complesso di, ad esempio, un blocco di formaggio cheddar. Alcuni dei parametri che utilizziamo misurano essenzialmente quanti buchi ci sono nel tuo blocco di foresta.”
I ricercatori hanno analizzato le differenze tra disturbi della pressione e del polso, eventi discreti rispetto a quelli che si verificano su un periodo più lungo. I coautori hanno cercato modelli nei cambiamenti nella struttura della chioma in seguito ai disturbi. Hanno scoperto che le foreste con strutture di chioma più complesse sembravano maggiormente in grado di resistere e riprendersi dai disturbi.
“La struttura della tettoia è qualcosa che possiamo modificare attraverso attività di gestione”, ha affermato Hardiman. “Gestire le foreste per promuovere la complessità strutturale potrebbe renderle più resilienti a una serie di disturbi in modo da consentire alle nostre foreste di continuare a crescere dopo tali disturbi.”
La discussione dei dati NEON è stata un processo computazionalmente intenso che ha richiesto le risorse del Rosen Center for Advanced Computing di Purdue. Il processo ha incluso la contabilizzazione dei cambiamenti nella tecnologia lidar e delle diverse configurazioni dei sensori utilizzati nel corso degli anni. I sistemi lidar più recenti con fasci più forti generano nuvole di punti più dense, i set di dati 3D che rappresentano la forma delle chiome forestali.
“Abbiamo cercato di omogeneizzare la densità dei punti equamente anno dopo anno per ottenere parametri comparativi”, ha affermato Choi. La sfida era bilanciare le capacità di misurazione migliorate dei sensori più recenti con la necessità di coerenza e comparabilità nel tempo, ha osservato.
Il lavoro fa parte dell’impegno dell’Institute for Digital Forestry volto a sviluppare nuovi strumenti e metodi che consentiranno ai ricercatori di misurare i singoli alberi più spesso, in modo più dettagliato e di espandere le loro misurazioni a livello globale.
L’istituto riunisce ecologisti forestali e forestali con scienziati e ingegneri informatici. La loro combinazione di competenze e prospettive fornisce una base per l’innovazione pensando a vecchie domande in modi nuovi e sviluppando strumenti che consentano loro di porre nuove domande.
Questo lavoro è stato finanziato dalla National Science Foundation e dal Servizio forestale del Dipartimento dell’Agricoltura degli Stati Uniti. Hanno contribuito all’articolo del Journal of Ecology anche Songlin Fei e Bina Thapa della Purdue; Jeff Atkins, servizio forestale dell’USDA; Jane Foster, Università del Vermont; Jaclyn Hatala Matthes, Foresta di Harvard; e Robert Fahey, Università del Connecticut.
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