发布日期：2018-11-08 09:47 来源：活性炭网 作者：活性炭网 浏览数：
去： 抽象 火灾是一个关键的地球系统过程，80％的年度火灾活动发生在草原地区。 然而，由于在沉积环境中解释木炭信号的挑战，草原系统过去的火灾制度难以量化。 为了改善草原火
火是影响植被组成，碳储量和养分循环的关键地球系统过程之一[ 1 ]。频繁的火灾对于维持草原生态系统尤其重要，最近将其定义为“非湿地类型，植被覆盖率至少为10％，由禾本科植物和外围生长形式占主导地位或共同主导，树木形成单层冠层覆盖率低于10％，高度为5米（温带）或低于40％的覆盖率和8米高度（热带）“[ 2 ]。高频火灾，例如每年发生的火灾，通过对树木生物量的不利影响维持草原生态系统[ 3 - 5]。目前，草原系统每年占地球火灾活动的80％，尽管占陆地覆盖面积的40％[ 6 ]。大多数草原火灾发生在非洲和澳大利亚，但由于人类活动[ 7 ]和野火[ 8 ] ，美洲和亚洲发生了广泛的草原火灾。在北美，许多草原被大火处方管理，但燃烧所需的频率，以恢复或维持生态系统服务和生物多样性仍然基于实验[ 9，10 ]。由于用于重建的三种方法中的每种方法都存在挑战，因此该区域的火灾历史很大程度上未知：沉积木[ 11 ]，树木年代学[12 ]，和历史记录[ 13]。
火灾可以通过几个参数来表征：火灾返回间隔（FRI），最大火灾强度，火灾季节长度，最大火灾大小和平均年度燃烧面积[ 14 ]。每个变量是用于评估气候，植被和生物地球化学系统之间的联系很重要，并且每个可以潜在地使用上面列出的三种方法，被重建我。e。沉积的木炭颗粒，通过火灾疤痕的树木年代学和历史记录，以从遥感数据中获得现代火灾制度的背景[ 14]]。FRI表示火灾之间植物生长的平均时间长度，火灾强度描述了火灾释放的能量，单个火灾的大小反映了燃料的连续性和可燃性，平均燃烧面积是从生物圈到大气的碳通量的综合指标。 [ 1 ]。在全球范围内，草原生物群落往往表现出频繁强烈的大型和频繁冷却的小型火灾，但北美并不适合这种模式，可能是由于不同的物种组成或替代燃料类型（草，垃圾和木材）[ 14] ]。因此，需要改进对草原系统中火灾制度的描述，这需要重建数百年至数千年的火灾。
长期FRI使用统计方法计算千年时间尺度的木炭计数数据。时间序列的木炭片分为背景木炭和木炭峰[ 15 ]。这些峰值被解释为火灾事件，它准确地反映了某些类型的针叶林的罕见强烈的大火系统。在森林地区，在木炭上的丰度校准关于火源[广泛的文献16 - 18 ]，和（木炭信号的统计分析，例如[ 19 - 21允许几乎常规地进行从沉积木炭中进行的古地貌重建。然而，草原系统的火灾频率从十年到一年不等，对个别火灾事件的重建构成巨大挑战。事实上，从草原沉积记录中解释为火灾事件的木炭峰很难从背景中发现[ 22 ]。相反，森林地区，只有少数的研究已经开始校准木炭计数混合草，树生态系统与现代火灾[ 22 - 24 ]。在这些少数研究中，没有一个研究得出关于火灾频率成分的相同结论，如火灾频率或火灾强度，如[ 24]中所述]。部分变化可能是由于每项研究中考虑的木炭颗粒尺寸范围很广，从3微米到大于250微米。
在非森林环境中，燃料类型是一个需要考虑的重要指标，而木炭形状提供了一些有关燃料类型的信息。在最近的全球木炭数据合成中，木质和草本木炭的分离被确定为研究重点[ 25 ]。分类形态类型已用于表征混合燃料火灾制度，但这种方法存在一些局限性，例如分类系统之间的高度可变性[ 26 ]，燃料类型与木炭形态类型之间缺乏直接对应[ 27 ]，以及数据减少的必要性来自多个类别[ 28]。此外，Leys和合作者[ 24]证明木炭分类方案不能反映混合草林环境中的主要植被覆盖，并且可能无法准确地代表这些混合燃料类型。另一个指标是宽度的平均比率：木炭片的长度（W：L），提供了一个连续变量，可以直接在用户之间进行标准化，并且可以直接与燃料类型相关联，因为草产生的木炭颗粒比木炭颗粒更薄更长。木质组织[ 29 ]。W：L比率有助于重建非洲草原火灾制度，因为该比率反映了周围的景观燃料[ 22 ]。然而，在纯草原生态系统中没有研究在沉积物沉积环境中测试了这一比例的各种火灾类型。
为了改善草原火灾制度的重建，必须根据火力制度的定量指标评估木炭的数量和形状。在这里，我们展示了美国大平原地区51个表层沉积物样品的木炭结果。选定的地点分布在高草，混草和短草草原生态系统中（图1A），这与东西向的降水梯度密切相关。矮草草原位于大平原西部较干燥的地区，高草原草原位于大平原东部较湿润的部分，中间有混草草原（图1B））。由于土地所有者每年进行烧伤，高草原草原的火灾活动（包括火灾频率和燃烧面积百分比）高于其他两个地层[ 30 ]（图1C-1D））。研究地点的大空间范围对于从湖泊和池塘沉积环境中产生强大的木炭解释是必要的，并且这些最终可用于千年规模的火灾重建。整个大平原地区的这一系列气候条件和火灾活动使我们能够解决三个研究问题：1）我们如何用草原中的木炭信号评估火情？2）气候或草原类型是否影响木炭信号？，和3）燃料主要由草本植物组成？在这项研究中，我们量化了沉积物样品中木炭块的数量，并通过检查影响木炭计数的13个潜在因素，包括各种火灾成分（例如火灾频率，燃烧区域，和火灾季节），植被覆盖的场地和花粉组合来自相同的沉积物样本和气候变量。我们还量化了木炭颗粒的W：L比例（图2A），通过与植被覆盖和花粉组合的直接比较来评估其作为北美草原环境中燃料类型代理的效用。
一。51个站点的地图，大平原的草原编队。乙，Ç和d。大平原（高草，混交草和短草草原）三种草地类型的年降水量（mm），燃烧面积百分比和火灾频率（十年内火灾数量）的箱形图。箱线图表示数据分布的平均值（实线黑线），第一和第三四分位数（方框限制）以及第 5 和第 95 个分位数。
甲木质燃料类型木炭片的典型形状; B草本燃料型木炭片的典型形状; C箱形图显示51个表面沉积物样品中颗粒面积的范围大小。0.014mm 2处的虚线对应于120×120μm的颗粒面积。D箱形木炭颗粒的长度和宽度。虚线绘制在120μm。E木炭的线性回归计数在（i）60μm至1mm（x轴）和120μm至1mm（y轴）（60-120μm）之间; （ii）60μm至1mm（x轴）和180μm至1mm（y轴）（60-180μm）; （iii）120μm至1mm（y轴）和180μm至1mm（x轴）（120-180μm）。r-平方和p-值在图中表示。
51个表面沉积物样本于2008年在弗林特山地区的东部地区收集在大中原地区，2011年用于其他地点，使用埃克曼挖泥船从小池塘（表面积小于10公顷）收集。每个土地所有者明确授予每个池塘采样许可。在样本采集过程中没有受到威胁或濒危的物种受到伤害。北美大平原地区约由1300000公里为主的2草原植被。这些草原可以进一步细分为高草，混草和短草草原（图1A），主要区别在于该地区东西向降水的差异。矮草原大草原位于大平原的西部（干旱）部分，年降水量从410到575毫米（图1B），并且以Buchloe dactyloides（水牛草）和艾蒿（草原鼠尾草）等物种为主。高地草原位于大平原的东部（潮湿）部分，年降水量从858到1030毫米（图1B），包含Andropogon gerardii（大蓝茎），Sorghastrum nutans（印度草）和Ambrosia psilostachya等物种。（西部豚草）。在高草草原还含有较多的树种，如大果栎（果栎），黑核桃（黑胡桃），桑橙（桑橙），和美国榆（美国榆）。混交草原草原包含来自邻近的高草和短草生态系统的独特种类和丰富的植物物种，该区域的年降水量范围为443至858mm（图1B）。
来自卫星图像数据的火灾活动（参见下面的“气候和火灾数据”部分了解更多细节）对于高草草原来说是最高的。高草草原的最大燃烧面积百分比为26％（在研究地点的5000米范围内）（图1C），十年内平均火灾频率为0.5次火灾（图1D）。高草草原的这种极高的火灾频率部分归因于弗林特山地区的私人土地管理实践（图1A），其特征是每年早春焚烧和放牧[ 30 ]。短草草原燃烧面积百分比最低，最高为2.4％（图2C），火灾频率最低，10年最大火灾率为0.02（图2D）。
从每个样品中保留51个表面沉积物样品的顶部2cm。表面沉积物样品内在占运输和木炭的沉积的埋藏过程入湖[ 31，32 ]。大平原附近地区提供的年表显示，当今池塘沉积物顶部2厘米的沉积时间大约为10年（Neotoma数据库）。
将每个样品的一立方厘米沉淀物在1mm处筛分以除去昆虫，并保留植物。没有发现超过1毫米的木炭颗粒。将样品用H 2 O 2在30％处理24-72小时以除去有机物质，并用60μm筛网筛分样品。每个木炭颗粒的面积，每个颗粒的长度和宽度，以及每个样品的木炭块总数用程序WinSeedle（Regent Instrument Inc.，常规版2016）测量。
木炭区域已被证明可以限制木炭计数的解释偏差，因为在运输和沉积等运输过程中木炭碎片可能会碎裂[ 32 ]。另一方面，在阿尔卑斯山也证明了大颗粒的木炭可以长距离运输[ 33 ]。我们计算的计数和木炭颗粒为火体系的重建区域二者的解释学功率（我。ê。火灾频率，烧伤面积，火灾事件的季节性）。
W：L比率通过宽度与长度的每个颗粒的简单比率来计算。我们测试了该指标的相关性，作为燃料类型与植被覆盖和花粉组合的代理。
实验表明，大木炭件（即，>100μm时，[ 34 ]）允许火的历史的本地重建由于从源极区[有限木炭运输17，35 ]。在另一方面，区域火灾历史被由较小的颗粒显露（É。克。<180微米的[ 36 ]或<50微米[ 37 ]）。我们将木炭块的数量分为三个尺寸类别：（i）60μm至1mm，（ii）120μm至1mm，以及（iii）180μm至1mm以测试木炭颗粒的来源。
为了测量每个池塘周围的土地覆盖，从国家差距分析计划（美国地质调查局，2011年）获得了预先分类的植被数据集。该数据集具有30米的空间分辨率，并使用多季卫星图像（Landsat ETM +）进行分类。每个土地覆盖类型的覆盖百分比是在GIS中每个池塘的1060米和5000米缓冲区内提取的。使用了5000米的缓冲距离，因为这个距离被发现是高草原草原中木炭的相关来源区[ 24]虽然由于沉积环境的重叠缓冲距离，作者没有测试500米到5000米之间的木炭源区域。使用的缓冲距离为1060米，因为此距离先前已被发现是该地区类似大小的池塘花粉样本的相关来源区[ 38]]。我们使用两种缓冲距离尽可能全面，因为来自湖泊样品的木炭的相关来源区域还没有像花粉一样得到充分研究。五种自然土地覆盖类型（森林和林地，非血管和稀疏血管岩植被，开放水域，半沙漠和灌木丛和草地）和四种文化（人为）土地覆盖类型（农业，发达和其他人类使用，引入和半在这些缓冲区内发现了自然植被，以及最近受到干扰或修改的情况。灌木丛和草原是最丰富的类型，占池塘周围75％的土地覆盖（平均）。分类为灌木丛和草原的每个30米像素含有不到10％的树木覆盖，其余90％由天然灌木，草本植物和草组成。第二丰富的类型，农业，包括行作物或其他种植作物。森林和林地（缓冲区内平均覆盖率不到5％）主要是温带阔叶或针叶树。
来自每个地点的相同沉积物样品的花粉数据用于计算两个额外的植被指标：树栖与非树栖花粉的比率（AP / NAP），以及豚草与蒿属花粉的比率。AP / NAP花粉比不能线性转移到植被覆盖，因为植物物种的花粉生产力不同[ 38 ]。然而，该比率可以用作整个场地的木本植物与草本植被的相对度量。的豚草：蒿比可用于高草和矮草草原植被之间进行区分。Ambrosia的高价值：艾蒿（Artemisia）表明植被组合占主导地位与这个比例的低值相比，Ambrosia和更高的降水量，这表明蒿在植被组合和降水量较低的情况下占主导地位[ 39 ]。东部高草草原上的豚草种类较多，其降水量高于西部短草草原，后者支持更多的蒿属植物。
从PRISM气候组获取网格化的30年常温数据（每月和每年的平均平均值，最大值和最小值）和降水数据（每月和每年的总量）（PRISM 2015，http：//prism.oregonstate.edu）。这些数据涵盖1981年至2010年期间，空间分辨率为4公里。使用标准的“按位置提取”工具在ArcGIS中提取每个样本位置的温度值（每月和每年的平均值，最大值和最小值）和降水值（每月和每年的总量）。
火灾数据是从“烧伤严重性监测趋势”项目（www.mtbs.gov）中获取的形状文件），最近根据Landsat卫星图像以30米的空间分辨率绘制了1984年至2014年间在美国发生的火灾。该数据集包括每个火灾的空间边界，日期和类型（野火，规定）。我们提取了2000年至2009年间Flint Hills样品在每个地点周围1060米和5000米缓冲区内燃烧的区域，以及2003年至2012年剩余样品的年份，这与之前的十年相对应。收集年份的沉积物（2009年为Flint Hills样品，2012年为剩余样品）。在本研究中，每个样本点周围的火灾活动计算为采样前10年内累计燃烧的总面积。各地之间的火灾活动差异很大，从那时起从未燃烧到172公里2累积燃烧，相当于现场半径5000米范围内燃烧面积的26％。
线性回归是根据（i）60μm至1mm和120μm至1mm之间的木炭块数计算的; （ii）60μm至1mm和180μm至1mm; （iii）对于不同的源区域，120μm至1mm和180μm至1mm，即。e。如文献[ 24 ] 所述，最小的区域火灾史或最大区域的火灾历史。用R软件计算每次回归的R平方和p值[ 40 ]。
进行主成分分析（PCA）以破译15种最丰富的花粉类群，豚草与艾蒿的比例，AP / NAP，W：L比率和木炭颗粒面积之间的关系。为了获得每个样品的一个木炭指标值，我们计算了每个样品的W：L比值和每个样品的木炭颗粒总和的平均值。
随机森林分析用于评估13个环境参数对木炭计数，木炭面积和木炭块W：L比的解释力。随机森林是一种基于决策树方法，允许定量和分类变量[ 41 ]，并已应用于以前研究中的木炭数据分析[ 24]。通过降低袋外样品的预测技能来估计每个参数的重要性，并表示为平均标准误差（MSE）。MSE的大正值表示测试的参数是高度可预测的，空值表示参数是不可预测的，而负值表示添加参数会降低预测能力。
总体而言，51个研究地点的木炭颗粒尺寸很小，75％的木炭颗粒小于120μm，一半的颗粒小于93μm（图2C，S1图）。大的木炭颗粒（尺寸超过120μm）仅占木炭颗粒总量的约25％，每个样品平均含有29个颗粒（图2C）。比较木材在各个地点之间的分布，每种尺寸的颗粒数量存在重要差异：4％的样品没有超过120μm的木炭颗粒（20％的木炭>180μm），25％的样品具有较低的颗粒超过6个颗粒（50％用于木炭>180μm）（S2图）。
然而，结果显示，60μm至1mm和120μm至1mm（r 2 = 0.96）的颗粒，60μm至1mm和180μm至1mm（r-square = 0.89）的颗粒之间以及180μm的颗粒之间存在强烈的相关性。从1mm到120mm到1mm（r-square = 0.97）（图2E），表明在这三种尺寸中运输，沉积或保存没有变化。
筛分尺寸为60μm的样品比在森林环境中使用的120μm筛网筛分的样品具有更高的炭计数[ 42 ]，或蒙古草原使用的180μm筛网[ 43 ]。60μm以下的网目尺寸可能会产生更高的木炭颗粒数，但如果岩性包含黑色矿物，或者相机的像素尺寸分辨率或图像分析软件太大，则量化和图像采集将成为更大的问题。在分析长期木炭记录时，值为0的样本可能会限制统计功效。因此，我们建议在草原和混合草林环境中对所有超过60μm的木炭颗粒进行计数，以增加有用数据的样本数量。
大多数古老的研究使用木炭颗粒的数量来重建火灾状态，即。e。火灾频率或烧生物质[ 16，44 ]，但很少有研究表明，木炭块面积为火体系更好的代理，因为它占了薄和脆弱的木炭颗粒的破碎过程，这可能在发生运输或木炭[沉积32，45，46]。我们的结果显示了木炭颗粒的计数和面积之间的强相关性（r-square = 0.94，图中未显示），这表明木炭块的数量和面积提供相同的信息，并且几乎没有碎片这些草原环境中的过程。但是，这个结果需要在更长的时间范围内进行测试，包括在过去可能改变碎片过程的气候事件中。
随机森林分析表明，在沉积环境1060m范围内燃烧的区域解释了木炭面积和木炭计数，分别为9.7％和5.8％（图3）。部分地块表明，燃烧面积与木炭块的面积和数量呈正相关，这表明大面积燃烧区域比小型燃烧区域产生更多的木炭。区域燃烧也与北美高草草原上的木炭计数有关，但在较大的空间范围内超过1000米，未在[ 24 ]中测试，因为空间范围明显小于目前的研究。
随机森林结果以A炭计数（Char Count）的平均标准误差（％MSE）的百分比表示，B是每个样品的颗粒面积之和（Char Area）。C对于每个随机森林分析，该因子的部分图解释了超过5％的方差。
我们在本研究中分析的其他火灾变量 - 火灾频率和火灾季节 - 没有解释两个木炭变量中的任何一个 - 木炭计数和木炭块的面积。此外，气候变量和土地覆盖变量都与木炭面积或木炭计数显着相关。因此，我们鼓励将木炭计数或木炭面积随时间的变化解释为燃烧面积的变化。然而，重要的是要注意划定燃烧区域的区域到大陆尺度的空间数据集（例如本文中使用的数据集）经常省略许多草原烧伤，因为它们的疤痕的临时性质妨碍了卫星图像和图像分类的检测[ 47]。通过使用更高分辨率的刻录数据集，可以在木炭变量和火变量之间建立更强的连接。目前，我们的知识没有数据集可以有效地捕获北美草原火灾的时间和空间分辨率。随着我们进一步研究草原系统的火情[ 14 ]以了解人类和气候对火灾行为的影响，长期记录可能具有重要价值。
在我们的研究中，木炭颗粒的宽度和长度之间存在明显差异，超过75％的颗粒显示长度超过120μm，或宽度低于100μm（图2D），这表明W的整体低值：L比率。W：L比率可用于评估草本植物或木本植物的燃料类型，其中较高的值表示以木本物种为主的燃料类型，较低的值表示以草或其他草本物种为主的燃料类型[ 29 ]。
然而，植被覆盖并不直接反映燃料类型，因此W：L比率与木质覆盖之间的关系并不简单。例如，在Afropropics [ 22 ]的一项研究中，非森林景观与宽度/长度比<0.5有关。在我们的研究中，对于60μm的木炭尺寸（120μm的0.05至0.74和180μm的0.05至0.7），平均W：L比率在0.3至0.8之间变化，并且具有较低的值，具有较大比例的灌木和沉积环境周围的草原（图4A）。虽然没有统计学意义，但没有少于40％的草地和灌木丛所包围的地点的W：L比率低于0.5（图4A））。对于被40％以上的草地和灌木丛所包围的地点，50％的W：L比值低于0.5。因此，在我们的研究中，在热带地区发现的W：L比率为0.5，也是燃料类型解释的一个稳健的阈值，由草地覆盖率构成至少40％。
根据场地平均的W：L比率与草地和灌木丛在景观上的比例之间的分散图，距离沉积环境的5000米缓冲区内。该线对应于W：L比率为0.5。B 51种表层沉积物样品中存在的15种最丰富的花粉类群的主成分分析，每个位点的W：L比值的平均值（平均值W：L），以及每个位点的颗粒面积之和（sumCharArea）。Amb.Art是Ambrosia与Artemisia花粉的比例，Chenop_Amaranth对藜科/苋科花粉的比例，Aster_Undiff为未分化的菊科花粉种。Axis 1解释了27％，轴2解释了13％。C随机森林分析了沉积环境中5000m缓冲区内W：L比的13个解释因子，以及解释方差超过5％的因子的部分依赖图。部分依赖图的y轴对应于W：L比（无单位）。AP / NAP表示树栖花粉与非树栖花粉的比例。
应在其他非森林环境，混合燃料环境以及植被的时间转换中检查W：L比值。例如，Jensen等人描述的分支的形态类型。[ 27 ]包括薄和长木炭形态类型，但来自木质燃料类型。
通过对每个地点沉积物中木炭和花粉的主成分分析，更详细地分析了木炭指标与植被组成之间的关系。主成分轴1解释了26％，轴2解释了所有变量中12％的方差（图4B）。PC 1受木炭颗粒面积和几种木本植物分类群和Ambrosia花粉百分比的显着影响。PC2受到来自藜科和苋科，禾本科和松属的花粉以及W：L值的显着影响。来自短草草原的遗址倾向于聚集在左上方的样方中（禾本科，蒿属，樟子松）高山草原遗址位于图的右侧，具有阳性PC1分数和大量的豚草，栎，胡桃，Maclura，榆树和柏科植物花粉。藜科和苋科植物与PC2的其他花粉类群分开。PCA结果表明：1）高草和短草草原花粉具有明显不同的特征，2）较高的木炭面积和较低的W：L比例与高草植被相关。
除了花粉成分外，每个地点的气候变量也与W：L比率相关，如使用随机森林方法的第二次多变量分析所揭示的（图4C））。四个因素显着影响了地点之间的W：L比率：平均年降水量（10.1％），草原类型（8.9％），年最低温度（7.7％），以及沉积环境5000米内灌丛和草地的比例（ 6.5％）。年降水量和灌丛与草地的比例均与W：L比值呈负相关，表明草本或草类燃料类型随着降水量的增加和草地和灌丛覆盖的增加而增加。最低年度温度与W：L比率正相关，这表明具有较低年度最低温度的地点记录了大量的草本或草类燃料。最后，来自高草草原类型的地点与W：L比值较低有关，表明高草原草原产生的细长木炭颗粒比短草草或混合草草原更多。对于每个站点周围1060m距离计算的变量，随机森林分析中三个最具说明性的因素是相同的（S3图）。所包含的火灾变量均未显着影响W：L比率。
大平原地区的草原火灾的时间，频率，严重程度和燃烧面积各不相同。火灾管理方法需要考虑规定火灾和灭火工作的这种空间变化。我们确定了当前火灾如何燃烧的区域差异，以及沉积盆地中沉积的木炭如何表现。气候变量可能通过燃料限制[ 48 ]和燃料条件[ 49 ] 潜在地影响草原火灾。在我们的研究中，年降水量（从410到1030毫米，图1B）和温度（从8.39到16.23℃）是木炭W：L比率的两个最具预测性的气候变量，它表示燃料类型。在大平原，莫里斯[ 39]和Commerford等人。[ 11 ]已经证明，年平均降水量密切相关，在优势草原植物种类的差异，蒿种干燥器矮草草原较为常见，而豚草种多雨高杆草草原较为常见。降水梯度也与草种的生物量生产力密切相关[ 9 ]，潮湿条件为火灾提供更多燃料。总的来说，降水的增加和最低温度的范围，都与生物量的增加和与高草草原组合相关，解释了较高的W：L比值。
关于木炭面积与植被类型之间关系的研究结果参差不齐。较高的木炭面积与木本植物花粉有关，如高山草原中的栎属，柏科，榆树或胡桃属植物 - 主要植物，而不是短草草或混草草原 - 这似乎表明较高的木炭面积与较高的木炭面积相关生物质。然而，随机森林分析并未显示草原类型是木炭区域的强烈解释参数（图3B）。即使木炭区域似乎与更多的生物量间接相关，我们的结果也不支持木炭区域与草原类型或生物质燃烧之间的任何显着的直接关系。
虽然植被组成与区域尺度的气候相关，但植被组成对木炭指标有独立影响，可能在当地规模上运作。在我们的分析中，W：L比率与木本植被的指标呈负相关，这最初是违反直觉的，因为较低的W：L比率值被解释为表明草本和草类燃料类型的比例较高。然而，高粱草原具有相对较高比例的木本植被覆盖，如栎属，柏科，榆树，胡桃楸和其他木本植物的花粉所示[ 50]]。上述气候信号，湿润的高草草原显示出较少的燃料限制，可以嵌入植被组成变量中。随机森林分析支持这一结论，其中年降水量和草原类型是解释W：L比率的最重要变量。
或者，对W：L比率的解释可能仅仅是燃料可燃性的空间异质性问题，特别是火灾期间燃烧的实际燃料与场地周围的主要植被类型之间的差异。半森林景观可以经历低强度火灾，主要是草本植物和草本植物，正如在热带环境[ 22 ]和温带稀树草原环境[ 28 ]中已经证明的那样。在这种情况下，W：L比率提供了有关该地区燃烧植被类型的基本信息。在这里，火灾消耗了草本层，从而减少了对未燃烧树木层的竞争，并允许它在高火频率下扩展[ 51 ]。
Copyright © 2018 WWW.HXT7.COM 活性炭网 版权所有 桂ICP备15006904号-5
服务热线：13612777675 | 客服QQ：461763946 | 在线客服QQ：