Stand structure develops with stand age. Old-growth forests with well-developed stand structure support many species. However, development rates of stand structure likely vary with climate and topography. We modeled structural development of 4 key stand variables and a composite old-growth index as functions of climatic and topographic covariates. We used a hierarchical Bayesian method for analysis of extensive snap-shot National Forest Inventory (NFI) data in Japan (n = 9244) to account for differences in stand age. Development rates of structural variables and the old-growth index exhibited curvilinear responses to environmental covariates. Flat sites were characterized by high rates of structural development. Approximately 150 years were generally required to attain high values (approximately 0.8) of the old-growth index. However, the predicted age to achieve specific values varied depending on environmental conditions. Spatial predictions highlighted regional variation in potential structural development rates. For example, sometimes there were differences of >100 years among sites, even in the same catchment, in attainment of a medium index value (0.5) after timber harvesting. The NFI data suggested that natural forests, especially old natural forests (>150 years), remain generally on unproductive ridges, steep slopes, or areas with low temperature and deep snow, where many structural variables show slow development rates. We suggest that maintenance and restoration of old natural forests on flat sites should be prioritized for conservation due to the likely rapid development of stand structure, although remaining natural forests on low-productivity sites are still important and should be protected.
Un Modelo Empírico Espacialmente Explícito de Procesos de Desarrollo Estructural en Bosques Naturales Basado en el Clima y la Topografía Resumen La estructura de un rodal se desarrolla con la edad. Los bosques maduros con una estructura bien desarrollada dan sustento a muchas especies. Sin embargo, las tasas de desarrollo de los rodales probablemente varían con el clima y la topografía. Modelamos el desarrollo estructural de 4 variables clave de un rodal y un índice de crecimiento antiguo compuesto como funciones de covariables climáticas y topográficas. Utilizamos un método bayesiano jerárquico para analizar datos (n = 9,244) en fotografías del inventario nacional forestal (INF) de Japón para entender las diferencias en la edad de los rodales. Las tasas de desarrollo de las variables estructurales y el índice de crecimiento antiguo mostraron respuestas curvilíneas a las covariables ambientales. Los sitios planos se caracterizaron por altas tasas de desarrollo estructural. Por lo general, se requerían 150 años para alcanzar valores altos (∼0.8) en el índice de crecimiento antiguo. Sin embargo, la edad prevista para alcanzar valores específicos varió dependiendo de las condiciones ambientales. Las predicciones espaciales pusieron de relieve la variación regional en las potenciales tasas de desarrollo estructural. Por ejemplo, a veces había diferencia de >100 años entre sitios, aun en la misma cuenca, en el consecución de un valor de índice medio (0.5) después de la cosecha de madera. Los datos de INF sugieren que los bosques naturales, especialmente los bosques maduros (>150 años) permanecen generalmente en crestas improductivas, pendientes pronunciadas o en áreas con baja temperatura y nieve profunda, donde muchas variables estructurales muestran tasas de desarrollo lentas. Sugerimos que el mantenimiento y la restauración de bosques naturales maduros en sitios planos deben priorizarse para conservación debido al probable desarrollo rápido de la estructura del rodal, aunque los bosques naturales restantes en sitios de baja productividad también son importantes y deben ser protegidos.
林分结构随着林龄的增长而逐步发展。有良好林分结构的老成林为许多物种提供了生境。然而, 林分结构的发展速率可能会受到气候和地形的影响。我们以气候和地形为协变量, 对四个关键林分变量的结构发展和一个综合老成林指数构建了函数模型。利用多层贝叶斯模型, 本研究分析了大量日本国家森林资源调查的快照数据 (n = 9,244) 以探究林分年龄的差异。结果表明, 结构变量的发展速率及老成林指数对环境协变量表现出曲线响应。地形平坦的地区林分结构发展更快, 需要约 150 年的时间使老成林指数达到较高水平 (∼0.8); 然而, 老成林指数达到特定数值所需的估计时间也因环境条件而异。空间预测的结果突出了可能的结构发展速率在区域间的差异。例如, 森林采伐后, 同一流域的不同位点达到中等水平的老成林指数 (0.5) 所需时间可能相差百年以上。国家森林资源调查的数据还表明, 天然林 (特别是 150 年以上的天然林) 一般位于非生产性的山脊、陡坡或低温且积雪较深的地区, 这些地区许多结构变量发展速率缓慢。尽管在低生产力地区残余的天然林很重要, 应予以保护, 但我们建议应优先保护和恢复位于平地的老成林, 因为它们林分结构发展更快, 【翻译: 胡怡思; 审校: 聂永刚】.
Keywords: DEM; broadleaved tree; conifer plantation; digital elevation model; mapeo; mapping; modelo de elevación digital; old-growth index; plantación de coníferas; profundidad de nieve; snow depth; temperatura; temperature; terrain; terreno; árbol de hojas anchas; índice de crecimiento antiguo; 地形; 数字高程模型 (DEM); 温度; 积雪深度; 绘图; 老成林指数; 针叶林林场; 阔叶树.
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