A floresta das montanhas de Sierra Nevada é um recurso importante para as comunidades vizinhas em Nevada e Califórnia. O desbaste da floresta removendo árvores manualmente ou usando máquinas pesadas é uma das poucas ferramentas disponíveis para o manejo florestal. Contudo, encontrar a melhor maneira de reduzir as florestas, removendo árvores selecionadas para maximizar os benefícios da floresta para a quantidade de água, qualidade da água, o risco de incêndios florestais e o habitat da vida selvagem continuam sendo um desafio para os gestores de recursos. O Serviço Florestal dos EUA está liderando um esforço para equilibrar todos esses desafios no planejamento de restauração florestal em escala de paisagem como parte da Parceria de Restauração do Lago Tahoe West.

Como parte desse esforço, Universidade de Nevada, Adrian Harpold de Reno recentemente liderou uma equipe no desenvolvimento de uma ferramenta de modelagem para enfocar a questão da quantidade de água. A ferramenta prevê como diferentes abordagens para o desbaste da floresta impactam o acúmulo de neve no Lago Tahoe, que controla a quantidade de água disponível para comunidades a jusante, como Reno.

"A camada de neve na qual confiamos está sob pressão de anos de supressão de incêndios que aumentaram a densidade das árvores, combinado com os efeitos da mudança climática e do aquecimento das temperaturas, "Harpold, professor assistente de recursos naturais e ciências ambientais na Faculdade de Agricultura, Biotecnologia e recursos naturais, disse.

Ele explicou que muitas árvores significam que menos neve atinge o solo. Além disso, quando muitas árvores estão agrupadas, eles aquecem e liberam calor, que pode derreter a neve no solo. Contudo, muito poucas árvores significa que a neve fica menos protegida do sol e do vento, que também derrete a neve.

A ferramenta, desenvolvido com financiamento da Estação Experimental da Faculdade e do Serviço Florestal dos EUA, foi construído para modelar especificamente a costa oeste do Lago Tahoe, que a equipe considerou ser uma boa amostra da floresta de Sierra Nevada. A equipe criou inicialmente um modelo de alta resolução em pequena escala usando dados coletados com scanners a laser 3-D, chamado "LiDAR".

"Os dados LiDAR nos permitem ver árvores individuais, que usamos para "desbastar virtualmente" a floresta, retirando árvores do modelo, "ele disse." Como tal, permite-nos criar uma experiência de desbaste realista. Podemos então representar diferentes ações de gestão, como remover árvores abaixo de certas alturas. "

O time dele, incluindo o pós-doutorado Sebastian Krogh, estudante de graduação Devon Eckberg, alunos de graduação Makenzie Kohler e Gary Sterle, o Professor Associado de Sensoriamento Remoto da Faculdade Jonathan Greenberg e Patrick Broxton da Universidade do Arizona, testou a precisão do modelo conduzindo experimentos de desbaste e comparando as previsões com medições na floresta real. Os resultados foram discutidos em um artigo publicado recentemente sobre a prova de conceito para o uso de modelagem de alta resolução para prever o efeito do desbaste da floresta para neve, para o qual Harpold foi o autor principal.

Uma vez que a equipe determinou que o modelo estava funcionando corretamente, eles aumentaram o tamanho do modelo para representar a costa oeste do Lago Tahoe. Os resultados são discutidos em outro artigo publicado recentemente sobre o uso do modelo para prever os efeitos do desbaste da floresta na camada de neve do norte de Sierra Nevada, liderado por Krogh com Harpold, Broxton e Patricia Manley do Serviço Florestal como co-autores. Seus experimentos mostraram que, no geral, mais árvores removidas significam mais neve mantida. Contudo, existem maneiras benéficas e prejudiciais de remover árvores. O método que parecia ser mais eficaz era remover árvores densas que tinham muitas folhas e galhos e eram menores que cerca de 50 pés, deixando para trás árvores mais altas. Também houve diferenças na eficácia dependendo da elevação, a inclinação e a direção para a qual a inclinação estava voltada.

Harpold planeja continuar expandindo o modelo, testando para ver se funcionará para a costa leste do Lago Tahoe e na bacia do rio americana, com o objetivo final de fornecer uma ferramenta para que os tomadores de decisão do Serviço Florestal e outros informem seus planos de desbaste florestal.

A ferramenta de quantidade de água é uma das muitas ferramentas de modelagem diferentes que estão sendo desenvolvidas com financiamento do Serviço Florestal como parte da Iniciativa Tahoe-Central Sierra, que visa restaurar rapidamente a floresta para melhorar a saúde e resiliência das montanhas de Sierra Nevada e maximizar os benefícios que a floresta oferece.

"Minha ferramenta de apoio à decisão para a quantidade de água seria uma peça menor em um kit de ferramentas maior para ajudar a determinar como e onde desbastar as florestas, "Harpold disse.

Outras ferramentas que estão sendo projetadas para prever os impactos do desbaste da floresta incluem uma ferramenta para prever o impacto na propagação do incêndio florestal, uma ferramenta para prever o impacto na fumaça, uma ferramenta para prever o impacto sobre as espécies ameaçadas e em extinção, uma ferramenta para prever o fluxo de sedimentos no Lago Tahoe e uma ferramenta para prever o impacto econômico.