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Boreal forest vegetation and fuel conditions 12 years after the 2004 Taylor Complex fires in Alaska, USA

Darcy H. Hammond,E. Strand,A. Hudak,B. Newingham

Published 2019 in Fire Ecology

ABSTRACT

BackgroundFire has historically been a primary control on succession and vegetation dynamics in boreal systems, although modern changing climate is potentially increasing fire size and frequency. Large, often remote fires necessitate large-scale estimates of fire effects and consequences, often using Landsat satellite-derived dNBR (differenced Normalized Burn Ratio) to estimate burn severity. However, few studies have examined long-term field measures of ecosystem condition in relation to dNBR severity classes in boreal Alaska, USA. The goals of this study were: 1) assess changes in dominant vegetation at plots resampled one and 12 years post fire; 2) use dNBR classes to characterize vegetation and downed woody fuels 12 years post fire; and 3) characterize the relationship between biophysical, topographic, and remotely sensed characteristics (e.g., moss and duff depth, canopy cover, elevation, aspect, dNBR) and understory species assemblages 12 years post fire.ResultsUnderstory species richness doubled (from 39 to 73) between 2005 and 2016; some common species increased in cover over time (e.g., Ledum groenlandicum Oeder) while others decreased (e.g., Hylocomium splendens [Hedw.] Schimp.). In 2016, live and dead tree densities, tall shrub cover, and 1- and 100-h woody fuels were significantly different among dNBR classes; moss and duff depth, canopy cover, and spruce seedling density were not. Elevation and aspect significantly influenced tall shrub cover, hardwood sapling density, and downed woody fuel loads. Understory plant communities differed between unburned and all burn classes, as well as between low and high dNBR severity. Ordination analysis showed that overstory (e.g., live tree density), understory (e.g., moss depth, woody fuel loading), and site (elevation, aspect, dNBR) significantly influences understory species assemblages.ConclusionRemeasured sites (sampled one and 12 years post fire) showed recruitment of new understory species and differing, diverse responses to burning by several common plant species. In 2016, low-severity burned sites had generally the highest woody fuel loading, which may increase risk of repeated surface burning, although the reduction in live tree density would still result in decreased fire risk and behavior. Understory community composition correlated with multiple biotic and abiotic factors, including moss depth, canopy cover, elevation, aspect, and dNBR. Overall, our findings can improve landscape-level predictions of ecosystem condition following fire based on dNBR.ResumenAntecedentesEl fuego ha sido históricamente un control primario de la sucesión y de la dinámica de la vegetación en ecosistemas boreales, aunque el cambio climático moderno está potencialmente incrementando el tamaño y frecuencia de los incendios. Los grandes incendios que ocurren en lugares remotos necesitan de estimaciones de gran escala para estimar efectos y consecuencias de esos incendios, usando frecuentemente datos derivados del LANDSAT-dNBR (diferencia normalizada de la relación de quemado) para estimar severidad del fuego. Sin embargo, pocos estudios han examinado las mediciones de campo a largo plazo sobre las condiciones de los ecosistemas en relación a las clases de severidad determinadas por el dNBR en el área boreal de Alaska, EEUU. Los objetivos de este estudio fueron: 1) determinar los cambios en la vegetación dominante en parcelas re-muestreadas uno y 12 años post fuego; 2) usar las clases de dBNR para caracterizar la vegetación y los residuos vegetales leñosos 12 años post fuego; y 3) caracterizar la relación entre características biofísicas, topográficas y censadas remotamente (p. ej., profundidad de la capa de musgos y de la cama de mantillo, cobertura del dosel, elevación, aspecto, dBNR) y el ensamble de especies 12 años post fuego.ResultadosLa riqueza de especies del sotobosque se duplicaron (de 39 a 73) entre 2005 y 2016; algunas especies comunes incrementaron su cobertura en el tiempo (p.ej., Ledum groenlandicum Oeder) mientras que otras decrecieron (p. ej., Hylocomium splendens [Hedw.] Schimp.). En 2016, la densidad de árboles vivos y muertos, la cobertura de arbustos altos, y los combustibles leñosos de 1 y 100 h fueron significativamente diferentes entre las clases de dNBR, mientras que no hubo diferencias entre los musgos y la profundidad de la capa de mantillo, la cobertura del dosel, y la densidad de plántulas de picea. La elevación y el aspecto influenciaron significativamente la cobertura de los arbustos altos, la densidad de plántulas de especies de madera dura, y los restos de combustibles de especies leñosas. Las comunidades de plantas del sotobosque difirieron entre no quemados y todas las clases de quemados y también entre quemados a alta y baja severidad del dNBR. Un análisis de ordenación mostró que el dosel superior (p. ej., densidad de copas de árboles vivos), el sotobosque (p.ej., profundidad de la capa de musgos, carga de combustibles leñosos), y el sitio (elevación, aspecto, dNBR), influencian significativamente el ensamble de las especies del sotobosque.ConclusionesLos sitios remedidos (muestreados uno y 12 años post fuego) mostró el reclutamiento de nuevas especies en el sotobosque, y diversas respuestas al fuego por parte de diferentes especies de plantas comunes. En 2016, los sitios quemados con baja severidad tuvieron en general la máxima carga de combustibles leñosos, lo que puede incrementar el riesgo de repetir fuegos de superficie, aunque la reducción en la densidad de árboles vivos puede también resultar en una reducción del riesgo de incendios y de su comportamiento. La composición de especies del sotobosque se correlacionó con múltiples factores bióticos y abióticos, incluyendo la profundidad de la capa de musgos, la cobertura del dosel, la elevación, el aspecto, y el dNBR. En general, nuestros resultados mostraron que pueden mejorar las predicciones a nivel de paisaje sobre las condiciones del ecosistema después de un incendio basados en el dNBR.

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