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Modeling spatial patterns of longleaf pine needle dispersal using long-term data

Suzanne H. Blaydes,Jeffery B. Cannon,Douglas P. Aubrey

Published 2023 in Fire Ecology

ABSTRACT

Background Predicting patterns of fire behavior and effects in frequent fire forests relies on an understanding of fine-scale spatial patterns of available fuels. Leaf litter is a significant canopy-derived fine fuel in fire-maintained forests. Litter dispersal is dependent on foliage production, stand structure, and wind direction, but the relative importance of these factors is unknown. Results Using a 10-year litterfall dataset collected within eighteen 4-ha longleaf pine ( Pinus palustris Mill.) plots varying in canopy spatial pattern, we compared four spatially explicit models of annual needle litter dispersal: a model based only on basal area, an overstory abundance index (OAI) model, both isotropic and anisotropic litter kernel models, and a null model that assumed no spatial relationship. The best model was the anisotropic model (R^2 = 0.656) that incorporated tree size, location, and prevailing wind direction, followed by the isotropic model (R^2 = 0.612), basal area model (R^2 = 0.488), OAI model (R^2 = 0.416), and the null model (R^2 = 0.08). Conclusions As with previous studies, the predictive capability of the litter models was robust when internally validated with a subset of the original dataset (R^2 = 0.196–0.549); however, the models were less robust when challenged with an independent dataset (R^2 = 0.122–0.319) from novel forest stands. Our model validation underscores the need for rigorous tests with independent, external datasets to confirm the validity of litter dispersal models. These models can be used in the application of prescribed fire to estimate fuel distribution and loading, as well as aid in the fine tuning of fire behavior models to better understand fire outcomes across a range of forest canopy structures. Antecedentes Predecir los patrones de comportamiento del fuego y sus efectos en incendios frecuentes de bosques se basa en el entendimiento de los patrones espaciales a escala fina de los combustibles disponibles. La broza de hojas (hojarasca) es un combustible fino significativo derivado del dosel arbóreo en bosques mantenidos por el fuego. La dispersión de esta hojarasca es dependiente de la producción de follaje, de la estructura del rodal, y de la dirección del viento, aunque la importancia relativa de estos factores es desconocida. Resultados Usando un conjunto de 10 años de datos de hojarasca coleccionada dentro de dieciocho parcelas de Pino de hoja larga ( Pinus palustris Mill.) de 4 ha cada una, y que variaban en el patrón espacial de sus doseles, comparamos cuatro modelos explícitos de dispersión anual de hojarasca de acículas: un modelo basado solamente en el área basal, un modelo de índice de abundancia del dosel (OAI), tanto isotrópicos como anisotrópicos -modelo kernel de hojarasca-, y un modelo nulo que asumía ninguna relación espacial. El mejor modelo fue el anisotrópico (R2=0,656) que incorporó el tamaño del árbol, ubicación, y dirección del viento predominante, seguido por el del área basal (R2 = 0,488), el modelo OAI (R2 = 0,416), y el modelo nulo (R2 = 0,08). Conclusiones Como en estudios previos, la capacidad de predicción de los modelos de hojarasca fue robusto cuando fue validado internamente con un subconjunto de la base de datos original (R2 = 0,196–0,549); sin embargo, los modelos fueron menos robustos cuando fueron cotejados con un conjunto de datos independientes (R2 = 0,122–0,319) derivados de doseles nuevos. Nuestra validación del modelo subestima la necesidad de pruebas rigurosas con conjuntos de datos independientes y externos, para poder validar los modelos de dispersión de hojarasca. Estos modelos pueden ser usados en la aplicación de quemas prescriptas para estimar la distribución y carga del combustible, como también pueden ayudar en la calibración fina de modelos de comportamiento para entender mejor los efectos del fuego a través de un amplio rango de estructuras de doseles.

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