Значні та зростаючі глобальні втрати деревини через лісові пожежі

• Опубліковано:13 листопада 2023 р
• Крістофер Г. Боусфілд ,
• Девід. Б. Лінденмайер і
• Девід П. Едвардс 

Nature Geoscience ( 2023 )

Анотація

Одна третина світового лісу вирубується на деревину, приносячи приблизно 1,5 трильйона доларів США щорічно. Потужні лісові пожежі загрожують цьому виробництву деревини. Тут ми поєднуємо глобальні карти лісозаготівельної діяльності та лісових пожеж, що замінюють деревостани, щоб оцінити, скільки лісу, що виробляє деревину, було втрачено лісовими пожежами цього століття, і кількісно визначити просторово-часові зміни щорічної втраченої площі. У період з 2001 по 2021 рік 18,5–24,7 мільйона гектарів лісових лісів — це територія розміром із Велику Британію — спалахнули лісові пожежі, що заміщали насадження, з масовими горіннями в західних США та Канаді, Сибірській Росії, Бразилії та Австралії. Річна випалена площа значно зросла протягом двадцять першого століття, що вказує на значні втрати деревини внаслідок лісових пожеж під час дедалі суворішої зміни клімату. Щоб задовольнити майбутній попит на деревину, виробники повинні прийняти нові стратегії управління та нові технології для боротьби зі зростаючою загрозою лісових пожеж.

Головна

Деревина є всесвітньо важливим природним ресурсом, який використовується для виробництва будівельних матеріалів, паперу та енергії. У 2015 році сектор лісового господарства приніс національній економіці понад 1,5 трильйона доларів США ¹ , а в 2020 році щонайменше одна третина всього лісу в світі використовувалася для виробництва деревини ² . Очікується, що до 2050 року попит на деревину зросте майже втричі ³ завдяки більшому людському попиту та зростанню населення, посиленню урбанізації та, оскільки кліматичні цілі щодо нульового чистого клімату сприяють заміні вуглецевоємних будівельних матеріалів, таких як бетон і сталь, деревиною ⁴ . Таким чином, забезпечення того, щоб пропозиція деревини відповідала майбутньому попиту, є ключовим завданням у двадцять першому столітті.

Лісові пожежі є природним екологічним процесом у багатьох екосистемах. Однак лісові пожежі та пов’язана з ними втрата лісів зростали протягом двадцять першого століття ^{5 , 6 , 7} , причому в період з 2001 по 2019 рік через лісові пожежі було втрачено понад 110 мільйонів гектарів (Мга) ⁷ . Очікується, що до 2100 року тривалість пожежонебезпечного сезону та масштаби пожеж значно збільшаться через зміну клімату ^8 , 9 , що ставить ліси під зростаючу загрозу сильних пожеж. Враховуючи довгостроковий характер виробництва деревини, як правило, цикли вирубки тривають 40–100+ років ^10 , 11 , майбутні врожаї деревних дерев зіткнуться з зовсім іншим кліматом, коли вони дозріватимуть до збору врожаю.

Наразі нам бракує чіткого розуміння того, як лісові пожежі вплинули на світове виробництво деревини. Лісові пожежі високої тяжкості, що змінюють насадження, становлять велику загрозу для запасів деревини в лісах, які використовуються для виробництва деревини ¹² , і збільшення частоти таких лісових пожеж у двадцять першому столітті викликає серйозне занепокоєння. Розуміння того, де відбувається втрата лісів, що виробляють деревину, спричинені пожежами, і з якою швидкістю, тому має вирішальне значення для початку зусиль, спрямованих на те, щоб виробництво деревини, а також пов’язана з ним торгівля та фінансові інвестиції могли підтримуватися у більш кліматично ворожому майбутньому. Тут ми поєднуємо просторові дані, що детально описують глобальні масштаби практики лісового господарства ^6 , 13 з річними шарами втрати лісу внаслідок лісової пожежі ⁷ для проведення глобальної оцінки загрози лісової пожежі для виробництва деревини. Ми відповідаємо на наступні ключові запитання: (1) скільки лісу, що виробляє деревину, втрачається через лісові пожежі, що замінюють деревостани, і де відбуваються ці втрати? і (2) які часові тенденції щорічної вигоряної площі лісів, що виробляють деревину, починаючи з початку століття, у глобальному, регіональному та національному масштабах?

Вплив лісових пожеж на лісову промисловість у двадцять першому столітті

Щоб зрозуміти, де горять ліси, що виробляють деревину, ми використали два набори даних, які відображають глобальну лісозаготівельну діяльність за Lesiv et al. ¹³ та Кертіс та ін. ⁶ , зосереджуючись насамперед на суцільних рубках корінних лісів і деревних насаджень. Ми наклали на ці шари лісозаготівлі глобальні дані про лісові пожежі, що замінюють насадження ⁷ , де серйозність пожежі була достатньо високою, щоб спричинити помітну втрату деревного покриву, а отже, деревини (див. Методи ), і представити результати обох шарів разом.

З 2001 року через лісові пожежі було втрачено від 18,5 (sem 16,5–20,7) до 24,7 млн ​​га (21,8–27,5) деревних лісів — територія розміром приблизно з Великобританію (рис. 1 ) . Це дорівнює від 1,0% (0,9–1,1%) до 1,7% (1,5–1,9%) світових лісових угідь, випалених з початку століття. В обох ярусах лісозаготівлі втрата лісу, що виробляє деревину, була особливо високою в північно-західній частині США та Канади, північно-східній Росії, південно-східній Австралії та Бразилії (рис. 1a,b ) . Центральна та північна Європа зазнали обмежених втрат, так само як і частини південної Азії та Африки на південь від Сахари (див. розширені дані, рис. 1 для більш детальної просторової карти).

У національному масштабі трьома країнами з найбільшими абсолютними втратами лісових лісів, спричиненими лісовими пожежами, були Росія, США та Канада, де від 2,9 (2,6–3,4) млн га до 6,5 (5,8–7,2) млн га, 3,8 (3,4) млн га. Втрачено –4,1) Мга та 4,3 (3,9–4,8) Мга та 2,3 (2,2–2,5) Мга та 3,9 (3,7–4,1) Мга відповідно (рис. 1в,г ). Це становить від 1,1% (0,9–1,2%) до 2,6% (2,3–2,9%), від 1,6% (1,4–1,7%) до 2,1% (1,9–2,3%) і від 1,8% (1,7–2,0%) до 2,8% (2,7–3,0%) загального національного лісовиробного лісу відповідно. Португалія та Австралія характеризуються найвищим відсотком втрачених лісових угідь: від 12,5% (11,1–14,0%) до 13,6% (12,1–15,2%) і від 6,2% (5,9–6,5) до 10,1% (9,4–10,6%). горіння відповідно (рис. 1e,f ). Такі великі втрати запасів деревини призведуть до дефіциту внутрішнього постачання деревини, що загрожуватиме робочим місцям, пов’язаним з деревиною, і, ймовірно, змусить збільшити залежність від імпорту або перейти до швидшого виробництва деревини через плантації ¹⁴ .

Хоча достовірні дані про спалювання доступні лише з початку століття, час обертання деревини по всьому світу (і особливо в більшій частині Північної півкулі) часто набагато довший за 21 рік, що вказує на ще більші втрати деревини протягом усього циклу обертання. Наприклад, час обертання в бореальних лісах Росії та Канади може становити ~100 років ¹¹ , що означає, що спричинені пожежами втрати деревних лісів можуть сягати 5,1–12,3% і 8,7–13,5% відповідно протягом одного циклу обертання за поточних умов горіння. . Подібним чином, втрати в районах США, які використовують сівозміну тривалістю 80 років (наприклад, північний захід ¹⁵ ), можуть досягати 6–8% протягом циклу збору врожаю.

Більшість лісозаготівель у всьому світі передбачає суцільну вирубку місцевих лісів і деревних насаджень ² , що добре враховується обома використаними ярусами лісозаготівлі (див. розширені дані, рис. 2 для просторового порівняння двох). Крім того, Лесів та ін. ¹³ спробували включити вибірково вирубані ліси до своєї карти управління лісами. Використовуючи цей шар, ми визначили великі площі спаленого деревного лісу в тропіках (~8,1 млн га; 7,0–9,1 млн га), зокрема в Латинській Америці (~6,8 млн га; 6,0–7,5 млн га). Однак вибіркову рубку набагато важче виявити за допомогою супутників, ніж суцільні рубки або плантації ¹⁶ , тому ці результати слід інтерпретувати з обережністю.

Незважаючи на те, що в цьому столітті лісові пожежі вже знищили досить велику площу лісових масивів (18,5–24,7 млн ​​га), доступні дані про управління лісами мають обмеження, які впливатимуть на ці результати. Кертіс та ін. ⁶ мав високу точність для нанесених на карту територій лісів (користувачі: 87%; виробники: 91%), але оцінки на основі вибірки свідчать про те, що вони дещо переоцінюють загальну площу лісів. І навпаки, точність класів лісів, що виробляють деревину, нанесених на карту Lesiv et al. ¹³ були нижчими (користувачі: 58–71%; виробники: 35–65%), а оцінки на основі вибірки, проведені авторами, свідчать про недооцінку лісових площ. Третій продукт (Schulze et al. ¹⁷ ) також наносить карту моделей лісокористування в усьому світі, але базується на даних Продовольчої та сільськогосподарської організації Об’єднаних Націй (FAO), де національні самозвіти є непослідовними, а класи лісокористування не дозволяють для точної просторової класифікації всіх деревинних лісів. Тим не менш, глобальні гарячі точки втрати деревини через лісові пожежі, визначені за допомогою Lesiv et al. ¹³ та Кертіс та ін. ⁶ залишаються в основному такими ж, якщо використовувати Schulze et al. ¹⁷ ( додаткова інформація та розширені дані, рис. 3 ).

Збільшення щорічних втрат деревини через лісові пожежі

У всьому світі річна площа лісів, що виробляють деревину, втрачена лісовими пожежами, що замінюють деревостани, показала тенденцію до зростання між 2001 і 2021 роками, використовуючи як Lesiv et al. ¹³ (тест Манна–Кендалла, P  = 0,0008, розмір річного тренду нахилу Сена = +68 400 га на рік ⁻¹ ) та Curtis et al. ⁶ ( P  = 0,02, розмір річної тенденції = +37 800 га на рік ⁻¹ ) дані управління лісами, з сильною кореляцією між двома шарами щорічної спаленої площі ( r  = 0,83). За останні шість років середньорічний збиток від сильної пожежі становив 1,3–2,5 млн га, що в 2–4 рази більше, ніж за попередні 15 років (рис. 2 ; див. розширені дані на рис. 4 для результатів вихідних даних). Ця тенденція до зростання після 2015 року є набагато гострішою, якщо використовувати Lesiv et al. ¹³ набору даних управління лісами, що, ймовірно, пов’язано з поєднанням широко розповсюджених пожеж у Латинській Америці після сильного Ель-Ніно у 2015–2016 роках, які не були ідентифіковані в Curtis et al. ⁶ та можливе заниження спаленого деревного лісу до 2014 року в Лесів та ін. ¹³ шар ( додаткова інформація ).

Зміни в моделі виявлення втрат лісів, яку використовує Global Forest Watch ¹⁸ і які лежать в основі використаних даних про пожежі ⁷ , покращили виявлення втрат лісів за останні роки, але ми не віримо, що це вплине на спостережувані тенденції зростання. По-перше, дані про пожежі, використані в нашому дослідженні ⁷ , не показують сплеску втрати лісів після 2015 року, що раніше вважалося чітким сигналом тимчасових невідповідностей у виявленні втрат ^19 , 20 . По-друге, для даних про пожежі використовується версія 1.7 даних про втрату лісів, де алгоритми виявлення втрат є узгодженими між 2011 і 2020 роками. Ми не виявили раптового стрибка в роки після 2010 року, і в той час як введення зображень Landsat 8 Operational Land Imager у 2013 році, можливо, покращився рівень виявлення, ми все ще знаходимо тенденції до зростання річної випаленої лісової площі, якщо розглядати лише роки 2013–2021 (Лесів та ін. 13: P = 0,029, річний розмір ^{тенденції} = +237  000 га на рік ⁻¹ ; Кертіс та ін. ал. ⁶ : P  = 0,076, розмір річного тренду = +85 000 га на рік ⁻¹ ). Нарешті, Тюкавіна та ін. ⁷ протестували свої дані про пожежі з іншим набором даних, який послідовно застосовував найновіші алгоритми виявлення втрати лісу протягом усього періоду до 2001 року, і виявили, що обидва методи демонструють однакові часові тенденції ⁷ . Це свідчить про те, що неузгодженість алгоритмів між періодами 2001–2010 та 2011–2021 років мало вплинула на спостережувані тенденції щорічної втрати лісу через лісові пожежі у двадцять першому столітті.

Ми виявили тенденцію до збільшення щорічних втрат лісових лісів, спричинених лісовими пожежами, у всіх регіонах у всьому світі (тест Манна–Кендалла, P  ≤ 0,05), за винятком Євразії, де тенденції не спостерігалося (рис. 2 ; див. розширені дані, рис. 5) . для гістограми у вільному масштабі регіонального річного запису). Північна Америка та Євразія, два найбільші лісовиробні регіони в світі ²¹ , продемонстрували найбільші загальні втрати за період від 6,6 (6,1–7,2) млн га до 7,6 (7,1–8,3) млн га та 5,8 (4,7–7,1) млн га. та 8,6 (7,4–9,9) млн га відповідно. ^{Протягом періоду нашого дослідження (наприклад, у 2003, 2010 та 2017 роках 22} ) Європа постраждала від кількох сильних хвиль спеки та посух , і спостерігалася сильна тенденція до зростання частоти та інтенсивності хвиль спеки ²³ . Тим не менш, це не відображено в щорічних втратах деревних лісів в Євразії, спричинених пожежами, які залишалися стабільними протягом усього періоду (рис. 2 ). Подібним чином посухи та хвилі спеки стали помітними в Північній Америці (зокрема, хвиля екстремальної спеки 2021 року ²⁴ ), а площа вигорілих територій на заході США та Канади невпинно зростала протягом останніх десятиліть ¹² . На відміну від Євразії, щорічні втрати деревини в Північній Америці, спричинені лісовими пожежами, зростають і були особливо високими в 2016–2021 роках, що означає збільшення у два-чотири рази порівняно з 2001–2015 роками.

Латинська Америка продемонструвала втрати від 0,8 (0,7–1,0) млн га до 7,9 (6,9–8,7) млн га з різким збільшенням у 2016–2017 рр. після сильної події Ель-Ніно в 2015–2016 рр. ²⁵ . Австралія та Океанія втратили від 1,3 (1,2–1,4) млн га до 3,6 (3,4–3,7) млн га, основна частина яких припала на 2019–2020 роки через безпрецедентні лісові пожежі в Австралії ²⁶ після років посухи ²⁷ . Африка характеризується значною тенденцією до зростання річних лісових масивів, що виробляють деревину, втрачених через пожежі, але загальні втрати залишаються низькими порівняно з іншими регіонами на рівні 0,1–0,8 млн га.

Збільшення тенденцій до спалахів у глобальному та регіональному масштабах свідчить про те, що загроза лісових пожеж для виробництва деревини посилиться внаслідок майбутніх змін клімату. Очікується, що лісові пожежі стануть частішими та сильнішими в багатьох регіонах ¹² , а регіональні моделі підтверджують посилення пожежної активності у важливих лісовиробних районах, таких як захід США ²⁸ , Канада ²⁹ , бореальна Росія ³⁰ , Амазонка ³¹ та Австралія ³² .

Три з п’яти найбільших країн-виробників деревини — США, Канада та Бразилія, на які разом припадало 33% виробництва промислового круглого лісу в 2021 році ²¹ — продемонстрували тенденції до зростання річної площі деревини, спаленої принаймні в одному нанесеному на карту продукті. (Рис. 3 ). Тенденції до зростання також були очевидними в багатьох країнах Латинської Америки, Португалії, Італії, Україні, Австралії, Новій Зеландії, Південній Африці, Ефіопії, Кенії та В’єтнамі (рис. 3 ) .

Існували певні відмінності між відображеними продуктами в моделях національного рівня. Канада продемонструвала значну тенденцію до зростання, використовуючи Curtis et al. ⁶ , але без змін з часом у Lesiv et al. ¹³ . Цей результат, можливо, був завдяки Кертісу та ін. ⁶ картографування активізації лісозаготівель у пожежонебезпечних районах західної Канади ³³ . Крім того, багато країн Африки на південь від Сахари та Латинської Америки виявили зростаючу тенденцію до опіків за допомогою Lesiv et al. ¹³ , але не Curtis et al. ⁶ , ймовірно тому, що Curtis et al. нанесено на карту обмежену лісогосподарську діяльність у цих районах через переважну втрату лісів через перенесення сільського господарства та товарного виробництва ⁶ . Лише невелика кількість країн, включаючи Японію та Великобританію, характеризувалася тенденцією до зменшення протягом усього періоду нашого дослідження (рис. 3a,b ). Таким чином, у сукупності країни, які демонструють значну тенденцію до збільшення щорічних втрат деревини через лісові пожежі, що замінюють деревостани, разом складають ~43–50% світового промислового виробництва круглого лісу, тоді як країни, які демонструють тенденцію до зменшення, становлять лише ~2 –6% ²¹ .

Удосконалення управління в умовах підвищеної пожежної небезпеки

Лісові пожежі, що заміщують насадження, спричинили значні втрати лісу, який використовується для виробництва деревини, із тенденцією до збільшення щорічної спаленої площі між 2001 та 2021 роками. На основі даних ФАО 21 ці висновки вказують на оцінку втрат, спричинених лісовими пожежами, ~ ^393–667 мільйонів м ³ промислового лісу-кругляка за цей період, який, якщо експортувати за середньосвітовою експортною ціною 2021 року 115 доларів США за м ³ , коштував би ~45–77 мільярдів доларів США. Частина згорілої деревини може бути заготовлена ​​під час «рятувальних» лісозаготівельних робіт після пожежі. Однак така деревина часто має низьку якість, тоді як лісозаготівля з метою ліквідації має сильний негативний вплив на навколишнє середовище ^34 , 35 і може збільшити ймовірність майбутніх порушень лісу ³⁶ .

Більша частота та серйозність лісових пожеж під час зміни клімату ¹² вказує на те, що загрози світовому виробництву деревини зростатимуть. Накладання поточних територій виробництва деревини ^6 , 13 з прогнозованими картами майбутніх пожеж ⁸ свідчить про те, що ~29–62% нинішніх лісів, що вирощують ліс, зазнають збільшення вогненебезпечних років, а ~44–80% будуть піддані більшим пожежним сезонам до 2100 року. Щоб забезпечити задоволення зростаючого попиту на деревину ³ , виробники деревини повинні мінімізувати ризик пожежі для майбутніх врожаїв деревини вже сьогодні за допомогою кращого вибору видів культур, покращення просторового планування та впровадження нових технологій для виявлення та гасіння пожеж.

Плантації виробляють ~33% світового промислового круглого лісу ³⁷ на ~3% лісової площі ² , і це, ймовірно, збільшиться, оскільки для задоволення зростаючого попиту потрібна деревина, що швидко росте, ³ і регіони відмовляються від суцільної заготівлі природних лісів ³⁸ . Розширення виробництва за рахунок плантацій зменшить ризик спричинених пожежею втрат деревини, оскільки сівозміни, як правило, набагато коротші, що забезпечує більше шансів отримати врожай до того, як він буде втрачений через пожежу. Там, де це можливо, швидкоростучі види деревини слід впроваджувати на плантаціях, зберігаючи великі масиви старих лісів в інших місцях для підтримки біорізноманіття та запасів вуглецю ^39 , 40 . Однак деревні насадження є легкозаймистими ⁴¹ . Перехід у виробництво в пожежонебезпечних регіонах від монокультур легкозаймистих порід деревини (наприклад, Pinus radiata ⁴¹ , Eucalyptus globulus ⁴² ) до гетерогенної мозаїки з менш займистих порід різного віку буде життєво важливим для зменшення втрат деревини через спалювання ⁴³ .

Покращене просторове планування лісогосподарської діяльності може зменшити ризик лісових пожеж для деревини. У глобальному масштабі слід уникати створення плантацій у зонах високого ризику лісових пожеж на користь регіонів з меншою ймовірністю пожеж. Одним із тривожних прикладів є нещодавнє швидке розширення плантацій легкозаймистих евкаліптів у бразильському Серрадо ⁴⁴ , незважаючи на високу глобальну поширеність лісових пожеж у цьому регіоні ⁵ . У ландшафтному масштабі слід запобігати створенню насаджень на схилах, де пожежі горять сильніше та швидко поширюються ⁴⁵ . Просторове зараження пожежею можна зменшити, уникаючи великих площ суміжних насаджень, з більш «фрагментованими» деревними насадженнями, які чергуються з менш легкозаймистими видами землекористування (наприклад, пасовища) і «зеленими» протипожежними смугами ³⁸ .

Лісообробна промисловість також повинна запровадити новітні технології, щоб зменшити вплив лісових пожеж там, де вони виникають. Удосконалені методи моделювання дозволяють точніше просторово передбачати загоряння пожежі ⁴⁶ , тоді як впровадження безпілотних літальних апаратів з інфрачервоним датчиком і мереж наземних камер може дозволити швидке 24-годинне виявлення ³⁸ . Після виявлення автономні «водяні планери» можуть слідувати сигналам GPS, щоб доставляти воду або антипірени до джерела запалювання та гасити вогонь до того, як він встигне розширитися ³⁸ . На територіях, де все-таки горить, знадобляться місцеві ефективні практики управління після пожежі, оскільки ліквідаційна вирубка та повторна посадка після пожежі можуть призвести до більш серйозних горінь у майбутньому ^43 , 47 .

Невиконання таких підходів, як описані вище, може призвести до великих майбутніх втрат деревини, а зниження пропозиції деревини призведе до зростання цін. Що стосується, вищі ціни на деревину збільшать альтернативні витрати на збереження тропічних лісів, особливо в басейні Амазонки та Конго, що зробить інтенсивну вибіркову рубку економічно привабливою. Такі економічні зворотні зв’язки можуть зробити виплати вуглецевого ринку непомірно дорогими ⁴⁸ , підриваючи глобальні цілі клімату та біорізноманіття. Ми повинні терміново розв’язати кризу виробництва деревини, щоб задовольнити потреби людства та запобігти серйозним ненавмисним негативним впливам на навколишнє середовище.

методи

Щоб визначити, скільки деревини вже було втрачено через лісові пожежі за останні роки, ми наклали просторові дані, що детально описують глобальний масштаб практики лісового господарства ^6 , 13 з річними шарами втрат лісу через лісову пожежу з 2001 по 2021 рік ⁷ . Щоб отримати підсумок різних наборів даних, використаних у дослідженні, перегляньте таблицю розширених даних 1 .

Каротажні шари

Щоб зрозуміти, де відбувається виробництво деревини в усьому світі, ми використали найкращі наявні набори даних, які намагаються нанести на карту глобальну діяльність із заготівлі деревини:

Глобальна карта управління лісами

Лесів та ін. ¹³ використовували GeoWiki та алгоритми класифікації для створення глобальної карти типу управління лісами з просторовою роздільною здатністю 100 м. Щоб зробити класифікацію, користувачів і експертів GeoWiki попросили класифікувати супутникові зображення за різними типами лісоуправління в 226 000 різних точках, перш ніж результати були використані для навчання алгоритмів класифікації для класифікації всіх ділянок лісу, використовуючи супутникові зображення PROBA-V з період 2014–2016 рр. На карті було включено кілька типів управління лісами, але для представлення можливих лісів, що виробляють деревину, ми включили лише такі три класи управління: (1) природно відновлювані ліси з ознаками управління, наприклад, рубка, суцільні рубки тощо; (2) посаджені ліси (ротація >15 років); та (3) плантаційні ліси (ротація ≤15 років), що охоплюють загалом >2,4 мільярда га вирубаних лісів і деревних насаджень ( повні визначення див. посилання ^{13 ).} Ми також провели запобіжні повторні аналізи, за допомогою яких ми виключили з аналізу як «посаджені ліси», так і «посадкові ліси». Результати показали загалом однакові закономірності та відображені в таблиці розширених даних 2 .

Глобальна карта лісового господарства як основного фактора втрати лісового покриву

Ця карта від Curtis et al. ⁶ використовували супутникові дані та машинне навчання, щоб класифікувати найбільш домінуючий фактор втрати лісів між 2001 і 2019 роками з просторовою роздільною здатністю 10 км. Причинами були такі: урбанізація, вирубка лісів (наприклад, пальмової олії, сої), зміна сільського господарства, лісова пожежа або лісове господарство. Ми включили всі території, нанесені на карту як лісові господарства, у наш аналіз за допомогою цього шару, який охоплював загалом ~1,6 мільярда га вирубаного лісу. Завдяки грубій просторовій роздільній здатності цього шару ми застосували маску лісового покриву в 2000 році ⁴⁹ , включаючи лише ділянки, які мали >10% деревного покриву (дотримуючись визначення лісу ФАО та порогового значення, використаного в Lesiv et al. ¹³ ). Це залишило на карті 1,08 мільярда га вирубаних лісів і плантацій.

Глобальна карта лісокористування

Цей третій набір даних від Schulze et al. ¹⁷ , було розглянуто, але не включено до основного аналізу. На цій карті використовувалися національні та субнаціональні дані управління лісами та класифікаційні моделі, навчені прогнозними змінними, щоб визначити типи лісокористування в усьому світі з роздільною здатністю 1 км на 2000 рік. Однак дані Оцінки лісових ресурсів ФАО, використані в цьому дослідженні, суперечать між країни (які самостійно звітують про свою національну статистику до ФАО), а поширеність класу лісів «змішаного використання» не дозволяє точно класифікувати всі ліси, що виробляють деревину в усьому світі. Крім того, ми виявили кілька регіонів, де класифікація виробництва деревини є неточною, а великі площі лісозаготівельних концесій і плантацій не включені до карти (наприклад, південно-східна Австралія ⁴⁹ ). Таким чином, результати нашого аналізу з використанням цього рівня слід інтерпретувати з обережністю, і вони не включені в основний текст, але їх можна знайти в розширених даних, рис. 3 . Через грубу роздільну здатність карти ми знову застосували маску лісового покриву за 2000 рік ¹⁸ , включаючи лише території, які мали >10% деревного покриву (відповідно до визначення лісу ФАО). Моделі лісокористування згруповані в чотири різні класи: виробництво, змішане використання, інше та невідоме. ФАО визначила «виробничий» ліс як «ліс, метою управління яким є виробництво деревини, волокна, біоенергії та/або недеревних лісових продуктів», тоді як «змішане використання» визначається як «ліс, метою управління яким є поєднання кількох цілей, і жодна з них не є значно важливішою за іншу». Для аналізу ми припустили, що «виробничі» ліси являють собою ліси, що виробляють деревину. Ми також включили до нашого аналізу «багаторазовий» ліс. Незважаючи на те, що «багатоцільовий» ліс необов’язково може використовуватися спеціально для виробництва деревини, ми включили цей клас управління, оскільки місцеві визначення лісів означали, що багато великих країн-виробників деревини (наприклад, Канада, Австралія, Німеччина) обмежувалися відсутністю картографічного «виробництва». ‘ліс.

Вогняний шар

Оскільки наш головний інтерес полягав у великих пожежах, що замінюють деревостани, які виснажують запаси деревини в лісі, ми використовували останні шари карти, що описують лісові пожежі, що замінюють деревостани 7 , де серйозність пожежі була достатньо високою, щоб спричинити втрату лісу (визначається ^як « видалення деревної рослинності, висота якої перевищує 5 м» ⁷ ). Цей шар є розширенням роботи Кертіса та ін. ⁶ і використовує Hansen et al. ¹⁸ Дані про втрату лісу на основі Landsat і машинне навчання для визначення того, чи спричинила втрату лісу лісова пожежа чи інший фактор у 2001–2021 роках, з роздільною здатністю 30 м. Моделі класифікації були навчені на основі даних, зібраних візуально, з окремими моделями, розробленими для п’яти глобальних регіонів (Північна Америка, Латинська Америка, Африка, північна Євразія та Південна та Південно-Східна Азія, Австралія та Океанія). Ми вирішили не застосовувати широко використовуваний набір даних MODIS Burned Area ⁵⁰ як вимірювання пожежної активності, оскільки ці дані відображають вигорілу територію без розрізнення між пожежами, що замінюють підставки, і опіками низької тяжкості. У багатьох регіонах опіки низької тяжкості можуть не завдати достатньої шкоди деревам, щоб зробити більшість їхньої деревини непридатною для використання, тому ми зосередилися на пожежах високої тяжкості, які можуть це зробити. Створюючи свою карту втрати лісів, спричинених лісовими пожежами, Tyukavina et al. ⁷ провів оцінку площі на основі вибірки та переконався, що остаточна карта відповідає оцінці площі на основі вибірки для всіх глобальних регіонів (крім Африки), а також надав карти, що містять оцінку ± sem. що відповідає оцінкам площі на основі вибірки, а також врахуванню невизначеності через оцінки площі горіння ± sem для всіх регіонів, крім Африки.

Аналіз економічних витрат потужних лісових пожеж, що замінюють деревостани, у деревинних лісах показує надзвичайну втрату запасів деревини та економічну цінність. Наприклад, сильні лісові пожежі в Скелястих горах у 2000 році призвели до спалювання ~7 мільйонів м ³ деревини, з яких <5% було врятовано ⁵¹ . Подібним чином дві лісові пожежі в південно-східній Австралії (2003 та 2006/2007) призвели до втраченої деревини на >2 мільярди австралійських доларів, причому операції з порятунку проводилися на <4% згорілих місцевих лісів ⁵² . У Росії оцінка стану лісів після лісової пожежі виявила, що верхові пожежі переважали серед горіння, що часто призводило до повної загибелі дерев ⁵³ . Враховуючи значну шкоду навколишньому середовищу, спричинену лісозаготівлями ^34 , 35 , і пов’язане з цим падіння цін, коли неякісна врятована деревина заповнює ринок ⁵¹ , ми припустили, що лісові пожежі, які замінюють деревостани, нанесені на карту Тюкавіною та ін. ⁷ призводять до майже повної втрати запасів деревини та економічної цінності.

Аналіз даних

Ми завершили всі операції з просторовими даними та їх аналіз за допомогою R версії 4.2.1. Глобальну карту управління лісами ми завантажили з Lesiv et al. ¹³ ( https://doi.org/10.5281/zenodo.5879022 ), глобальна карта втрати лісів водіями (Кертіс та ін. ⁶ ) на веб-сайті Global Forest Watch ( https://www.globalforestwatch.org/ map/ ) і глобальна карта втрати лісу через лісові пожежі від Tyukavina et al. ⁷ ( https://glad.umd.edu/dataset/Fire_GFL/ ). Ми завантажили глобальну карту деревного покриву в 2000 ^{18 році} за допомогою Google Earth Engine і перепроектували її на роздільну здатність 100 м, щоб відповідати найвищій роздільній здатності, доступній для наших даних журналу. Ми спроектували всі просторові дані в EPSG:4326 (WGS84) CRS і спроектували в ESRI:54009, де обчислювалися площі або перетини. Ми використали такі пакети R: raster (версія 3.5.29) ⁵⁴ , sf (версія 1.0.8) ⁵⁵ , terra (версія 1.6.7) ⁵⁶ , rnaturalearth (версія 0.1.0) ⁵⁷ , Kendall (версія 2.2.1) ⁵⁸ і тренд (версія 1.1.5) ⁵⁹ .

Ми розділили світ на п’ять регіонів (Північна Америка, Латинська Америка, Євразія, Африка та Південно-Східна Азія та Австралазія), дотримуючись регіональних моделей втрати лісів, спричинених пожежами, використаних Тюкавіною та ін. ⁷ Для кожного регіону ми створили мережу клітинок сітки розміром 0,25° для підвищення ефективності обчислень.

Для кожної сітки ми обрізали растрові дані каротажу та стрільби за просторовим розміром сітки за допомогою пакета terra та перетворили отримані об’єкти на прості багатокутники об’єктів за допомогою пакета sf. Для Curtis et al. ⁶ лісозаготівельного шару, ми потім застосували маску лісу, використовуючи глобальний лісовий покрив за 2000 рік ¹⁸ , і зберегли лише ділянки деревного лісу, де деревний покрив становив >10% (дотримуючись визначення лісу ФАО та того самого порогу маскування, який використовували Lesiv et. ал. ¹³ при створенні своєї карти). Ми агрегували загальну площу деревинних лісів у кожній сітці, щоб оцінити загальну глобальну площу лісів, які використовуються для виробництва деревини в кожному лісозаготівельному ярусі (Лесів та ін. ¹³ : 2,4 млрд га; Кертіс та ін. ⁶ : 1,08 млрд га ).

Використовуючи пакет sf, ми розрахували загальну кількість деревинних лісів, присутніх у кожній комірці сітки (для кожного використаного ярусу), а також перетину деревинних лісів із втратою лісу, спричиненою лісовими пожежами, за кожен рік часового ряду. Потім ми зафіксували просторовий масштаб пожеж, що спричиняють втрату лісу, за кожен рік у деревинних лісах у межах сітки. Ми повторили цей процес, використовуючи різні комбінації точності пікселів у Tyukavina et al. ⁷ набору даних, щоб також отримати оцінки невизначеності, що представляють ± sem

Кількісна оцінка просторового масштабу втрат деревини, спричинених лісовими пожежами

Ми об’єднали загальну вигорілу площу та загальну площу виробництва деревини на глобальному, регіональному та національному рівнях, щоб отримати оцінку глобальної, регіональної та національної площі лісопродукції, спаленої протягом періоду нашого дослідження. Для аналізу на національному рівні ми використовували R-пакет rnaturalearth для кордонів країни, щоб визначити загальну площу та частку деревних лісів, спалених у національному масштабі. Ми розрахували загальну згорілу площу в квадратних метрах до перерахунку в гектари. Для оцінки частки спаленого лісу, що виробляє деревину, ми розділили загальну вигорілу площу лісу, що виробляє деревину, за всі роки на загальну площу лісу, що виробляє деревину, оцінену за кожним набором даних рубки.

Тимчасові тенденції щорічної вигоряної площі лісопродуктивних лісів у різних масштабах

Ми об’єднали загальну площу спаленого деревного лісу за роками спалення, щоб створити оцінку щорічної площі горіння за період часу в глобальному, регіональному та національному масштабах (2001–2021). Щоб оцінити тенденцію щорічної площі опіку, ми використали тест Манна–Кендалла для монотонного тренду в часовому ряді з пакету Kendall на вихідних даних і повідомили про ці результати. Щоб оцінити розмір тренду, ми провели аналіз нахилу Сена за допомогою пакета трендів.

Доступність даних

Усі дані, спочатку використані в цьому дослідженні, є загальнодоступними в Інтернеті: Tyukavina et al. ⁷ дані про пожежу ( https://glad.umd.edu/dataset/Fire_GFL/ ), Curtis et al. ⁶ дані про лісове господарство ( https://data.globalforestwatch.org/documents/tree-cover-loss-by-dominant-driver/about ), Lesiv et al. ¹³ дані управління лісами ( https://zenodo.org/record/5879022#.ZCa9IXbMKUk ) і Hansen et al. ⁴⁹ даних про лісовий покрив ( https://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-global-forest/download_v1.7.html ).

Наявність коду

Код, використаний для створення результатів, є у вільному доступі та доступний за адресою https://github.com/cbousfield/Bousfield_et_al_2023_Timber_losses_through_wildfire.git .

https://www.nature.com/articles/s41561-023-01323-y

Список літератури

1. The State of the World’s Forests 2022: Forest Pathways for Green Recovery and Building Inclusive, Resilient and Sustainable Economies (FAO, 2022); https://doi.org/10.4060/cb9360en
2. Global Forest Resources Assessment 2020: Main Report (FAO, 2020); https://doi.org/10.4060/ca9825en
3. Barua, S. K., Lehtonen, P. & Pahkasalo, T. Plantation vision: potentials, challenges and policy options for global industrial forest plantation development. Int. For. Rev. 16, 117–127 (2014).Google Scholar 
4. Mishra, A. et al. Land use change and carbon emissions of a transformation to timber cities. Nat. Commun. 13, 4889 (2022).Article Google Scholar 
5. Andela, N. et al. A human-driven decline in global burned area. Science 356, 1356–1362 (2017).Article Google Scholar 
6. Curtis, P. G., Slay, C. M., Harris, N. L., Tyukavina, A. & Hansen, M. C. Classifying drivers of global forest loss. Science 361, 1108–1111 (2018).Article Google Scholar 
7. Tyukavina, A. et al. Global trends of forest loss due to fire from 2001 to 2019. Front. Remote Sens. 3, 825190 (2022).Article Google Scholar 
8. Senande-Rivera, M., Insua-Costa, D. & Miguez-Macho, G. Spatial and temporal expansion of global wildland fire activity in response to climate change. Nat. Commun. 13, 1208 (2022).Article Google Scholar 
9. Flannigan, M. et al. Global wildland fire season severity in the 21st century. For. Ecol. Manag. 294, 54–61 (2013).Article Google Scholar 
10. Messier, C., Puettmann, K. J. & Coates, K. D. (eds) Managing Forests as Complex Adaptive Systems: Building Resilience to the Challenge of Global Change (Routledge, 2013).
11. Burton, P. J., Kneeshaw, D. D. & Coates, K. D. Managing forest harvesting to maintain old growth in boreal and sub-boreal forests. For. Chron. 75, 623–631 (1999).Article Google Scholar 
12. Bowman, D. M. J. S. et al. Vegetation fires in the Anthropocene. Nat. Rev. Earth Environ. 1, 500–515 (2020).Article Google Scholar 
13. Lesiv, M. et al. Global forest management data for 2015 at a 100 m resolution. Sci. Data. 9, 199 (2022).Article Google Scholar 
14. Cary, G. J., Blanchard, W., Foster, C. N. & Lindenmayer, D. B. Effects of altered fire intervals on critical timber production and conservation values. Int. J. Wildland Fire 30, 322–328 (2021).Article Google Scholar 
15. Hudiburg, T. et al. Carbon dynamics of Oregon and northern California forests and potential land-based carbon storage. Ecol. Appl. 19, 163–180 (2009).Article Google Scholar 
16. Hethcoat, M. G. et al. A machine learning approach to map tropical selective logging. Remote Sens. Environ. 221, 569–582 (2019).Article Google Scholar 
17. Schulze, K., Malek, Ž. & Verburg, P. H. Towards better mapping of forest management patterns: a global allocation approach. For. Ecol. Manag. 432, 776–785 (2019).Article Google Scholar 
18. Hansen, M. C. et al. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science 342, 850–853 (2013).Article Google Scholar 
19. Ceccherini, G. et al. Abrupt increase in harvested forest area over Europe after 2015. Nature 583, 72–77 (2020).Article Google Scholar 
20. Palahí, M. et al. Concerns about reported harvests in European forests. Nature 592, E15–E17 (2021).Article Google Scholar 
21. Forestry Production and Trade (FAO, accessed 21 December 2022); https://www.fao.org/faostat/en/#data/FO
22. Teuling, A. J. A hot future for European droughts. Nat. Clim. Change 8, 364–365 (2018).Article Google Scholar 
23. Rousi, E., Kornhuber, K., Beobide-Arsuaga, G., Luo, F. & Coumou, D. Accelerated western European heatwave trends linked to more-persistent double jets over Eurasia. Nat. Commun. 13, 3851 (2022).Article Google Scholar 
24. Thompson, V. et al. The 2021 western North America heat wave among the most extreme events ever recorded globally. Sci. Adv. 8, eabm6860 (2022).Article Google Scholar 
25. Rifai, S. W., Li, S. & Malhi, Y. Coupling of El Niño events and long-term warming leads to pervasive climate extremes in the terrestrial tropics. Environ. Res. Lett. 14, 105002 (2019).Article Google Scholar 
26. Boer, M. M., Resco De Dios, V. & Bradstock, R. A. Unprecedented burn area of Australian mega forest fires. Nat. Clim. Change 10, 171–172 (2020).Article Google Scholar 
27. King, A. D., Pitman, A. J., Henley, B. J., Ukkola, A. M. & Brown, J. R. The role of climate variability in Australian drought. Nat. Clim. Change 10, 177–179 (2020).Article Google Scholar 
28. Anderegg, W. R. L. et al. Future climate risks from stress, insects and fire across US forests. Ecol. Lett. 25, 1510–1520 (2022).Article Google Scholar 
29. Flannigan, M. et al. Future area burned in Canada. Clim. Change 72, 1–16 (2005).Article Google Scholar 
30. De Groot, W. J., Flannigan, M. D. & Cantin, A. S. Climate change impacts on future boreal fire regimes. For. Ecol. Manag. 294, 35–44 (2013).Article Google Scholar 
31. Abatzoglou, J. T., Williams, A. P., Boschetti, L., Zubkova, M. & Kolden, C. A. Global patterns of interannual climate–fire relationships. Glob. Change Biol. 24, 5164–5175 (2018).Article Google Scholar 
32. Canadell, J. G. et al. Multi-decadal increase of forest burned area in Australia is linked to climate change. Nat. Commun. 12, 6921 (2021).Article Google Scholar 
33. Hanes, C. C. et al. Fire-regime changes in Canada over the last half century. Can. J. For. Res. 49, 256–269 (2019).Article Google Scholar 
34. Thorn, S. et al. Impacts of salvage logging on biodiversity: a meta-analysis. J. Appl. Ecol. 55, 279–289 (2018).Article Google Scholar 
35. Leverkus, A. B. et al. Salvage logging effects on regulating ecosystem services and fuel loads. Front. Ecol. Environ. 18, 391–400 (2020).Article Google Scholar 
36. Leverkus, A. B. et al. Tamm review: Does salvage logging mitigate subsequent forest disturbances? For. Ecol. Manag. 481, 118721 (2021).
37. Jürgensen, C., Kollert, W. & Lebedys, A. Assessment of Industrial Roundwood Production from Planted Forests Planted Forests and Trees Working Paper Series No. 48 (FAO, 2014).
38. Lindenmayer, D. B., Yebra, M. & Cary, G. J. Perspectives: Better managing fire in flammable tree plantations. For. Ecol. Manag. 528, 120641 (2023).Article Google Scholar 
39. Edwards, D. P. et al. Land-sharing versus land-sparing logging: reconciling timber extraction with biodiversity conservation. Glob. Change Biol. 20, 183–191 (2014).Article Google Scholar 
40. Betts, M. G. et al. Producing wood at least cost to biodiversity: integrating Triad and sharing–sparing approaches to inform forest landscape management. Biol. Rev. 96, 1301–1317 (2021).Article Google Scholar 
41. Gómez-González, S., Ojeda, F. & Fernandes, P. M. Portugal and Chile: longing for sustainable forestry while rising from the ashes. Environ. Sci. Policy 81, 104–107 (2018).Article Google Scholar 
42. Guerrero, F. et al. Drivers of flammability of Eucalyptus globulus Labill leaves: terpenes, essential oils, and moisture content. Forests 13, 908 (2022).Article Google Scholar 
43. Leverkus, A. B., Thorn, S., Lindenmayer, D. B. & Pausas, J. G. Tree planting goals must account for wildfires. Science 376, 588–589 (2022).Article Google Scholar 
44. Galizia, L. F. D. C. & Rodrigues, M. Modeling the influence of eucalypt plantation on wildfire occurrence in the Brazilian savanna biome. Forests 10, 844 (2019).Article Google Scholar 
45. Lindenmayer, D., Taylor, C. & Blanchard, W. Empirical analyses of the factors influencing fire severity in southeastern Australia. Ecosphere 12, e03721 (2021).Article Google Scholar 
46. Gora, E. M. et al. A mechanistic and empirically supported lightning risk model for forest trees. J. Ecol. 108, 1956–1966 (2020).Article Google Scholar 
47. Thompson, J. R., Spies, T. A. & Ganio, L. M. Reburn severity in managed and unmanaged vegetation in a large wildfire. Proc. Natl Acad. Sci. USA 104, 10743–10748 (2007).Article Google Scholar 
48. Phelps, J., Carrasco, L. R., Webb, E. L., Koh, L. P. & Pascual, U. Agricultural intensification escalates future conservation costs. Proc. Natl Acad. Sci. USA 110, 7601–7606 (2013).Article Google Scholar 
49. Lindenmayer, D. B. & Taylor, C. New spatial analyses of Australian wildfires highlight the need for new fire, resource, and conservation policies. Proc. Natl Acad. Sci. USA 117, 12481–12485 (2020).Article Google Scholar 
50. Giglio, L., Boschetti, L., Roy, D. P., Humber, M. L. & Justice, C. O. The Collection 6 MODIS burned area mapping algorithm and product. Remote Sens. Environ. 217, 72–85 (2018).Article Google Scholar 
51. Prestemon, J. P., Wear, D. N., Stewart, F. J. & Holmes, T. P. Wildfire, timber salvage, and the economics of expediency. For. Policy Econ. 8, 312–322 (2006).Article Google Scholar 
52. Stephenson, C., Handmer, J. & Betts, R. Estimating the economic, social and environmental impacts of wildfires in Australia. Environ. Hazards 12, 93–111 (2013).Article Google Scholar 
53. Kukavskaya, E. A. et al. Influence of logging on the effects of wildfire in Siberia. Environ. Res. Lett. 8, 045034 (2013).Article Google Scholar 
54. Hijmans, R. raster: Geographic Data Analysis and Modeling. R package version 3.5-29 https://CRAN.R-project.org/package=raster (2020).
55. Pebesma, E. Simple features for R: standardized support for spatial vector data. R J. 10, 439–446 (2018).Article Google Scholar 
56. Hijmans, R. terra: Spatial Data Analysis. R package version 1.6-7 https://CRAN.R-project.org/package=terra (2020).
57. South, A. rnaturalearth: World Map Data from Natural Earth. R package version 0.1.0 https://CRAN.R-project.org/package=rnaturalearth (2020).
58. McLeod, A. Kendall: Kendall Rank Correlation and Mann-Kendall Trend Test. R package version 2.2.1 https://CRAN.R-project.org/package=Kendall (2022).
59. Pohlert, T. trend: Non-Parametric Trend Tests and Change-Point Detection. R package version 1.1.5 https://CRAN.R-project.org/package=trend (2023).

Download references