作者凯特·克林，加州大学戴维斯分校 内华达山脉的一个火灾后地区，几乎没有针叶树再生
荣誉:约瑟夫·斯图尔特，美国地质勘探局/加州大学戴维斯分校 在摧毁美国西部森林的特大火灾之后，人们开始关注森林是否会自行再生
森林管理者现在可以借助一种新增强的预测性绘图工具来了解森林在哪些地方可能会自行再生，以及在哪些地方重新种植可能会有好处
加州大学戴维斯分校的研究人员在《生态应用》杂志上发表的一项研究中描述了这种工具；U
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美国地质调查局、加州消防局和美国
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林务局
加州大学戴维斯分校和美国地质勘探局的博士后研究员、第一作者约瑟夫·斯图尔特说:“大火正在把森林地区变成没有活树的景观。”
“管理人员需要及时和准确的信息，说明哪里最需要重新造林
" 该工具也被称为火灾后空间针叶树再生预测工具(POSCRPT)，可帮助森林管理者在火灾发生后的几周内确定哪些地方可能有足够的自然树木再生，哪些地方可能需要人工种植树苗来恢复森林中最脆弱的区域
没那么常青 针叶树或松树等球果植物在北美西部的许多森林中占据主导地位
研究发现，当幼苗面临更干燥的气候条件时，针叶树在火灾后再生的可能性更小，尤其是在已经经历频繁干旱胁迫的低海拔森林中
总的来说，由于气候和干旱条件，野火过后，加州低海拔地区的针叶树预计会减少
POSCRPT工具产生火灾后森林再生的空间预测
学分:加州大学戴维斯分校/美国地质调查局 斯图尔特说:“我们发现，当森林大火之后是干旱时，树木幼苗的日子就不好过了，森林也不太可能恢复。”
加州大学戴维斯分校的一个团队从2004年至2012年间发生的19场野火的1200多个研究地块中收集了火灾后恢复数据，以及18年的森林种子生产数据
美国地质勘探局的生态学家从数百个种子陷阱中收集并鉴定了超过17万颗种子
科学家们将这些数据与多光谱卫星图像、森林结构图、气候和其他环境数据相结合，为不同种类的针叶树(包括松树和冷杉)创建了种子可用性和再生概率的空间模型
近年来，森林管理者已经使用了该工具的原型，以更好地理解在哪里集中精力进行再生
新的升级包括火后气候和种子生产的信息，并包括一个易于使用的网络界面，预计将提高工具的准确性和使用
“这项工作是一个很好的例子，说明了多个合作伙伴如何一起解决加州气候和火灾趋势引起的主要资源管理问题，”合著者休·萨福德说，他是美国农业部森林服务局西南太平洋地区的区域生态学家，也是加州大学戴维斯分校的研究人员
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