El bosque de las montañas de Sierra Nevada es un recurso importante para las comunidades circundantes en Nevada y California. La tala de árboles mediante la extracción de árboles a mano o el uso de maquinaria pesada es una de las pocas herramientas disponibles para gestionar los bosques. Sin embargo, encontrar la mejor manera de reducir los bosques mediante la eliminación de árboles seleccionados para maximizar los beneficios del bosque en cuanto a la cantidad de agua, calidad del agua, El riesgo de incendios forestales y el hábitat de la vida silvestre sigue siendo un desafío para los administradores de recursos. El Servicio Forestal de EE. UU. Está liderando un esfuerzo para equilibrar todos estos desafíos en la planificación de la restauración forestal a escala de paisaje como parte de la Alianza de Restauración de Lake Tahoe West.

Como parte de este esfuerzo, Universidad de Nevada, Adrian Harpold, de Reno, dirigió recientemente un equipo en el desarrollo de una herramienta de modelado para centrarse en el problema de la cantidad de agua. La herramienta predice cómo los diferentes enfoques para adelgazar el bosque impactan la acumulación de nieve en el lago Tahoe, que controla la cantidad de agua disponible para las comunidades río abajo como Reno.

"La capa de nieve en la que hemos confiado está bajo la presión de años de extinción de incendios que aumentaron la densidad de árboles, combinado con los efectos del cambio climático y el calentamiento de las temperaturas, "Arpold, profesor asistente de recursos naturales y ciencias ambientales en la Facultad de Agricultura, Biotecnología y recursos naturales, dijo.

Explicó que demasiados árboles significan que llega menos nieve al suelo. Además, cuando muchos árboles están agrupados, se calientan y liberan calor, que puede derretir la nieve en el suelo. Sin embargo, muy pocos árboles significa que la capa de nieve está menos protegida del sol y el viento, que también derrite la nieve.

La herramienta, desarrollado con fondos de la Estación Experimental de la Universidad y el Servicio Forestal de EE. UU., fue construido para modelar específicamente la costa oeste del lago Tahoe, que el equipo consideró que era una buena muestra del bosque de Sierra Nevada. El equipo creó inicialmente un modelo de alta resolución a pequeña escala utilizando datos recopilados con escáneres láser 3-D, llamado "LiDAR".

"Los datos LiDAR nos permiten ver árboles individuales, que usamos para 'reducir virtualmente' el bosque al sacar árboles del modelo, ", dijo." Como tal, nos permite crear un experimento de adelgazamiento que es realista. Entonces podemos representar diferentes acciones de gestión, como quitar árboles por debajo de ciertas alturas ".

Su equipo, incluyendo al becario postdoctoral Sebastian Krogh, estudiante de posgrado Devon Eckberg, estudiantes de pregrado Makenzie Kohler y Gary Sterle, el profesor asociado de percepción remota de la universidad, Jonathan Greenberg, y Patrick Broxton, de la Universidad de Arizona, probó la precisión del modelo realizando experimentos de raleo y comparando las predicciones con las mediciones en el bosque real. Los resultados se discutieron en un artículo publicado recientemente sobre la prueba de concepto para el uso de modelos de alta resolución para predecir el efecto del adelgazamiento del bosque para la nieve. de la cual Harpold fue el autor principal.

Una vez que el equipo determinó que el modelo funcionaba correctamente, aumentaron el tamaño del modelo para representar la costa occidental del lago Tahoe. Los resultados se discuten en otro artículo publicado recientemente sobre el uso del modelo para predecir los efectos del adelgazamiento del bosque en la capa de nieve del norte de Sierra Nevada, dirigido por Krogh con Harpold, Broxton y Patricia Manley del Servicio Forestal como coautores. Sus experimentos demostraron que, en general, más árboles eliminados significan más nieve mantenida. Sin embargo, hay formas beneficiosas y formas perjudiciales de eliminar árboles. El método que pareció ser más efectivo fue eliminar árboles densos que tenían muchas hojas y ramas y eran más cortos de unos 50 pies. dejando atrás árboles más altos. También hubo diferencias en la efectividad según la elevación, la pendiente y la dirección de la pendiente.

Harpold planea seguir ampliando el modelo, probando para ver si funcionará para la costa este del lago Tahoe y en la cuenca del río American, con el objetivo final de proporcionar una herramienta para que los responsables de la toma de decisiones del Servicio Forestal y otras personas informen sobre sus planes de reducción de bosques.

La herramienta de cantidad de agua es una de las muchas herramientas de modelado diferentes que se están desarrollando con fondos del Servicio Forestal como parte de la Iniciativa Tahoe-Central Sierra. que tiene como objetivo restaurar rápidamente el bosque para mejorar la salud y la resiliencia de las montañas de Sierra Nevada y maximizar los beneficios que proporciona el bosque.

"Mi herramienta de apoyo a la toma de decisiones sobre la cantidad de agua sería una pieza más pequeña en un conjunto de herramientas más grande para ayudar a determinar cómo y dónde talar los bosques, "Dijo Harpold.

Otras herramientas que se están diseñando para predecir los impactos de la reducción del bosque incluyen una herramienta para predecir el impacto en la propagación de incendios forestales, una herramienta para predecir el impacto sobre el humo, una herramienta para predecir el impacto en especies en peligro y amenazadas, una herramienta para predecir el flujo de sedimentos hacia el lago Tahoe y una herramienta para predecir el impacto económico.