Mapping total nitrogen in ash after a wildland fire: a microplot analysis
Data
2010Autorius
da Silva Pereira, Paulo Alexandre
Úbeda, Xavier
Baltrėnaitė-Gedienė, Edita
Metaduomenys
Rodyti detalų aprašąSantrauka
Nitrogen (N), due its low temperature volatilization, is one of the elements most vulnerable to fire. This effect depends on fire severity, which varies depending on biophysical conditions which can be heterogeneous across the landscape. Hence, fire effects on N can be variable. The aim of this study was to establish the ash total nitrogen (TN) spatial variability in a microplot designed in a burned area, and to test several methods in order to identify the most accurate one for interpolating the variable. In total, we selected four deterministic interpolation methods – inverse distance to a weight (IDW), with the weight of 1, 2, 3, 4 and 5, local polynomial (LP), with the power of 1 and 2, global polynomial (GP), radial basis functions (RBF) – spline with tension (SPT), completely regularized spline (CRS), multiquadratic (MTQ), inverse multiquadratic (IMTQ) and thin plate spline (TPS) – and two geostatistical methods: ordinary kriging (OK) and simple kriging (SK). In total, we tested 15 techniques. Ash TN was negatively related to fire severity showed a good spatial structure across the plot. The linear model was the best, which means that the variability of ash TN content increased in all the area of interest. The highest concentration of TN was observed in the northeast part of the plot and the lowest in the Southwest. From all test methods, MTQ was most accurate, and IDW5 was the worst predictor. In general, RBF and the geostatistical methods were most precise and IDW was less accurate, which means that ash TN distribution has some specific features and does not exhibit a small-scale variation. The distribution of the variable depends on species distribution, temperature and probably on vegetation moisture during fire evolution. Gaisro atveju azotas (A) yra viena jautriausių maisto medžiagų dėl žemos garavimo temperatūros. Jo koncentracijos kitimas priklauso nuo gaisro poveikio stiprumo dėl biofi zikinių salygų ir yra labai heterogeniškas gaisro paveiktame skirtingame kraštovaizdyje. Todėl gaisro poveikis A pokyčiams gali būti labai įvairus. Azoto koncentracijos gali kisti ir nedideliais atstumais, todėl sunkiau globaliai vertinti gaisro poveikį kraštovaizdžiui. Šio tyrimo tikslas – įvertinti bendrojo azoto (BA) pelenuose pasiskirstymą gaisro paveiktoje teritorijoje ir palyginti kelis interpoliacijos metodus, siekiant nustatyti tiksliausią iš jų šio tyrimo atveju. Darbe palyginti 8 interpoliacijos metodai – inverse distance to a weight (IDW) su svorio koefi cientais 1, 2, 3, 4 ir 5; local polynomial (LP) su svorio vertėmis 1 ir 2; global polynomial (GP); Radial basis functions (RBF) – spline with tension (SPT); completely regularized spline (CRS), multiquadratic (MTQ), inverse multiquadratic (IMTQ) ir thin plate spline (TPS)– ir geostatistiniai metodai – ordinary kriging (OK) ir simple kriging (SK). Nustatyta, kad BA koncentracija pelenuose yra neigiamai proporcinga gaisro poveikio stiprumui, o jos vertės nagrinėjamame plote pasiskirstė tolygiai. Linijinis modelis buvo tinkamiausias, vadinasi, galima teigti, kad BA koncentracijos pelenuose pokytis didėjo nagrinėjamame plote. Didžiausia BA koncentracija aptikta šiaurrytinėje dalyje, o mažiausia – pietvakarinėje. Iš visų taikytų metodų MTQ buvo įvertintas geriausiai, o IDW5– mažiau tiksliai įvertinantis BA koncentracijos pelenuose pokyčius. Bendruoju atveju RBF ir geostatistiniai metodai, palyginti su IDW, yra tikslesni. Tokiu atveju BA koncentracijos pelenuose pasiskirstymui būdingi specialūs bruožai, tačiau nebūdingi staigūs kitimai. Kintamojo pasiskirstymas priklauso nuo medžių rūšies, gaisro temperatūros ir gali būt gaisro metu kintančios augalijos drėgmės.