A new method for the identification of old-growth trees in National Forest Inventories: Application to Pinus halepensis Mill. stands in Spain

Old-growth trees play a very important role in the maintenance of biodiversity in forests. However, no clear definition is yet available to help identify them since tree age is usually not recorded in National Forest Inventories. To develop and test a new method to identify old-growth trees using a species-specific threshold for tree diameter in National Forest Inventories. Different nonlinear mixed models for diameter ? age were generated using data from the Spanish Forest Inventory in order to identify the most appropriate one for Aleppo pine in its South-western distribution area. The asymptote of the optimal model indicates the threshold diameter for defining an old-growth tree. Additionally, five site index curves were examined to analyze the influence of site quality on these models.

Flujos de gases de efecto invernadero en suelos forestales y agroforestales del centro de la Península Ibérica=Greenhouse gas flows in forest and agroforestry soils in the center of the Iberian Peninsula

Debido a la complejidad de los procesos que controlan el intercambio de gases de carbono (C) y nitrógeno (N) entre el suelo y la atmósfera, en los sistemas forestales y agroforestales, son comprensibles las incógnitas existentes respecto a la estimación de los flujos de los gases de efecto invernadero (GEI) y la capacidad como reservorios de carbono de los suelos, bajo diferentes formas de uso y regímenes de alteración a escala regional y global. Esta escasez de información justifica la necesidad de caracterizar la dinámica de intercambio de GEI en los ecosistemas Mediterráneos, en especial en el contexto actual de cambio climático, y el incremento asociado de temperatura y periodos de sequía, alteración de los patrones de precipitación, y el riesgo de incendios forestales; cuyas consecuencias afectarán tanto a los compartimentos de C y de N del suelo como a la capacidad de secuestro de C de estos ecosistemas. Dentro de este contexto se enmarca la presente tesis doctoral cuyo objetivo ha sido cuantificar y caracterizar los flujos de dióxido de carbono (CO2), de oxido nitroso (N2O) y de metano (CH4), junto con los stocks de C y N, en suelos forestales de Quercus ilex, Quercus pyrenaica y Pinus sylvestris afectados por incendios forestales; así como el estudiar el efecto de la gestión y la cubierta arbórea en la respiración del suelo y los stocks de C y N en una dehesa situada en el centro de la Península Ibérica. De manera que los flujos de CO2, N2O y CH4; y los parámetros físico-químicos y biológicos del suelo fueron estudiados en los diferentes tratamientos y ecosistemas a lo largo del trabajo que se presenta. Los resultados obtenidos muestran la existencia de variaciones temporales y espaciales de la respiración del suelo dentro de una escala geográfica pequeña, controladas principalmente por la temperatura y la humedad del suelo; y por los contenidos de C y N del suelo en un bosque de Pinus sylvestris en la vertiente norte de la Sierra de Guadarrama , en España. El análisis de los efectos de los incendios forestales a largo plazo (6-8 años) revela que las pérdidas anuales de C a través de la respiración del suelo en las zonas quemadas de Quercus ilex, Quercus pyrenaica y Pinus sylvestris fueron 450 gCm-2yr-1, 790 gCm-2yr-1 y 1220 gCm-2yr-1, respectivamente; lo que representa una reducción del 43%, 22% y 11% en comparación con las zonas no quemadas de dichas especies, debido a la destrucción de la masa arbórea. El efecto del fuego también alteró los flujos N2O y CH4 del suelo, de una forma diferente en los distintos ecosistemas y estacionalidades estudiadas. De tal modo, que los suelos quemados mostraron una mayor oxidación del CH4 en las masas de Q. ilex, y una menor oxidación en las de P. sylvestris; además de una disminución de los flujos de N2O en Q. pyrenaica. Los incendios también afectaron los parámetros microclimáticos de los suelos forestales, observándose un incremento de la temperatura del suelo y una disminución de la humedad en los emplazamientos quemados que en los no quemados. Los cationes intercambiables, el pH, el cociente C/N, el contenido en raicillas y la biomasa microbiana también disminuyeron en las zonas quemadas. Aunque el C orgánico del suelo no se alteró de manera significativa, si lo hizo la calidad de la materia orgánica, disminuyendo el carbono lábil y aumentando las formas recalcitrantes lo que se tradujo en menor sensibilidad de la respiración del suelo a la temperatura (valores de Q10) en las zonas quemadas. Los resultados del estudio realizado en la Dehesa muestran que las actividades silvopastorales estudiadas afectaron levemente y de forma no constante a la respiración del suelo y las condiciones microclimáticas del suelo. Se observó una reducción 12% de la respiración del suelo por efecto del pastoreo no intensivo. Sin embargo, se observaron incrementos de 3Mg/ha en los stocks de C y de 0.3 Mg/ha en los stocks de N en los suelos pastoreados en comparación con los no pastoreados. Aunque, no se observó un claro efecto de la labranza sobre la respiración del suelo en nuestro experimento, sin embargo si se observó una disminución de 3.5 Mg/ha en las reservas de C y de 0.3 Mg/ ha en las de N en los suelos labrados comparados con los no labrados. La copa del arbolado influyó de forma positiva tanto en la respiración del suelo, como en los stocks de C y N de los suelos. La humedad del suelo jugó un papel relevante en la sensibilidad de la respiración a la temperatura del suelo. Nuestros resultados ponen de manifiesto la sensibilidad de la respiración del suelo a cambios en la humedad y los parámetros edáficos, y sugieren que la aplicación de modelos estándar para estimar la respiración del suelo en áreas geográficas pequeñas puede no ser adecuada a menos que otros factores sean considerados en combinación con la temperatura del suelo. Además, las diferentes respuestas de los flujos de gases de efecto invernadero a los cambios, años después de la ocurrencia de incendios forestales, destaca la necesidad de incluir estos cambios en las futuras investigaciones de la dinámica del carbono en los ecosistemas mediterráneos. Por otra parte, las respuestas divergentes en los valores de respiración del suelo y en los contenidos de C y N del suelo observados en la dehesa, además de la contribución de la copa de los árboles en los nutrientes del suelo ilustran la importancia de mantener la gestión tradicional aplicada en beneficio de la capacidad de almacenar C en la dehesa estudiada. La información obtenida en este trabajo pretende contribuir a la mejora del conocimiento de la dinámica y el balance de C en los sistemas mediterráneos, además de ayudar a predecir el impacto del cambio climático en el intercambio de C entre los ecosistemas forestales y agroforestales y la atmósfera. ABSTRACT Due to the complexity of the processes that control the exchange of carbon (C) and nitrogen (N) gasses between soils and the atmosphere in forest and agroforestry ecosystems, understandable uncertainties exist as regards the estimation of greenhouse gas (GHG) fluxes and the soil sink capacity at regional and global scale under different forms of land use and disturbance regimes. These uncertainties justify the need to characterize the exchange dynamics of GHG between the atmosphere and soils in Mediterranean terrestrial ecosystems, particularly in the current context of climate change and the associated increase in temperature, drought periods, heavy rainfall events, and increased risk of wildfires, which affect not only the C and N pools but also the soil C sink capacity of these ecosystems. Within this context, the aims of the present thesis were, firstly, to quantify and characterize the fluxes of carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (N2O) and methane (CH4) as well as the C and N stocks in Quercus ilex, Quercus pyrenaica and Pinus sylvestris stands affected by wildfires, and secondly, to study the effects of Quercus ilex canopy and management on both soil respiration and C and N pools in dehesa systems in the center of Iberian Peninsula. Soil CO2, N2O and CH4 fluxes, and soil physical-chemical and biological parameters were studied under the different treatments and ecosystems considered in this study. The results showed seasonal and spatial variations in soil respiration within small geographic areas, mainly controlled by soil temperature and moisture in addition to soil carbon and nitrogen stocks in mixed pine–oak forest ecosystems on the north facing slopes of the Sierra de Guadarrama in Spain. The analysis of long term effects of wildfires (6–8 years) revealed that annual carbon losses through soil respiration from burned sites in Quercus ilex, Quercus pyrenaica and Pinus sylvestris stands were 450 gCm-2yr-1, 790 gCm-2yr-1 and 1220 gCm-2yr-1, respectively; with burned sites emitting 43%, 22% and 11% less in burned as opposed to non-burned sites due the loss of trees. Fire may alter both N2O and CH4 fluxes although the magnitude of such variation depends on the site, soil characteristics and seasonal climatic conditions. The burned sites showed higher CH4 oxidation in Q.ilex stands, and lower oxidation rates in P. sylvestris stands. A reduction in N2O fluxes in Q. pyrenaica stands was detected at burned sites along with changes in soil microclimate; higher soil temperature and lower soil moisture content. Exchangeable cations, the C/N ratio, pH, fine root and microbial biomass were also found to decrease at burned sites. Although the soil organic carbon was not significantly altered, the quality of the organic matter changed, displaying a decrease in labile carbon and a relative increase in refractory forms, leading to lower sensitivity of soil respiration to temperature (Q10 values) at burned sites. The results from the dehesa study show that light grazing and superficial tilling practices used in the studied dehesa system in Spain had a slight but non-consistent impact on soil respiration and soil microclimate over the study period. The reduction in soil respiration in the dehesa system due to the effects of grazing was around 12 %. However, increments of 3Mg/ha in C stocks and 0.3 Mg/ha in N stocks in grazed soils were observed. Although no clear effect of tilling on soil respiration was found, a decrease of 3.5 Mg/ha in C stocks and 0.3 Mg/ha in N stocks was detected for tilled soils. The presence of a tree canopy induced increases in soil respiration, soil C and N stocks, while soil moisture was found to play an important role in soil respiration temperature response. Our results suggest that the use of standard models to estimate soil respiration in small geographical areas may not be adequate unless other factors are considered in addition to soil temperature. Furthermore, the different responses of GHG flux to climatic shifts, many years after the occurrence of wildfire, highlight the need to include these shifts in C dynamics in future research undertaken in Mediterranean ecosystems. Furthermore, divergent responses in soil respiration and soil C and N stocks to grazing or tilling practices in Dehesa systems, and the influence of tree canopy on soil respiration and soil nutrient content, illustrate the importance of maintaining beneficial management practices. Moreover, the carbon sequestration capacity of the Dehesa system studied may be enhanced through improvements in the management applied. It is hoped that the information obtained through this research will contribute towards improving our understanding of the dynamics and balance of C in Mediterranean systems, and help predict the impact of climate change on the exchange of C between forest and agroforestry ecosystems and the atmosphere.

LiDAR remote sensing applied to forest resources assessment

Disponer de información precisa y actualizada de inventario forestal es una pieza clave para mejorar la gestión forestal sostenible y para proponer y evaluar políticas de conservación de bosques que permitan la reducción de emisiones de carbono debidas a la deforestación y degradación forestal (REDD). En este sentido, la tecnología LiDAR ha demostrado ser una herramienta perfecta para caracterizar y estimar de forma continua y en áreas extensas la estructura del bosque y las principales variables de inventario forestal. Variables como la biomasa, el número de pies, el volumen de madera, la altura dominante, el diámetro o la altura media son estimadas con una calidad comparable a los inventarios tradicionales de campo. La presente tesis se centra en analizar la aplicación de los denominados métodos de masa de inventario forestal con datos LIDAR bajo diferentes condiciones y características de masa forestal (bosque templados puros y mixtos) y utilizando diferentes bases de datos LiDAR (información proveniente de vuelo nacionales e información capturada de forma específica). Como consecuencia de lo anterior, se profundiza en la generación de inventarios forestales continuos con LiDAR en grandes áreas. Los métodos de masa se basan en la búsqueda de relaciones estadísticas entre variables predictoras derivadas de la nube de puntos LiDAR y las variables de inventario forestal medidas en campo con el objeto de generar una cartografía continua de inventario forestal. El rápido desarrollo de esta tecnología en los últimos años ha llevado a muchos países a implantar programas nacionales de captura de información LiDAR aerotransportada. Estos vuelos nacionales no están pensados ni diseñados para fines forestales por lo que es necesaria la evaluación de la validez de esta información LiDAR para la descripción de la estructura del bosque y la medición de variables forestales. Esta información podría suponer una drástica reducción de costes en la generación de información continua de alta resolución de inventario forestal. En el capítulo 2 se evalúa la estimación de variables forestales a partir de la información LiDAR capturada en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA-LiDAR) en España. Para ello se compara un vuelo específico diseñado para inventario forestal con la información de la misma zona capturada dentro del PNOA-LiDAR. El caso de estudio muestra cómo el ángulo de escaneo, la pendiente y orientación del terreno afectan de forma estadísticamente significativa, aunque con pequeñas diferencias, a la estimación de biomasa y variables de estructura forestal derivadas del LiDAR. La cobertura de copas resultó más afectada por estos factores que los percentiles de alturas. Considerando toda la zona de estudio, la estimación de la biomasa con ambas bases de datos no presentó diferencias estadísticamente significativas. Las simulaciones realizadas muestran que las diferencias medias en la estimación de biomasa entre un vuelo específico y el vuelo nacional podrán superar el 4% en áreas abruptas, con ángulos de escaneo altos y cuando la pendiente de la ladera no esté orientada hacia la línea de escaneo. En el capítulo 3 se desarrolla un estudio en masas mixtas y puras de pino silvestre y haya, con un enfoque multi-fuente empleando toda la información disponible (vuelos LiDAR nacionales de baja densidad de puntos, imágenes satelitales Landsat y parcelas permanentes del inventario forestal nacional español). Se concluye que este enfoque multi-fuente es adecuado para realizar inventarios forestales continuos de alta resolución en grandes superficies. Los errores obtenidos en la fase de ajuste y de validación de los modelos de área basimétrica y volumen son similares a los registrados por otros autores (usando un vuelo específico y parcelas de campo específicas). Se observan errores mayores en la variable número de pies que los encontrados en la literatura, que pueden ser explicados por la influencia de la metodología de parcelas de radio variable en esta variable. En los capítulos 4 y 5 se evalúan los métodos de masa para estimar biomasa y densidad de carbono en bosques tropicales. Para ello se trabaja con datos del Parque Nacional Volcán Poás (Costa Rica) en dos situaciones diferentes: i) se dispone de una cobertura completa LiDAR del área de estudio (capitulo 4) y ii) la cobertura LiDAR completa no es técnica o económicamente posible y se combina una cobertura incompleta de LiDAR con imágenes Landsat e información auxiliar para la estimación de biomasa y carbono (capitulo 5). En el capítulo 4 se valida un modelo LiDAR general de estimación de biomasa aérea en bosques tropicales y se compara con los resultados obtenidos con un modelo ajustado de forma específica para el área de estudio. Ambos modelos están basados en la variable altura media de copas (TCH por sus siglas en inglés) derivada del modelo digital LiDAR de altura de la vegetación. Los resultados en el área de estudio muestran que el modelo general es una alternativa fiable al ajuste de modelos específicos y que la biomasa aérea puede ser estimada en una nueva zona midiendo en campo únicamente la variable área basimétrica (BA). Para mejorar la aplicación de esta metodología es necesario definir en futuros trabajos procedimientos adecuados de medición de la variable área basimétrica en campo (localización, tamaño y forma de las parcelas de campo). La relación entre la altura media de copas del LiDAR y el área basimétrica (Coeficiente de Stock) obtenida en el área de estudio varía localmente. Por tanto es necesario contar con más información de campo para caracterizar la variabilidad del Coeficiente de Stock entre zonas de vida y si estrategias como la estratificación pueden reducir los errores en la estimación de biomasa y carbono en bosques tropicales. En el capítulo 5 se concluye que la combinación de una muestra sistemática de información LiDAR con una cobertura completa de imagen satelital de moderada resolución (e información auxiliar) es una alternativa efectiva para la realización de inventarios continuos en bosques tropicales. Esta metodología permite estimar altura de la vegetación, biomasa y carbono en grandes zonas donde la captura de una cobertura completa de LiDAR y la realización de un gran volumen de trabajo de campo es económica o/y técnicamente inviable. Las alternativas examinadas para la predicción de biomasa a partir de imágenes Landsat muestran una ligera disminución del coeficiente de determinación y un pequeño aumento del RMSE cuando la cobertura de LiDAR es reducida de forma considerable. Los resultados indican que la altura de la vegetación, la biomasa y la densidad de carbono pueden ser estimadas en bosques tropicales de forma adecuada usando coberturas de LIDAR bajas (entre el 5% y el 20% del área de estudio). ABSTRACT The availability of accurate and updated forest data is essential for improving sustainable forest management, promoting forest conservation policies and reducing carbon emissions from deforestation and forest degradation (REDD). In this sense, LiDAR technology proves to be a clear-cut tool for characterizing forest structure in large areas and assessing main forest-stand variables. Forest variables such as biomass, stem volume, basal area, mean diameter, mean height, dominant height, and stem number can be thus predicted with better or comparable quality than with costly traditional field inventories. In this thesis, it is analysed the potential of LiDAR technology for the estimation of plot-level forest variables under a range of conditions (conifer & broadleaf temperate forests and tropical forests) and different LiDAR capture characteristics (nationwide LiDAR information vs. specific forest LiDAR data). This study evaluates the application of LiDAR-based plot-level methods in large areas. These methods are based on statistical relationships between predictor variables (derived from airborne data) and field-measured variables to generate wall to wall forest inventories. The fast development of this technology in recent years has led to an increasing availability of national LiDAR datasets, usually developed for multiple purposes throughout an expanding number of countries and regions. The evaluation of the validity of nationwide LiDAR databases (not designed specifically for forest purposes) is needed and presents a great opportunity for substantially reducing the costs of forest inventories. In chapter 2, the suitability of Spanish nationwide LiDAR flight (PNOA) to estimate forest variables is analyzed and compared to a specifically forest designed LiDAR flight. This study case shows that scan angle, terrain slope and aspect significantly affect the assessment of most of the LiDAR-derived forest variables and biomass estimation. Especially, the estimation of canopy cover is more affected than height percentiles. Considering the entire study area, biomass estimations from both databases do not show significant differences. Simulations show that differences in biomass could be larger (more than 4%) only in particular situations, such as steep areas when the slopes are non-oriented towards the scan lines and the scan angles are larger than 15º. In chapter 3, a multi-source approach is developed, integrating available databases such as nationwide LiDAR flights, Landsat imagery and permanent field plots from SNFI, with good resultos in the generation of wall to wall forest inventories. Volume and basal area errors are similar to those obtained by other authors (using specific LiDAR flights and field plots) for the same species. Errors in the estimation of stem number are larger than literature values as a consequence of the great influence that variable-radius plots, as used in SNFI, have on this variable. In chapters 4 and 5 wall to wall plot-level methodologies to estimate aboveground biomass and carbon density in tropical forest are evaluated. The study area is located in the Poas Volcano National Park (Costa Rica) and two different situations are analyzed: i) available complete LiDAR coverage (chapter 4) and ii) a complete LiDAR coverage is not available and wall to wall estimation is carried out combining LiDAR, Landsat and ancillary data (chapter 5). In chapter 4, a general aboveground biomass plot-level LiDAR model for tropical forest (Asner & Mascaro, 2014) is validated and a specific model for the study area is fitted. Both LiDAR plot-level models are based on the top-of-canopy height (TCH) variable that is derived from the LiDAR digital canopy model. Results show that the pantropical plot-level LiDAR methodology is a reliable alternative to the development of specific models for tropical forests and thus, aboveground biomass in a new study area could be estimated by only measuring basal area (BA). Applying this methodology, the definition of precise BA field measurement procedures (e.g. location, size and shape of the field plots) is decisive to achieve reliable results in future studies. The relation between BA and TCH (Stocking Coefficient) obtained in our study area in Costa Rica varied locally. Therefore, more field work is needed for assessing Stocking Coefficient variations between different life zones and the influence of the stratification of the study areas in tropical forests on the reduction of uncertainty. In chapter 5, the combination of systematic LiDAR information sampling and full coverage Landsat imagery (and ancillary data) prove to be an effective alternative for forest inventories in tropical areas. This methodology allows estimating wall to wall vegetation height, biomass and carbon density in large areas where full LiDAR coverage and traditional field work are technically and/or economically unfeasible. Carbon density prediction using Landsat imaginery shows a slight decrease in the determination coefficient and an increase in RMSE when harshly decreasing LiDAR coverage area. Results indicate that feasible estimates of vegetation height, biomass and carbon density can be accomplished using low LiDAR coverage areas (between 5% and 20% of the total area) in tropical locations.