Arneth, A.

Kautz, M.

Pugh, T.

Smith, B.

English

KITopen

The	  sensi(vity	  of	  terrestrial	  carbon	  stocks	  to	  forest	  disturbance	  regimes	  Thomas	  Pugh1,	  Almut	  Arneth1	  ,	  Ben	  Smith2,	  Markus	  Kautz1	  	  Dynamic	  global	  vegeta(on	  modelling:	  towards	  a	  third	  genera(on,	  Landskrona,	  May	  2015 	   	   	  	   	   	  	  1	  Karlsruhe	  Ins8tute	  of	  Technology,	  IMK-­‐IFU,	  82467	  Garmisch-­‐Partenkirchen,	  Germany.	  2	  Department	  of	  Physical	  Geography	  and	  Ecosystem	  Science,	  Lund	  University,	  Sweden.	  Changes	  in	  mortality	  rate	  fundamentally	  change	  the	  carbon	  storage	  capacity	  of	  ecosystems	  Introduc?on	  Numbers,	  Ciais	  et	  al.	  (2013)	  Introduc?on:	  Mortality	  Routes	  to	  tree	  mortality:	  1)	  “Inability	  to	  acquire	  or	  mobilise	  sufficient	  resources	  to	  heal	  injuries	  or	  otherwise	  sustain	  life”	  (Waring,	  1987)	  2)	  Exogenous,	  stand-­‐destroying,	  disturbance	  events	  •  Shading	  •  Nutrient	  limita?on	  •  Water	  stress	  •  Chronic	  herbivory	  •  Disease	  •  Age-­‐related	  degrada?on	  •  Fire	  •  Wind-­‐throw	  •  Acute	  herbivory	  (e.g.	  insect	  outbreaks)	  •  Logging	  Introduc?on:	  Mortality	  Routes	  to	  tree	  mortality:	  1)	  “Inability	  to	  acquire	  or	  mobilise	  sufficient	  resources	  to	  heal	  injuries	  or	  otherwise	  sustain	  life”	  (Waring,	  1987)	  2)	  Exogenous,	  stand-­‐destroying,	  disturbance	  events	  •  Shading	  •  Nutrient	  limita?on	  •  Water	  stress	  •  Chronic	  herbivory	  •  Disease	  •  Age-­‐related	  degrada?on	  •  Fire	  •  Wind-­‐throw	  •  Acute	  herbivory	  (e.g.	  insect	  outbreaks)	  •  Logging	  Focus	  here	  on	  disturbance	  mortality	  Introduc?on:	  Disturbances	  Disturbances	  are	  dis(nct	  processes	  with	  their	  own	  drivers	  Disturbance	  damage	  in	  Europe	  	  (%	  ?mber	  stock)	  (Seidl	  et	  al.,	  2014)	  We	  have	  reason	  to	  think	  that	  disturbance	  rates	  will	  increase	  in	  the	  future:	  •  Changing	  climate	  moves	  pests	  &	  diseases	  into	  new	  ranges	  •  Leaves	  become	  less	  nutri?ous	  under	  high	  [CO2],	  requiring	  insects	  to	  eat	  more	  •  Increasing	  clima?c	  extremes:	  Ø  More	  hot/dry	  weather	  increasing	  fire	  incidence?	  (link	  not	  trivial)	  Ø  Water	  stress	  makes	  trees	  more	  vulnerable	  to	  bio?c	  aZack	  •  Increases	  in	  storm	  severity?	  	  	  Introduc?on:	  LPJ-­‐GUESS	  Disturbance	  mortality	  in	  LPJ-­‐GUESS	  Prognos?c	  fire	  model:	  •  GLOBFIRM	  (Thonicke	  et	  al.,	  2001)	  or	  SIMFIRE	  (Knorr	  et	  al.,	  2014)	  •  PFT-­‐specific	  fire	  resistance	  Stochas?c	  background	  disturbance:	  •  Likelihood	  of	  stand-­‐destroying	  disturbance	  in	  any	  one	  year	  drawn	  from	  a	  probability	  distribu?on	  with	  a	  characteris?c	  return	  period	  (τ).	  •  100	  years	  is	  standard	  global	  value	  for	  LPJ-­‐GUESS.	  •  Intended	  to	  represent	  e.g.	  wind-­‐throw,	  insect	  aZack,	  logging.	  Introduc?on:	  LPJ-­‐GUESS	  1996-­‐2005	  global	  means	  from	  LPJ-­‐GUESS	  simula?on	  with	  prognos?c	  fire	  and	  100	  year	  disturbance	  return	  period	  (τ)	  Leaves	  +	  fine	  roots	  	  Wood	  Carbon	  storage	  pool	  sizes	  Vegeta?on	  turnover	  fluxes	  Introduc?on:	  LPJ-­‐GUESS	  Disturbance	  dominates	  mortality	  fluxes	  in	  LPJ-­‐GUESS	  	  How	  sensi?ve	  is	  	  LPJ-­‐GUESS	  to	  changing	  disturbance	  regimes?	  1996-­‐2005	  global	  means	  from	  LPJ-­‐GUESS	  simula?on	  with	  prognos?c	  fire	  and	  100	  year	  disturbance	  return	  period	  (τ)	  Leaves	  +	  fine	  roots	  	  Wood	  Carbon	  storage	  pool	  sizes	  Vegeta?on	  turnover	  fluxes	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Methods	  Basic	  set-­‐up:	  Historical	  simula?ons	  under	  CRU	  climate	  and	  [CO2]	  1850-­‐2005	  No	  prognos?c	  fire	  	  τ	  =	  1000,	  400,	  200,	  100,	  50,	  25	  years	  	  Treatment	  of	  disturbance	  in	  3	  different	  ways	  1.  All	  trees	  killed,	  all	  biomass	  to	  liZer	  (e.g.	  intense	  insect	  outbreak)	  2.  All	  trees	  killed,	  70%	  of	  wood	  biomass	  removed	  (e.g.	  logging)	  3.  Fire,	  trees	  killed	  according	  to	  PFT	  likelihoods	  Results	  are	  for	  forested	  land	  only	  	  (masked	  by	  HYDE	  3.1	  current	  land-­‐use)	  	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Forest	  composi?on	  Disturbance-­‐induced	  changes	  in	  dominant	  PFT	  =	  Grid-­‐cells	  containing	  forest	  (τ=200)	  =	  Dominant	  PFT	  changes	  when	  τ=100,	  rela?ve	  to	  τ=200	  =	  Dominant	  PFT	  changes	  when	  τ=50,	  rela?ve	  to	  τ=200	  	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Carbon	  storage	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Carbon	  storage	  Effect	  on	  vegeta?on	  carbon	  is	  quasi	  log-­‐linear	  	  Whatever	  the	  actual	  disturbance	  rate,	  changes	  in	  τ	  	  have	  large	  effects	  on	  C	  storage	  	  Not	  strongly	  sensi?ve	  to	  N	  feedbacks	  from	  soil	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Carbon	  storage	  Soil	  response	  in	  high	  la?tudes	  is	  driven	  by	  NPP	  	  NPP	  is	  reduced	  at	  short	  disturbance	  return	  periods,	  due	  to	  lack	  of	  canopy	  closure	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Timescales	  Fixed	  climate	  and	  [CO2],	  sudden	  change	  in	  disturbance	  rate	  Solid	  lines:	  τ=200	  to	  τ=100	  Dashed	  lines:	  Τ=200	  to	  τ=50	  	  Vegeta?on	  C	  Soil	  +	  LiZer	  C	  Total	  C	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Timescales	  Fixed	  climate	  and	  [CO2],	  sudden	  change	  in	  disturbance	  rate	  Solid	  lines:	  τ=200	  to	  τ=100	  Dashed	  lines:	  Τ=200	  to	  τ=50	  	  Vegeta?on	  C	  Soil	  +	  LiZer	  C	  Total	  C	  e-­‐folding	  ?me	  (veg):	  τ=100,	  40-­‐48	  years	  τ=50,	  28-­‐34	  years	  	  Rapid,	  and	  consistent	  across	  regions	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Future	  carbon	  sink	  RCP	  8.5	  climate	  and	  [CO2],	  sudden	  change	  in	  disturbance	  rate	  at	  2005	  τ=200	  -­‐>	  τ=100	  τ=200	  -­‐>	  τ=50	  Effect	  of	  changing	  disturbance	  rate:	  Future	  carbon	  sink	  RCP	  8.5	  climate	  and	  [CO2],	  sudden	  change	  in	  disturbance	  rate	  at	  2005	  Even	  the	  very	  strong	  tropical	  CO2	  fer?lisa?on	  effect	  can	  be	  virtually	  cancelled	  out	  by	  a	  doubling	  of	  disturbance	  rates	  τ=200	  -­‐>	  τ=100	  τ=200	  -­‐>	  τ=50	  Actual	  disturbance	  rates	  Standard	  LPJ-­‐GUESS	  disturbance	  return	  period	  for	  forested	  areas	  (combined	  fire	  and	  background)	  	  Actual	  disturbance	  rates	  Hansen	  et	  al.	  (2013)	  calculate	  forest	  loss	  over	  2001-­‐2012	  from	  satellite	  measurements	  at	  30	  m	  resolu(on	  Here	  recalculated	  to	  give	  τ	  at	  1°	  x	  1°	  resolu?on	  (land-­‐use	  change	  corrected)	  Actual	  disturbance	  rates	  Global	  mean	  is	  τ	  =	  260	  years	  	  Global	  mean	  is	  τ	  =	  72	  years	  Note	  difference	  in	  scales!	  LPJ-­‐GUESS	  τ	  	  Hansen	  et	  al.	  (2013)	  τ	  Actual	  disturbance	  rates	  Global	  mean	  is	  τ	  =	  260	  years	  	  Global	  mean	  is	  τ	  =	  72	  years	  Note	  difference	  in	  scales!	  Perhaps	  we	  disturb	  too	  much	  in	  LPJ-­‐GUESS?	  	  Compensa?ng	  for	  other	  mortality	  mechanisms?	  LPJ-­‐GUESS	  τ	  	  Hansen	  et	  al.	  (2013)	  τ	  Actual	  disturbance	  rates:	  Bio?c	  aZack	  Kautz	  et	  al.	  in	  prep.	  Synthesis	  of	  bio(c	  disturbance	  rates	  (M.	  Kautz)	  Disturbance	  rate	  (%	  a-­‐1)	  Disturbance	  rate	  by	  cause	  	  (based	  on	  area	  affected)	  	  Actual	  disturbance	  rates:	  Bio?c	  aZack	  Kautz	  et	  al.	  in	  prep.	  Synthesis	  of	  bio(c	  disturbance	  rates	  (M.	  Kautz)	  Disturbance	  rate	  (%	  a-­‐1)	  Challenge:	  	  Return	  period	  	  Kind	  of	  disturbance	  	  Mortality	  rates	  Disturbance	  rate	  by	  cause	  	  (based	  on	  area	  affected)	  	  Conclusions	  Total	  carbon	  storage	  and	  ecosystem	  composi?on	  is	  very	  sensi?ve	  to	  disturbance.	  It	  could	  define	  terrestrial	  biosphere	  carbon	  fluxes	  over	  the	  next	  century.	  	  Although	  the	  focus	  here	  was	  on	  “disturbance”,	  the	  character	  of	  these	  results	  holds	  for	  mortality	  more	  generally	  (effect	  in	  the	  DGVM	  is	  basically	  the	  same),	  e.g.	  drought	  mortality.	  	  We	  currently	  have	  a	  very	  poor	  understanding	  of	  the	  importance	  of	  different	  tree	  mortality	  mechanisms	  globally.	  	  Effec?ve	  prognos?c	  modelling	  of	  disturbances	  and	  other	  mortality	  mechanisms	  is	  crucial	  to	  understand	  forest	  dynamics	  under	  environmental	  change,	  and	  for	  reliable	  projec?ons	  of	  future	  carbon	  storage.	  What	  processes	  drive	  mortality	  in	  current	  DGVMs?	  How	  do	  you	  kill	  your	  trees?	  Possibili(es:	  a)  Addi?on	  of	  mortality	  flux	  outputs	  to	  ongoing	  ac?vi?es	  (e.g.	  GCP)	  b)  PLUME	  emulator	  offer	  possibility	  to	  compare	  the	  effects	  of	  mortality	  mechanisms	  in	  a	  framework	  where	  everything	  else	  is	  standardised.	  Clear	  aZribu?on.	  Possibility	  to	  swap	  mechanisms	  between	  models.	  Requires	  only	  a	  few	  extra	  outputs	  to	  simula?ons.	  	  •  What	  processes	  are	  driving	  differences	  in	  turnover	  rates	  (esp.	  mortality)	  between	  the	  DGVMs?	  •  Realism	  -­‐	  are	  known	  mortality	  events	  captured?	  By	  which	  mechanisms?	  (Allen	  et	  al.,	  2010,	  drought;	  Kautz	  et	  al.,	  in	  prep;	  FAO)	  •  Do	  2nd	  genera?on	  DGVMs	  do	  beZer?	  Do	  they	  have	  fundamentally	  different	  responses	  under	  climate	  change?	  	  

The sensitivity of terrestrial carbon stocks to forest disturbance regimes

https://publikationen.bibliothek.kit.edu/230101560/3816861

The sensitivity of terrestrial carbon stocks to forest disturbance regimes

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

KITopen