Inleiding:

Klimaatverandering stelt bosecosystemen wereldwijd voor grote uitdagingen. Het nauwkeurig voorspellen van de reacties van bossen op veranderende klimaatomstandigheden is cruciaal voor duurzaam bosbeheer en bosbehoud. Traditionele modelleringsbenaderingen schieten vaak tekort bij het vastleggen van de complexe interacties en niet-lineaire reacties van bosecosystemen. Dit is waar machine learning (ML) in beeld komt en krachtige tools biedt om bosreacties te modelleren en besluitvorming te begeleiden.

Het Machine Learning-framework:

Onze studie maakte gebruik van een ensemble van ML-algoritmen, waaronder Random Forest, Gradient Boosting en Neural Networks, om de reacties van verschillende bosattributen (bijvoorbeeld biomassa, soortensamenstelling) op klimaatvariabelen (bijvoorbeeld temperatuur, neerslag) te voorspellen. Deze algoritmen zijn getraind op basis van uitgebreide bosinventarisatiegegevens, klimaatregistraties en teledetectieobservaties. De ensemblebenadering maakte gebruik van de sterke punten van individuele algoritmen, waardoor de robuustheid en nauwkeurigheid van de voorspellingen werd verbeterd.

Belangrijkste bevindingen:

1. Ruimtelijke variatie in bosreacties:

Het ML-model onthulde significante ruimtelijke heterogeniteit in de reacties van bossen op klimaatverandering in verschillende regio’s. Sommige regio's kunnen bijvoorbeeld te maken krijgen met een toename van de biomassa- en soortenrijkdom, terwijl andere te maken krijgen met achteruitgang als gevolg van specifieke klimaatgerelateerde stressfactoren. Deze informatie helpt bij het identificeren van kwetsbare ecosystemen die gerichte instandhoudingsstrategieën vereisen.

2. Identificatie van veerkrachtindicatoren:

Het model benadrukte de belangrijkste kenmerken van bossen die de veerkracht van ecosystemen tegen klimaatverandering vergroten. Deze indicatoren omvatten een diverse soortensamenstelling, een hogere boomdichtheid en grotere boomdiameters. Het integreren van deze kenmerken in bosbeheerpraktijken kan het aanpassingsvermogen van bossen aan veranderende omstandigheden vergroten.

3. Risicobeoordeling voor kwetsbare soorten:

Het ML-model bracht boomsoorten in kaart die kwetsbaar zijn voor klimaatgeïnduceerde verspreidingsverschuivingen en habitatfragmentatie. Deze kennis is van groot belang bij het ontwikkelen van soortspecifieke natuurbeschermingsplannen, waaronder geassisteerde migratie, behoud ex situ en herstel van habitats.

4. Managementstrategieën voor aanpassing:

Met behulp van de modelvoorspellingen hebben we op maat gemaakte beheerstrategieën ontwikkeld om de aanpassing van bossen aan klimaatverandering te bevorderen. Deze strategieën omvatten het veranderen van de praktijken voor het planten van bomen, het implementeren van selectief uitdunnen en het aanpassen van oogstschema's om klimaatgerelateerde gevolgen te minimaliseren.

5. Onzekerheden en overwegingen:

Hoewel het ML-model waardevolle inzichten opleverde, bracht het ook onzekerheden aan het licht die verband houden met toekomstige klimaatscenario's en ecologische processen. Het erkennen van deze onzekerheden is essentieel voor adaptief bosbeheer en voortdurende monitoring om voorspellingen in de loop van de tijd te verfijnen.

Conclusie:

Onze studie heeft de effectiviteit van ML aangetoond bij het voorspellen van de reacties van bossen op klimaatverandering. De resultaten bieden waardevolle richtlijnen voor duurzaam bosbeheer, waardoor bosbouwers, beleidsmakers en natuurbeschermers weloverwogen beslissingen kunnen nemen om bosecosystemen en hun ecologische functies in een veranderend klimaat te beschermen. Door ML te integreren in bosbeheerpraktijken gaan we richting het bouwen van veerkrachtige en duurzame bossen ten behoeve van de biodiversiteit en het menselijk welzijn.