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Spatial Modeling of Biological Soil Crusts to Support Rangeland Assessment and Monitoring

2006; Elsevier BV; Volume: 59; Issue: 5 Linguagem: Espanhol

10.2111/05-179r1.1

1551-5028

Matthew A. Bowker, Jayne Belnap, Mark E. Miller,

Aquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics

Biological soil crusts are a diverse soil surface community, prevalent in semiarid regions, which function as ecosystem engineers and perform numerous important ecosystem services. Loss of crusts has been implicated as a factor leading to accelerated soil erosion and other forms of land degradation. To support assessment and monitoring efforts aimed at ensuring the sustainability of rangeland ecosystems, managers require spatially explicit information concerning potential cover and composition of biological soil crusts. We sampled low disturbance sites in Grand Staircase–Escalante National Monument (Utah, USA) to determine the feasibility of modeling the potential cover and composition of biological soil crusts in a large area. We used classification and regression trees to model cover of four crust types (light cyanobacterial, dark cyanobacterial, moss, lichen) and 1 cyanobacterial biomass proxy (chlorophyll a), based upon a parsimonious set of GIS (Geographic Information Systems) data layers (soil types, precipitation, and elevation). Soil type was consistently the best predictor, although elevation and precipitation were both invoked in the various models. Predicted and observed values for the dark cyanobacterial, moss, and lichen models corresponded moderately well (R2 = 0.49, 0.64, 0.55, respectively). Cover of late successional crust elements (moss + lichen + dark cyanobacterial) was also successfully modeled (R2 = 0.64). We were less successful with models of light cyanobacterial cover (R2 = 0.22) and chlorophyll a (R2 = 0.09). We believe that our difficulty modeling chlorophyll a concentration is related to a severe drought and subsequent cyanobacterial mortality during the course of the study. These models provide the necessary reference conditions to facilitate the comparison between the actual cover and composition of biological soil crusts at a given site and their potential cover and composition condition so that sites in poor condition can be identified and management actions can be taken. Las costras biológicas de suelo son una comunidad diversa de la superficie del suelo, prevalecientes en las regiones semiáridas, y las cuales funcionan como ecosistemas y realizan numerosos servicios ecológico importantes. La perdida de estas costras has sido implicada como un factor que conduce a una erosión acelerada de suelo y otras formas de degradación de las tierras. Para sostener las acciones de evaluación y monitoreo encaminadas a asegurar la sostenibilidad de los ecosistemas de pastizal, los manejadores requieren de información espacial explícita concerniente a la cobertura potencial y composición de las costras biológicas del suelo. En el Monumento Nacional Grand Staircase–Escalante (Utah, USA) muestreamos sitios con poco disturbio para determinar la factibilidad de modelar la cobertura potencial y composición de la costra biológica de una área mayor. Utilizamos árboles de clasificación y regresión para modelar la cobertura de cuatro tipos de costra (cianobacterial clara, cianobacterial obscura, musgo, y liquen) y una derivación de la biomasa cianobacterial (chlorophyll a), basados en un parsimonioso juego de capas de datos de Sistemas de Información Geográfica (GIS) (tipos de suelos, precipitación, y elevación). El tipo de suelo fue consistentemente el mejor predictor, aunque la elevación y precipitación fueron invocadas en varios de los modelos. Los valores predichos y observados para las cianobacterias obscuras y musgos correspondieron moderadamente bien (R2 = 0.49, 0.64, 0.55, respectivamente). La cobertura de elementos de la costra de etapas serales finales (musgo + liquen + cianobacterias obscuras) fue también modelada exitosamente (R2 = 0.64). Fuimos menos exitosos con los modelos de la cobertura de cianobacterias claras (R2 = 0.22) y clorofila a (R2 = 0.09). Creemos que nuestra dificultad para modelar la concentración de clorofila a esta relacionada a una severa sequía y la mortalidad subsecuente de las cianobacterias durante el curso de este estudio. Estos modelos proveen las condiciones de referencia necesarias para facilitar la comparación entre la cobertura y composición actuales de las costras biológicas del suelo en un sitio dado y su condición potencial de cobertura y composición de tal forma que sitios en condición pobre pueden ser identificados y pueden ser tomadas acciones de manejo.