野火后针叶树空间再生预测工具（POSCRPT）可帮助森林管理者确定野火过后哪些地区需要人工补种。
部分林地恢复较快，但有些地区因天气和海拔等因素而恢复困难。
该工具利用数据构建种子可得性和再生概率的空间模型。
一款新工具可帮助森林管理者判断，在特大野火之后，哪些地区最需要重新造林，哪些地区能够自然再生。
“巨型火灾正将林地转变为不见活树的景观，”首席作者、加州大学戴维斯分校博士后研究员、美国地质调查局合作研究人员约瑟夫·斯图尔特（Joseph Stewart）表示。“管理者亟需及时、准确的信息，以判断最需要开展植树造林的地区。”
该工具名为野火后针叶树空间再生预测工具（POSCRPT），可帮助森林管理者在火灾发生后数周内确定哪些地区很可能实现充分的自然树木再生，哪些地区可能需要人工种植幼苗，以恢复森林中最脆弱的区域。
针叶树，即松树等带有球果的植物，在北美洲西部的许多森林中占据主导地位。研究发现，当幼苗面临更干燥的气候条件时，针叶树在火灾后再生的可能性降低，在本已频繁遭受干旱胁迫的低海拔森林中尤为明显。
总体而言，受气候和干旱条件影响，预计野火过后加利福尼亚州低海拔地区生长的针叶树将减少。
“我们发现，森林火灾之后若出现干旱，树苗的生长会更加困难，森林也就更难恢复，”斯图尔特表示。
加州大学戴维斯分校的一个团队收集了19场野火（发生于2004年至2012年间）过后1200多个研究样地的火后恢复数据，以及18年的森林种子产量数据。
美国地质调查局的生态学家从数百个种子收集器中收集并鉴定了逾17万粒种子。科学家们将这些数据与多光谱卫星影像、森林结构图、气候及其他环境数据相结合，为包括松树和冷杉在内的不同针叶树类群构建了种子可得性和再生概率的空间模型。卫星影像、森林结构图、气候及其他环境数据相结合，为包括松树和冷杉在内的不同针叶树类群构建了种子可得性和再生概率的空间模型。
近年来，森林管理者已使用该工具的原型，以更好地判断应将再生工作重点放在何处。新版本纳入了火后气候和种子产量信息，并配备了易于使用的网页界面，有望提高该工具的准确性和使用率。
“这项工作很好地说明了，多方合作伙伴如何携手解决加利福尼亚州气候和火灾趋势所引发的重大资源管理问题，”共同作者、美国农业部林务局太平洋西南区区域生态学家、加州大学戴维斯分校研究教员休·萨福德（Hugh Safford）表示。
该工具见于《生态应用》》期刊上发表的一项研究。其他共同作者来自美国地质调查局、加州大学戴维斯分校、红杉联盟（Save the Redwoods League）、美国林务局以及加利福尼亚州林业和消防局。
美国地质调查局西南气候适应科学中心、生态系统任务领域及土地变化科学项目资助了这项工作。
