Examining the Progression of Ecological Theory Through ...

82
Examining the Progression of Ecological Theory Through Arachnid Recovery of Mount St. Helens: Why Panarchy is Next in the Successional Line Katherine Fiedler ENVS Program Lewis & Clark College 2011 Abstract: Ecological theories attempt to make sense of the noise of ecological systems. The way we consider the recovery of ecosystems following a disturbance has changed over time, progressing from Clementsian succession to alternative stable states and now to panarchy. In this evolution of thought, the notions of recovery, stability, and resilience have also changed. Panarchy acts as a paradigm presenting new considerations regarding these concepts, and in turn powerful implications for conservation and management. In order to fully grasp the implications of these theories, we must consider them in the context of a living ecological system. When applied to a quantitative analysis of arachnid recovery of Mount St. Helens following the 1980 eruption, we can begin to see how each theory considers recovering systems differently. The same data elicit different understandings depending on the language and framework that are applied. Through this analysis, I have illuminated how panarchy can further our thought regarding ecological recovery.

Transcript of Examining the Progression of Ecological Theory Through ...

 

 

 

Examining  the  Progression  of  Ecological  Theory  Through  

Arachnid  Recovery  of  Mount  St.  Helens:  Why  Panarchy  is  Next  

in  the  Successional  Line  

 Katherine  Fiedler  ENVS  Program  

Lewis  &  Clark  College  2011  

         Abstract:  

Ecological  theories  attempt  to  make  sense  of  the  noise  of  ecological  systems.  The  way  we  consider  the  recovery  of  ecosystems  following  a  disturbance  has  changed  over  time,  progressing  from  Clementsian  succession  to  alternative  stable  states  and  now  to  panarchy.  In  this  evolution  of  thought,  the  notions  of  recovery,  stability,  and  resilience  have  also  changed.  Panarchy  acts  as  a  paradigm  presenting  new  considerations  regarding  these  concepts,  and  in  turn  powerful  implications  for  conservation  and  management.  In  order  to  fully  grasp  the  implications  of  these  theories,  we  must  consider  them  in  the  context  of  a  living  ecological  system.  When  applied  to  a  quantitative  analysis  of  arachnid  recovery  of  Mount  St.  Helens  following  the  1980  eruption,  we  can  begin  to  see  how  each  theory  considers  recovering  systems  differently.  The  same  data  elicit  different  understandings  depending  on  the  language  and  framework  that  are  applied.  Through  this  analysis,  I  have  illuminated  how  panarchy  can  further  our  thought  regarding  ecological  recovery.  

Fiedler  2  

Table  of  Contents  1. Introduction                   4  

1.1. Mount  St.  Helens  as  a  Model  System           5  1.2. Ecological  Theories  of  System  Recovery             7  1.3. Argument                     9  

2. Music  from  the  Noise:  Reviews  of  Ecological  Theories         10      2.1. Review  of  Clementsian  Successional  Theory           10        

2.1.1. Successional  Theory  in  the  Field  of  Ecology         13    2.1.2. Critiques  of  Clementsian  Succession           13    

2.2. Review  of  Alternative  Stable  State  Theory           14  2.3. Review  of  Panarchy                 19    2.4. Comparing  the  Theories               26    

2.4.1. How  These  Theories  Will  Be  Tested           27  3. Listening  to  the  Landscape:  A  Case  Study           29    

3.1. Arachnid  Recovery  of  Mount  St.  Helens           31    3.1.1. Arachnid  Sampling  Methodology           32  

3.1.1.1. Limitations  of  Sampling  Methodology       37      3.1.2. Arachnid  Dispersal  Methods             39  3.1.3. Spider  Feeding  Guilds               42      3.1.4. Spider  Habitat  Preferences             43      3.1.5. Results                   44    

3.1.5.1. Total  number  of  taxa             45    3.1.5.2. Ballooners               46    3.1.5.3. Feeding  Guilds               48    3.1.5.4. Habitat  Preferences             50    3.1.5.5. Representative  Patterns           53    

3.1.5.5.1. Higher  Abundance  in  Less  Disturbed  Sites     54  3.1.5.5.2. Higher  Abundance  in  More  Disturbed  Sites     55  3.1.5.5.3. Similar  Distribution  Across  All  Research  Sites   56    3.1.5.5.4. Successful  invaders           57    

3.1.6. First  on  the  Scene               58  3.1.7. Comparison  to  Beetle  Data             60  

4. When  Theories  and  Data  Collide               60    4.1. Deconstructing  the  Theories  in  Context           61  

4.1.1. The  Clementsian  Succession  Perspective         61  4.1.2. The  Alternative  Stable  States  Perspective         63  

Fiedler  3  

4.1.3. The  Panarchy  Perspective             65  4.1.4. Summary  of  Perspectives             66  

4.2. Spotlight  on  Panarchy               67  5. Putting  Theory  into  Practice:  Conservation  Implications         68  

5.1. Collapsing  Panarchy                 69  5.2. Conservation  Decisions               70  5.3. Panarchy  in  Action                 72  5.4. Panarchy  as  Part  of  Continuing  Paradigm  Shift         73  5.5. Conclusion                   74  

6. References                   76  Appendices:  Appendix  1.  Summary  Table  of  Individuals             79  Appendix  2.  Family  Distribution  of  1981-­‐1985  Pumice  Plain  Spider  Samples   81  Appendix  3.  Distribution  of  Individuals  per  Family:  1990,  2000,  and  2010     82      

 

Fiedler  4  

1.  Introduction  

We  all  use  theories  and  models  to  understand  variation  and  change,  to  make  

predictions,  and  to  better  inform  our  actions.  Ecologists  use  them  to  make  sense  of  systems  

lacking  borders  in  time  or  place,  in  which  relevant  variables  seem  infinite  and  much  is  due  to  

randomness  or  endless  cascades  of  response.  Perhaps  ecologists  are  envious  of  those  sciences  

that  have  the  luxury  of  laws  rather  than  highly  contested  theories;  however  Daniel  Simberloff  

notes  that,  “What  physicists  view  as  noise  is  music  to  the  ecologist.”1  While  they  may  embrace  

this  complexity,  ecologists  do  try  to  create  some  order  from  the  noise,  although  even  the  

theories  themselves  cannot  be  described  as  static.    

Understanding  community  response  to  disturbance  is  one  such  example.  Ecologists  have  

attempted  to  quantify  recovery  through  complex  mathematical  models  or  to  simply  visualize  

such  change  with  ball-­‐in-­‐cup  diagrams.  The  last  century  witnessed  the  progression  of  ecological  

thought  in  this  field,  from  Clementsian  succession  to  alternative  stable  state  theory,  and  now,  

to  panarchy.  This  progression  reflects  perhaps  a  successional  theory  of  theories,  in  which  each  

builds  upon  the  last,  and  thus  is  not  wholly  independent.  Thomas  Kuhn  details  this  notion  in  his  

discussion  of  scientific  revolutions  as  paradigm  shifts.  He  wrote,  “…that  in  sciences  fact  and  

                                                                                                               1  Daniel  Simberloff,  A  Succession  of  Paradigms  in  Ecology:  Essentialism  to  Materialism  and  Probabilism,  p.  

63-­‐99,  In:  Esa  Saarinen  ed.,  1982,  Conceptual  Issues  in  Ecology,  Boston,  MA:  D.  Reidel  Publishing  Company,  85.  

Fiedler  5  

theory,  discovery  and  invention,  are  not  categorically  and  permanently  distinct,  we  can  

anticipate  overlap  between  this  section  and  the  last.”2  It  is  only  the  most  surprising  scientific  

discoveries  that  do  not  overlap  with  those  that  came  before.3  The  shift  between  Clementsian  

succession,  alternative  stable  states,  and  panarchy  can  also  be  described  as  a  paradigm  shift.  

These  theories  have  become  increasingly  relevant  in  our  desire  to  understand  how  to  treat  

systems  that  we  ourselves  have  disturbed.  However,  these  theories,  along  with  any  other  for  

that  matter,  are  useless  unless  they  can  properly  handle  the  complexities  of  real  living  systems.    

In  order  to  fully  understand  these  theories  and  their  applications  we  must  see  if  they  can  be  

applied  to  a  real  ecological  disturbance,  for  “Landscapes  tell  stories,  if  we  know  how  to  listen.”4    

The  1980  eruption  of  Mount  St.  Helens  can  tell  us  such  stories.  

1.1.  Mount  St.  Helens  as  a  Model  System  

Mount  St.  Helens  is  an  active  stratovolcano  in  the  Cascade  Mountain  range  of  western  

Washington.5  On  May  18,  1980,  Mount  St.  Helens  erupted  and  left  behind  a  distinct  

                                                                                                               2  Thomas  Kuhn,  1970,  The  Structure  of  Scientific  Revolutions,  Chicago,  IL:  The  University  of  Chicago  Press,  

66.    3  Ibid.,  66.    4  Charles  Goodrich,  Kathleen  Dean  Moore,  and  Frederick  J.  Swanson,  eds.,  2008,  In  the  blast  zone:  

catastrophe  and  renewal  on  Mount  St.  Helens,  Corvallis,  OR:  Oregon  State  University  Press,  ix.  5  Rodney  L.  Crawford,  Patrick  M.  Sugg,  and  John  S.  Edwards,  1995,  “Spider  arrival  and  primary  

establishment  on  terrain  depopulated  by  volcanic  eruption  at  Mount  St.  Helens,  Washington,”  American  Midland  

Naturalist  133  (1):  60-­‐75,  61.  

Fiedler  6  

disturbance  gradient  amidst  an  unrecognizable  landscape.  The  range  of  volcanic  forces,  

landslides,  pyroclastic  flows  (hot  gas  and  rock),  tephra  (volcanic  ash  and  rock)  fall,  and  the  blast  

itself,  created  a  patchwork  of  environments  altered  to  different  degrees.  The  pyroclastic  flow  

completely  scoured  and  sterilized  the  immediate  landscape.  The  force  of  the  blast  leveled  trees  

and  scorched  the  vegetation  as  far  as  seventeen  miles  away.  Even  further  away,  tephra  rained  

down  onto  forests,  covering  the  ground  and  low-­‐lying  vegetation.6  After  the  eruption,  much  of  

the  landscape  appeared  to  be  lifeless.  However,  the  barren  landscape  was  soon  overcome  as  

surviving  pockets  of  life  and  the  recolonization  of  many  populations  began  to  transform  the  

land.    

Mount  St.  Helens  has  become  a  working  field  laboratory  for  researchers  in  almost  every  

biological  and  geophysical  field.7  The  ecological  recovery  following  the  eruption  has  provided  

information  regarding  the  recovery  of  populations  and  entire  ecosystems  following  

disturbances.  Congress  passed  the  National  Volcanic  Monument  Act  in  1982,  creating  an  

110,000-­‐acre  national  monument,  within  which  the  recovery  of  these  systems  could  occur  

without  human  interference  or  exploitation.  An  ideal  natural  experiment  of  ecosystem  recovery  

had  begun.  In  just  one  day,  Mount  St.  Helens  became  a  model  system  for  the  observation  of  

                                                                                                               6  Goodrich  et  al.  eds.  2008,  x.    

  7  Virginia  H.  Dale,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  M.  Crisafulli,  eds.,  2005,  Ecological  Responses  to  the  

1980  Eruption  of  Mount  St.  Helens,  New  York,  NY:  Springer.  

Fiedler  7  

countless  environmental  processes,  including  the  recovery  of  ecosystems  following  a  range  of  

disturbances.  

1.2.  Ecological  Theories  of  System  Recovery  

Ecological  theories  have  long  aimed  to  describe  complex  living  systems  that  have  

continually  evaded  the  confines  of  strict  patterns  and  equations.  Many  ecological  theories  

attempt  to  describe  ecosystem  recovery,  or  the  trajectory  of  ecosystem  response  toward  its  

previous  state  or  some  newly  organized  state,  following  a  disturbance.  Over  time,  the  theories  

themselves  have  evolved  to  acknowledge  and  incorporate  more  complexity  and  new  

interpretations  of  stability,  while  still  aiming  to  be  broadly  applicable.  

The  following  is  only  a  brief  introduction  to  the  three  theories  I  will  be  considering,  as  I  

will  explain  each  in  detail  shortly  thereafter.  Ecological  succession,  in  short,  was  the  first  of  such  

theories  regarding  community  change  over  time,  describing  a  linear  and  predictable  pattern  of  

recovery  toward  a  single  and  repeatable  climax  state.8  However,  ecologists  have  moved  away  

from  this  notion  of  a  predictable  trajectory  toward  a  monoclimax  in  favor  of  alternative  stable  

states  theory.  The  theory  of  alternative  stable  states  focuses  on  the  potential  for  systems  to  

settle  in  different  states  of  stability,  triggered  by  an  internal  or  external  disturbance.  This  theory  

                                                                                                               8  Frederic  E.  Clements,  1916,  Plant  Succession,  an  Analysis  of  the  Development  of  Vegetation,  p.  140-­‐143,  

In:  Edward  J.  Kormondy,  ed.,  1965,  Readings  in  Ecology,  Englewood  Cliffs,  NJ:  Prentice-­‐Hall,  Inc.,  140.  

Fiedler  8  

still  focuses  on  these  stable  states  themselves.9  Panarchy  branches  from  alternative  stable  

states  theory  describing  systems  as  being  constantly  in  flux.  Community  change  within  systems  

can  be  viewed  as  series  of  dynamic  cycles  of  different  temporal  and  spatial  scales.  Disturbances  

act  as  a  trigger  to  prompt  these  cycles  to  either  continue  on  their  same  adaptive  cycles  or  to  

allow  for  novelty.10  This  theory  has  yet  to  take  hold  in  ecological  discourse;  however  it  may  

present  us  with  new  ways  of  discussing  the  responses  of  living  systems  to  ecological  

disturbances.    

We  can  better  understand  these  theories  when  we  consider  them  in  the  context  of  real  

living  systems.  It  is  only  then  that  we  can  see  exactly  what  they  focus  on  and  what  they  largely  

ignore.  The  disturbance  zones  of  Mount  St.  Helens  provide  a  context  through  which  we  can  

consider  the  theory  of  panarchy  and  its  place  in  ecological  theory.  Within  these  communities,  it  

is  helpful  to  center  our  focus  on  specific  taxonomic  groups  in  order  to  properly  manage  the  

complexity  of  ecosystems  as  a  whole.  Arthropods  play  important  roles  in  the  structuring  of  

communities.  They  can  provide  information  regarding  the  vegetation  and  other  organisms  

                                                                                                               9  B.  E.  Beisner,  D.  T.  Haydon,  and  K.  Cuddington,  2003,  “Alternative  stable  states  in  ecology,”  Frontiers  in  

Ecology  and  the  Environment  1  (7),  376.  10  C.S.  Holling,  2001,  “Understanding  the  Complexity  of  Economic,  Ecological,  and  Social  Systems,”  

Ecosystems,  4:390-­‐405,  390.  

Fiedler  9  

present  in  a  system  by  considering  their  prey  items,  predators,  and  preferred  habitats.11  

Ecological  theories  of  recovery  are  traditionally  considered  through  investigations  of  plant  

communities,  looking  at  the  base  of  food  chains,  which  act  as  a  necessary  predecessor  to  

consumers.  Consumers  can  prove  to  be  equally  valuable  in  these  analyses,  as  they  reflect  both  

the  presence  of  vegetation  and  predators  of  themselves.  Consumers  might  show  slow  recovery  

initially,  followed  by  a  rapid  influx  of  taxa  following  the  establishment  of  plant  communities.  

However,  the  diversity  and  complexity  of  consumer  species  interactions  might  result  in  a  

recovery  quite  similar  to  that  of  plants,  in  terms  of  niche  diversity.  For  the  purpose  of  my  

analysis,  I  consider  ecosystem  recovery  with  a  focus  on  arachnids.    

1.3.  Argument  

The  different  theories  of  ecosystem  recovery  are  not  correct  or  incorrect,  but  rather  

they  may  or  may  not  be  sufficient  to  explain  the  recovery  of  ecological  systems.  They  may  also  

prove  to  illuminate  certain  aspects  of  the  process  of  recovery  while  ignoring  others,  altering  our  

perceptions  of  stability  and  conservation.  In  this  paper,  I  focus  on  the  language  and  modeling  of  

panarchy  as  a  paradigm  describing  the  dynamism  and  recovery  of  ecosystems,  as  compared  to  

                                                                                                               11  Robert  R.  Parmenter  et  al.,  2005,  Posteruption  Arthropod  Succession  on  the  Mount  St.  Helens  Volcano:  

The  Ground-­‐Dwelling  Beetle  Fauna  (Coleoptera),  p.  139-­‐150,  In:  Virginia  H.  Dale,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  

M.  Crisafulli  eds.,  2005,  Ecological  Responses  to  the  1980  Eruption  of  Mount  St.  Helens,  New  York,  NY:  Springer,  

139.  

Fiedler  10  

Clementsian  succession  and  alternative  stable  states.  I  will  apply  these  theories  to  the  recovery  

of  arachnids  in  the  disturbance  zones  of  Mount  St.  Helens  following  the  1980  eruption.  The  

theory  of  panarchy  focuses  on  the  dynamism  of  ecological  systems  and  challenges  the  idea  of  

stability,  serving  as  the  next  step  in  this  ecological  paradigm  shift.  Furthermore,  due  to  its  new  

and  relevant  perspectives  on  conservation,  panarchy  should  be  considered  in  environmental  

discourse  and  its  subsequent  application.  

2.  Music  from  the  Noise:  Reviews  of  Ecological  Theories  

  In  order  to  apply  these  theories  to  empirical  data,  we  must  first  understand  their  

history,  framework,  and  language.  I  will  present  these  theories  independently  of  each  other  and  

of  the  Mount  St.  Helens  arachnid  case  study  in  order  to  first  focus  on  the  applicability  of  these  

theories  as  they  were  conceived.  Even  though  each  theory  describes  distinct  ecological  

processes,  while  often  not  addressing  them  directly,  I  will  avoid  augmenting  these  theories  with  

other  ecological  discourse.  This  will  display  each  theory  as  it  is  presented  in  its  founding  

discourse  and  subsequent  evolution.    

2.1.  Review  of  Clementsian  Successional  Theory  

Succession,  in  its  simplest  form,  means  the  occurrence  of  events  in  a  particular  temporal  

or  spatial  sequence.  The  term  was  first  used  in  an  ecological  context  by  a  French  biologist,  

Adolphe  Dureau  de  la  Malle  in  1825.  However,  the  idea  of  ecological  succession  is  said  to  be  

Fiedler  11  

much  older,  perhaps  dating  as  far  back  as  the  scientific  wonderings  of  William  King  in  1685.12  It  

was  not  until  Frederic  Clements  published  Plant  Succession:  An  Analysis  of  the  Development  of  

Vegetation  in  1916  that  succession  became  widely  accepted  among  ecologists.13  Clements  

described  succession  as  a  series  of  plant  communities,  or  seres,  that  culminate  in  a  stable  

monoclimax.  Each  sere  is  progressively  more  complex  and  constructed  of  life  forms  of  higher  

trophic  levels  that  might  also  require  more  intricate  habitats.  The  process  is  an  explicitly  

deterministic  response  to  some  disturbance,  as  each  sere  is  a  step  in  the  development  of  this  

climax  formation.14  In  Clements’  own  words:    

As  an  organism  the  formation  arises,  grows,  matures,  and  dies…Furthermore,  each  climax  formation  is  able  to  reproduce  itself,  repeating  with  essential  fidelity  the  stages  of  its  development.  The  life-­‐history  of  a  formation  is  a  complex  but  definite  process,  comparable  in  its  chief  feature  with  the  life-­‐history  of  an  individual  plant.15  

Clements  believed  that,  like  the  development  of  an  organism,  an  ecosystem  experiences  

distinct  life  stages  that  can  be  replicated.  Each  time  a  certain  system  recovers  from  a  

disturbance,  it  will  follow  the  same  path  to  its  climax  state.    

                                                                                                               12  Frank  B.  Golley  ed.,  1977,  Ecological  succession,  Stroudsburg,  Pa:  Dowden,  Hutchinson  &  Ross,  1.  13  William  H.  Drury  and  Ian  C.T.  Nisbet,  1973,  Succession,  p.  287-­‐368.  In:  Frank  B.  Golley,  ed.,  1977,  

Ecological  Succession,  Stroudsburg,  PA:  Dowden,  Hutchinson  &  Ross,  289.  14  Clements,  1916,  140-­‐141.  15  Clements  1916,  140.  

Fiedler  12  

A  system  at  the  climax  state  resembles  an  organism  of  the  highest  order  and  

complexity.16  The  system  functions  in  the  most  energy  efficient  manner,  in  terms  of  biomass  

and  organismal  interactions.17  According  to  Clements,  the  path  to  reach  this  state  is  predictable  

and  replicable,  each  step  dependent  on  the  last.  Furthermore,  Clements  claimed  that  climate  

determines  the  specific  characteristics  of  these  climax  states  through  the  large  and  constant  

control  that  it  has  over  the  system.  For  each  unique  climatic  region,  there  must  only  exist  one  

climax  state.  If  any  other  state  appears  within  that  region,  it  must  be  that  the  system  has  not  

yet  reached  this  most  mature  and  complex  stage.18  Yet  inevitably,  the  system  will  reach  its  

climax  state.  As  Worster  described,  “…eventually  nature  will  find  a  way  to  get  back  on  track.”19  

Once  the  climax  state  is  reached,  assuming  external  conditions  remain  constant,  it  can  remain  

there  indefinitely,20  or  as  Clements,  himself,  wrote,  “Such  a  climax  is  permanent  because  of  its  

entire  harmony  with  a  stable  habitat.”21  He  even  goes  so  far  as  to  say  that  the  term  stabilization  

is  synonymous  with  succession.22    

                                                                                                               16  Donald  Worster,  1994,  Nature's  economy:  a  history  of  ecological  ideas,  Cambridge:  Cambridge  

University  Press,  210.  17  Eugene  P.  Odum,  1969,  The  Strategy  of  Ecosystem  Development,  p.  278-­‐286,  In:  Frank  B.  Golley  ed.,  

1997,  Ecological  Succession,  Stroudsburg,  PA:  Dowden,  Hutchinson  &  Ross,  278-­‐279.  18  Worster  1994,  210.  19  Ibid.,  210.  20  Ibid.,  210.  21  Clements  1916,  143.  22  Ibid.,  142.  

Fiedler  13  

2.1.1.  Successional  Theory  in  the  Field  of  Ecology  

Clementsian  succession  integrated  the  ideas  behind  many  ecological  processes.  

Clements  explains  the  progression  from  the  initial  disturbance  to  the  final  monoclimax  as,  “…(1)  

nudation,  (2)  migration,  (3)  ecesis  [or  establishment  of  local  populations],  (4)  competition,  (5)  

reaction,  (6)  stabilization.”23  Community  ecologists  have  since  detailed  out  these  processes,  

with  the  ideas  of  primary  succession,  in  which  the  disturbed  site  holds  no  memory  of  the  

previous  community,  and  secondary  succession,  in  which  ecosystems  still  contain  pieces  of  the  

old  community  structure.  Furthermore,  Clementsian  thought  echoes  the  concept  of  

dominance-­‐controlled  communities,  or  the  process  of  competition,  where  only  a  few  dominant  

species  out  of  the  colonizers  successfully  remain  in  an  area.24    

2.1.2.  Critiques  of  Clementsian  Succession    

While  much  of  Clementsian  succession  still  dominates  ecological  thought,  the  idea  of  a  

monoclimax  was  met  with  much  resistance.  Ecologists  contested  that  due  to  the  inherent  

variation  of  environmental  factors—such  as  soil,  microclimate,  geography,  and  topography—it  

is  unlikely  that  only  one  climax  state  can  be  attributed  to  a  climatic  region.  Instead,  we  might  

                                                                                                               23  Ibid.,  141.  24  Michael  Begon,  Colin  R.  Townsend,  and  John  L.  Harper,  2006,  Ecology:  from  individuals  to  ecosystems,  

Malden,  MA:  Blackwell  Pub,  489.  

Fiedler  14  

observe  a  continuum  of  climax  states.25  H.A.  Gleason,  one  of  Clementsian  succession’s  

strongest  critics,  stated  that,  “…succession  is  an  extraordinarily  mobile  phenomenon  whose  

processes  are  not  to  be  stated  as  fixed  laws,  but  only  as  general  principles  of  exceedingly  broad  

nature,  and  whose  results  need  not,  and  frequently  do  not,  ensue  in  any  definitely  predictable  

way.”26  Other  critics  noted  the  role  of  chance  in  community  development.  An  organism  must  

not  only  disperse  into  an  area,  but  the  proper  resources  must  be  available  at  that  time  for  it  to  

survive  and  establish.  Thus,  chance  also  strongly  challenges  this  notion  of  a  monoclimax.27  

Modern  definitions  of  succession  still  strongly  reflect  the  thoughts  of  Clements  and  the  

progression  toward  a  stable  ecosystem.  However,  ecologists  largely  treat  succession  as  a  way  of  

understanding  how  ecosystems  reassemble  after  a  disturbance  and  have  reconsidered  the  

nature  of  the  climax  state,  as  can  be  seen  in  alternative  stable  state  theory.  

2.2.  Review  of  Alternative  Stable  State  Theory  

Alternative  stable  state  theory  provides  an  alternative  to  the  monoclimax.  The  roots  of  

this  theory  are  traced  back  to  Richard  C.  Lewontin’s  1969  paper,  The  Meaning  of  Stability,  in  

which  Lewontin  uses  mathematical  ecological  modeling  to  justify  the  possibility  of  multiple  

                                                                                                               25  Ibid.,  488.  26  Edward  Goldsmith,  “Ecological  succession  rehabilitated,”  Edward  Goldsmith,  

http://www.edwardgoldsmith.org/page119.html  (16  November  2010),  2.    27  R.H.  Whittaker,  1953,  A  Consideration  of  Climax  Theory:  The  Climax  as  a  Population  and  Pattern,  p.  240-­‐

277,  In:  Frank  B.  Golley,  ed.,  1977,  Ecological  Succession,  Stroudsburg,  PA:  Dowden,  Hutchinson  &  Ross,  254.  

Fiedler  15  

stable  states  for  a  given  system.28  C.S.  Holling’s  1973  paper,  Resilience  and  Stability  of  

Ecological  Systems,29  and  John  P.  Sutherland’s  1974  paper,  Multiple  Stable  Points  in  Natural  

Communities,30  fleshed  out  the  theory  of  alternative  stable  states,  which  has  now  taken  hold  in  

modern  ecological  thought.    

If  the  state  variables  of  a  system  can  exist  in  multiple  arrangements,  each  at  an  

equilibrium  that  is  stable  at  the  local  scale,  then  that  system  has  alternative  stable  states.  These  

state  variables  include  abundances  of  species  or  feeding  guilds,  population  demographics,  

spatial  distributions,  or  abiotic  factors.  This  idea  can  be  considered  in  two  ways.  First,  as  the  

community  perspective  describes,  a  certain  community  may  exist  in  a  number  of  different  

states,  even  under  the  same  external  environmental  conditions  (Figure  1,  left).  Different  stable  

states  are  capable  of  being  achieved  under  the  same  conditions.  In  order  for  the  system  to  

move  from  one  stable  state  to  another,  a  large  disturbance  to  the  state  variables  must  occur.  

These  variables  describe  the  internal  characteristics  of  the  community.  For  example,  drastic  

changes  in  population  demographics  or  densities  might  cause  this  shift.  On  the  other  hand,  the  

ecosystem  perspective  attributes  the  existence  of  alternative  stable  states  to  changes  in  the  

                                                                                                               28  Richard  C.  Lewontin,1969,  "The  meaning  of  stability,"  Brookhaven  Symposia  in  Biology,  22:  13-­‐24,  13.  29  C.  S.  Holling,  1973,  "Resilience  and  Stability  of  Ecological  Systems,"  Annual  Review  of  Ecology  and  

Systematics,  4:  1-­‐23.  30  John  P.  Sutherland,  1974,  "Multiple  Stable  Points  in  Natural  Communities,"  American  Naturalist,  108  

(964):  859-­‐873.  

Fiedler  16  

parameters  that  determine  the  behavior  of  or  interactions  between  populations,  such  as  birth  

and  death  rates  or  predation  (Figure  1,  right).  Environmental  changes  might  shift  these  

parameters,  causing  the  stable  states  to  shift.  The  new  stable  state  need  not  have  been  

possible  under  the  previous  parameters.31  These  two  perspectives  differ  from  one  another  in  

whether  the  shift  originates  in  the  community  itself  (variables)  or  in  the  ecosystem  containing  

that  community  (parameters).  

 Figure  1:  Ball-­‐in-­‐cup  diagram  depicting  the  community  perspective  (left)  and  the  ecosystem  perspective  (right)  of  alternative  stable  state  theory.32  

  Shifts  between  stable  states  can  occur  at  varying  degrees  and  rates.  A  smooth  response  

occurs  when  a  small  change  to  variables  or  parameters  results  in  a  small  change  in  the  state  of  

the  system.  A  threshold  response  occurs  when  most  changes  in  conditions  result  in  a  small  shift  

                                                                                                               31  Beisner  et  al.  2003,  376.    32  Ibid.,  377.  

Fiedler  17  

in  the  system  state,  but  when  small  changes  in  conditions,  around  a  threshold  value,  result  in  a  

drastic  shift,  or  a  critical  transition.    

For  a  system  to  return  to  a  previous  stable  state  it  is  often  more  difficult  than  simply  

shifting  the  conditions  back  to  where  they  were  before.  Hysteresis  occurs  when  a  system  must  

shift  back  to  conditions  far  beyond  those  at  the  point  of  the  critical  transition  in  order  to  return  

to  a  previous  stable  state  (Figure  2).33  However,  hysteresis  is  not  a  necessary  condition  for  

alternative  stable  states.  Minor  changes  can  be  absorbed  by  a  system,  yet  large  disturbances  or  

small  changes  around  a  critical  point  might  result  in  a  transition  to  a  different  stable  state.    

   Figure  2.  A  model  of  a  system  exhibiting  hysteresis.  Small  changes  in  conditions  near  point  F1  or  F2    result  in  a  critical  transition  to  the  alternative  stable  state.  Forward  shift  and  backward  shift  show  that  the  system  must  return  to  conditions  far  beyond  points  F1  and  F2  in  order  to  return  to  the  original  stable  state.34  

                                                                                                               33  Marten  Scheffer,  Alternative  Stable  States  and  Regime  Shifts  in  Ecosystems,  p.  395-­‐406,  In:  Simon  A.  

Levin  ed.,  2009,  The  Princeton  Guide  to  Ecology,  Princeton,  NJ:  Princeton  University  Press,  396.  34  Ibid.,  397.  

Fiedler  18  

    This  theory  requires  the  distinction  between  a  system  that  can  reach  multiple  stable  

states  and  one  that  entirely  lacks  stability.  Alternative  stable  states  theory  allows  for  a  shift  in  

the  location  of  the  stable  point  of  a  given  system,  yet  still  maintains  the  notion  that  there  do  

exist  several  stable  states  that  the  system  shifts  between.  Lewontin  explains:  

...it  is  a  stable  point,  since  a  small  perturbation  of  the  system  will  result  in  the  system  returning  to  that  point.  It  is  necessary  to  specify  that  the  perturbation  is  small  because  there  may  be  several  such  stable  points  in  the  space  and  each  will  have  its  own  basin  of  attraction.  If  the  perturbation  is  sufficiently  large  to  carry  the  system  out  of  one  basin  of  attraction  into  another,  the  original  point  is  still  a  stable  point  even  though  the  system  did  not  return  to  it.35  

Thus,  a  system  is  at  a  stable  point  if  the  state  variables  and  parameters  remain  constant  for  a  

given  time  and  place,  despite  outside  changes  that  threaten  to  affect  them.  Of  course,  the  

spatial  and  temporal  scale  in  which  the  system  is  considered  must  be  appropriate  in  order  to  

understand  its  stability.36    

  Alternative  stable  state  theory  has  received  much  attention  in  the  field  of  ecology,  

particularly  due  to  increasing  evidence  of  alternative  stable  states  prompted  by  human  

activities.37  It  has  modified  successional  theory  to  allow  for  systems  to  have  multiple  stable  

states,  while  transforming  our  views  of  disturbed  systems,  and  in  turn  conservation.  However,  

                                                                                                               35  Lewontin  1969,  15.  Original  emphasis.  36  Sutherland  1974,  860.  37  Michael  L.  Cain,  William  D.  Bowman,  and  Sally  D.  Hacker,  2008,  Ecology,  Sunderland,  MA:  Sinauer  

Associates,  Inc.,  358.  

Fiedler  19  

the  notion  of  “stable  states”  in  itself  can  be  contested  in  ecological  thought.  Panarchy  has  

recently  begun  to  challenge  this  idea,  and  once  again  to  transform  our  perspectives  on  stability  

and  conservation.  

2.3.  Review  of  Panarchy  

  The  ideas  behind  panarchy  as  a  whole  was  first  presented  in  Lance  Gunderson  and  C.S.  

Holling’s  2001  synthesis,  Panarchy:  Understanding  Transformation  in  Human  and  Natural  

Systems.38  Panarchy  provides  a  way  to  understand  natural  systems  as  a  series  of  nested  

adaptive  cycles,  continually  in  flux  between  growth,  accumulation,  restructuring,  and  renewal  

throughout  their  life  cycles.39  The  paradigm  of  panarchy  does  not  allow  for  any  state  of  

stability,  as  did  succession  and  alternative  stable  states.  An  adaptive  cycle  can  describe  any  

dynamic  system  under  consideration,  which  is  influenced  by  other  adaptive  cycles  of  larger,  

slower  scale  in  conjunction  with  those  of  smaller,  faster  scale.  These  cycles  are  represented  by  

Gunderson  and  Holling  as  a  figure-­‐eight  shape  (Figure  3).  Adaptive  cycles  progress  through  

scales  of  both  potential  and  connectedness.  Potential,  or  wealth,  describes  the  possibilities  for  

change  of  a  system.  A  higher  potential  means  that  the  system  has  more  future  alternative  

states.  Connectedness,  or  controllability,  describes  the  control  a  system  has  over  its  own  

                                                                                                               38  Lance  H.  Gunderson  and  C.  S.  Holling  eds.,  2002,  Panarchy:  understanding  transformations  in  human  

and  natural  systems,  Washington,  DC:  Island  Press,  21.  39  Holling  2001,  392.    

Fiedler  20  

progression.  Thus,  a  system  with  high  connectedness  is  less  likely  to  be  vulnerable  to  stochastic  

patterns,  as  they  might  throw  the  system  off  of  its  path  of  development.40    

   Figure  3:  Visual  representation  of  an  adaptive  cycle.  The  front  loop  includes  the  transition  from  the  exploitation  stage  to  the  conservation  stage,  while  the  back  loop  includes  the  transition  from  the  release  stage  to  the  reorganization  stage.  Each  phase  of  the  cycle  can  be  described  in  varying  degrees  of  connectedness  and  potential.41  

  The  adaptive  cycle,  as  seen  in  Figure  3,  can  be  described  in  two  parts:  the  front  loop  and  

the  back  loop.  The  front  loop  represents  a  progression  between  states  of  exploitation,  r,  and  

conservation,  K,  references  the  intrinsic  rate  of  population  growth  and  the  carrying  capacity.  

The  progression  from  exploitation  to  conservation  begins  in  a  state  of  low  potential  (i.e.  

nutrients  and  biomass)  and  low  connectedness  (i.e.  community  structure).42  After  some  

                                                                                                               40  Ibid.,  394.  41  Ibid.,  394.    42  Ibid.,  394.  

Fiedler  21  

disturbance,  the  system  begins  with  “biotic  legacies,”  or  those  species  that  survived,  and  other  

abiotic  factors  that  remain  unchanged.  Vegetation  that  can  withstand  this  disturbed  

environment  will  quickly  gain  dominance  in  the  r  phase,  taking  advantage  of  the  low  

connectedness.  As  new  species  immigrate  into  the  system,  “A  period  of  contest  competition  

among  entrepreneurial  pioneers  and  surviving  species  from  previous  cycles  ensues.”43  As  new  

and  surviving  species  compete  and  populations  become  established,  a  more  structured  

community  is  developed,  with  increasing  nutrients,  biomass,  and  species  interactions,  and  thus  

increasing  connectedness,  quite  similar  to  the  progression  described  in  succession.44  At  the  

height  of  this  period  of  intense  competition,  we  might  find  a  peak  in  species  diversity,  as  

thereafter  species  will  begin  to  die  out  if  they  are  unfit  competitors,  even  if  they  were  able  to  

take  advantage  of  the  disturbed  environment.  Again,  reflecting  successional  thought,  the  

transition  from  the  r-­‐phase  to  the  K-­‐phase  is  a  period  of  increasing  control  and  less  variability.  

As  the  system  approaches  K,  or  the  conservation  phase  of  the  cycle,  the  system  is  less  likely  to  

experience  novelty,  or  some  alternative  ecosystem  structure.45  In  ecological  terms,  the  final  

trajectory  of  the  system  can  be  either  dominance-­‐  or  founder-­‐controlled.  The  composition  of  

dominance-­‐controlled  communities,  as  described  under  successional  theory,  is  dictated  by  

                                                                                                               43  Gunderson  and  Holling  eds.  2002,  43.  44  Ibid.,  43-­‐44.  45  Ibid.,  44.    

Fiedler  22  

those  species  that  are  more  competitively  dominant  than  others.46  The  composition  of  founder-­‐

controlled  communities,  however,  is  dictated  by  a  competitive  lottery:  no  species  is  

competitively  dominant,  thus  the  composition  is  either  determined  by  random  population  

fluctuations  or  the  first  colonizers  of  the  area.47    

  However,  the  adaptive  cycle  of  panarchy  does  not  describe  this  increasing  control  and  

connectedness  as  synonymous  with  stability,  like  succession  and  alternative  stable  states  

theory  suggest.  Instead,  panarchy  views  this  increasing  connectedness  as  rigidity.  As  the  system  

becomes  more  structured,  it  actually  becomes  more  vulnerable  to  disturbances.  Each  species  

has  settled  in  a  unique  niche,  thus  any  slight  perturbation  puts  the  entire  system  at  risk.48  Once  

a  disturbance  occurs,  “a  gale  of  creative  destruction  can  be  released  in  the  resulting  Ω  

phase.”49  Potential  drops  as  the  disturbance  destroys  many  of  the  resources  that  had  

accumulated.  

  The  disturbance  moves  the  system  into  the  back  loop  of  the  adaptive  cycle.  The  back  

loop  is  defined  by  the  release  (Ω)  phase  and  the  reorganization  (α)  phase  (Figure  3).  The  length  

of  the  back  loop  is  defined  by  the  nature  of  the  disturbance,  and  whether  it  acts  slowly  or  

                                                                                                               46  Begon  et  al.  2006,  489.  47  Ibid.,  493.  48  Holling  2001,  394.      49  Gunderson  and  Holling  eds.  2002,  45.  

Fiedler  23  

suddenly.  As  the  disturbance  is  acting,  connectedness  is  destroyed  in  the  system,  thus  allowing  

for  novelty  in  reorganization  to  follow.  This  process  is  unpredictable,  rather  than  

deterministic.50  New  relationships  can  be  formed  between  variables,  or  immigrants  can  

dominate  a  system,  where  they  otherwise  would  be  outcompeted.  The  entire  system  can  follow  

a  new  trajectory  due  to  the  events  during  the  reorganization  phase.51  The  adaptive  cycle  

continues  into  the  exploitation  phase  and  connectedness  increases  once  again.  The  very  nature  

of  this  connectedness  may  be  vastly  different  than  it  was  before  because  of  the  events  of  the  

back  loop.      

  The  phases  of  panarchical  adaptive  cycles  can  be  better  understood  when  we  consider  

them  as  nested  cycles  of  different  temporal  and  spatial  scales  (Figure  4).  Forces  of  different  

scales  will  influence  any  system  considered.  Larger  and  slower  forces  will  cause  the  system  to  

“remember,”  as  these  forces  are  less  likely  to  fluctuate  and  maintain  constant  control.    The  

larger  and  slower  cycle  might  be  climatic  control,  source  populations  of  immigrants,  or  the  

remnants  of  potential  in  soil  nutrients  or  stored  seeds  from  the  system  prior  to  the  disturbance.  

The  smaller  and  faster  cycle  that  acts  upon  the  system  being  considered  might  cause  it  to  

                                                                                                               50  Holling  395.  51  Gunderson  and  Holling  eds.  2002,  46.  

Fiedler  24  

“revolt.”  Its  processes  are  quick  and  fluctuating  and  might  spark  novelty.52  

 Figure  4.  Visual  representation  of  nested  adapted  cycles.53  

This  force  could  be  rooted  in  an  invasive  entering  a  disturbed  system  and  establishing  a  strong  

population,  thus  altering  the  trajectory  of  recovery,  for  example.  The  release  of  a  system  may  

lead  to  revolt,  but  does  not  require  this  to  be  so.  As  C.S.  Holling  describes  the  nature  of  

panarchical  cycles,  “The  conservative  nature  of  established  panarchies  certainly  slows  change,  

while  at  the  same  time  accumulating  potential  that  can  be  released  periodically  if  the  decks  are  

cleared  of  constraining  influences  by  large,  extreme  events.”54  Whether  a  system  revolts  or  

remembers  is  triggered  not  only  by  the  influences  of  adaptive  cycles  of  different  scales,  but  also  

                                                                                                               52  Holling  2001,  398.  53  Ibid.,  398.  54  Ibid.,  399.  

Fiedler  25  

the  scale  of  the  disturbance  and  the  variables  that  either  remain  or  were  eliminated.  The  

theory  of  panarchy  cannot  predict  whether  a  system  will  revolt  or  remember  after  a  

disturbance,  yet  it  can  describe  conditions  that  influence  each  option.  

   Notions  of  resilience  underlie  the  theory  of  panarchy,  and  balance  its  discussion  of  

rigidity  and  revolt.  The  concept  of  rigidity  is  contrary  to  that  of  resilience,  or,  “…the  magnitude  

of  disturbance  that  can  be  absorbed  before  the  system  changes  its  structure  by  changing  the  

variables  and  processes  that  control  behavior.”55  That  is  to  say  that  not  every  disturbance  will  

project  the  system  into  the  back  loop,  and  certainly  not  every  disturbance  will  occur  in  the  

conservation  phase.  The  resilience  of  a  system  is  not  a  constant  quality,  but  changes  depending  

on  where  the  system  is  in  the  adaptive  cycle.  For  example,  as  the  system  progresses  through  

the  back  loop,  at  levels  of  high  potential  and  low  connectedness,  resilience  is  high.  Thus,  if  the  

system  undergoes  a  disturbance  at  this  point  in  the  cycle,  it  will  very  easily  return  back  to  its  

previous  state.  Resilience  is  low  during  the  conservation  phase  of  the  front  loop,  where  rigidity  

is  high.  When  a  disturbance  occurs  during  this  phase,  it  is  less  likely  that  it  will  be  able  to  return  

to  that  state.56  This  idea  echoes  that  of  hysteresis  of  alternative  stable  state  theory.  

                                                                                                               55  Gunderson  and  Holling  eds.  2002,  28.  56  Holling  2001,  395.  

Fiedler  26  

Panarchy  adapts  ideas  from  successional  and  alternative  stable  state  theory,  while  

progressing  ecological  theory  of  recovery  to  account  for  non-­‐linearity  in  adaptive  cycles.  It  is  

difficult  to  classify  panarchy  as  a  theory  (however,  I  am  comparing  it  to  theories  here),  as  it  is  

not  testable  or  falsifiable,  rather  it  is  a  paradigm  that  can  illuminate  ecological  realities  that  we  

observe.  Panarchy  has  not  taken  hold  of  ecological  discourse,  perhaps  due  to  its  goals  of  acting  

as  a  way  of  explaining  human  and  natural  systems  in  conjunction.  It  aims  to  apply  to  economic,  

political,  and  ecological  systems,  and  their  intersection.  However,  despite  the  ambitious  nature  

of  this  paradigm,  it  is  capable  of  thoroughly  explaining  living  ecological  systems.  The  application  

of  panarchy  will  illuminate  its  new  perspective.  

2.3.  Comparing  the  theories  

These  three  theories  or  paradigms  are  not  independent  from  one  another.  Alternative  

stable  state  theory  was  developed  largely  in  response  to  succession,  while  panarchy  is  now  

continuing  the  development  of  ecological  theory  or  paradigms  of  response  to  disturbance.  In  

many  ways,  the  later  theories  echo  that  which  came  before  them.  However,  each  theory  also  

uses  a  unique  language  and  new  perspectives  in  developing  thought  regarding  ecosystem  

recovery  from  disturbances.  While  much  of  the  distinction  between  these  theories  can  only  be  

illuminated  when  they  are  applied  to  living  ecological  systems,  we  can  still  begin  to  see  how  

Fiedler  27  

they  differ  from  and  reflect  one  another.  In  Table  1,  I  have  deconstructed  these  theories  and  

compared  them  to  one  another,  applying  language  from  each.    

Table  1.  Qualitative  comparison  of  theories  using  language  from  each.       Clementsian  

Succession  Alternative  Stable  

States  Panarchy  

Disturbance  defined  as:  variable  or  parameter  shift  

Parameter  shift   Variable  or  parameter  shift  

Variable  or  parameter  shift  

Opportunity  for  novelty?   No   Shift  in  stable  point  for  a  given  system  

Presented  in  the  back  loop,  resulting  in  revolt  

Deterministic?   Linear  and  deterministic  

No   No  

Accumulation  of  potential,  increasing  complexity?  

Yes   Yes   Yes:  front  loop  

Influences  across  scale   Climate  dictates  monoclimax  

Not  applicable  in  language  of  theory  

Nested  adaptive  cycles  

Dominance  vs.  founder  controlled  

Dominance   Dominance  or  founder   Dominance  or  founder  

Rigidity  vs.  resilience   Systems  inherently  resilient  

Considers  both  resilience  and  rigidity  

Considers  both  resilience  and  rigidity  

Stable  vs.  unstable  equilibrium  

Stable   Stable   Increasingly  unstable  

Monoclimax?   Yes   No,  multiple  possible  climax  states  

No  

Hysteresis?     No   Yes,  inherent  to  theory  

Yes,  through  language  of  rigidity,  revolt,  novelty  

Used  in  ecological  discourse?   Yes   Yes   Limited  

2.4.1  How  These  Theories  Will  Be  Tested  

In  the  following  application  of  these  theories  or  paradigms  to  arachnid  recovery  near  

Mount  St.  Helens,  I  will  highlight  how  the  panarchy  informs  our  thought  on  the  subject  of  

ecological  recovery.  The  data  I  have  for  arachnid  diversity  on  Mt.  St.  Helens  provide  two  axes  of  

information  that  are  relevant  for  ecological  recovery:  (1)  an  axis  of  time  since  a  major  

disturbance  event  (1990,  2000,  and  2010)  and  (2)  an  axis  of  habitats  that  experienced  different  

Fiedler  28  

levels  of  disturbance  in  that  event  (pumice  plain,  blowdown  forest,  tephra  forest,  and  reference  

forest).    To  consider  the  application  of  theories  of  ecological  recovery  for  this  system,  I  will  

apply  my  data  in  several  ways.  First,  analyses  of  the  total  number  of  taxa  in  each  research  site  

across  time  will  provide  an  example  of  how  one  aspect  (species  diversity)  of  ecosystem  

complexity  has  changed  throughout  recovery.  Second,  an  analysis  of  the  ballooning  and  

cursorial  spider  species  present  in  each  site  over  time  will  show  how  the  species  pool  of  

potential  inhabitants  and,  subsequently,  successful  colonizers  are  dependent  on  what  species  

are  capable  of  reaching  the  site.  I  expect  to  see  more  ballooning  species  than  cursorial  species  

in  disturbed  sites,  yet  over  time  the  number  of  each  should  increase,  as  would  be  consistent  

with  each  of  the  three  theories.    

Through  an  analysis  of  feeding  guilds  and  habitat  preferences,  I  will  consider  ecosystem  

complexity  and  how  it  differs  between  research  sites  and  over  time.  Each  theory  predicts  an  

increase  in  ecosystem  complexity  as  a  part  of  recovery.  However,  the  character  of  that  

complexity  is  allowed  to  diverge  from  the  preexisting  state,  according  to  alternative  stable  state  

theory  and  panarchy  only.  Finally,  I  will  isolate  patterns  of  individual  families  or  species  that  are  

relevant  to  the  course  of  recovery.  Patterns  that  exhibit  higher  abundance  of  a  particular  taxon  

in  less  or  more  disturbed  sites  might  suggest  different  trajectories  of  recovery,  while  similar  

abundance  of  a  taxon  across  all  sites  would  suggest  the  potential  for  the  same  trajectory  of  

Fiedler  29  

recovery.  Successful  invaders  in  disturbed  sites  might  indicate  the  occurrence  of  novelty  and  

creativity  within  the  course  of  recovery,  as  panarchy  and  alternative  stable  states  theory  

describe.  While  any  fluctuations  in  the  reference  forest  samples  will  indicate  that  the  site  has  

not  reached  its  climax  or  stable  state  in  successional  and  alternative  stable  state  theories,  

respectively,  it  could  also  simply  indicate  that  the  system  is  in  the  conservation  phase  of  

panarchy  and  increasing  in  rigidity.  As  each  theory  builds  off  of  that  which  came  before  it,  many  

of  the  predictions  each  theory  makes  might  reflect  those  found  in  another  theory,  yet  with  

different  language.  Ultimately,  however,  panarchy  emphasizes  the  dynamism  of  systems,  while  

succession  and  alternative  stable  states  do  not.    

3.  Listening  to  the  Landscape:  A  Case  Study  

  The  1980  eruption  of  Mount  St.  Helens  captured  the  interest  of  natural  scientists  in  

virtually  every  discipline.  Scientists  were  able  to  examine  ecological  response  and  recovery  

immediately  after  the  eruption,  rather  than  decades  or  centuries  after,  as  is  often  the  case.  This  

research  has  contributed  not  only  to  a  better  understanding  of  ecosystem  recovery  at  Mount  

St.  Helens,  but  recovery  following  any  volcanic  disturbance,  or  even  after  disturbances  in  

Fiedler  30  

general.  Today,  more  than  half  of  all  studies  published  globally  on  the  ecosystem  responses  to  

volcanic  eruptions  were  done  on  Mount  St.  Helens.57    

One  such  study,  Parmenter  et  al.  (2005),  done  at  Mount  St.  Helens  examined  the  

succession  of  ground-­‐dwelling  beetles  following  the  eruption.  This  study  used  the  same  

research  sites  and  sampling  dates  that  were  used  in  the  collection  of  my  samples,  as  will  be  

explained  in  the  following  sections.  The  study  also  used  pitfall  trap  sampling,  also  used  for  my  

study,  which  is  a  common  method  of  collecting  and  preserving  ground  dwelling  arthropods.  

This  sampling  method  is  biased  towards  those  taxa  who  are  most  active  on  the  ground.58  

Parmenter  et  al.  (2005)  found  a  total  of  27,074  beetles  of  279  species  and  39  families  in  four  

research  sites  and  four  sampling  years  (1987,  1990,  1995,  2000).59  The  authors  found  that  

beetle  species  sequentially  replaced  other  species  throughout  time  in  the  disturbed  sites  as  

conditions,  such  as  vegetation  and  prey  availability,  changed.  As  would  be  expected,  the  most  

disturbed  site,  the  pumice  plain,  least  resembled  the  undisturbed  reference  forest.  Even  in  the  

year  2000,  20  years  after  the  eruption,  the  beetle  species  composition  of  each  disturbed  

                                                                                                               57  Virginia  H.  Dale,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  M.  Crisafulli,  2005,  Disturbance,  Survival,  and  

Succession:  Understanding  Ecological  Responses  to  the  1980  Eruption  of  Mount  St.  Helens,  p.  3-­‐11,  In:  Virginia  H.  

Dale,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  M.  Crisafulli  eds.,  2005,  Ecological  Responses  to  the  1980  Eruption  of  

Mount  St.  Helens,  New  York,  NY:  Springer,  3-­‐4.  58  Parmenter  et  al.  2005.  59  Ibid.,  142.    

Fiedler  31  

research  site  still  did  not  resemble  that  of  the  reference  forest.  Thus,  the  authors  hypothesized  

that  we  will  continue  to  see  changes  in  community  structure  in  the  future.60  This  study  can  

serve  as  an  example  of  how  we  can  understand  data  obtained  from  this  sampling  methodology,  

and  a  comparison  of  another  arthropod  taxon’s  recovery.    

3.1.  Arachnid  Recovery  of  Mount  St.  Helens  

  Arachnids  have  been  able  to  colonize  virtually  every  terrestrial  habitat.  Of  course,  not  

every  species  of  arachnid  can  itself  successfully  live  in  different  habitats.  Each  species  is  limited  

by  physical  factors  of  the  microhabitat,  including  humidity  and  temperature.  Biological  factors,  

such  as  prey  type  and  vegetation,  also  limit  the  distribution  of  species.  Thus,  many  species  have  

distinctly  defined  ecological  niches,  which  can  be  described  by  both  habitat  preference  and  

feeding  guild.61  Where  they  live,  arachnids  serve  a  variety  of  ecological  roles.  Spiders  (Order  

Araneae)  are  entirely  predatory,  while  Opiliones  (harvestmen)  and  Acari  (mites  and  ticks)  can  

be  predators,  herbivores,  or  detritivores.  Even  among  predatory  spiders,  taxa  have  evolved  

specific  feeding  biologies  that  take  place  in  different  parts  of  the  ecosystem.  Some  may  wander  

or  build  foraging  webs  off  of  the  ground,  while  others  are  only  found  on  the  ground  or  in  leaf  

litter.62      

                                                                                                               60  Ibid.,  148-­‐149.  61  Jan  Beccaloni,  2009,  Arachnids,  Berkeley:  University  of  California  Press,  17.      62  Ibid.  

Fiedler  32  

From  the  identification  of  an  arachnid,  we  can  deduce  information  about  the  ecosystem  

by  using  our  knowledge  of  the  individual’s  habitat  requirements.  In  my  analysis,  I  will  use  

habitat  preference  and  feeding  guild  to  describe  the  ecological  niche  of  arachnids.  By  focusing  

on  arachnid  recovery,  we  can  explore  the  potential  to  understand  ecosystem  recovery  as  a  

whole.  Furthermore,  spiders  have  a  history  of  being  some  of  the  first  colonizers  in  the  most  

devastated  areas  following  volcanic  eruptions.  Within  just  a  year  of  the  1883  eruption  of  

Krakatoa,  which  left  the  island  completely  devoid  of  life,  a  linyphiid  became  the  first  to  

successfully  colonize.  Within  50  years,  there  were  over  90  species  of  spiders  on  the  island.63    

3.1.1.  Arachnid  Sampling  Methodology  

Samples  were  collected  by  a  National  Forest  Service  crew,  working  under  Charlie  

Crisafulli,  from  four  study  sites  at  Mount  St.  Helens:  reference  forest,  tephra  forest,  blowdown  

forest,  and  pumice  plain  (Figure  5).  All  four  sites  are  located  at  similar  elevations,  from  1040  m  

to  1175  m.  Each  research  site  was  a  standing  old-­‐growth  forest,  which  had  never  been  logged,  

at  the  time  of  the  1980  eruption,  yet  each  was  disturbed  differently  and  to  varying  degrees.  

Each  of  these  four  sites  was  affected  differently  by  the  eruption,  and  thus  may  present  different  

courses  of  recovery.  The  reference  forest  is  located  40km  northeast  of  Mount  St.  Helens  on  

Lonetree  Mountain.  Parmenter  et  al.  (2005)  claims  that  the  reference  forest  was  unaffected  by  

                                                                                                               63  Rainer  F.  Foelix,  1996,  Biology  of  spiders,  New  York:  Oxford  University  Press,  235.  

Fiedler  33  

the  1980  eruption  and  treats  the  site  as  a  reference  for  the  populations  and  communities  that  

were  present  before  the  eruption  in  the  three  disturbance  sites.64  However,  due  to  the  scale  of  

the  eruption  it  is  possible  that  this  site  was  still  subject  to  at  least  ash  fall,  which  in  turn  could  

affect  small  arthropods.    

 Figure  5.  Locations  of  research  sites.  Sites  labeled  as  “beetle  sites”  are  those  from  which  arachnids  were  collected.65  

                                                                                                               64  Parmenter  et  al.  2005,  140.  65  Ibid.,  141.  

Fiedler  34  

The  reference  forest  consists  of  trees  with  an  understory  that  is  predominantly  leaf  litter  

and  bryophytes  cover  (Table  2).  The  tephra  forest  site  is  located  directly  east  of  the  blowdown  

forest,  in  the  Hemlock  Forest  area.  In  this  site,  the  eruption  buried  leaf  litter  and  much  of  the  

understory  vegetation  with  tephra  fall.  Thirty  years  later,  new  leaf  litter  has  covered  much  of  

the  tephra,  and  seedlings  and  shrubs  have  reemerged.66  The  blowdown  forest  site  is  located  

near  Norway  Pass,  northeast  of  the  pumice  plain  where  the  old-­‐growth  forest  was  leveled  by  

the  strength  of  the  blast,  leaving  no  standing  trees  and  minimal  surviving  vegetation.  The  

majority  of  ground  cover  for  this  site  is  downed  wood  and  herbaceous  vegetation.  The  pumice  

plain  sample  site  is  located  within  the  pyroclastic  flow,  south  of  Spirit  Lake.  This  site  is  

dominated  by  bare  ground  and  rock  as  it  was  entirely  scoured  and  covered  by  pumice  from  the  

eruption.  Only  a  few  pockets  of  vegetation  survived  these  pyroclastic  flows.  Small  amounts  of  

herbaceous  vegetation  and  bryophyte  vegetation  have  recovered  at  this  site.    

  These  four  research  sites  represent  a  disturbance  gradient  in  which  different  aspects  of  

the  communities  were  disturbed  and  at  varying  degrees.  This  gradient  is  arranged  spatially,  

where  the  most  disturbed  sites  are  closest  to  the  crater  of  the  volcano,  and  the  least  disturbed  

sites  are  located  farthest  away.  The  undisturbed  site  (the  reference  forest)  and  other  

corresponding  undisturbed  localities  which  represent  intact  source  populations  are  also  

                                                                                                               66  Ibid.,  140-­‐141.    

Fiedler  35  

farthest  away  from  the  crater  and,  in  turn,  the  pumice  plain.  As  the  level  of  disturbance  

decreases,  the  distance  from  source  populations  also  decreases,  potentially  impacting  the  rate  

of  immigration  and  recovery.  It  is  important  to  note  this  distance  gradient  from  source  

populations  when  considering  the  data,  as  each  of  these  sites  does  not  act  independently.  Each  

disturbance  area  acts  as  a  corridor  for  the  movement  of  species.  Overtime,  the  intermediately  

disturbed  sites  will  become  source  populations  for  the  most  disturbed  site,  which  is  furthest  

from  the  reference  forest.  Thus,  each  site  is  interconnected  temporally  and  spatially  in  terms  of  

the  movement  of  taxa.    

Table  2.  Mean  cover  values  (%)  for  four  research  sites,  as  measured  in  1995.  67    Disturbance  Zone   Habitat  Variable  

Bryophyte   Herb   Shrub   Tree   Litter   Wood   Rock/ground  Reference  Forest   23.3   1.5   12.8   34.1   76.3   14.1   0.0  Tephra  Forest   1.5   0.0   12.6   15.7   91.1   11.7   4.5  Blowdown  Forest   11.5   26.9   1.9   0.0   12.7   28.6   12.4  Pumice  Plain   5.9   7.9   0.0   0.0   3.1   0.0   83.2  

Arachnids  and  other  ground-­‐dwelling  arthropods  were  collected  in  pitfall  traps  at  the  

four  research  sites  each  year  since  the  eruption.  The  pitfall  traps  were  comprised  of  six  inch  

deep  plastic  cups  placed  into  the  ground,  with  the  tops  of  the  cups  flush  with  the  ground  

surface.    The  cups  were  filled  with  propylene  glycol  to  act  as  a  preservative  for  the  samples  

                                                                                                               67  Charles  M.  Crisafulli,  James  A.  MacMahon,  and  Robert  R.  Parmenter,  2005,  Small  Mammal  Survival  and  

Colonization  on  the  Mount  St.  Helens  Volcano:  1980-­‐2002,  p.  199-­‐218,  In:  Virginia  H.  Dale,  Frederick  J.  Swanson,  

and  Charles  M.  Crisafulli  eds.,  2005,  Ecological  Responses  to  the  1980  Eruption  of  Mount  St.  Helens,  New  York,  NY:  

Springer,  203.    

Fiedler  36  

collected.  Ten  pitfall  traps  were  placed  10m  apart  along  a  transect  within  each  study  site.  Traps  

were  set  from  late  May  through  October  and  were  emptied  every  three  weeks.  Once  removed,  

samples  were  stored  in  70%  ethanol.68      

For  my  investigation,  I  used  samples  collected  in  1990,  2000,  and  2010,  to  provide  a  

summary  of  the  changes  in  arachnid  populations  since  the  eruption.  Though  the  eruption  

occurred  in  1980,  I  chose  the  1990  trap  data  because  it  was  the  oldest  complete  and  

methodologically  consistent  data  set  and  could  therefore  be  compared  to  those  from  2000  and  

2010.  I  used  samples  from  three  sampling  dates  per  year,  one  each  in  July,  August,  and  

September.  I  summed  the  data  within  each  year,  thus  including  the  three  sampling  dates  with  

ten  pitfall  traps  each,  in  order  to  account  for  any  seasonal  variation  in  the  activity  of  certain  

taxa  and  the  variation  within  each  site.    

I  separated  the  arachnids  from  the  other  ground-­‐dwelling  arthropods  in  the  pitfall  trap  

samples.  I  identified  the  spiders  to  the  finest  taxonomic  level  possible,  using  Vincent  D.  Roth  et  

al.’s  Spiders  of  North  America:  an  Identification  Manual69,  a  dichotomous  key,  and  personal  

communications  with  Rod  Crawford.70  I  identified  the  opilionids  to  the  genus  or  species  level  

                                                                                                               68  Parmenter  et  al.  2005,  140-­‐141.  69  Vincent  D.  Roth,  Darrell  Ubick,  and  N.  Dupérré,  2005,  Spiders  of  North  America:  an  identification  

manual,  Poughkeepsie,  NY:  American  Arachnological  Society.  70  Rod  Crawford,  personal  communication,  March  2,  2011.  

Fiedler  37  

under  the  guidance  of  Shahan  Derkarabetian.71  Mites  were  separated  and  counted,  but  were  

not  identified  for  this  study.  Identifications  were  performed  in  a  random  order,  thus  avoiding  

any  sampling  bias  due  to  improving  identification  skills.    

3.1.1.1.  Limitations  of  Sampling  Methodology  

  While  pitfall  trap  sampling  can  provide  a  general  understanding  of  the  species  

composition  of  the  research  sites,  it  does  present  some  biases  that  must  be  taken  into  account  

when  analyzing  the  data.  This  trapping  methodology  will  preferentially  trap  wandering  ground  

species.  Sit-­‐and-­‐wait  or  arboreal  species  will  be  highly  underrepresented  or  not  trapped  at  all.  

Thus,  the  data  from  this  sampling  technique  does  not  represent  absolute  density,  but  rather  

the  relative  activity  of  the  species  present.72  Furthermore,  pitfall  trap  sampling  might  better  

represent  certain  research  sites,  as  opposed  to  others,  due  to  habitat  complexity.  I  predict  that  

the  data  collected  using  this  sampling  method  will  best  represent  the  species  diversity  of  the  

pumice  plain  research  site,  as  the  limited  vegetation  will  result  in  mostly  ground-­‐dwelling  taxa.  

The  species  diversity  reference  forest  will  most  likely  be  the  most  underrepresented,  as  its  

habitat  complexity  implies  that  a  large  number  of  taxa  live  in  vegetation  or  trees  far  above  the  

ground.  

                                                                                                               71  Shahan  Derkarabetian,  personal  communication,  February  11,  2011.  72  Crawford  et  al.  1995,  67.  

Fiedler  38  

 I  am  only  considering  pitfall  trap  samples  from  three  sampling  years.  While  this  will  

provide  an  overview  of  the  changes  in  community  composition  over  time,  it  may  present  

problems  in  understanding  the  underlying  processes  that  dictate  the  changes  that  I  observe.  

However,  similar  analyses  have  been  done  on  the  recovery  of  beetles  following  the  Mount  St.  

Helens  eruption  with  only  four  sampling  years,  summing  together  the  beetles  found  in  all  the  

pitfall  traps  of  a  single  sampling  site  and  year  in  their  analyses.73  My  latest  sampling  date  is  a  

mere  30  years  after  the  eruption,  thus  my  samples  do  not  represent  ecosystem  recovery  to  its  

completion.  Moreover,  I  am  not  able  to  assess  the  degree  of  change  in  the  first  ten  years  after  

the  disturbance.  Crawford  et  al.  (1995),  however,  does  provide  some  initial  observations  in  the  

years  immediately  following  the  eruption  that  can  only  be  loosely  compared  with  my  data  set  

due  to  differing  sampling  methodology.74  Thus,  the  trajectory  of  ecosystem  recovery  can  be  

hypothesized  and  estimated  from  the  data  I  have  obtained.  Finally,  due  to  time  and  resource  

constraints,  not  all  samples  were  identified  to  species  or  even  family  level.  Again,  this  must  be  

taken  into  account,  as  taxon  numbers  and  certain  ecological  classifications  might  be  

misrepresented.  This  limitation,  however,  applies  uniformly  to  all  research  sites  and  sampling  

years.  

                                                                                                               73  Parmenter  et  al.  2005.    74  Crawford  et  al.  1995.  

Fiedler  39  

As  discussed  in  Section  2.4.1.,  I  will  present  a  summary  of  my  data  in  a  way  that  will  

facilitate  a  better  understanding  of  the  three  ecological  theories.  Table  2  summarizes  what  each  

category  of  data  provides  for  my  assessment  of  these  theories.  While  each  data  categorization  

will  describe  certain  aspects  of  recovery,  they  are  interpreted  differently  by  each  theory.  

Table  2.  Summary  of  how  each  data  category  will  be  applied  to  theory  analysis.  Data   What  Data  Provide  Analysis  

Total  Number  of  Taxa   Species  diversity  reflecting  ecosystem  complexity    Ballooners  vs.  Cursorial  Dispersers   Species  pool,  limitations  of  individuals  to  disperse  and  

reach  disturbed  research  sites  Feeding  Guilds   Ecosystem  complexity,  compare  to  reference  forest  Habitat  Preferences   Ecosystem  complexity,  compare  to  reference  forest  Higher  Abundance  in  Less  Disturbed  Sites  

Potential  for  different  trajectories  of  recovery,  revolt  

Higher  Abundance  in  More  Disturbed  Sites  

Potential  for  different  trajectories  of  recovery  

Similar  Distribution  Across  All  Research  Sites  

Potential  for  similar  trajectories  of  recovery,  remember  

Successful  Invaders   Potential  for  novelty,  revolt    3.1.2.  Arachnid  Dispersal  Methods  

  Understanding  the  dispersal  methods  of  arachnids  is  essential  in  applying  these  data  to  

each  ecological  theory.  Dispersal  ability  is  a  likely  influence  on  which  species  are  able  to  

successfully  colonize  a  disturbed  area  and  the  development  of  the  community  thereafter.  From  

those  species  that  are  able  to  reach  an  area,  only  those  that  can  meet  their  specific  habitat  

needs  upon  arrival  have  the  potential  to  establish  populations.  Arachnids  can  disperse  by  

ballooning,  walking,  rafting  on  physical  objects,  or  phoresy  (using  other  organisms  for  

Fiedler  40  

transport).75  Ballooning  and  walking  are  the  dispersal  methods  most  relevant  to  the  

recolonization  of  the  disturbed  environments  of  Mount  St.  Helens.  Juvenile  or  small  spiders,  as  

well  as  some  mites,  can  employ  ballooning  as  an  active  mode  of  dispersal.  Large  spiders,  due  to  

physical  constraints,  and  those  arachnids  without  the  ability  to  produce  silk  threads,  are  unable  

to  balloon.  In  order  to  balloon,  spiders  stand  in  an  exposed  area  on  their  tiptoes,  extend  a  

strand  of  thread,  and  face  the  wind.  This  strand  is  caught  by  the  wind,  carrying  the  spider  up  

into  the  air.  These  spiders  can  travel  vast  distances,  and  have  even  been  spotted  at  altitudes  of  

several  thousand  meters  in  the  air.76  While  aloft,  they  can,  to  some  extent,  control  where  they  

land  by  pulling  on  their  threads  or  by  re-­‐ballooning  until  they  have  reached  an  appropriate  

destination.  However,  the  direction  of  travel  is  dominated  by  the  wind  currents  and  can  result  

in  spiders  dispersing  to  less  than  preferable  environments.77    

The  act  of  ballooning  is  a  high-­‐risk  method  of  dispersal  due  to  the  low  probability  that  

the  spider  will  land  in  a  habitat  more,  or  even  just  equally,  suitable  to  the  one  from  which  it  

travelled.  In  habitats  that  are  patchily  distributed  across  a  landscape,  much  like  the  landscape  

that  resulted  from  the  Mount  St.  Helens  eruption,  ballooning  is  even  more  of  a  risk.  If  another  

                                                                                                               75  Beccaloni  2009,  17.  76  Foelix  1996.    77  Rodney  L.  Crawford  and  John  S.  Edwards,  1986,  "Ballooning  Spiders  as  a  Component  of  Arthropod  

Fallout  on  Snowfields  of  Mount  Rainier,  Washington,  U.S.A.,"  Arctic  and  Alpine  Research,  18  (4):  429-­‐437,  429.  

Fiedler  41  

suitable  patch  is  potentially  far  away,  there  is  a  small  likelihood  of  a  spider  reaching  the  site  

with  low  wind  speeds.78    

Ballooning  and  other  modes  of  dispersal  are  likely  promoted  by  natural  selection.  

Habitat  variability,  competition  with  relatives,  and  the  avoidance  of  inbreeding  will  all  select  for  

dispersal  methods,  while  a  temporally  stable  environment,  diverse  habitat,  and  niche  

specialization  will  all  select  against  dispersal.79  Spiders  that  are  highly  specialized  are  far  less  

likely  to  balloon  than  their  generalist  counterparts.  Environmental  pressures  will  promote  

dispersal  into  new  habitats,  as  long  as  the  potential  benefits  of  doing  so  outweigh  the  risks  of  

landing  in  an  unsuitable  habitat.80    

It  is  important  to  note  that  quantifying  dispersal  is  difficult,  as  resident  individuals  

cannot  be  differentiated  from  incoming  dispersers.  However,  in  heavily  disturbed  environments  

where  no  resident  populations  are  present,  newly  arriving  individuals  can  be  readily  

identified.81  It  is  also  important  to  differentiate  between  newly  arriving  dispersers  and  

                                                                                                               78  Dries  Bonte,  Nele  Vandenbroecke,  Luc  Lens,  and  Jean-­‐Pierre  Maelfait,  2003,  "Low  propensity  for  aerial  

dispersal  in  specialist  spiders  from  fragmented  landscapes,"  The  Royal  Society,  270  (1524):  1601-­‐7,  1601.  79  Dries  Bonte,  Jeroen  Vanden  Borre,  Luc  Lens,  and  Jean-­‐Pierre  Maelfait,  2006,  "Geographical  variation  in  

wolf  spider  dispersal  behaviour  is  related  to  landscape  structure,"  Animal  Behaviour,  72  (3):  655-­‐662,  655.  80  Bonte  2003,  1601.  81  Crawford  et  al.  1995.  

Fiedler  42  

successful  colonizers.  Many  incoming  individuals  are  not  able  to  successfully  establish  

populations.    

3.1.3.  Spider  Feeding  Guilds  

  Spiders  are  some  of  the  most  common  predators  in  terrestrial  ecosystems,  filling  this  

role  in  two  hugely  different  ways.  Feeding  guilds  can  describe  foraging  behavior,  prey  type,  and  

how  the  habitat  is  used.  Spider  predators  can  either  be  web  builders  or  wanderers.  Web  

builders  utilize  one  of  four  types  of  webs  to  capture  prey:  orbs,  tangles,  sheets,  and  funnel  

webs.82  Meanwhile,  wandering  spiders  do  not  use  webs  to  capture  prey.  Instead,  some  spiders  

actively  hunt  prey,  while  others  wait  in  one  place  to  surprise  their  prey.  For  example,  jumping  

spiders  (Salticidae)  actively  hunt  and  stalk  their  prey,  while  crab  spiders  (Thomisidae)  wait  on  

flowers,  leavers,  or  bark  to  attack.83  Both  wandering  and  sit-­‐and-­‐wait  spiders  can  be  found  on  

the  ground  or  vegetation.84  

  Insects  and  other  arthropods  are  the  most  common  prey  types  for  spiders.  In  general,  

very  few  spiders  consume  vertebrates,  yet  some  are  capable  of  eating  fish  (such  as  the  spider  

Dolomedes)  or  geckos  (such  as  the  spider  Leucorchestris).  Insects  that  are  found  in  significantly  

                                                                                                               82  David  H.  Wise,  1993,  Spiders  in  ecological  webs,  Cambridge:  Cambridge  University  Press,  17.  83  Ibid.,  17.  84  Crawford  2011.  

Fiedler  43  

large  numbers,  like  flies  and  Collembola,  are  naturally  quite  important  in  the  diet  of  spiders.85  

However,  the  feeding  guild  will  often  determine  the  type  of  prey  a  spider  will  consume.  Web-­‐

builders  will  only  consume  those  prey  that  become  ensnared,  thus  insects  who  are  capable  of  

avoiding  webs  or  who  do  not  inhabit  the  areas  where  webs  are  built  will  be  avoided.  

Meanwhile,  spiders  that  wait  on  vegetation  before  attacking  their  prey  will  also  only  encounter  

certain  prey  types.  However,  despite  the  selective  nature  of  these  feeding  types,  most  spiders  

are  generalists.  As  an  extreme  example,  one  spider,  Linyphia  triangularis,  consumed  150  out  of  

153  prey  types  in  an  experimental  setting.86    

3.1.4.  Spider  Habitat  Preferences  

  Spiders  tend  to  be  found  in  highly  specific  habitats,  dependent  on  abiotic  factors  such  as  

temperature,  humidity,  wind,  and  light,  and  biotic  factors,  such  as  vegetation,  prey  availability,  

competitors,  and  predators.  Habitats  can  be  delineated  vertically  in  an  ecosystem,  as  physical  

conditions,  or  microclimate,  often  vary  accordingly.  Thus,  some  spiders  are  most  commonly  

found  on  the  ground,  while  others  are  found  on  low  vegetation,  shrubs,  tree  trunks,  or  

treetops.87    The  diverse  range  of  habitats  in  which  spiders  exist  may  be  determined  by  their  

                                                                                                               85  Foelix  1996,  240-­‐241.  86  Ibid.,  241.  87  Ibid.,  236.  

Fiedler  44  

feeding  guild  and  prey  type;  however,  it  may  also  be  a  result  of  the  avoidance  of  interspecific  

competition  or  other  environmental  requirements.88    

3.1.5.  Results  

  Samples  from  1990,  2000,  and  2010,  with  three  sample  collections  per  year,  contained  

16,705  arachnids.  Of  these  individuals,  70%  were  identified  at  least  to  the  family  level,  42%  at  

least  to  genus,  and  39%  to  species.  These  identifications  included  22  different  families,  40  

genera,  and  67  species  (summarized  in  Table  3).    I  was  differentially  able  to  identify  arachnid  

orders  to  generic  and  species  levels  with  greater  success  for  Opiliones,  less  so  for  spiders  

(Araneae),  and  minimally  for  Acari.  Considering  spiders  alone,  I  was  able  to  identify  94,  14,  and  

5%  to  family,  genus,  and  species  respectively.  A  complete  list  of  identifications  divided  by  

research  site  and  year  is  included  in  Appendix  1.    

The  following  is  a  summary  of  results  and  patterns  observed.  Information  regarding  

arachnid  dispersal  methods,  feeding  guilds,  and  habitat  preferences  was  provided  by  Rod  

Crawford  through  personal  communication.89  Results  assessed  by  taxa  were  done  using  the  

finest  resolution  of  identification  possible.  Thus,  the  total  number  of  taxa  includes  families,  

genera,  and  species.  However,  families  and  genera  were  only  considered  when  the  

                                                                                                               88  Ibid.,  238.  89  Crawford  2011.  

Fiedler  45  

characteristic  under  consideration  was  consistent  throughout  that  taxon.  I  removed  opilionids  

from  several  of  the  comparisons  due  to  their  unique  ecology  (incredibly  diverse  feeding  guilds  

and  specialization)  and  overwhelming  numbers  in  pumice  plain  sites.  I  have  shown  pumice  plain  

opilionids  separately  in  this  section.      

Table  3.  Summary  of  identification  progress,  showing  differential  ability  to  identify  arachnid  orders.  Total  identification  numbers  describe  if  an  individual  was  identified  at  least  to  that  level.  

3.1.5.1.  Total  taxa  for  research  sites  and  sampling  years  

For  each  research  site,  including  the  reference  forest,  I  found  an  increase  in  genera  and  

species  throughout  time  (Figure  6).  The  blowdown  forest  and  the  pumice  plain  have  the  fewest  

taxa  within  each  sampling  year.  By  2010,  the  tephra  forest  had  the  most  taxa  of  all  research  

sites  and  sampling  years.  The  increase  in  taxa  for  the  reference  forest  is  counterintuitive,  as  this  

site  was  described  as  undisturbed  by  the  1980  eruption.  Parmenter  et  al.  (1995)  found  a  similar  

increase  in  the  number  of  species  of  beetles  in  the  reference  forest  from  1987  to  1990.  The  

authors  hypothesized  that  this  was  due  to  the  very  dry  summers,  which  occurred  from  1984  to  

Fiedler  46  

1987.90  Thus,  these  low  numbers  of  arthropods,  including  beetles  and  arachnids,  may  not  have  

been  due  to  the  eruption  itself,  but  the  drought  conditions  of  those  years.  We  must  consider  

the  effects  of  other  disturbance  events  that  might  complicate  our  analysis  of  recovery  from  the  

1980  eruption.  

 Figure  6.  Total  number  of  taxa  (families,  genera,  and  species)  for  each  research  site  and  sampling  year.  Each  bar  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.  

3.1.5.2.  Ballooners  

                                                                                                               90  Parmenter  et  al.  1995,  144.  

0  

5  

10  

15  

20  

25  

30  

35  

40  

#  of  Taxa  

Research  Site  and  Year  

Families  Genera  Species  

       1990    2000      2010    1990    2000    2010    1990      2000    2010    1990    2000    2010            Reference  Forest            Tephra  Forest            Blowdown  Forest              Pumice  Plain      PR    

Fiedler  47  

  Each  research  site  had  a  distinct  temporal  pattern  in  the  number  of  ballooning  and  

cursorial  dispersing  taxa  (Figure  7).  The  reference  forest  shows  relatively  similar  numbers  of  

ballooning  and  cursorial  taxa,  with  numbers  of  both  increasing  overall.  The  tephra  forest  shows  

a  consistent  increase  in  both  ballooning  and  cursorial  taxa  throughout  time.  This  site  has  many  

more  ballooning  taxa  than  cursorial  taxa,  and  it  has  the  highest  numbers  of  ballooning  taxa  for  

each  year  of  any  site.  The  blowdown  forest  shows  no  pattern  throughout  time.  In  1990  and  

2010,  there  are  many  more  ballooning  taxa  than  cursorial  taxa;  however  2000  does  not  follow  

this  pattern.  The  number  of  ballooning  taxa  in  the  pumice  plain  increased  consistently  

throughout  time,  while  I  saw  only  one  cursorial  taxon  each  year.    

 Figure  7.  Total  number  of  ballooning  and  cursorial  taxa  for  each  research  site  and  sampling  year.  Each  bar  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.    

0  

5  

10  

15  

20  

25  

#  of  Taxa  

Research  Site  and  Year  

Ballooner  

Cursorial  

                 1990      2000        2010                          Reference  Forest  

             1990          2000        2010                            Tephra  Forest  

         1990        2000        2010                Blowdown  Forest  

 1990          2000          2010                  Pumice  Plain  

Intact  Source  Pop.                  Closest  to  Source  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐>  Farthest  from  Source  

Fiedler  48  

3.1.5.3.  Feeding  Guilds  

  I  compared  the  number  of  spider  individuals  in  each  feeding  guild  (Figure  8).  Only  

spiders  were  considered  as  they  are  all  predators,  while  other  arachnids  fill  very  different  

ecological  roles  and  thus  complicate  comparisons.  I  classified  the  guilds  as:  sit-­‐and-­‐wait  on  

vegetation,  ground,  or  web,  and  wandering  on  ground  or  on  vegetation.91  These  classifications  

describe  the  dominant  feeding  guild  for  each  taxon.    

  The  reference  forest  showed  consistent  patterns  throughout  time.  For  each  sampling  

year,  slightly  fewer  than  ½  of  trapped  spider  individuals  were  sit-­‐and-­‐wait  web  feeders.  The  

reference  forest  also  showed  the  fewest  feeding  guilds,  perhaps  reflecting  a  sampling  bias  that  

can  be  attributed  to  the  complexity  of  the  habitat.  In  the  tephra  forest’s  1990  samples,  slightly  

fewer  than  ¾  of  the  individuals  were  wandering  ground  feeders,  and  around  ¼  were  sit-­‐and-­‐

wait  web  feeders.  There  were  also  small  numbers  of  sit-­‐and-­‐wait  vegetation  and  sit-­‐and-­‐wait  

ground  feeders.  In  the  2000  and  2010  samples,  the  tephra  forest  feeding  guild  trends  reflected  

those  of  the  reference  forest.  The  blowdown  forest  shows  a  consistent  trend  in  feeding  guilds  

throughout  time.  In  all  sampling  years,  around  4/5  of  spider  individuals  were  wandering  ground  

feeders;  the  remaining  1/5  of  individuals  were  either  sit-­‐and-­‐wait  vegetation  or  ground  feeders.    

                                                                                                               91  Ibid.  

Fiedler  49  

 Figure  8.  Spider  feeding  guilds  by  number  of  individuals  shown  by  research  site  and  sampling  year.  Each  pie  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.  

n=180  

 

n=153   n=261  

n=423  

 

n=218  

 

n=504  

n=941  

 

n=1205  

 

n=1022  

 

n=143  

 

n=302   n=188  

 

Fiedler  50  

In  the  pumice  plain,  there  were  major  shifts  in  feeding  guilds  throughout  time.  In  the  

1990  samples,  around  ¾  of  spider  individuals  were  wandering  ground  feeders,  1/6  were  sit-­‐and-­‐

wait  wandering  feeders,  and  the  remaining  individuals  were  wither  sit-­‐and-­‐wait  vegetation  or  

sit-­‐and-­‐wait  ground  feeders.  In  the  2000  samples,  around  ¾  of  the  individuals  were  wandering  

ground  feeders,  and  the  remaining  25%  of  individuals  was  evenly  divided  between  sit-­‐and-­‐wait  

web,  sit-­‐and-­‐wait  ground,  and  sit-­‐and-­‐wait  vegetation  feeders.  There  were  also  a  small  number  

of  wandering  vegetation  feeders.  In  the  2010  sample,  around  ½  of  spider  individuals  were  

wandering  ground  feeders,  less  than  ½  were  sit-­‐and-­‐wait  web  feeders,  and  the  remaining  

individuals  were  either  sit-­‐and-­‐wait  ground  or  sit-­‐and-­‐wait  vegetation  feeders.    

3.1.5.4.  Habitat  Preferences  

  I  considered  patterns  of  change  in  primary  habitat  preferences  of  the  spiders  collected  

(Figure  9).  Habitat  preferences  were  categorized  in  the  following  categories:  tree  

canopy/trunk/understory  foliage,  deciduous  and  coniferous  litter,  moss,  dead  wood,  and  

exposed  environments.92  Spiders  were  categorized  into  the  habitat  that  they  would  are  most  

commonly  found  in,  regardless  of  the  habitat  of  the  site  in  which  they  were  collected.  The  

reference  forest,  tephra  forest,  and  blowdown  forest  were  all  relatively  consistent  over  time  in  

                                                                                                               92  Ibid.  

Fiedler  51  

the  distribution  of  habitat  preferences  of  spider  individuals,  while  the  pumice  plain  was  more  

variable.    

In  1990,  slightly  less  than  ½  of  individuals  collected  in  the  reference  forest  are  known  to  

inhabit  dead  wood  habitats,  while  ¼  live  in  exposed  environments,  ¼  in  deciduous  and  

coniferous  litter,  and  very  few  in  moss  habitats.  In  the  2000  samples,  around  ½  of  the  collected  

individuals  are  known  to  live  in  exposed  environments,  ½  in  dead  wood,  and  the  rest  either  in  

deciduous  and  coniferous  litter,  moss,  or  tree  habitats.  In  2010,  around  ½  of  the  individuals  

collected  are  known  to  live  in  exposed  environments,  ½  in  dead  wood  habitats,  and  around  1/6  

in  deciduous  and  coniferous  litter.  The  tephra  forest  was  even  more  consistent  throughout  time  

than  the  reference  forest.  In  1990,  around  ½  of  the  individuals  collected  are  known  to  live  in  

exposed  environments,  slightly  less  than  ½  in  dead  wood,  and  the  remaining  individuals  in  leaf  

litter.  In  the  2000  and  2010  samples,  the  distribution  of  habitat  preferences  remained  similar  to  

that  in  1990,  with  also  a  few  individuals  who  are  known  to  live  in  tree  and  moss  habitats.    

Fiedler  52  

 Figure  9.  Spider  habitat  preferences  by  number  of  individuals  shown  by  research  site  and  sampling  years.  Each  pie  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.  

n=180  

 

n=153   n=261  

n=423  

 

n=218  

 

n=504  

n=941  

 

n=1205  

 

n=1022  

 

n=143  

 

n=302   n=188  

 

Fiedler  53  

The  blowdown  forest  is  again  even  more  consistent  throughout  time.  In  all  three  

sampling  years,  around  ½  of  the  individuals  collected  are  known  to  live  in  exposed  

environments  and  ½  in  dead  wood.  In  the  1990  samples,  there  were  also  a  few  individuals  who  

inhabit  leaf  litter.  The  pumice  plain  was  highly  variable  throughout  time.  In  the  1990  samples,  ½  

of  the  spider  individuals  collected  are  known  to  live  in  exposed  environments,  slightly  less  than  

½  in  dead  wood,  and  some  individuals  in  leaf  litter  and  tree  habitats.  In  2000,  ½  of  the  spider  

individuals  collected  are  known  to  live  in  exposed  environments,  slightly  less  than  ½  in  dead  

wood  habitats,  and  some  individuals  in  leaf  litter  and  moss.  In  2010,  1/3  are  known  to  live  in  

exposed  environments,  1/3  in  dead  wood  habitats,  and  1/3  in  leaf  litter.    

3.1.5.5.  Representative  Patterns  

  By  considering  patterns  of  individual  taxa  between  research  sites  and  across  time,  I  

observed  several  patterns  that  represented  larger  trends  in  the  community  development  of  

these  communities.  Some  taxa  are  found  primarily  in  the  least  disturbed  sites,  others  are  found  

mostly  in  disturbed  sites,  and  some  are  found  in  high  numbers  in  all  four  research  sites.  Some  

invasive  taxa  have  established  strong  numbers  in  the  disturbed  sites,  yet  they  still  remain  few  in  

number  in  the  less  disturbed  sites.  Each  of  the  following  examples  represents  one  of  these  

patterns  that  are  observed  across  several  taxa  in  my  data  set.    

 

Fiedler  54  

3.1.5.5.1.  Higher  Abundance  in  Less  Disturbed  Sites  

  Cybaeids  are  non-­‐ballooning  spiders  that  prefer  dead  wood  or  exposed  environments.93  

They  are  primarily  sit-­‐and-­‐wait  web  or  wandering  ground  feeders.  I  found  individuals  in  the  

family  Cybaeidae  primarily  in  the  least  disturbed  sites:  the  reference  forest  and  tephra  forest  

(Figure  10).  Many  other  taxa  in  my  samples  follow  this  distributional  trend,  such  as  mites  or  

individuals  of  the  genus  Antrodiaetus.    

 Figure  10:  Number  of  individuals  of  the  family  Cybaeidae  in  research  sites  over  time.  Each  bar  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.        

                                                                                                               93  Ibid.  

106  122  

187  

131  107  

304  

9  

54  

21  1   0   0  

0  

50  

100  

150  

200  

250  

300  

#  of  Individuals  

Research  Site  and  Year  

             1990      2000        2010                    Reference  Forest  

       1990          2000        2010                    Tephra  Forest  

     1990          2000        2010              Blowdown  Forest  

 1990          2000          2010                  Pumice  Plain  

Less  disturbed  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐>  More  disturbed  

Fiedler  55  

 3.1.5.5.2.  Higher  Abundance  in  More  Disturbed  Sites  

  Lycosids  are  wandering  ground  feeders  who  generally  prefer  exposed  environments.  

Some  are  capable  of  using  ballooning  as  a  mode  of  dispersal.  I  found  individuals  in  the  family  

Lycosidae  primarily  in  the  most  disturbed  sites:  the  blowdown  forest  and  the  pumice  plain  

(Figure  11).  This  trend  was  also  displayed  by  spiders  of  the  family  Salticidae,  the  spider  species  

Xysticus  cunctator,  and  by  the  opilionid  species  Phalangium  opilio.    

 Figure  11:  Number  of  individuals  of  the  family  Lycosidae  in  research  sites  over  time.  Each  bar  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.  

 

 

1   0   0  

137  

35   46  

652  

1006  

852  

91  170  

62  

0  

200  

400  

600  

800  

1000  

#  of  Individuals  

Research  Site  and  Year  

             1990      2000        2010                    Reference  Forest  

       1990          2000        2010                    Tephra  Forest  

     1990          2000        2010              Blowdown  Forest  

 1990          2000          2010                  Pumice  Plain  

Less  disturbed  -­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐-­‐>  More  disturbed  

Fiedler  56  

3.1.5.5.3.  Similar  distribution  across  all  research  sites  

  Linyphiids  are  sit-­‐and-­‐wait  web  feeders  that  prefer  deciduous  and  coniferous  leaf  litter  

or  dead  wood  in  forested  environments.94  Linyphiids  are  also  prolific  ballooners,  known  for  

their  mass  dispersal  during  autumn  and  winter  months  of  juveniles  and  adults  alike.95    

I  found  spider  individuals  of  this  family  in  relatively  high  numbers  in  each  research  site  and  

sampling  year  (Figure  12).    

 Figure  12.  Number  of  individuals  of  the  Family  Linyphiidae  in  research  sites  over  time.  Each  bar  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.  

                                                                                                                 

94  Ibid.  95  Eric  Duffey,  1956,  "Aerial  Dispersal  in  a  Known  Spider  Population,"  The  Journal  of  Animal  Ecology  25  (1):  

85-­‐111,  86.  

64  

16  

61  

48   48  

116  

83  

4  

20   17  25  

79  

0  

20  

40  

60  

80  

100  

120  

#  of  Individuals  

Research  Site  and  Year  

             1990      2000        2010                    Reference  Forest  

       1990          2000        2010                    Tephra  Forest  

     1990          2000      2010              Blowdown  Forest  

         1990          2000          2010                          Pumice  Plain  

Fiedler  57  

3.1.5.5.4.  Successful  Invaders  

  Several  species  not  normally  found  in  the  old-­‐growth  forests  of  Mount  St.  Helens  have  

successfully  colonized  the  disturbed  environments  formed  during  the  1980  eruption.  Xysticus  

cunctator,  a  ballooning  crab  spider,  has  established  large  numbers  in  the  pumice  plain  (Figure  

13).  This  species  is  usually  found  only  in  the  deserts  of  Eastern  Washington.96    

 Figure  13.  Number  of  Xysticus  cunctator  individuals  in  research  sites  over  time.  Each  bar  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.  

Individuals  of  Phalangium  opilio,  an  invasive  opilionid,  have  also  been  successful  in  the  pumice  

plain  (Figure  14).  P.  opilio  individuals  are  known  to  thrive  in  heavily  disturbed  or  man-­‐made  

                                                                                                               96  Crawford  2011.    

0   0   0  

3  1   0  

6   7  9  

5  

26  

5  

0  

5  

10  

15  

20  

25  

30  

#  of  Individuals  

Research  Site  and  Year  

             1990      2000        2010                    Reference  Forest  

 1990          2000        2010                Tephra  Forest  

         1990          2000      2010                Blowdown  Forest  

         1990          2000          2010                          Pumice  Plain  

Fiedler  58  

environments.97  However,  each  of  these  species  shows  a  drop  in  numbers  found  in  my  samples  

after  the  year  2000,  coinciding  with  an  increase  in  denser  vegetation.  

 Figure  14.  Number  of  Phalangium  opilio  individuals  in  the  pumice  plain  over  time.  Each  bar  represents  the  sum  of  three  sample  collection  dates  with  ten  pitfall  traps  each.  

3.1.6.  First  on  the  Scene  

Crawford  et  al.  (1995)  showed  that  some  of  the  first  colonizers  in  the  most  disturbed  

sites  of  Mount  St.  Helens,  the  pumice  plain  and  the  blowdown  forest  were  ballooning  spiders.  

While  the  methods  used  for  this  sampling  are  not  directly  comparable  to  my  sampling  

methodology,  the  data  collected  by  Crawford  et  al.  (1995)  can  still  be  used  to  understand  the  

first  steps  of  arachnid  recovery.  Of  the  1983  samples,  23.3%  of  the  individual  arthropods  

collected  were  spiders,98  all  of  which  ballooned  into  these  sites,  as  there  were  no  survivors  of  

                                                                                                               97Ibid.    98  Crawford  et  al.  1995,  64.  

0  

4418  

1484  

0  500  1000  1500  2000  2500  3000  3500  4000  4500  

#  of  Individuals  

Pumice  Plain                        1990                                        2000                                      2010  

Fiedler  59  

the  initial  blast  in  the  pumice  plain.99  From  1981  to  1986,  14,324  spider  individuals  were  

collected  in  the  pumice  plain,  representing  125  species  (see  Appendix  2  for  Crawford  et  al.  1995  

figures  and  Appendix  3  for  corresponding  figures  from  my  sampling  data).    

The  family  Lycosidae  contributed  the  largest  number  of  individuals  during  this  sampling  

period,  with  49%  of  all  individuals.  Linyphiids  represented  34%  of  all  individuals,  and  50%  of  all  

species.100  Crawford  et  al.  noted  that  most  of  the  spiders  arriving  on  the  pumice  plain  

immediately  after  the  eruption  did  not  become  permanent  residents  or  establish  local  

populations.  Distant  populations  simply  continually  supplemented  their  numbers.  However,  by  

1986,  Crawford  et  al.  found  two  lycosid  species  and  four  linyphiid  species  to  be  the  first  

successful  colonists,  as  defined  by  evidence  of  successful  local  reproduction.  By  1986,  some  

vegetation  had  also  successfully  colonized,  thus  provided  protected  habitat  and  a  greater  

source  of  arthropod  prey.101  Lycosids  and  linyphiids  still  hold  strong  numbers  on  the  pumice  

plain,  despite  their  differing  habitat  preferences  and  feeding  guilds,  suggesting  some  habitat  

complexity  at  this  site.  

 

 

                                                                                                               99  Ibid.,  61.  100  Ibid.,  64.  101  Ibid.,  72.  

Fiedler  60  

3.1.7.  Comparison  to  Beetle  Data  

  Despite  the  later  time  frame  of  my  sampling,  I  observed  several  patterns  similar  to  those  

in  Parmenter  et  al.  (2005).  There  appear  to  be  several  arachnid  taxa  that  have  replaced  other  

over  time,  as  is  seen  in  the  fluctuations  in  feeding  guilds  and  habitat  preferences.  Furthermore,  

even  30  years  after  the  eruption,  the  pumice  plain  arachnid  populations  appear  to  be  quite  

different  than  those  in  the  reference  forest.  While  the  trajectory  of  the  recovery  of  these  

communities  is  unknown,  we  can  assume  that  their  composition  is  still  rapidly  changing.  

4.  When  Theories  and  Data  Collide  

  The  communities  impacted  by  the  1980  Mount  St.  Helens  eruption  are  still  undergoing  

recovery.  Only  30  years  have  passed  since  the  eruption  occurred,  thus  we  cannot  quantitatively  

depict  the  full  course  of  recovery  for  each  of  the  disturbed  sites.  These  preliminary  data  can,  

however,  be  used  to  predict  the  trajectories  of  recovery.  Each  theory  interprets  these  data  

differently  in  terms  of  ecosystem  recovery,  and  provides  different  predictions  for  the  future  of  

each  of  these  systems.  I  will  compare  how  the  data  may  be  interpreted  through  the  lens  of  each  

theory  in  order  to  better  understand  the  corresponding  evolution  of  thought  regarding  

ecosystem  recovery.  I  will  follow  the  framework  established  in  Table  1  to  systematically  assess  

these  theories.  In  this  analysis,  we  must  consider  the  limitations  of  my  methodology,  and  how  

these  will  impact  the  subsequent  analysis.  As  my  data  only  represent  three  points  in  time,  any  

Fiedler  61  

fluctuations  that  are  observed  could  be  misinterpreted.  These  fluctuations  can  be  signs  of  a  

long-­‐term  trend  or  simply  stochastic  variation  about  a  stable  long-­‐term  trend.  This  confusion  

cannot  be  avoided  given  my  data  and  will  be  addressed  accordingly  in  my  analysis.    

4.1.  Deconstructing  the  Theories  in  Context  

  The  1980  eruption  of  Mount  St.  Helens  acted  as  a  disturbance  impacting  old-­‐growth  

forests  to  varying  degrees  as  a  function  of  proximity  and  orientation  relative  to  the  blast.  Thus,  

this  disturbance  can  be  classified  as  a  parameter  shift,  as  external  forces  altered  the  

accumulated  potential  and  variables  of  the  system.  Each  theory  accounts  for  external  

disturbances  with  Clementsian  succession  calling  this  disturbance  ‘nudation,’  alternative  stable  

states  using  the  term  ‘parameter  shift,’  and  panarchy  classifying  it  as  ‘release.’  However,  

because  the  eruption  occurred  on  such  a  brief  temporal  scale,  panarchy  might  predict  that  this  

release  will  lead  to  revolt.  Each  theory  describes  the  subsequent  process  differently,  providing  

its  own  language  and  predictions.  

4.1.1.  The  Clementsian  Succession  Perspective  

  Each  disturbed  site’s  responses  to  the  eruption  can  be  interpreted  differently  according  

to  the  lens  being  used.  Clementsian  succession  predicts  a  linear,  deterministic  pattern  of  

recovery,  not  allowing  for  novelty,  and  is  the  only  theory  of  these  three  with  the  ability  to  

provide  any  such  predictions.  As  the  reference  forest  was  unaffected  by  the  blast,  we  can  

Fiedler  62  

assess  the  stages  of  recovery  for  each  site  through  a  comparison  with  the  reference  forest.  The  

data  regarding  habitat  preference  and  feeding  guilds  show  the  tephra  forest  most  closely  

reflecting  the  reference  forest,  or  the  state  from  which  it  was  disturbed.  The  blowdown  forest  

and  pumice  plain,  however,  show  much  more  fluctuation  in  these  patterns  over  the  ten-­‐year  

periods,  and  more  deviation  from  those  patterns  observed  in  the  reference  forest.  Clementsian  

succession  suggests  that  the  tephra  forest  is  farther  along  in  its  progression  towards  returning  

to  its  monoclimax.  The  fluctuations  in  the  more  disturbed  sites  do  not  suggest  a  different  

trajectory,  but  rather  the  stages  of  migration,  ecesis,  competition,  and  reaction.  Disturbed  sites  

with  different  species  compositions  can  be  interpreted  as  simply  exhibiting  different  

fluctuations  within  these  stages.  Thus,  these  sites,  according  to  succession,  are  still  in  the  

beginning  stages  of  recovery.  As  this  theory  follows  the  idea  of  dominance-­‐controlled  

community  development,  these  disturbed  sites  will  experience  a  decrease  in  species  richness  as  

the  most  successful  competitors  take  control.    

  The  stages  of  succession,  as  the  theory  explains,  result  in  a  community  of  increasing  

complexity  and  efficiency,  yet  as  dominant  competitors  increase  in  number,  less  successful  

species  are  eliminated  from  the  community.  Thus,  a  successional  analysis  of  the  number  of  taxa  

for  each  disturbed  site  suggests  that  none  of  them  have  reached  the  climax  state.  Each  

disturbed  site  appears  to  be  increasing  in  the  number  of  taxa  throughout  time,  and  should  

Fiedler  63  

exhibit  a  drop  as  the  system  proceeds  into  its  climax  state.  Clementsian  succession  insists  on  

the  existence  of  a  monoclimax,  so  it  is  to  be  predicted  that  each  of  these  sites,  given  enough  

time  without  a  disturbance,  will  all  reach  the  same  climax  state.  Again,  due  to  the  fluctuating  

nature  of  the  reference  forest,  successional  theory  would  suggest  that  this  undisturbed  site  has  

yet  to  reach  its  climax  state  as  well.  Thus,  despite  being  an  old-­‐growth  forest,  the  reference  

sites  are  still  undergoing  periodic  disturbances  of  varying  scales  that  have  at  least  impacted  

arachnids,  if  not  other  organisms  as  well.  However,  the  reference  forest  is  farther  along  in  its  

successional  progress,  as  it  was  unaffected  by  the  1980  eruption,  a  disturbance  that  could  

affect  the  entire  ecosystem,  rather  than  just  certain  taxa.  According  to  succession,  each  

research  site  is  moving  along  the  same  trajectory.  However,  each  is  experiencing  a  different  

stage  due  to  the  variation  of  the  data  between  sites.  

4.1.2.  The  Alternative  Stable  States  Perspective  

  Alternative  stable  state  theory  provides  a  much  different  interpretation  of  the  

responses  of  these  disturbed  research  sites.  This  theory  suggests  a  relatively  linear  process  of  

recovery,  but  allows  for  multiple  trajectories  towards  different  stable  states.  With  these  

alternatives,  this  theory  is  hard  to  test  and  falsify.  A  shift  in  parameters,  or  in  this  case  the  1980  

eruption,  created  the  opportunity  for  the  variables  of  the  system  to  achieve  a  different  stable  

state  that  was  not  available  before,  as  the  ecosystem  perspective  describes,  or  perhaps  pushed  

Fiedler  64  

the  site  past  a  threshold  point  into  a  state  of  hysteresis.  The  eruption,  as  it  disturbed  the  

communities  that  had  existed  in  these  sites,  created  opportunities  for  different  arrangements  

of  the  previously  existing  and  newly  arriving  variables.  Thus,  the  success  of  certain  species  in  

the  pumice  plain,  such  as  Phalangium  opilio  or  Xysticus  cunctator,  could  be  indicative  of  the  

system’s  progression  towards  a  different  stable  state.  As  the  tephra  forest  is  already  seen  to  

reflect  many  of  the  patterns  found  in  the  reference  forest,  alternative  stable  state  theory  might  

expect  this  research  site  to  be  returning  to  its  previous  state.  This  theory  could  allow  for  either  

dominance  or  founder  controlled  stability,  yet  since  these  systems  are  still  progressing,  it  is  too  

soon  to  determine  which  will  dictate  their  recovery.    

  As  Clementsian  succession  also  explains,  the  system  will  increase  in  complexity  and  

efficiency  throughout  its  recovery  before  reaching  a  final  stable  state.  This  process  is  reflected  

in  the  increasing  numbers  of  taxa  in  each  of  the  research  sites.  As  this  pattern  includes  the  

reference  forest,  alternative  stable  states  theory  would  also  suggest  that  this  site  has  also  not  

reached  its  stable  state.  However,  this  theory  allows  these  sites  to  be  much  farther  along  in  

recovery,  unlike  succession,  as  each  site  is  not  required  to  be  on  the  same  trajectory.  If  these  

sites  are  given  enough  time  without  a  disturbance,  each  will  reach  a  stable  state,  either  similar  

to  the  trajectory  that  they  were  previously  on  or  a  different  assemblage  of  variables.  

 

Fiedler  65  

 

4.1.3.  The  Panarchy  Perspective  

  Panarchy  treats  the  1980  eruption  as  a  release  that  results  in  a  rapid  dissolution  of  

connectedness  of  the  disturbed  system.  Following  the  disturbance,  the  system  enters  into  the  

back  loop  where  there  exists  the  possibility  of  novelty  as  potential  increases.  This  process  of  

reorganization  is  reflected  in  rapid  shifts  in  feeding  guilds  and  habitat  preferences  in  the  pumice  

plain.  The  lack  of  connectedness  of  the  system,  according  to  panarchy,  has  allowed  for  novelty  

in  the  forms  of  new  colonizers  who  otherwise  would  be  unsuccessful  in  the  previously  intact  

system,  such  as  Phalangium  opilio  and  Xysticus  cunctator.  These  species  have  taken  advantage  

of  this  new  environment  and  its  limited  competition.  Their  success  could  dictate  what  occurs  

during  the  system’s  progression  into  the  front  loop,  or  the  progression  from  exploitation  to  

conservation.  On  the  other  hand,  these  two  populations  could  be  overwhelmed  as  local  

competitors  return  or  as  increasing  habitat  complexity  begins  to  support  local  forest  species.    

  As  each  research  site  undergoes  recovery,  panarchy  predicts  that  forces  of  opposing  

scale  will  influence  their  course.  Adaptive  cycles  of  smaller  and  faster  scale  will  prompt  the  

system  in  question  to  revolt.  Thus,  the  invasion  of  ballooning  spiders  into  disturbed  sites  might  

cause  the  system  to  not  recover  in  the  direction  of  how  it  was  before  the  disturbance.  Adaptive  

cycles  of  larger  and  slower  scale,  such  as  climate  and  location,  will  cause  the  system  to  

Fiedler  66  

remember,  or  limit  the  system’s  ability  to  adopt  novel  forms.  For  instance,  while  desert  

dwelling  Xysticus  cunctator  has  successfully  established  a  population  in  the  pumice  plain,  it  may  

not  be  able  to  persist  if  forests  do  reestablish,  eliminating  the  current  desert-­‐like  habitat.  

  The  progression  of  a  system  through  the  front  loop  of  the  adaptive  cycle  in  a  panarchy  

resembles  the  steps  outlined  in  Clementsian  succession.  Competition  and  immigration  shifts  

the  species  composition  of  the  ecosystem,  while  the  potential  and  connectedness  of  the  system  

increase.  However,  as  the  system  progresses  it  becomes  increasingly  rigid,  and  thus  vulnerable  

to  disturbances.  Panarchy,  therefore,  suggests  that  the  reference  forest  is  in  the  conservation  

stage  of  the  adaptive  cycle.  Due  to  the  rapid  increase  in  taxa  in  the  disturbed  sites,  the  tephra  

forest,  blowdown  forest,  and  pumice  plain  all  appear  to  be  in  the  reorganization  phase  of  the  

adaptive  cycle.  The  pumice  plain,  as  it  is  undergoing  the  most  rapid  shifts  in  community  

composition,  is  the  furthest  away  from  the  front  loop,  and  the  most  vulnerable  to  novelty,  if  the  

larger  adaptive  cycles  allow.    

4.1.4.  Summary  of  Perspectives  

  Each  theory  interprets  the  same  data  in  different  ways.  Using  their  own  language  and  

perspective,  each  theory  allows  us  to  make  predictions  regarding  the  trajectory  of  the  research  

sites.  These  systems  are  rapidly  changing,  and  only  time  will  tell  what  direction  they  are  

heading.  Table  4  describes  how  each  theory  assesses  the  current  state  of  each  research  site.  

Fiedler  67  

While  no  theory  is  correct  or  incorrect,  each  can  drastically  alter  our  perceptions  of  recovery  

and  ecosystem  development.  

Table  4.  Comparison  of  each  theory’s  assessment  of  the  state  of  research  sites.     Clementsian  Succession   Alternative  Stable  

States  Panarchy  

Reference  Forest   Reaction  phase,  prior  to  stabilization  

Still  transitioning  to  stable  state  

Conservation  phase,  building  rigidity  

Tephra  Forest   Reaction  phase,  prior  to  stabilization  

Signs  of  resilience,  transitioning  to  stable  state  along  previous  trajectory  

Exploitation  phase,  remember  

Blowdown  Forest   Migration,  ecesis,  competition,  and  reaction  

Initial  stages  of  recovery,  potentially  leading  towards  alternative  stable  state  

Reorganization  phase,  likely  to  revolt  

Pumice  Plain   Migration,  ecesis,  competition,  and  reaction  

Initial  stages  of  recovery,  potentially  leading  towards  alternative  stable  state  

Reorganization  phase,  farthest  from  front  loop,  likely  to  revolt  

4.2.  Spotlight  on  Panarchy  

  Each  of  these  three  ecological  theories  interprets  the  same  data  in  radically  different  

ways.  Panarchy  acts  as  a  paradigm,  integrating  the  Clementsian  succession  and  alternative  

stable  state  theories,  in  understanding  the  progression  from  immigration,  establishment,  

competition,  and  reorganization,  and  also  the  opportunity  for  alternative  trajectories  of  

recovery.  However,  panarchy  focuses  on  the  transitions  of  a  system  from  one  stage  to  another,  

and  that  it  is  in  the  constant  flux  that  an  ecosystem  is  most  resilient.  Panarchy  treats  

equilibrium  as  a  transient  state,  as  rigidity  builds  alongside  connectedness.  Panarchy  might  also  

serve  as  a  theoretical  model  to  understanding  the  compound  effects  of  disturbances;  for  

Fiedler  68  

instance,  the  effects  of  a  volcanic  eruption,  invasive  species,  and  climate  change,  and  how  each  

of  these  might  dictate  ecosystem  development  alone  and  together.    

5.  Putting  Theory  Into  Practice:  Conservation  Implications  

  Even  though  the  1980  eruption  of  Mount  St.  Helens  was  a  natural  disturbance,  we  can  

still  use  the  subsequent  recovery  as  a  case  study  to  begin  to  understand  how  Clementsian  

succession,  alternative  stable  states  theory,  and  panarchy  can  be  applicable  to  conservation  

and  management  decisions  for  human  disturbances.  Our  perspectives  on  recovery,  stability,  

rigidity,  and  resilience  define  how  we  consider  conservation.  If  we  consider  stability  to  mean  

“…efficiency,  control,  constancy,  and  predictability,”102  as  succession  and  alternative  stable  

states  would  define  the  term,  then  conservation  goals  would  reflect  the  desire  to  maintain  a  

system  within  the  confines  of  a  single  state  and  level  of  efficiency.  Any  fluctuations  in  the  

conditions  of  that  system  call  for  a  response.  On  the  contrary,  if  we  consider  stability  to  mean  

“…persistence,  adaptiveness,  variability,  and  unpredictability,”103  as  the  theory  of  panarchy  

invokes,  then  our  goals  of  conservation  will  shift.  Conservation  will  acknowledge  the  constant  

flux  of  systems,  and  emphasize  the  need  to  maintain  function  rather  than  the  efficiency  of  

specific  conditions.104  Thus,  we  accept  the  multiplicity  of  states  that  an  ecosystem  can  achieve,  

                                                                                                               102  Gunderson  and  Holling  eds.  2002,  27.  103  Ibid.,  27.  104  Ibid.,  28.  

Fiedler  69  

as  long  as  it  continues  to  flow  through  the  adaptive  cycle.  In  this  case,  novelty  can  only  be  

deemed  negative  under  panarchy  if  the  system  looses  its  function;  otherwise,  no  judgment  is  

made  by  the  theory.  Another  distinction  of  language  that  must  be  made  is  between  panarchy  

and  resilience,  as  these  terms  are  often  interchanged  in  discourse.  Panarchies  describe  the  

ecological  realities  of  dynamic  systems,  yet  the  term  resilience  reflects  the  goal  of  conservation  

that  follows  from  the  theory  of  panarchy.  Through  our  understanding  of  the  dynamism  of  

adaptive  cycles  of  ecological  systems,  we  aim  to  maintain  the  resilience,  and  in  turn  the  

function,  of  systems  through  conservation  and  preservation  work.  

5.1.  Collapsing  Panarchy  

  While  panarchy  embraces  the  lack  of  predictability  and  learning  of  systems,  the  cycle  

can  become  detrimental  to  the  health  of  the  system.  ‘Poverty  traps’  occur  when  the  adaptive  

cycle  collapses  due  to  the  elimination  of  all  potential  and  connectedness,  resulting  in  low  

resilience.  This  can  be  prompted  by  a  strong  disturbance  that  continues  to  break  down  the  

potential  and  connectedness  of  a  system,  keeping  the  system  out  of  the  reorganization  phase  

and  in  a  constant  state  of  release.  If  a  system  falls  into  a  poverty  trap,  the  effects  can  cascade  

down  to  adaptive  cycles  of  different  scales.  Systems  can  also  collapse  into  ‘rigidity  traps,’  with  

high  connectedness,  potential,  and  resilience.  This  system  would  essentially  preserve  any  

disturbances,  creating  maladaptive  feedback.  Eventually,  this  system  would  suffer  from  a  

Fiedler  70  

disturbance  to  a  degree  much  greater  than  would  be  expected.105  These  two  traps  must  be  

avoided  by  restricting  perpetual  disturbance  or  the  complete  lack  thereof.    

  In  order  to  consider  conservation  in  the  context  of  panarchy,  it  is  important  to  know  

what  stage  of  the  adaptive  cycle  the  system  is  in,  and  what  stage  is  most  appropriate  to  do  

some  conservation  action.  Often  times,  the  state  of  release  in  the  back  loop  provides  the  

greatest  opportunity  for  conservation  efforts  to  be  applied,  allowing  the  system  to  reorganize  

with  these  efforts  in  place.106  Panarchy  also  emphasizes  the  importance  of  some  level  of  

disturbance,  in  order  to  promote  learning  and  the  resilience  of  a  system,  running  counter  to  

successional  thought.    

5.2.  Conservation  Decisions  

  An  example  of  how  these  theories  treat  conservation  and  restoration,  and  how  they  

result  in  vastly  different  agendas  and  priorities,  lies  in  current  forest  management  techniques  in  

the  Pacific  Northwest.  Forest  managers  fight  to  balance  efficient  resource  extraction,  fire  

management,  and  overall  ecosystem  health.  We  have  found  ourselves  in  a  sort  of  rigidity  trap  

as  fires  have  long  been  suppressed  in  many  of  the  Northwest  forests,  yet  at  the  same  time  

some  of  these  forests  are  kept  within  a  poverty  trap,  as  ecosystems  are  not  allowed  enough  

                                                                                                               105  Holling  2001,  400.    106  Ibid.,  402.  

Fiedler  71  

time  to  fully  recover  after  a  timber  harvest.  Douglas  County  Commissioner  Joe  Laurance  has  

testified  in  support  of  returning  forests  to  their  conditions  from  the  year  1800.  This  date  marks  

the  period  before  European  Americans  were  present  in  the  region  and,  according  to  Laurance,  a  

time  when  these  forests  were  not  dangerously  packed  with  fuels  (and  thus  before  the  

panarchic  collapse).107    

This  restoration  approach  strongly  reflects  Clementsian  successional  theory,  in  that  it  is  

seeking  to  return  these  forests  to  a  former  state.  Alternative  stable  state  theory  would  insist  

that  these  forests  are  trapped  in  a  state  of  hysteresis,  in  which  they  cannot  be  easily  returned  

to  any  previous  state  at  all.  Furthermore,  these  forests  are  actually  able  to  reach  a  similar  state  

of  productivity  as  in  1800,  yet  under  vastly  different  conditions,  or  variables.  Thus,  we  might  

need  to  reconsider  our  perception  of  what  these  forests  should  look  like.  Panarchy  would  

declare  an  extreme  sense  of  urgency  in  changing  our  current  practices  of  maintaining  what  

seems  to  be  both  a  poverty  and  rigidity  trap.  However,  panarchical  thinking  would  note  that  

any  goal  of  a  static  system  is  unreasonable  and  harmful  to  that  system’s  resilience.  Panarchy  

might  suggest  that  a  more  dynamic  approach  to  restoration  and  conservation  is  necessary  in  

protecting  our  forests,  while  maintaining  their  function.  While  some  environmental  problems,  

                                                                                                               107  SOS  Forests:  Western  Institute  for  Study  of  the  Environment  Commentary,  “Douglas  Co.  Commissioner  

Joe  Laurance  July  15  Testimony,”  Last  modified  July  15,  2010,  http://westinstenv.org/sosf/2010/07/15/douglas-­‐co-­‐

commissioner-­‐joe-­‐laurance-­‐july-­‐15-­‐testimony/.  

Fiedler  72  

with  linear  progressions  and  clear  solutions,  can  be  most  efficiently  resolved  with  traditional  

“command  and  control”  solutions,  others  might  be  considered  “wicked  problems”,  in  their  

dynamism  and  complexity  (reflective  of  panarchy)  and  must  be  resolved  otherwise.108    

5.3.  Panarchy  in  Action  

The  ideas  behind  panarchy  are  relatively  new  in  ecological  discourse,  and  thus  there  are  

yet  to  be  explicit  conservation  instructions  that  it  delineates.  Benson  and  Garmestani  (2011)  

begin  to  examine  how  panarchy  can  be  applied  to  conservation  actions,  and  specifically  to  the  

National  Environmental  Policy  Act  (NEPA).109  The  authors  propose  that  panarchical  thought  

must  be  coupled  with  active  adaptive  management.  Active  adaptive  management  essentially  

field-­‐tests  multiple  hypotheses  of  appropriate  actions,  allowing  for  challenging  and  learning  

from  policies.110  Policies  need  to  be  developed  that  can  account  for  uncertainty  and  accept  the  

dynamism  of  systems.  However,  changes  would  need  to  be  made  not  only  in  the  proposals  and  

policies  that  our  new  understanding  of  systems  would  create,  but  also  the  institutions  that  

implement  them.  According  to  Benson  and  Garmestani  (2011),  our  current  governing  bodies  

would  not  be  able  to  support  such  conservation  actions.  The  authors  detail  the  needs  of  NEPA  

                                                                                                               108  M.H.  Benson  and  A.S.  Garmestani,  2011,  "Embracing  panarchy,  building  resilience  and  integrating  

adaptive  management  through  a  rebirth  of  the  National  Environmental  Policy  Act,"  Journal  of  Environmental  

Management,  92  (5):  1420-­‐7,  1420.  109  Ibid.      110    Ibid.  2011,  1422.  

Fiedler  73  

to  integrate  iterative  conservation  methods,  thorough  and  continual  monitoring,  and  a  

reaffirmed  responsibility  for  mitigation.  In  doing  so,  conservation  actions  will  better  respect  the  

dynamism  suggested  by  panarchy  and  tackle  those  “wicked  problems.”111  

5.4.  Panarchy  as  Part  of  a  Continuing  Paradigm  Shift  

  Panarchy  has  yet  to  find  its  place  in  the  field  of  ecology,  but  its  discourse  is  continually  

developing.  Today,  much  of  the  development  of  the  theory  can  be  attributed  to  the  work  of  the  

Resilience  Alliance,  an  organization  focused  on  research  on  the  “resilience,  adaptability,  and  

transformability”  of  social-­‐ecological  systems.112  The  organization  aims  to  further  the  

theoretical  basis  for  resilience  thinking  and  to  test  the  ideas  of  adaptive  cycles  and  applied  

adaptive  management.113  As  the  development  of  all  ecological  theories  aim  to  do,  the  

Resilience  Alliance  promotes  this  research  so  we  can  better  understand  the  complex  realities  of  

the  environment,  and  understand  how  our  actions  can  reflect  these  realities  the  best.  The  

development  of  the  theory  is  happening  right  now,  as  is  seen  in  Resilience  2011  conference  

held  in  March  2011.114  It  is  in  the  actions  of  the  Resilience  Alliance  and  other  ecological  thinkers  

                                                                                                               111  Ibid.,  1425-­‐1426.  112  Resilience  Alliance,  “About  RA,”  Last  modified  January  8,  2004,  

http://www.resalliance.org/index.php/about_ra.  113  Ibid.  114  Ibid.  

Fiedler  74  

and  scientists  that  we  will  see  the  development  of  the  theory  of  panarchy,  and,  in  turn,  see  it  

reflected  in  future  conservation  actions.    

5.5.  Conclusion  

  There  is  no  perfect  ecological  theory  that  can  accurately  explain  and  predict  any  change  

within  an  ecosystem.  While  ecological  realities  remain  the  same,  different  theories  will  assess  

and  understand  these  realities  in  vastly  different  ways.  By  considering  these  theories  in  the  

context  of  numbers  and  tangible  patterns,  we  can  better  understand  what  each  theory  

illuminates  in  our  understanding  of  ecological  recovery.  Panarchy  progresses  our  thought  

regarding  ecological  recovery  and  should  be  considered  in  ecological  discourse  and  

conservation  considerations.  It  embraces  change  and  learning,  thus  acknowledging  the  need  to  

allow  systems  to  exist  in  their  naturally  fluctuating  states,  or  to  allow  for  dynamism  through  our  

conservation  actions.  Our  frequent  desire  to  maintain  stability  and  eliminate  any  sort  of  change  

in  living  systems  is  unrealistic  and  detrimental  to  overall  ecosystem  health  and  resilience.  

Panarchy  addresses  these  considerations,  while  also  building  from  ecological  thought  of  past  

theories.  However,  panarchy  acts  as  more  of  a  paradigm,  in  teasing  out  the  complexities  of  

dynamic  systems,  while  deepening  our  understanding  of  potential  trajectories  and  past  

changes.  

Fiedler  75  

  The  arachnid  recovery  of  Mount  St.  Helens  has  allowed  us  to  deeply  consider  the  

potential  for  panarchy  to  be  applied  to  living  ecological  systems,  and  how  it  compares  to  

Clementsian  succession  and  alternative  stable  states  theory.  While  we  have  only  been  able  to  

look  at  the  first  steps  of  recovery  of  this  system,  comparing  the  predictions  that  each  theory  

makes  to  the  recovery  we  may  observe  in  the  future  will  be  even  more  telling  of  each  theory’s  

applicability  and  potential.  On  the  other  hand,  conservation  decisions  are  rarely  made  with  

ideal  data  sets,  but  rather  must  be  made  with  a  limited  understanding  of  the  system  in  question  

and  its  trajectory  of  recovery.  Thus,  the  limitations  of  my  data  set  might  actually  reflect  realities  

of  the  choices  we  make  in  doing  conservation.    Again,  no  theory  will  be  deemed  correct  or  

incorrect  in  its  predictions,  but  panarchy  does  prove  to  be  the  best  in  illuminating  the  

dynamism  of  natural  systems,  and  thus  should  be  used  in  any  conservation  or  preservation  

considerations.  Future  analyses  for  better  understanding  how  these  theories  describe  the  

recovery  of  ecological  systems  would  span  a  longer  time  frame  and  consider  the  numbers  more  

frequently  in  order  to  observe  fluctuations  in  community  composition.  However,  this  analysis  of  

arachnid  recovery  has  already  exemplified  how  panarchy  presents  a  new  perspective  regarding  

ecosystem  recovery,  which  subsequently  changes  how  we  might  view  conservation  and  

preservation.  Panarchy  should  be  the  next  in  the  successional  line  of  ecological  thought.  

Fiedler  76  

6.  References  

Beccaloni,  Jan.  2009.  Arachnids.  Berkeley:  University  of  California  Press.  Begon,  Michael,  Colin  R.  Townsend,  and  John  L.  Harper.  2006.  Ecology:  from  individuals  to   ecosystems.  Malden,  MA:  Blackwell  Pub.  Beisner,  B.  E.,  D.  T.  Haydon,  and  K.  Cuddington.  2003.  “Alternative  stable  states  in  ecology.”   Frontiers  in  Ecology  and  the  Environment  1  (7).  Benson,  M.H.,  and  A.S.  Garmestani.  2011.  "Embracing  panarchy,  building  resilience  and   integrating  adaptive  management  through  a  rebirth  of  the  National  Environmental   Policy  Act."  Journal  of  Environmental  Management.  92  (5):  1420-­‐7.  Bonte,  Dries,  Jeroen  Vanden  Borre,  Luc  Lens,  and  Jean-­‐Pierre  Maelfait.  2006.  "Geographical   variation  in  wolf  spider  dispersal  behaviour  is  related  to  landscape  structure."  Animal   Behaviour.  72  (3):  655.  Bonte,  Dries,  Nele  Vandenbroecke,  Luc  Lens,  and  Jean-­‐Pierre  Maelfait.  2003.  "Low  propensity   for  aerial  dispersal  in  specialist  spiders  from  fragmented  landscapes."  The  Royal  Society.   270  (1524):  1601-­‐7.  Cain,  Michael  L.,  William  D.  Bowman,  and  Sally  D.  Hacker.  2008.  Ecology.  Sunderland,  MA:   Sinauer  Associates,  Inc.  Clements,  Frederic  E.  1916.  Plant  Succession,  an  Analysis  of  the  Development  of  Vegetation,  p.   140-­‐143.  In:  Edward  J.  Kormondy,  ed.  1965.  Readings  in  Ecology.  Englewood  Cliffs,  NJ:   Prentice-­‐Hall,  Inc.  Crawford,  Rodney  L.,  and  John  S.  Edwards.  1986.  "Ballooning  Spiders  as  a  Component  of   Arthropod  Fallout  on  Snowfields  of  Mount  Rainier,  Washington,  U.S.A."  Arctic  and   Alpine  Research.  18  (4):  429-­‐437.  Crawford,  Rodney  L.,  Patrick  M.  Sugg,  and  John  S.  Edwards.  1995.  “Spider  arrival  and  primary   establishment  on  terrain  depopulated  by  volcanic  eruption  at  mount  St.  Helens,   Washington.”  American  Midland  Naturalist  133  (1):  60-­‐75.  Crawford,  Rod.  Personal  communication.  March  2,  2011.  Crisafulli,  Charles  M.,  James  A.  MacMahon,  and  Robert  R.  Parmenter.  2005.  Small-­‐Mammal   Survival  and  Colonization  on  the  Mount  St.  Helens  Volcano:  1980-­‐2002,  p.  199-­‐218.  In:   Virginia  H.  Dale,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  M.  Crisafulli  eds.  2005.  Ecological   Responses  to  the  1980  Eruption  of  Mount  St.  Helens.  New  York,  NY:  Springer.    Dale,  Virginia  H.,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  M.  Crisafulli.  2005.  Disturbance,  Survival,   and  Succession:  Understanding  Ecological  Responses  to  the  1980  Eruption  of  Mount  St.   Helens,  p.  3-­‐11.  In:  Virginia  H.  Dale,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  M.  Crisafulli  eds.

Fiedler  77  

  2005.  Ecological  Responses  to  the  1980  Eruption  of  Mount  St.  Helens.  New  York,  NY:   Springer.    Dale,  Virginia  H.,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  M.  Crisafulli,  eds.  2005.  Ecological   Responses  to  the  1980  Eruption  of  Mount  St.  Helens.  New  York,  NY:  Springer.    Derkarabetian,  Shahan.  Personal  communication.  February  11,  2011.  Drury,  William  H.  and  Ian  C.T.  Nisbet.  1973.  Succession,  p.  287-­‐368.  In:  Frank  B.  Golley,  ed.  1977.   Ecological  Succession.  Stroudsburg,  PA:  Dowden,  Hutchinson  &  Ross.  Duffey,  Eric.  1956.  "Aerial  Dispersal  in  a  Known  Spider  Population."  The  Journal  of  Animal   Ecology.  25  (1):  85-­‐111.  Foelix,  Rainer  F.  1996.  Biology  of  spiders.  New  York:  Oxford  University  Press.    Goldsmith,  Edward.  “Ecological  succession  rehabilitated.”  Edward  Goldsmith,   http://www.edwardgoldsmith.org/page119.html  (16  November  2010).    Golley,  Frank  B.  1977.  Ecological  succession.  Stroudsburg,  Pa:  Dowden,  Hutchinson  &  Ross.  Goodrich,  Charles,  Kathleen  Dean  Moore,  and  Frederick  J.  Swanson,  eds.  2008.  In  the  blast   zone:  catastrophe  and  renewal  on  Mount  St.  Helens.  Corvallis,  OR:  Oregon  State   University  Press.  Gunderson,  Lance  H.,  and  C.  S.  Holling.  2002.  Panarchy:  understanding  transformations  in   human  and  natural  systems.  Washington,  DC:  Island  Press.  Holling,  C.  S.  1973.  "Resilience  and  Stability  of  Ecological  Systems."  Annual  Review  of  Ecology   and  Systematics.  4:  1-­‐23.  Holling,  C.S.  2001.  Understanding  the  Complexity  of  Economic,  Ecological,  and  Social  Systems.   Ecosystems,  4:390-­‐405.  Kuhn,  Thomas  S.  1970.  The  Structure  of  Scientific  Revolutions.  Chicago,  IL:  The  University  of   Chicago  Press.  Lewontin,  Richard  C.  1969.  "The  meaning  of  stability."  Brookhaven  Symposia  in  Biology.  22:   13-­‐24.  Odum,  Eugene  P.  1969.  The  Strategy  of  Ecosystem  Development,  p.  278-­‐286.  In:  Frank  B.  Golley,  

ed.  1997.  Ecological  Succession.  Stroudsburg,  PA:  Dowden,  Hutchinson  &   Ross.  Parmenter,  Robert  R.  et  al.  2005.  Posteruption  Arthropod  Succession  on  the  Mount  St.  Helens   Volcano:  The  Ground-­‐Dwelling  Beetle  Fauna  (Coleoptera),  p.  139-­‐150.  In:  Virginia  H.   Dale,  Frederick  J.  Swanson,  and  Charles  M.  Crisafulli  eds.  2005.  Ecological  Responses   to  the  1980  Eruption  of  Mount  St.  Helens.  New  York,  NY:  Springer.    Resilience  Alliance.  “About  RA.”  Last  modified  January  8,  2004.   http://www.resalliance.org/index.php/about_ra.  Roth,  Vincent  D.,  Darrell  Ubick,  and  N.  Dupérré.  2005.  Spiders  of  North  America:  an   identification  manual.  Poughkeepsie,  NY:  American  Arachnological  Society.  

Fiedler  78  

Scheffer,  Marten.  Alternative  Stable  States  and  Regime  Shifts  in  Ecosystems,  p.  395-­‐406.  In:   Simon  A.  Levin  ed.  2009.  The  Princeton  Guide  to  Ecology.  Princeton,  NJ:  Princeton   University  Press.  Simberloff,  Daniel.  A  Succession  of  Paradigms  in  Ecology:  Essentialism  to  Materialism  and   Probabilism,  p.  63-­‐99.  In:  Esa  Saarinen  ed.  1982.  Conceptual  Issues  in  Ecology.  Boston,   MA:  D.  Reidel  Publishing  Company.  SOS  Forests:  Western  Institute  for  Study  of  the  Environment  Commentary.  “Douglas  Co.   Commissioner  Joe  Laurance  July  15  Testimony.”  Last  modified  July  15,  2010.   http://westinstenv.org/sosf/2010/07/15/douglas-­‐co-­‐commissioner-­‐joe-­‐laurance-­‐july-­‐   15-­‐testimony/.  Sutherland,  John  P.  1974.  "Multiple  Stable  Points  in  Natural  Communities."  American   Naturalist.  108  (964):  859-­‐873.  Whittaker,  R.H.  1953.  A  Consideration  of  Climax  Theory:  The  Climax  as  a  Population  and   Pattern,  p.  240-­‐277.  In:  Frank  B.  Golley,  ed.  1977.  Ecological  Succession.  Stroudsburg,   PA:  Dowden,  Hutchinson  &  Ross.  Wise,  David  H.  1993.  Spiders  in  ecological  webs.  Cambridge:  Cambridge  University  Press.  Worster,  Donald.  1994.  Nature's  economy:  a  history  of  ecological  ideas.  Cambridge:  Cambridge   University  Press.  

 

Fiedler  79  

Appendix  1.  Summary  table  of  identifications.  

   

!"#$%& '()*+,+-(.$(+ /001 2111 21/1 /001 2111 21/1 /001 2111 21/1 /001 2111 21/1 345"%

6&.4+$7"( / 1 1 /89 8: ;< <:2 /11< =:2 0/ /91 <2 81:2

')"->4+$7"( 8 2 1 /2 ; 1 /0 :2 81 /: 88 2 /92

!"#$%"&'&(() 1 1 1 1 1 : 1 80 :; 1 = < //2

!"#$%"&'*+,) 1 1 1 1 1 1 1 1 / 1 1 1 /

!"#$%"&'-./0/"- 1 1 1 1 1 1 1 1 / 1 1 1 /

!"#$%"&'(+-/%.0+& 1 1 1 1 1 1 1 1 / 1 1 1 /

!"#$%"&'1-.%-/& 1 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 /

2$3$4/$0'*+,) 1 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 /

5-.&&6##+&'3"(-"&&+& 1 1 1 1 1 1 1 1 / 1 1 1 /

7/4.-/.'&(() 1 1 1 =0 2 / /91 88 < 1 88 /< 8:1

7/4.-/.'4$0&%-/4%. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2

7/4.-/.'"8"-%$0/ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 / /

7/4.-/.'-$&&/4. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2

?&@"($7"( /1< //8 /99 /8/ /19 2=1 0 :; 2/ / 1 1 000

96:."+&'&(() 1 : ; 1 1 28 1 1 1 1 1 1 82

96:."+&'*+,) 1 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 /

96:".+&'"+%6(+& 1 1 < 1 1 1 1 1 1 1 1 1 <

96:."$%.'&(() 1 ; 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ;

A)5B47$"(C7"( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

;0%-$3/."%+&'&(() 1 /1 8 / < ; 1 8 /1 1 1 1 89

D$-%*B$7"( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

7/4-$<"=+-.'/3.<$.0. ; 1 2 1 2 / 1 / 1 1 1 1 /1

E"%C.$7"( 1 1 1 / / 1 / : /1 : 2 < 8/

3>4#$+$7"( 1 1 1 / 1 1 1 1 1 0 / 1 //

>6&?4+&'4+04%.%$- 1 1 1 8 / 1 < 9 0 ; 2< : </

>6&?4+&'*+,) 1 1 1 1 1 1 / 1 1 / / 1 8

@</#$3-$8+&'

*$&"8/%"0&/& 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 / 1 /

@</#$3-$8+&'-+1+& 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 / 1 2

7/&+8"0.'&(() 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

AF(%()$7"( 1 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 /

A"B"0"-/.'&(() 1 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 /

D$.5&)$7"( 1 1 1 1 1 1 1 1 / 1 1 1 /

9/4+-/0.'&/8(#"= 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 1 /

G">)$$7"( 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

C%<$:+"##.'&(() 1 / 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 /

9.#688.-/.'"8"-%$0/ 1 1 1 1 1 1 1 1 / 1 1 1 /

9-6(<$"4.'"=#/0"." 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 1 /

6$)&->$$7"( 1 1 ; 1 1 / 1 1 2 1 1 1 9

9"-.?0"##.'.4"-". 2 / 1 1 ; 2 1 1 1 1 1 / /1

9"-.?0$(&'/0D.%+& 9 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 =

9$-"$-B$0.#'8$0$4"-$& 1 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 /

E"(%<6(<.0%"&'

8"-4"3"& 2 2 22 8 1 /0 1 1 / / 1 1 :1

FE"(%<6(<.0%"&F'0"G'

&("4/"& 1 1 1 1 1 = 1 1 1 1 1 1 =

E"(%<6(<.0%"&'H"#.%+& 1 1 2 1 1 / 1 1 1 1 1 1 8

E/06(<.0%"&'(+.##. 1 1 / 1 1 1 1 1 1 1 1 1 /

76%<$(#.&%$/3"&'"-"4%+& 1 1 1 1 1 / 1 1 1 1 1 1 /

H(I(B().(,!4B(+5 3(->B",!4B(+5 J%4K74K),!4B(+5 L*#$.(,L%"$)

Fiedler  80  

       

!"#$%#&'#()*+,-./0( ! ! " ! ! ! ! ! ! ! ! ! "

1,/2$3243.%/#().+&-#4( ! ! ! ! ! " ! ! ! ! ! ! "

1,/2$3243.%/#()

"05"$6.(-,./0( ! " ! ! ! ! ! ! " " ! ! #

7-,"$%,()(,8. "$ " % # & "" ' ! " " ! " ()

9.4,%$-25.)',#/",-3, ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! & &

:.+-;#%.#",.)-$+085,. ! & & ! " ) ! ! ! ! ! ! "(

:.+-;#%.#",.)-$"%0#++. ! ! " ! " ( ! ! ! ! ! ! %

:.+-;#%.#",.)4#++.< ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! " "

*+,-." % ( / & " ( "& " " # ! ! ("

*+,-.& #& $ ' #( #" &' $% # "& "" &( #% &'!

*+,-./ ! ! ! ( ! % $ ! ! ! ! ! "$

*+,-."! ! ! / ! & % ! ! ! ! ! $ &!

*+,-."" ! ! ! ! & ! ! ! " ! " #" #$

*+,-."$ ! ! ! ! ! / ! ! ! ! ! ! /

*+,-."% ! ! ! ! ! ! ! ! " ! ! & #

*+,-."/ ! ! ! & ( % & ! ! ! ! ! "(

*0-1232234- ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

7/#./$'.).+5$8.-0+./. ! ! ! ! " ! ! ! ! ! " & (

=$5#"/0()>,?#"#%( ! ! " ! ! " ! ! ! ! ! ! &

56471892234- ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

@.++,$4+0()A@25.#$4(,(B)

(4CDE ! ! " ! / & ! " ! ! ! ! ""

@25.#$4(,()F0>C ! ! ! ! ! " ! ! ! ! ! ! "

:;7928<234- ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

@+05,$%.)F0>C ! ! ! ! ! " ! ! ! ! ! ! "

*-;-6234- ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

G($*+.)4.-,*-. ! ! " ! ! ! ! ! ! ! ! ! "

*+,-.' & & & ! " % ! ! ! ! ! ! "#

*+,-.) ! ! & ! ! ! ! ! " ! ! $ '

*+,-."& ! ! " ! ! # ! ! ! ! ! ! (

*+,-."# ! ! ! ! ! ' ! ! # ! ! ! ""

*+,-."( ! ! ! ! ! " ! ! ! ! ! ! "

!"#$%&"'&()*&+ ! " " ! ! ! ! ! ! ! ! ! &

,*-$" &!% #! &%! ""' ('/ &%"& "% (") &(# (( ! "! ((($

.)*/*&+$" &/ # ( &) "!" &/ (' & ! ! ! ! &("

=04;4<>2234- 13.+.%?,08)$4,+,$ ! " $ ! / $$ ! ! ! ! (("' "('( $)/!

?494@8<234- 9.".-0()(44C " ! $ ! " ! ! # & ! ! ! "&

*124-<8<+@0234- 1.".%$%2-30()5"0%%#0( ! ! ! ! " " ! ! ! ! ! ! &

:-14A8;4B64C34-

H#(4#"$%#8.(/$8.)

8$'#(/. " & " ! ! ! ! ! ! ! ! ! (

D-64BA864C34- I#%'"$+.(8.)8,".5,+# $ " ( $ & % ! ) ! ! ! ! #&

*124-<8<+@0234-

7-+#"$50%0()

%$%',8$"43,$0( & ! " ! ! ! ! & & ! ! ! /

*124-<8<+@0234- J#/.%$%2-30()(#/0+0( ! " ! ! ! ! ! " ! ! ! ! &

?494@8<234- 7.5.-$%)$--,'#%/.+,( &% "/ && & / %" ' " ! ! ! ! "((

E<23-<CF-3 &! #% #) () #% #& "/ "( #" / "$ ' #!(

*8A4; G<32H2374;B (%' &($ %!# %&% '%! #&)' "!#! "%$% "#!! ")( (/#$ "%)!

I462;2-B "! "& "( "! "% "$ ' "# "& / / '

J-<-14 "$ "/ ") "" &! &( ' "$ "% ) ' ""

?,-@2-B "' && &' "% &' #) "( "' &# "" "" ")

Fiedler  81  

 Appendix  2.  Distribution  of  1981-­‐1985  pumice  plain  spider  samples.  2a  shown  as  number  of  individual  specimens  per  family.  2b  shown  as  number  of  species  per  family.115  

 

                                                                                                               115  Crawford  et  al.  1995,  65.  

Fiedler  82  

Appendix  3.  Distribution  of  number  of  individuals  per  family  in  each  research  site  and  totalled  from  1990,  2000,  and  2010.