Detecting effects of upper basin riparian harvesting at downstream reaches using stream indicators
Notice bibliographique
Résumé
Stream evaluation field data from 44 basins in the Bowron River watershed were used in combination with results from GIS spatial analysis to investigate whether impacts from logging the riparian zone of upperbasin streams could be detected at downstream sites. The field data included responses to stream indicator questions taken from the BC Ministry of Forests and Range's Riparian Management Routine Effectiveness Evaluation (RMREE). The evaluation included questions associated with the following stream indicators: (1) channel bed condition, (2) channel bank condition, (3) in-stream large woody debris processes, (4) channel morphology, (5) aquatic connectivity, (6) fish cover, (7) moss, (8) fine sediment, and (9) aquatic invertebrates. This study examined the negative responses to these indicator questions in relation to the amount of upstream riparian harvesting that took place in each basin. Evaluated reaches that had been harvested to the stream bank were not significantly different from sample reaches with streamside buffers when both groups had harvested upstream riparian areas. Negative responses increased significantly at 30% upstream riparian harvest. Sites were grouped by this threshold (low/high) and compared to nonharvested sites to examine negative responses for each indicator. In discussing the results, we explore the potential role of recovery of harvested drainages, negative responses in the non-harvested group, elevation, soil erodibility, in-stream large woody debris processes, and aquatic invertebrate diversity (which may subsequently impact food and habitat supply for fish). The results support the best management practice of leaving a "no-harvest" riparian reserve on all small streams in order to mitigate downstream impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».