Wildfire and the effects of shifting stream temperature on salmonids
Notice bibliographique
Résumé
The frequency and magnitude of wildfires in North America have increased by four‐fold over the last two decades. However, the impacts of wildfires on the thermal environments of freshwaters, and potential effects on coldwater fishes are incompletely understood. We examined the short‐term effects of a wildfire on temperatures and Steelhead/Rainbow Trout ( Oncorhynchus mykiss ) bioenergetics and distribution in a California coastal stream. One year after the wildfire, mean daily stream temperatures were elevated by up to 0.6°C in burned compared to unburned pools. Among burned pools, light flux explained over 85% of the variation in altered stream temperatures, and 76% of the variation in light flux was explained by an index of burn severity based on proximity of the pool to burned streamside. We estimated that salmonids of variable sizes inhabiting burned pools had to consume between 0.3–264.3 mg of additional prey over 48 days to offset the 0.01–6.04 kJ increase in metabolic demand during the first post‐fire summer. However, stomach content analysis showed that fish in the burned region were consuming relatively little prey and significantly less than fish in the reference region. Presumably due to starvation, mortality, or emigration, we found a significant negative relationship between the change in total salmonid biomass over the post‐fire summer and the average energy costs (kJ·g −1 ·day −1 ) within a burned pool. This study demonstrates that wildfire can generate thermal heterogeneity in aquatic ecosystems and drive short‐term increases in stream temperature, exacerbating bioenergetically stressful seasons for coldwater fishes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».