Instream Flow Assessment Modelling: Combining Physical and Behavioural-Based Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Most state-of-the-art applications of habitat modelling rely on three-dimensional channel topography and two-dimensional hydrodynamic models that have centered on the simple extension of one-dimensional physical habitat-based concepts (i.e., extension of the Physical Habitat Modelling System - PHABSIM). However, as demonstrated in this paper, these approaches can be extended to more realistically incorporate both the physical habitat-based metrics of streamflow and behavioural decision rules that can incorporate fish community structure and dynamics. This approach evaluates the spatial suitability of physical habitat-based on the incorporation of behavioural rule sets, such as the association with escape cover type and distance, exclusion zones associated with predators or linear dominance hierarchies, and lag-time dependence of macroinvertebrate re-colonization of habitats associated with varial zones induced by peaking/load following operations of hydropower facilities. In the paper we lay the foundation between field data collection strategies for characterization of the physical domain, and modelling the hydraulic properties of flow using two- or three-dimensional hydraulic models. We then describe the use of GIS for the integration of additional factors such as substrate, cover, distance to cover and distance to water’s edge factors. We then demonstrate how GIS, in conjunction with decision based habitat algorithms, can be used with classical-based physical habitat modelling to incorporate behavioural-based rules to evaluate escape cover, exclusion zones and lag-time dependence for macroinvertebrate under variai zone induced impacts. These examples are based on results from studies in regulated river systems in which these techniques have been shown to improve the assessment of impacts/benefits associated with altered flow regimes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».