Spatial Modeling to Project Southern Appalachian Trout Distribution in a Warmer Climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the southern Appalachian Mountains, the distributions of native brook trout Salvelinus fontinalis and introduced rainbow trout Oncorhynchus mykiss and brown trout Salmo trutta are presently limited by temperature and are expected to be limited further by a warmer climate. To estimate trout habitat in a future, warmer climate, we produced a regional map of wild trout habitat based on information from stream samples, expert knowledge, and suitable land cover. We then developed a quantile regression model of the elevation–latitude boundary for the present distribution of trout; this constitutes a more direct, spatially explicit approach to modeling trout distribution than the use of thermal limits. In combination with a lapse rate model, the boundary model was used to project future wild trout distributions over a range of higher temperatures. If the predictions of the Hadley Centre global circulation model (GCM) are assumed, about 53% of trout habitat would be lost; if the more extreme Canadian Centre GCM is used, 97% would be lost. With increasing temperature, fragmentation would increase, leaving populations in small, isolated patches vulnerable to extirpation because of the decreased likelihood of recolonization. The regional trout habitat map and the models produced here were useful for making these predictions, and the map could be used for assessing the impacts of other regional stressors.
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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 | 0,000 | 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 ».