Developing habitat suitability criteria for water management: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A method for assessing the relative quality of a wetland as habitat for fish based on hydrological factors is described. Its three major steps include: (a) simulating the hydrologic behavior based on some water management policy; (b) computing habitat suitability indexes time series derived from the values of the simulated hydrologic variables; and (c) assessing system performance based on those suitability indexes values. The method was applied to a coastal wetland of Lake Ontario in the US. Sequences of daily water levels and water temperature in the wetland were generated considering alternative watershed land use practices and Lake Ontario water level management policies. These variables were converted to habitat suitability time series for a bioindicator, the Northern Pike (Esox lucius), focusing on its early life cycles that take place in the wetland. The overall habitat suitability performance was analyzed in terms of various reliability, resilience, and vulnerability performance indices derived from those habitat suitability time series. Results show that at least for the early life cycles of the chosen bioindicator a less variable water level regime that comes mainly from Lake Ontario regulation is more beneficial than from one that results from natural variation. A more variable regime, however, seems to favour the marsh or the wetland plant habitat upon which the fish are dependent, based on an analysis not presented in this paper. In this case study the larger bordering lake had a much greater influence on wetland water levels and temperatures than did the upstream watershed. This particular study is just part of an overall evaluation of lake level management policies based on economic and social as well as ecological criteria currently underway by a joint Canadian‐United States commission. Analyses of this type based on multiple species indicators and on a broader set of environmental factors would provide a way to judge the relative ecological impacts associated with diverse lake level regulation policies.
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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) | 0,001 | 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 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 ».