A hydrodynamic investigation of brown trout (<i>Salmo trutta</i>) and rainbow trout (<i>Oncorhynchus mykiss</i>) redd selection at the riffle scale
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT High‐resolution velocity profile measurements were taken over a series of riffles on a gravel‐bed stream using a Pulse Coherent Acoustic Doppler Profiler (PCADP) to quantify the fluid structure of riffles and nests (redds) where brown trout (Salmo trutta) and rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) spawned. Velocity profiles were obtained on a highly discretized planometric scale ranging between 20 and 40 cm grid spacings, with vertical observations occurring every 1.6 cm. From the velocity profiles, between 15 000 and 38 000 velocity measurements were obtained over each riffle on any given day of measurement. Velocity profiles were converted to streamwise velocity magnitude, flow depth, Reynolds number, Froude number, shear stress, vertical velocity components and turbulent kinetic energy per unit area to evaluate the spatial structure of the riffles and the spatial structure of redds (pits and tailspills) relative to the surrounding riffle structure. Semi‐variograms were employed to evaluate the persistence of the fluid structure based upon the metrics evaluated. Results showed that discrete velocity observations poorly described the spatial structure of the flow system and poorly correlated with redd locations. Reynolds number analysis identified a relatively consistent fluid property for distances typically 2–3 times the longitudinal length of redds. Turbulent kinetic energy per unit area consistently identified common regions on all riffles studied that corresponded with the location selections for redds where flow was identified as essentially uni‐directional. Froude number was found to be insensitive in predicting the fluid spatial structure in wadeable flow depths and relating it to the fluid structure of redds. Results indicated that a series of metrics at varying spatial scales of turbulence may be necessary to understand the spatial complexity of redd selection. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».