Projecting the Impact of Climatic Change on Coldwater Fish Habitat in Minnesota Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming would alter water temperature and dissolved oxygen (DO) characteristics of lakes. These changes can be expected to have an effect on fish populations. A process-oriented, dynamic, one-dimensional year-round lake water quality model was developed and applied to simulate daily temperature and DO profiles in Minnesota lakes over 48 (1961 to 2008) or 18 (1991 to 2008) years, depending on weather data availability. The model was calibrated with data from 28 study lakes, and the average standard error of estimate against measured data was 1.47 °C for water temperature and 1.50 mg/L for DO. Projected future climate scenarios were based on the output of the Coupled Global Climate Model (CGCM), CCCma CGCM 3.1 from the Canadian Climate Centre for Climate Modeling and Analysis (CCCma), and the Model for Interdisciplinary Research on Climate, MIROC 3.2 developed in Japan. Simulated water temperature and DO profiles under past and projected future climate conditions were used to identify coldwater fish habitat in the 28 Minnesota lakes. The purpose of the study was to identify refuge lakes for cisco (tullibee), a coldwater fish species, under climate warming scenarios. Cisco is a food source for predatory sport fish species such as walleye and northern pike. Suitable coldwater fish habitat was identified by two methods: (1) a constant upper (lethal) temperature and a lower DO survival limit over the entire simulation period, or (2) variable temperature and DO survival limits based on observed fish mortality. Results obtained by both fish habitat models indicate that 19 deep, seasonally stratified, mesotrophic or oligotrophic lakes located in north or north-central Minnesota can support coldwater fish habitat under both past and future climate scenarios, and these lakes are candidates of refuge lakes. Once refuge lakes are identified, lake watershed protection efforts can be initiated at refuge lakes to prevent deterioration of water quality in these lakes by anthropogenic activities. The presentation will cover the lake water quality model development and calibration, the fish habitat model development, the application of both models to 28 lakes, the simulation results and the implications for watershed management to prevent other deteriorations of coldwater fish habitat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».