A Review of Water Level Fluctuations on Aquatic Biota With an Emphasis on Fishes in Ice‐Covered Lakes<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The effects of water level fluctuations on fish and other aquatic biota, with an emphasis on winter water withdrawal in northern regions is reviewed. Water demands for population growth and development are adding pressure on water reserves, particularly when coupled with changing climatic conditions. Water level fluctuations can have adverse effects on the environment, most notably to hydrologic and biotic processes ranging in magnitude from the micro‐scale to landscape level. Water level management of lakes and reservoirs can affect all forms of aquatic biota. The severity of effect is dependant on the magnitude, duration and timing of the fluctuation, and the species exposed. In northwestern Canada and northern Alaska, water is withdrawn from water bodies to construct ice‐roads and other winter based developments. Biota in small, isolated water bodies are particularly sensitive to reductions in winter water levels. Water withdrawals can reduce the oxygen available to overwintering fish, while reduced water levels can reduce habitat for fish and furbearers, and freeze littoral areas killing plants, invertebrates, and fish eggs. Regulatory winter water withdrawal thresholds have been developed in the Northwest Territories and Alaska and continue to be refined as new data becomes available. The use of thresholds can help minimize or avoid negative impacts to the environment, particularly fish, from winter water withdrawal activities. Many different factors may influence the effect that winter water withdrawal has on a water body, such as basin shape, substrate and location. More research is warranted to better understand the linkages between anthropogenic and natural water level fluctuations and their combined effect on aquatic ecosystems. A general decision support system is proposed for minimizing risk to aquatic life from winter water withdrawal activities.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».