The Effects of Run-of-River Hydroelectric Power Schemes on Fish Community Composition in Temperate Streams and Rivers
Notice bibliographique
Résumé
The potential environmental impacts of large-scale storage hydroelectric power (HEP) schemes have been well-documented in the literature. In Europe, awareness of these potential impacts and limited opportunities for politically-acceptable medium- to large-scale schemes, have caused attention to focus on smaller-scale HEP schemes, particularly run-of-river (ROR) schemes, to contribute to meeting renewable energy targets. Run-of-river HEP schemes are often presumed to be less environmentally damaging than large-scale storage HEP schemes. However, there is currently a lack of peer-reviewed studies on their physical and ecological impact. The aim of this article was to investigate the effects of ROR HEP schemes on communities of fish in temperate streams and rivers, using a Before-After, Control-Impact (BACI) study design. The study makes use of routine environmental surveillance data collected as part of long-term national and international monitoring programmes at 23 systematically-selected ROR HEP schemes and 23 systematically-selected paired control sites. Six area-normalised metrics of fish community composition were analysed using a linear mixed effects model (number of species, number of fish, number of Atlantic salmon-Salmo salar, number of >1 year old Atlantic salmon, number of brown trout-Salmo trutta, and number of >1 year old brown trout). The analyses showed that there was a statistically significant effect (p<0.05) of ROR HEP construction and operation on the number of species. However, no statistically significant effects were detected on the other five metrics of community composition. The implications of these findings are discussed in this article and recommendations are made for best-practice study design for future fish community impact studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».