Impacts of river bank stabilization using riprap on fish habitat in two contrasting environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Riverbank stabilization using rock riprap is commonly used for protecting road and bridge structures from fluvial erosion. However, little is known about how streams adjust to such perturbation or how this can affect fish habitat in different fluvial environments, particularly for non‐salmonid species in small streams. The objective of this study is to assess impacts of riprap on fish habitat quantity and quality through a pairwise comparison of 27 stabilized and non‐stabilized stream reaches in two physiographic regions, the Saint Lawrence Lowlands and the Appalachian highlands of Montérégie‐Est (Quebec, Canada). Both quantitative (Hydro‐morphological Index of Diversity, HMID) and qualitative (Qualitative Habitat Evaluation Index, QHEI) fish habitat assessment techniques are applied in order to compare results between methods. For each stream reach depth and velocity were measured to calculate HMID. In‐stream cover (woody debris, overhanging vegetation, undercut banks, aquatic macrophytes) and habitat units (pools, riffles, runs, glides) were also documented and used to determine QHEI. Results show that overall bank stabilization using riprap at bridge and stream crossings alters fish habitat characteristics. Loss of in‐stream covers and riparian vegetation lower QHEI scores at stabilized reaches, especially in more pristine Appalachian streams, but has less impact on already altered straightened Lowlands streams. In this latter context, some positive alterations of fish habitat were observed in riprapped reaches due to the coarsening of the substrate and an induced increase of slope. The two metrics (HMID and QHEI) revealed similar differences between stabilized and non‐stabilized sites for Lowlands sites, but their level of agreement was much less in the Appalachian streams, suggesting caution when interpreting habitat quality results based on a single metric. Copyright © 2016 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».