High salmon density and low discharge create periodic hypoxia in coastal rivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dissolved oxygen (DO) is essential to the survival of almost all aquatic organisms. Here, we examine the possibility that abundant Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) and low streamflow combine to create hypoxic events in coastal rivers. Using high‐frequency DO time series from two similar watersheds in southeastern Alaska, we summarize DO regimes and the frequency of hypoxia in relationship to salmon density and stream discharge. We also employ a simulation model that links salmon oxygen respiration to DO dynamics and predicts combinations of salmon abundance, discharge, and water temperature that may result in hypoxia. In the Indian River, where DO was monitored hourly during the ice‐free season from 2010 to 2015, DO levels decreased when salmon were present. In 2013, a year with extremely high spawning salmon densities, DO dropped to 1.7 mg/L and 16% saturation, well below lethal limits. In Sawmill Creek, where DO was monitored every six minutes across an upstream–downstream gradient during the 2015 spawning season, DO remained fully saturated upstream of spawning reaches, but declined markedly downstream to 2.9 mg/L and 26% saturation during spawning. Modeled DO dynamics in the Indian River closely tracked field observations. Model sensitivity analysis illustrates that low summertime river discharge is a precursor to salmon‐induced oxygen depletion in our study systems. Our results provide compelling evidence that dense salmon populations and low discharge can trigger hypoxia, even in rivers with relatively cold thermal regimes. Although climate change modeling for southeastern Alaska predicts an increase in annual precipitation, snowfall in the winter and rainfall in the summer are likely to decrease, which would in turn decrease summertime discharge in rain‐ and snow‐fed streams and potentially increase the frequency of hypoxia. Our model template can be adapted by resource managers and watershed stakeholders to create real‐time predictive models of DO trends for individual streams. While preserving thermally suitable stream habitat for cold‐water taxa facing climate change has become a land management priority, managers should also consider that some protected watersheds may still be at risk of increasingly frequent hypoxia due to human impacts such as water diversion and artificially abundant salmon populations caused by hatchery straying.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».