A linked land-sea modeling framework to inform ridge-to-reef management in high oceanic islands
Notice bibliographique
Résumé
Declining natural resources have led to a cultural renaissance across the Pacific that seeks to revive customary ridge-to-reef management approaches to protect freshwater and restore abundant coral reef fisheries. Effective ridge-to-reef management requires improved understanding of land-sea linkages and decision-support tools to simultaneously evaluate the effects of terrestrial and marine drivers on coral reefs, mediated by anthropogenic activities. Although a few applications have linked the effects of land cover to coral reefs, these are too coarse in resolution to inform watershed-scale management for Pacific Islands. To address this gap, we developed a novel linked land-sea modeling framework based on local data, which coupled groundwater and coral reef models at fine spatial resolution, to determine the effects of terrestrial drivers (groundwater and nutrients), mediated by human activities (land cover/use), and marine drivers (waves, geography, and habitat) on coral reefs. We applied this framework in two 'ridge-to-reef' systems (Hā'ena and Ka'ūpūlehu) subject to different natural disturbance regimes, located in the Hawaiian Archipelago. Our results indicated that coral reefs in Ka'ūpūlehu are coral-dominated with many grazers and scrapers due to low rainfall and wave power. While coral reefs in Hā'ena are dominated by crustose coralline algae with many grazers and less scrapers due to high rainfall and wave power. In general, Ka'ūpūlehu is more vulnerable to land-based nutrients and coral bleaching than Hā'ena due to high coral cover and limited dilution and mixing from low rainfall and wave power. However, the shallow and wave sheltered back-reef areas of Hā'ena, which support high coral cover and act as nursery habitat for fishes, are also vulnerable to land-based nutrients and coral bleaching. Anthropogenic sources of nutrients located upstream from these vulnerable areas are relevant locations for nutrient mitigation, such as cesspool upgrades. In this study, we located coral reefs vulnerable to land-based nutrients and linked them to priority areas to manage sources of human-derived nutrients, thereby demonstrating how this framework can inform place-based ridge-to-reef management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».