Evaluation of fish habitat suitability using a coupled ecohydraulic model: Habitat model selection and prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The selection of an approach to evaluate habitat suitability for a specific fish or life stage has been a matter of concern in habitat quality modelling studies. This study has taken Jinshaia sinensis , a commercially valuable fish endemic to the Jinsha River, China, as the target fish species. One‐ and two‐dimensional hydrodynamic models were coupled and combined with fish habitat models for a middle reach of the Jinsha River. The resulting ecohydraulic model was used to predict the changes in hydrodynamics and spawning habitat suitability that resulted from the operation of an under‐construction reservoir downstream of the study area. The preference function (product, arithmetic mean, geometric mean, and minimum value) and fuzzy logic habitat evaluation methods were compared to predict the spawning habitat suitability of the fish. The model was validated using the numbers of spawning eggs, and the results show that both the arithmetic mean and fuzzy logic method can be used to predict spawning habitat suitability. The model predictions show that the hydrodynamics of the study area would be altered if the impoundment water level exceeded 969 m. During the spawning season, the spawning habitat suitability would increase from April to early June and has little change from early June to July under the impact of the reservoir impoundment. The optimal river discharge rate for fish spawning is ~3,500 m 3 /s, and this would not change after the reservoir begins operation. This research can benefit other regions that will be affected by planned dams by predicting the impacts of reservoir operation on fish habitat quality, and the results will help decision makers protect the health of rivers and the overall ecosystem.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle