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Enregistrement W2889101322 · doi:10.1002/rra.3339

Evaluation of fish habitat suitability using a coupled ecohydraulic model: Habitat model selection and prediction

2018· article· en· W2889101322 sur OpenAlexaff
Peng Zhang, Lü Cai, Zhi Min Yang, Xiaojuan Chen, Ye Qiao, Jianbo Chang

Notice bibliographique

RevueRiver Research and Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHabitatEnvironmental scienceFish habitatFisherySelection (genetic algorithm)Fuzzy logicFish <Actinopterygii>EcologyHydrology (agriculture)BiologyGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 m3/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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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