Quantifying habitat loss and modification from recent expansion of energy infrastructure in an isolated, peripheral greater sage-grouse population
Notice bibliographique
Résumé
New technologies and increasing energy demand have contributed to rapid expansion of unconventional oil and gas development in the U.S. in the past two decades. Quantifying the effects of energy infrastructure on land cover and wildlife habitat is essential for informing land-use policy, developing wildlife conservation strategies, and projecting impacts of future development. The greater sage-grouse (Centrocercus urophasianus; GrSG) is a species of concern in sagebrush ecosystems of the western U.S. and Canada and the focus of widespread conservation and management efforts. Increasing energy development within GrSG range has prompted the need to quantify and predict impacts of energy infrastructure on their habitat and populations. We mapped the annual distribution, surface type, and activity level of energy and non-energy infrastructure in the Parachute-Piceance-Roan (PPR), a small, peripheral greater sage-grouse population in Colorado with expanding oil and gas development, from 2005 to 2015. During that time, the footprint of energy infrastructure more than doubled to 3,275 ha (+108.6%), including 195 new well pads, 930 ha of new pipelines, and 230 km of new roads. In contrast, non-energy infrastructure decreased to 532 ha (-8.3%). The majority of energy infrastructure present each year (77-84%) was supporting infrastructure (i.e. facilities, roads, pipelines) rather than well pads, with an average of 2.24 ± 0.52 SE ha of supporting infrastructure per ha of well pad. Pipelines comprised 74-80% of reclaimed surface and roads comprised 54-69% of disturbed surface across years. By 2015, anthropogenic infrastructure covered 2.70% of occupied range and 2.93% of GrSG habitat, and energy infrastructure covered 2.50% and 10.79% of two priority habitat management area zones in the PPR. Three land cover classes most affected by energy infrastructure were also those strongly selected by GrSG. Topographic constraints appear to concentrate energy infrastructure in areas with gentler topography that also have the highest GrSG use. Together, these patterns suggest that future energy development will cause substantial additional loss and modification of GrSG habitat in the PPR. Our findings are valuable for assessing surface disturbance caps for land-use management and projections of energy infrastructure effects on wildlife habitat in this and other expanding oil and gas fields.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».