Salmonid thermal habitat contraction in a hydrogeologically complex setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Broadening our understanding of river thermal variability is of paramount importance considering the role temperature plays in aquatic ecosystem health. At the catchment scale, spatial statistical river network models (SSN) are popular for analyses of river temperature, as these are less “data hungry” than other modeling methods, and have offered invaluable insights into how thermal habitats of salmonids may change with climate warming. However, recent work has demonstrated that hydrogeological complexity can disrupt river temperature spatial autocorrelation. We test the prediction that the non‐linearity of hydrological processes inherent in a hydrogeologically complex setting, such as the Miramichi River, invalidates the SSN approach, and a Random Forest (RF) model can overcome these complexities. In all instances, RFs outperformed SSNs when predicting average ( T wA ) and maximum ( T wM ) August river temperature during 2017, and were quite robust ( T wA and T wM : R 2 = 0.93; RMSE = 0.6°C; R 2 = 0.91; RMSE = 1.0°C, respectively). We conclude that RF models can capture the inherent non‐linearity of hydrological processes in complex hydrogeologic settings. We examined thermal habitat change for adult and 1+/2+ Atlantic salmon—AS—( Salmo salar ), and all age classes of brook trout—BKT—( Salvelinus fontinalis ), during August 2017, with thresholds of behavioral thermoregulation specific to the catchment. We assumed a baseline = T wA and investigated river network contraction (km) for T wM . During T wA, all habitat was suggested to be thermally suitable for 1+/2+ AS (<23°C), but 4.2% was unsuitable for adult AS and BKT of all ages (>20°C). For T wM, ~80% of the catchment was predicted to be unsuitable for adult AS and BKT. We examined two boundaries for behavorial thermoregulation in 1+/2+ AS: >23°C and >27°C. For the >23°C boundary, ~27.7% of the catchment is thermally unsuitable during T wM , and 4.9% is thermally unsuitable for the >27°C boundary. T wA in August 2017 was identical to long‐term (1970–1999) July–August T wA , as such these thermal maps will be useful for resource managers.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,022 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».