Statistical Evaluation of Behavior and Population Dynamics Models Predicting Movement and Proportional Entrainment Loss of Adult Delta Smelt in the Sacramento–San Joaquin River Delta
Notice bibliographique
Résumé
There has been considerable debate about effects of entrainment of endangered Delta Smelt (Hypomesus transpacificus) at water export facilities located in the Sacramento–San Joaquin River Delta. In this paper we use a behavior-driven movement model (BMM) to simulate the movement of adult Delta Smelt, which, in conjunction with a population dynamics model, estimates the proportion of the population that is lost to entrainment, i.e., proportional entrainment loss (PEL). Parameters of the population model are estimated by maximum likelihood by comparing predictions to data from Fall Midwater Trawl (FMWT) and Spring Kodiak Trawl (SKT) surveys, as well as to daily salvage estimates. Our objectives are to evaluate different movement behavior hypotheses, to rank estimates of PEL based on how well predictions fit the data, and to sharpen our understanding of the data to inform future research and monitoring decisions. We applied the modeling framework to data from water year 2002—a year when salvage was high—and tested 30 combinations of six behavior and five population dynamics models. More complex process and observation assumptions in the population model led to much improved fits in most cases, but did not appreciably influence PEL predictions, which were largely determined by movement predictions from the BMMs. Estimates of PEL varied considerably among behaviors (2% to 40%). The model with the highest predictive capability explained 98% of the variation in FMWT data across regions, 70% of the variation in SKT data across regions and surveys, and 28% and 43% of the daily variation in salvage at federal and state fish screening facilities, respectively. The PEL estimate from this model was 35%, more than double the original estimate from Kimmerer (2008) of 15%. While PEL estimates provided in this study should be considered preliminary, our framework for testing combined behavior-driven movement models and population dynamics models is an improvement compared to earlier efforts.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».