Applying a two‐dimensional hydrodynamic model to estimate fish stranding risk downstream from a hydropeaking hydroelectric station
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fish stranding is of global concern with increasing hydropower operations using hydropeaking to respond to fluctuating energy demand. Determining the effects hydropeaking has on fish communities is challenging because fish stranding is dependent on riverscape features, such as topography, bathymetry and substrate. By using a combination of physical habitat assessments, hydrodynamic modelling and empirical data on fish stranding, we estimated the number of fish stranding over a 5‐month period for three model years in a large Prairie river. More specifically, we modelled how many fish potentially stranded during the years 2019, 2020 and 2021 across a 16 km study reached downstream from E.B. Campbell Hydroelectric Station on the Saskatchewan River, Canada. Fish stranding densities calculated from data collected through remote photography and transect monitoring in 2021 were applied to the daily area subject to drying determined by the River2D hydrodynamic model. The cumulative area subject to change was 90.05, 53.02 and 80.74 km 2 for years 2019, 2020 and 2021, respectively, from June to October. The highest number of stranded fish was estimated for the year 2021, where estimates ranged from 89,800 to 1,638,000 individuals based on remote photography and transect monitoring fish stranding densities, respectively, 157 to 2,856 fish stranded per hectare. Our approach of estimating fish stranding on a large scale allows for a greater understanding of the impact hydropeaking has on fish communities and can be applied to other riverscapes threatened by hydropeaking.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,003 |
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 ».