Numerical modelling for ecologically successful spawning-site restoration in Chin-sha River, China
Notice bibliographique
Résumé
Context The construction of dams on the Chin-sha River will affect fish spawning sites, leading to a decline in fish species. Aims This paper presents a model to evaluate the ecological status of restoration strategies aimed at fish species living at a spawning site. Methods The model comprises hydro-morphodynamic and habitat modules. The modelling approach was applied with two restoration strategies (side-channel addition and riverbank reconstruction) and their corresponding post-restoration effects. Key results Three indicators were utilised to assess the ecological status of the spawning site. Modelling results showed poor ecological status under current hydrological conditions, with weighted usable area and overall suitability index values of 1.07 × 106 m2 and 0.41. Without implementing a restoration strategy, the ecological status would continue to fragment and deteriorate. Conclusions The weighted usable area can be recovered to 2.86 × 106 and 1.67 × 106 m2 in scenarios of side-channel and bank construction respectively. The overall suitability index values increase to 0.67 and 0.63 respectively. Implications It is also noted that the ecological restoration strategy (side-channel addition) can considerably enhance the freshwater Reeves shad’s habitat status. Additionally, the restoration strategy illustrated the feasibility of the side-channel addition restoration strategy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».