Considering multiple anthropogenic threats in the context of natural variability: Ecological processes in a regulated riverine ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Rivers are among the most altered environments globally, but identifying which threats are responsible for observed biotic and abiotic changes is complicated by natural drivers of variation. The Bow River, Canada provides an ideal model to resolve these influences and explore spatial relationships. It originates from pristine Rocky Mountain headwaters and is subsequently impacted by typical human alterations: damming, municipal channelization and effluent release, and agricultural impacts (nutrient enrichment and water withdrawal for irrigation). By coordinating studies of the Bow River's biota, we demonstrate how threat–driver interactions depend on season and the abiotic factor and biotic community or species of interest. We conclude that impact severity and riverine recovery depend on the threat magnitude, its longitudinal position and proximity to other threats and natural drivers. We found that river regulation, water extraction and bank armouring interact to limit geomorphic processes resulting in depleted riparian woodlands and numbers of fish species, though a large, undammed tributary nearby allows quick recovery downstream. We highlight the implications of the longitudinal position of the threats because cold-water fish species are disproportionately impacted through the area where the human impacts on the Bow River overlap. We illustrate how the interactions between flow, nutrients and temperature lead to macrophyte- or algae-dominated communities and associated shifts in fish composition and biomass. Finally, we applied our increased understanding of ecological riverine processes to conclude that management techniques such as flushing flows or functional environmental flows are likely to have only minimal or conditional success in the Bow River.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».