Name: 定量的シナリオ分析フレームワーク内の流域計画 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-07-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 44 s
Description: 学ぶGISベースのシナリオ分析フレームワークを用いた流域評価計画法。複数の土地利用活動による累積影響を予測し、水生生態系の保護と持続可能な開発を両立させるための実践的アプローチを解説します。

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私たちは、この仕事のさまざまな側面に関与していた多数のフィールドと実験室ヘルパー、特にドナ・ハートマン、アーロン・マックスウェル、エリック・ミラー、およびアリソン・アンダーソンに感謝します。この研究のための資金は、米国環境保護庁（EPA）領域IIIからの支援を通じて米国地質調査所によって提供されました。本研究の一部は数FP-91766601から0は、米国EPAによって授与された結果フェローシップの支援協定を達成するために、科学の下で開発されました。この資料に記載された研究は、米国EPAによって資金を供給されてきたが、政府機関の必要なピアと政策見直しを行っていないと、したがって、必ずしも機関の見解を反映するものではない、と公式承認が推測されるべきではありません。

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<li>Duinker, P. N., Greig, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Scenario+analysis+in+environmental+impact+assessment%3A+improving+explorations+of+the+future%5BTitle%5D)+AND+%22Environ.+Impact+Asses%22%5BJournal%5D)">Scenario analysis in environmental impact assessment: improving explorations of the future.</a> Environ. Impact Asses. 27, 206-219 (2007).</li>
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</ol>

著者らは開示するものは何もない。

私たちは頻繁に影響を受け流域内の複数の土地利用活動の累積的影響を評価し、管理するためのフレームワークを提供します。本明細書に記載されたアプローチは重く影響を受け流域5-6の水生システムの管理に関連する以前に同定された制限に対処します。最も顕著なのは、対象となる流域アセスメントの設計（ すなわち 、個人と組み合わせストレッサーに沿ってサンプリングを軸）が容易に解釈し、実現可能なモデリング技術3、7を介して、関連する空間スケール（ すなわち 、流域スケール）で複雑 ​​な累積的効果を定量化するのに適しているデータを生成しますまた、これらのモデルは、容易に将来の管理（ 例えば、回復と緩和）と開発成果の正確な予測を可能にするシナリオ分析のフレームワークに組み込まれています。その結果、提示されたアプローチは、おそらくますます予測コンディットに頼る水産資源管理者に価値があります規制当局の決定27を補助するための様々な土地利用シナリオの下でイオン。 積極的に開発し、社会経済的に...

自然景観の人為的改変は、世界1を通して水界生態系への最大の現在の脅威の一つです。多くの地域では、現在のレートで継続的な劣化は、最終的には非常に貴重とかけがえのない生態系サービスを提供する能力を制限し、水産資源に回復不能な損傷が発生します。このように、ツールおよび開発流域2-3内の水生システムを管理することのできる方法論のための重要な必要性があります。これは、管理者は、多くの場合、開発活動を継続するための社会経済的および政治的圧力に直面して水産資源を節約する使命を帯びていることを考えると、特に重要です。 積極的に開発途上地域内の水生システムの管理は、3属性4既存の自然と人為的景観のコンテキスト内で提案された開発活動の可能性が高い効果を予測する能力が必要です。aquatする主な課題ひどく劣化した流域内のICのリソース管理は、複雑な（ すなわち 、添加剤またはインタラクティブ）を定量化し、管理する能力である、関連する空間スケール2に複数の土地利用のストレス要因の累積効果、5。現在の課題があるにもかかわらず、しかし、累積的影響の評価は中に組み込まれています世界5-6を通じて規制ガイドライン。 複雑な累積的影響7をモデル化することが可能なデータを生成することができ、複数の土地利用のストレス要因に対する条件の全範囲をサンプリングするように設計された標的型流域の評価。また、[現実的または提案の開発や流域管理（回復と緩和）の範囲の下で生態系の変化を予測シナリオ]をシナリオ分析の枠組みの中でそのようなモデルを組み込むことは非常に大きく影響を受ける流域3、5、8内の水生資源管理を改善する可能性があります-9。最も注目すべきは、シナリオ分析を提供します科学的情報（生態学的関係および統計モデル）、規制の目標、および利害関係者を組み込むことにより、経営の意思決定に客観性と透明性を追加するためのフレームワークでは、単一の意思決定フレームワーク3、9の中にいる必要があります。 私たちは、シナリオ分析の枠組み内で複数の土地利用活動の累積的影響を評価し、管理するための方法論を提示します。まず適切に知られている土地利用のストレス要因に基づいて、流域アセスメント内の包含のための部位を標的とする方法について説明します。我々は、複数の土地利用活動の生態影響に関するデータを取得するためのフィールドと実験室の技法を説明します。我々は簡単に風景ベースの累積的効果モデルを生成するためのモデリング技法を説明します。最後に、我々は、シナリオ分析の枠組み内での累積効果モデルを組み込む方法を議論し、（規制の意思決定を支援するには、例えば、許可し、残りを、この方法論の有用性を実証します南部ウェストバージニア州で集中的に採掘された流域内の演説）。

<table><tbody><tr><td>スラックインバートサンプリングキット</td><td>Wildco</td><td>3-425-N56</td><td></td></tr><tr><td>HDPE Square Jars</td><td>US Plastic Corp</td><td>66188</td><td>32オンス; 固定、複合無脊椎動物サンプルの保管用</td></tr><tr><td>エチルアルコール 190 プルーフ</td><td>PHARMCO-AAPER</td><td>111000190</td><td>無脊椎動物のサンプルの固定と保管用</td></tr><tr><td>5 インチ x 20 インチ大型無脊椎動物サブサンプルグリッド</td><td>N/A</td><td>N/</td><td>A このアイテムは購入できず、社内で作る必要があります</td></tr><tr><td>スタンドC LED</td><td>ZEISS</td><td>000000-1106-133</td><td>大型無脊椎動物の選別と識別用</td></tr><tr><td>Thermo Scientific Nalgene 再利用可能なフィルターホルダー レシーバー付き</td><td>フィッシャーサイエンティフィック</td><td>09-740-23A</td><td></td></tr><tr><td>イモビロン-NC トランスファーメンブレン</td><td>ミリポア</td><td>HATF04700</td><td>トリトンフリー混合セルロースエクスター、0.45&nbsp;&#956;メートル、47&nbsp;mm、ディスク</td></tr><tr><td>Actron真空ポンプブレーキブリーダーキット</td><td>高度な自動車部品</td><td>CP7835</td><td></td></tr><tr><td>硝酸溶液</td><td>HACH</td><td>254049</td><td>1:1、500&nbsp;ml</td></tr><tr><td>長方形 NDPE 広口ボトル</td><td>トーマス・サイエンティフィック</td><td>1229Z38</td><td>250 ml; 水サンプルの収集用</td></tr><tr><td>650 マルチパラメータ表示、標準メモリ</td><td>フォンドリスト環境</td><td>650-01</td><td></td></tr><tr><td>600XL ゾンデ、温度/導電率センサー付き</td><td>フォンドリエスト環境</td><td>065862</td><td></td></tr><tr><td>pH校正バッファーパック</td><td>フォンドリエスト環境</td><td>603824</td><td>pH 4、7、および10</td></tr><tr><td>導電率標準</td><td>Fondriest Environmental</td><td>065270</td><td>1クォート、1,000およびマイクロのそれぞれ2パイント。S</td></tr><tr><td>Flo-Mate 2000</td><td>TTT 環境</td><td>2000-11</td><td></td></tr><tr><td>Keson 英語/メートル法 オープンリール グラスファイバーテープ</td><td>林業 サプライヤー</td><td>40025</td><td>300'/100 m</td></tr><tr><td>ArcGIS 10.3.1</td><td>ESRI</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

定量的シナリオ分析フレームワーク内の流域計画

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework

ツールと重く影響を受け流域内の水生システムを管理することのできる方法論のための重要な必要性があります。現在の努力は、多くの場合、関連する空間スケールでの現在および将来の土地利用シナリオの複雑な累積的効果を定量化し、予測不能の結果として不十分です。本稿の目的は、シナリオ分析の管理フレームワーク内で使用するための風景ベース累積効果モデルを生成するためにリソースマネージャを可能にする標的流域の評価を行うための方法を提供することです。サイトが最初の独立勾配と知られているストレス要因の組み合わせに沿って落下する部位を同定することにより、流域アセスメント内で含めるために選択されています。フィールドおよび実験技術は、物理的、化学的、および複数の土地利用活動の生物学的影響に関するデータを得るために使用されます。重回帰分析は、次いで、水を予測するための景観基準の累積効果モデルを生成するために使用されますチック条件。最後に、積極的に開発する流域内のシナリオ分析管理と規制の意思決定を導くためのフレームワーク（ 例えば、許可および軽減）内の累積効果モデルを組み込むための方法は、中央アパラチアの山頂マイニング領域内の2つのサブ流域のための議論と実証されています。本明細書に提供される流域評価と管理のアプローチは、水産資源を保護し、目標と改善を通じてネット生態系便益の機会を生成しながら、経済・開発活動を促進するために、リソースマネージャを有効にします。

フォーティ1：24,000 NHD流域は、ウェストバージニア（ 図2）、石炭川内の研究拠点として選ば ​​れました。研究サイトは露天掘り（％の土地面積24）、住宅開発[構造密度（no./km 2）]、および地下採鉱[国家汚染物排出除去システム（NPDES）許可密度（なしの範囲の影響をまたがるように選択しました。 /キロ2）]それぞれの主要な土地利用活動が可能な範囲（ 図3）までの単離および組み合わせの両方で発生したことなど。各サイトでは、物理化学的条件や大型無脊椎動物の群集構造上のデータを収集しました。 以前の研究では、これらのデータは、ウェストバージニア州のストリーム条件指数（WVSCI）、ウェストバージニア州25用に開発された生物の完全性の家族レベルのマルチメトリック指数を予測するための累積効果...

ツールおよび不確実な将来の状況に直面して水生システムを管理することのできる方法論のための重要な必要性があります。私たちは、シナリオ分析管理フレームワーク内で使用するための景観基準の累積効果モデルを生成するためにリソースマネージャを有効に標的と流域の評価を行うための方法を提供します。

There is a critical need for tools and methodologies capable of managing aquatic systems within heavily impacted watersheds. Current efforts often fall ...

本手法の全体的な目的は、複数の土地利用活動の影響を受けている、活発に開発が進む流域内の水系にアクセスし、それらを管理するための枠組みを研究者や資源管理者に提供することです。このビデオで説明する流域評価計画アプローチは、複数の土地利用活動に関連する累積的な影響の特性評価と予測を可能にすることで、研究者や水圏資源管理者に利益をもたらします。この手法の主な利点は、GI空間シナリオ分析枠組みの中に、累積分析枠組みを組み込んでいる点にあります。これにより、管理者は許可申請や軽減策などの規制上の決定による結果に、インタラクティブにアクセスできるようになります。例えば、提示された手法を用いることで、経済活動と開発活動の両方を促進しつつ、他のストレス要因を標的とした修復を通じて水圏生態系への利益をもたらすことが可能になります。準備として、National Land Cover Database内の土地被覆属性など、対象となる流域内における主要な土地利用活動の景観ベースの指標を選択してください。次に、GISで対象地域のNHD集水域ファイルを開きます。集計を開始する前に、各集水域に固有の識別子が割り当てられていることを確認してください。まず、各ポリゴン集水域にベクトル土地利用データを割り当てます。Tabulate Intersectionツールを使用して、各集水域のランドスケープ属性を算出します。入力ゾーンフィーチャに集水域レイヤーを、ゾーンフィールドに固有識別子を、入力クラスフィーチャにベクトル土地利用データを選択します。次に、ラスタ土地利用データを各集水域に割り当てます。タビュレートエリア（tabulate area）ツールを使用して、各集水域の属性を算出します。フィーチャーゾーンデータとして集水域レイヤーを、ゾーンフィールドとして一意識別子を、入力ラスターとして土地被覆データセットを選択します。次に、集計された土地利用属性を集水域レイヤーに結合します。目次にある集水域レイヤーを右クリックします。ダイアログボックスで［ジョインとリレート］を選択し、次に［ジョイン］を選択します。結合するテーブルとして集計済みベクトル出力を選択し、結合の基準となるフィールドとして集水域の一意識別子を選択します。この手順を繰り返し、タブ形式のラスタ出力を結合します。次に、自動化スクリプトを用いて、各集水域のすべての景観属性と面積フィールドを累積させます。このステップでは、上流流域の総面積と景観属性を算出します。これは、集水域属性の割り当ておよび累積ツールを使用することで、1から100,000スケールのNHD集水域に対して実行可能です。景観特性に基づいて、NHD集水域から研究サイトを選択します。まず、すべてのNHD集水域について、主要な土地利用活動の累積値に関する散布図を作成します。各8桁の水文単位コード（HUC8）流域内から、研究サイトとして約40箇所の集水域を選択してください。これらの地点は、対象となる流域内で見られる主要な土地利用活動による影響を網羅している必要があります。単一の土地利用活動の影響を受けている地点である、独立したストレッサー勾配内の地点を選定してください。また、複数の土地利用活動の影響を受けている、ストレッサーの組み合わせを持つ地点も選定してください。各サイトが流域内に適切に分散しており、下流の排水に関して互いに独立していることを確認してください。また、個別のストレス要因および複合的なストレス要因の勾配に属する各サイトが、同様の平均流域面積を持つようにしてください。フィールドでは、サンプリング区間を有効河道幅の40倍として設定し、最大長を300メートル、最小長を150メートルとして画定してください。まず、水サンプルの採取から開始します。サンプリングサイト全体の特性を代表する流水を選択してください。最初に、ハンドヘルドセンサーを用いて、溶存酸素量、比導電率、温度、およびpHの瞬時値を測定します。次に、ろ過サンプルを採取します。まず、ろ過装置を脱イオン水で洗浄します。その後、溶存金属を分析するために水250 millilitersをろ過し、金属が溶液中に溶存したままの状態を維持するため、サンプルのpHを2未満に固定します。次に、サンプルボトルを水柱に完全に浸し、ろ過していない水を250 milliliters採取します。ボトルを軽く絞って残っている空気を追い出し、同時にサンプルボトルにキャップを閉めます。必要に応じて、分析対象物質に影響を与える可能性のある生物活性を抑制するため、サンプルのpHを2未満に調整して固定します。地域の土地利用状況に基づいて分析対象物を選択します。サンプリングサイト間の相互汚染がないことを確認するため、各サンプリングイベントにつき一度、すべての採水プロトコルに従って脱イオン水のサンプルを採取し、陰性対照としてください。すべての水サンプルを4°Cで保存します。次の手順は、各サンプリング地点で流量を測定することです。まず、水深計を用いて、渡河可能な河川幅を等間隔に分割します。次に、河床から水面までの距離として水深を測定し、その後、流速計を用いて水深の60%の位置で流速を測定します。次に、各断面における流速、水深、および幅の積の総和として流量を算出します。各地点で大型無脊椎動物をサンプリングするには、サンプリング区間の全長にわたって配置された4つの異なる早瀬からキックサンプリングを行います。各地点において、キックネットを流れに対して垂直に設置し、足でネットの直上流50 square centimeterの範囲を撹拌し、物質をネット内に回収します。4つのサンプルを回収したら、それらを合わせて直ちに95% ethanolで保存します。次の手順では、流速が最も速い場所である thalweg（深流線）に沿って等間隔に測定を行い、河川区間全体の物理的な生息環境の質と複雑性を測定します。最後に、現行の流路内にあるすべての大型木質残渣（large woody debris）の数を数えます。試験地点で採取した各底生無脊椎動物サンプルに含まれる生物をサブサンプリングします。複合サンプル全体を100平方インチのグリッド付き分取トレイに入れ、グリッドの各平方インチに1から100までの番号をランダムに割り当てます。ランダムに選択したグリッド位置から生物と夾雑物を除去し、実体顕微鏡を用いてすべての生物を計数および同定します。ソート済みの個体総数が160から240の間になるまで、ランダムに選択したグリッド位置から生物の計数と同定を継続します。大型無脊椎動物同定鍵を用いて、生物を属レベルまで同定します。その後、属レベルの個体数データをコミュニティ指標にまとめ、統計モデリングの応答変数として使用します。このような変数には、総種数やEPT比が含まれます。データを基に物理的、化学的、および生物学的条件を予測する統計モデルを構築した後、GISソフトウェアを使用して予測結果を視覚化します。まず、予測結果をNHD集水域に結合してください。目次にあるcatchmentsレイヤーを右クリックし、[joins and relates]から[join]を選択します。結合するテーブルとしてmodel predictionsを選択し、結合の基準となるフィールドとしてcatchment unique identifierを選択します。次に、catchmentsレイヤーを右クリックして[properties]を選択します。レイヤープロパティのダイアログボックスで、「シンボロジ」タブをクリックし、「数量」を選択します。「値」フィールドに目的の予測値を選択し、「適用」をクリックします。必要に応じて、「分類」オプションを使用して範囲値を手動で変更し、認識されている生態学的基準に合わせます。次に、シナリオ分析を行います。フィールド計算機機能を使用して、集水域レイヤーの属性テーブルを直接編集し、現在のランドスケープデータセットを更新します。例えば、以前は森林であった集水域を鉱山地として変更します。ユーザーは、広大な空間スケールで発生する複数の活動による予想される影響を定量化するために、複数の流域を編集することも可能です。ここには示していませんが、もう一つの編集オプションとして、元のベクトルまたはラスターのランドスケープデータセットを編集する方法があります。ここで、これまでに提示した手順を用いて、すべてのNHD流域に対して更新された土地利用属性を再割り当てし、再集計します。更新されたランドスケープデータセットの関数として河川内の条件を予測し、予測された条件を可視化します。ウェストバージニア州コールリバー流域において、スケールが41から24,000のNHD集水域を調査サイトとして選定しました。調査サイトは、露天掘り採掘、住宅開発、および坑道採掘などのさまざまな影響範囲を網羅するように選定されました。データの収集と統計モデルの構築後、同様の露天掘りが行われている2つのサブウォーターシェッドについて、さまざまな土地利用開発および緩和シナリオの分析が行われました。Drawdy CreekがLaurel Forkと異なる点は、Drawdy Creekが住宅構造物や地下採掘の影響を受けていることです。シナリオ分析の結果、Laurel Forkでは、生物学的な機能低下が起こるまでに、露天掘り土地被覆の21%増加、または22棟の住宅構造物の増加を許容できることが示唆されました。化学的悪化が生じる前に、Laurel Creekは露天掘り採掘地の14%増加、または8か所の地下鉱山を吸収することが可能です。対照的に、Drawdy Creekの流出水は化学的および生物学的基準の両方を超えると予測されたため、緩和シナリオの検証が行われました。住宅開発の影響を完全に緩和すること、および地下鉱山の影響を完全に緩和することのいずれにおいても、生物学的または化学的基準を満たすには不十分でした。むしろ、Drawdy Creekの流出水を生化学的基準に適合させるには、破線で示されているように、住宅開発を94％、地下採掘を75％削減する必要があることが予測されました。このアプローチは、水系および開発が進む流域の管理に関連して以前に特定された限界に対処するものです。特筆すべきは、この標的を絞った流域評価により、関連する空間スケールにおける複雑な累積的影響を定量化できるデータが得られること、また、既存のGIS機能とモデルを統合することで、解釈および実施が容易なシナリオ分析フレームワークを構築できることです。本手法を適応的管理の枠組みに組み込み、予測を行い、その後の管理活動を継続的に評価していくことが重要です。特に今後は、気候変動の影響を考慮し、それを将来のシナリオモデルに組み込みたいと考えています。この枠組みは、数多くの土地利用活動の影響を受けている地域や流域に適用可能であり、開発活動を継続させようとする社会経済的および政治的な圧力に直面しながら、水産資源を保全するために活用できます。

watershed-planning-within-a-quantitative-scenario-analysis-framework

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