Name: 정량적 인 시나리오 분석 프레임 워크 내에서 계획을 유역 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-07-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 44 s
Description: 학습하세요 유역 내 수생태계 관리를 위한 정량적 시나리오 분석 프레임워크를 활용한 방법론입니다. 이 기법은 GIS 기반 누적 영향 예측과 토지이용 변화 시뮬레이션을 통해 자원 관리자의 의사결정을 지원합니다.

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우리는이 작품의 다양한 측면, 특히 도나 하트 맨, 아론 맥스웰, 에릭 밀러와 앨리슨 앤더슨에 포함 된 다수의 필드와 실험실 도우미 감사합니다. 이 연구에 대한 자금 지원은 미국 환경 보호국 (EPA) 지역 III의 지원을 통해 미국 지질 조사국에 의해 제공되었다. 이 연구는 부분적으로 결과 원정대 지원 계​​약 번호 FP-91766601-0 미국 EPA에 의해 수여을 달성하기 위해 과학에서 개발되었다. 이 문서에서 설명하는 연구는 미국 EPA에 의해 투자되었지만, 기관의 요구 피어 및 정책 검토를 실시되지 않았으며, 따라서 반드시 기관의 의견을 반영하지 않으며, 공식적인 승인은 추정 될 수 없습니다.

1. 대상 사이트 유역 평가에 포함 <ol><li> 물리 화학적 및 생물학적 조건 3, 7에 영향을하고있는 대상 8 자리 수문 단위 코드 (HUC) 유역 내에서 지배적 인 토지 이용 활동을 식별합니다. 참고 :이 방법은 관심 유역 내에서 중요한 스트레스의 기존 지식을 가정합니다. 그러나, 이러한 노력에 도움이 될 수있는 시스템에 익숙 규제 기관 또는 유역 그룹을 컨설팅. </li><li> 지배적 인 토지 이용 활동의 선택 풍경 기반 조치 [예를 들어, 2011 국토 커버 데이터베이스 (NLCD)] 3, 7. <ol><li> 각 토지 이용 활동 (10)을위한 최고의 풍경 기반 조치를 식별하는 데 도움이 출간 된 문헌을 참조하십시오. 사용할 수있는 지역 고유의 풍경 데이터 세트를 식별하고 얻기 위해 천연 자원 기관에 문의하십시오. 그러나, 새로운 풍경 변수 또는 데이터 세트를 생성 할 필요가있다. </li></ol></li><li>토지 피복을 집계 및 사용은 1 속성 : 24,000, 1 : 지리 정보 (GIS) 소프트웨어를 사용하여 10 국가 수로 측량 데이터 세트 (NHD) 저수지. <ol><li> 24,000 또는 1 : 100,000 유역 고유 식별자가 각 1 확인합니다. 고유 식별자로 사용자 정의 숫자 또는 범주 ID를 사용합니다. </li><li> 벡터 데이터를 집계 각 유역 내에 (예를 들면, 점 또는 선). <ol><li> 분석 도구 상자의 통계 툴 세트 내에서 집계 교차 도구를 사용하여 각 유역 내의 모든 벡터 기능을 요약한다. 입력 존 기능, 존 필드와 유역 고유 식별자 및 입력 클래스 기능으로 관심의 벡터 데이터 세트와 NHD의 집수 레이어를 선택합니다. </li><li> 표로 풍경 집수 층 속성을 가입. 마우스 오른쪽 목차에서 저수지 층을 클릭하고 조인하고 드롭 다운 메뉴에서 관련된다 선택하고들에서 회원 가입ubsequent 메뉴를 선택합니다. (가)에 기초 할 것이다 조인 필드와 고유 식별자를 선택 1.3.2.1에서 출력 테이블 테이블 합류로서, 상기의 기초가 될 것이다 조인 테이블의 필드와 고유 식별자. </li></ol></li><li> 공간 분석 도구 상자의 구역적인 도구 세트 내에 위치한 표로 영역 도구를 사용하여 래스터 데이터를 집계. <ol><li> 공간 분석 확장을로드합니다. 사용자 지정 메뉴에서 선택 확장. 확장 대화 상자에서 공간 분석 확장에 해당하는 확인란을 선택합니다. </li><li> 표로 영역 대화 상자에서 입력 래스터 또는 기능 영역 데이터로 NHD의 집수 Shape 파일, 고유 식별자를 선택합니다 (예를 들어, FEATUREID) 영역 필드, 입력 래스터 또는 기능으로 토지 피복 데이터 세트 (예를 들어, NLCD) 등 클래스 데이터. </li><li> 표로 풍경이 표로으로, 단계 1.3.2.2에서 프로토콜 다음 집수 층 속성을 가입조인 테이블로 지역 결과 테이블. </li></ol></li></ol></li><li> 모든 NHD의 저수지에 대한 프리 속성을 축적. <ol><li> http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-tools에 할당 및 축적 도구 (CA3TV2)를 속성 NHDPlusV2 유역을 다운로드합니다. 1 속성의 축적 CA3TV2의 축적 기능을 사용하여 10 만 NHD의 저수지 11. 참고 : 24,000 규모의 NHD (12) 유역 : 우리는 하나가 프리 속성 누적 사용자 지정 작성된 코드를 사용했다. CA3TV2 사용에 대한 자세한 설명은 도구에 통합하고 도움말 기능을 통해 액세스 할 수 있습니다. </li></ol></li><li> 축적 된 풍경 속성에 기반하여 연구 사이트와 같은 NHD의 저수지를 선택합니다. <ol><li> 주요 토지 이용 활동 (그림 1A)의 누적 값에 대한 모든 NHD의 저수지의 산포도를 만듭니다. </li><li> 선택 학습 사이트 (약 8 자리 HUC 유역 40 사이트) 전체 R을 대표하는대상 유역 (그림 1B) 내에서 발견 지배적 인 토지 이용 활동으로 인한 영향 플랜지. 독립 (단일 토지 이용 활동에 의해 영향을 즉,) 스트레스 구배 및 스트레스 조합 (즉, 다수의 토지 이용 활동에 의해 영향) (그림 1B)에서 사이트를 선택합니다. </li><li> 그 조사 부위가 공간적 하류 배수에 대하여 대상 유역 서로 독립적 걸쳐 분산되도록. 각 개인과 결합 된 스트레스 구배에 속하는 사이트는 유사한 평균 분지 지역이 있는지 확인합니다. </li></ol></li></ol><img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/54095/54095fig1.jpg" /> 대한 NHD의 저수지 그림 1. 가설 산점도 2 토지 이용 활동에 영향을 미칠 수 있습니다. w 가상 내의 모든 NHD의 저수지에서 2 토지 이용 활동의 영향의 크기atershed (N = 4229) (A). 선정 된 연구 사이트 독립과 함께 스트레스 구배 (B)에 대하여 유역에서 관찰 조건의 전체 범위를 나타냅니다 (N = 40). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54095/54095fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 물리 화학적 및 생물학적 자료 수집 2. 필드 프로토콜 참고 : 각 사이트의 모든 데이터는 일반 기본 흐름 조건에서 동일한 사이트를 방문하는 동안 수집되어야한다. 여기에 제시된 프로토콜 환경 보호 (WVDEP) (13)의 웨스트 버지니아학과에 대한 표준 운영 절차를 나타냅니다. 특정 유역이 평가되는 대한 주 또는 연방 정부가 인정하는 절차를 사용하는 것이 더 적절할 수있다. <ol><li> 최대 150의 최소 길이와 함께, 40 × 활성 채널 폭 (ACW) 각 사이트의 샘플링 범위를 서술300m 3, 7. </li><li> 샘플 수질 전체 샘플링 위치 (예를 들면, 직접 지류 또는 배수관 입력에 의해 영향을받지 않는다)의 특징 물을 움직이는 위치에서 속성. <ol><li> 휴대용 센서를 사용하여 용존 산소, 특정 전도도, 온도 및 산도의 즉각적인 조치를 얻습니다. 제조업체의 지침에 따라 각 샘플링 이벤트 이전에 센서를 보정합니다. </li><li> 물 샘플 수집하기 전에 탈 이온수로 씻어 여과 장치. </li><li> 용해 된 금속의 분석 물 250 ㎖ (혼합 된 셀룰로오스 에스테르 막 필터, 0.45 ㎛의 공극 크기) 필터. 금속이 용액에 용해 상태로 유지하기 위해 pH를 &lt;2로 수정합니다. 주 : 산의 정확한 부피 시료 채취 다음 물을 샘플에 첨가 될 수있다. 대안 적으로, 올바른 볼륨 샘플링 이벤트 이전 병에 첨가 될 수있다. 의 pH &lt;2 해결하는 데 필요한 볼륨 산 강도에 따라 달라집니다.<ol><li> 여기에 설명 된 연구를 위해 각각의 사이트에서 하나의 필터링 된 샘플을 수집하고 용해 된 알루미늄, 칼슘, 철, 마그네슘, 망간, 나트륨, 아연, K, 바륨, 카드뮴, 크롬 (Cr), 니오 비움 및 Se로 (3)의 판단에 질산 해결 7. 참고 : 분석의 선택은 유역 별 토지 이용 활동에 의해 인도되어야한다. </li></ol></li><li> 완전히 물 열에서 샘플 병을 침지하여 250 ml의 여과되지 않은 샘플 (들)를 수집합니다. 부드럽게 남아있는 공기를 영구 삭제하는 동시에 샘플 병에 뚜껑을 배치하는 병을 짠다. pH는 &lt;(2)에 시료 (S)를 수정하는 경우 (예를 들어, 양분 영향을 미치는 생물학적 활성을 방지) 필요. <ol><li> 여기에 설명 된 연구의 경우, 각 사이트에서이 필터링되지 않은 샘플을 수집합니다. 두 번째 필터링되지 않은 샘플을 수정하고 총과 중탄산염 알칼리도, CL, SO 4를 결정하는 데 사용하지 마십시오 NO 2, NO 3 총 P.의 결정에 황산 제를 해결하고, 총 그렇게 용해뚜껑 3, 7. 참고 : 분석의 선택은 유역 별 토지 이용 활동에 의해 인도되어야한다. </li></ol></li><li> 각 샘플링 이벤트 기간 동안 사용 된 각각의 정착을위한 필드를 비워 얻습니다. 최종 샘플로 탈 이온수를 사용하여 (필터링, 즉, 린스 고정) 샘플 수집을 위해 모든 프로토콜에 따라 필드 공백을 얻습니다. 참고 : 필드의 공백이 샘플 수집 및 분석에 오염을 식별하는 데 사용됩니다. </li><li> 모든 분석이 완료 될 때까지 4 ℃에서 모든 물 샘플을 저장합니다. 모든 분석이 자신의 지정된 유지 시간 (14) 내에서 측정해야합니다. </li></ol></li><li> 각 샘플 사이트에서 방전을 측정한다. <ol><li> 동일한 크기의 증가에 젖은 스트림 폭을 나눈다. </li><li> 각 구간의 중간 점에서 깊이 및 평균 유속을 측정한다. <ol><li> 깊이 게이지로드를 사용하여, 물의 표면에 대한 스트림 층까지의 거리로 깊이를 측정한다. </li><li> curre을 사용하여NT 미터는 60 %의 물 깊이에서 물 속도를 측정한다. </li></ol></li><li> 모든 부분에 걸쳐 속도, 깊이와 폭의 곱의 합으로 방전을 계산한다. </li></ol></li><li> 각 사이트에있는 대형 무척추 동물 커뮤니티 샘플. <ol><li> 킥 샘플을 구하는 샘플링 범위의 전체 길이에 걸쳐 분산 4 별도의 대표 riffles에서 (순 치수 335 × 508mm 2 500 μm의 메쉬). <ol><li> 각 킥 위치에서 흐름을 스트리밍하고 바로 상류 스트림 침대의 0.50 × 0.50 m 2 (즉, 0.25 m, 2) 지역을 방해하는 수직 킥 그물을 배치합니다. 모든 생물을 확인하고 파편 킥 순으로 다운 스트림 흐름. </li><li> (스트림 침대의 1.00 평방 미터 대표) 즉시 95 % 에탄올로 유지 하나의 복합 샘플로 4 킥 샘플에서 미생물 및 이물질을 결합합니다. </li></ol></li></ol></li><li> 물리적 서식지의 질을 측정및 스트림 범위에 걸쳐 복잡성. <ol><li> thalweg (주 또는 가장 빠른 흐름이 발생되는 스트림의 부분)를 따라 균등하게 간격 지점에서 수심, 유압 채널 단위 유형, 퇴적물 클래스 및 물고기 커버 물체까지의 거리를 측정하십시오. 스트림 &lt;5m 폭 스트림에 대한 모든 0.5 ACW&gt; 15 폭 5m에 대한 측정마다 1 ACW을 가져 가라. <ol><li> 각 thalweg 위치가 (예를 들어, 리플, 실행, 수영장 또는 글라이드) (16)를 위치하는 내 채널 단위를 분류. </li><li> 깊이 게이지로드를 사용하여, 물의 표면에 대한 스트림 층까지의 거리로 깊이를 측정한다. </li><li> 무작위로 퇴적물의 조각을 파악하고 그 웬트워스 크기 분류 (미사, 모래, 자갈, 자갈, 돌맹이) (17)을 결정한다. </li><li> 각 thalweg 지점에서 가장 가까운 커버 물체까지의 거리를 추정한다. 참고 : 물고기 커버가 20.3을 은폐 할 수있는 활성 채널에서 어떤 구조로 정의된다2cm (8) 물고기 18. </li></ol></li><li> 활성 채널 내에서 큰 나무가 우거진 파편의 모든 조각을 계산합니다. </li><li> 미국 환경 보호국 (EPA) 빠른 시각적 서식지 평가 (RVHA)으로 추정 서식지의 질은 19 프로토콜. </li></ol></li><li> 연구 사이트의 무작위로 선택된 10 %에서 중복 측정 및 샘플을 얻습니다. 복제 방법은 샘플링 및 실험실 분석 정확도를 추정하는데 사용된다. </li></ol> 물리 화학적 및 생물학적 데이터 3. 실험 프로토콜 참고 : 물 화학을 정량화하기위한 실험 프로토콜을 묘사하는 것은이 논문의 범위를 벗어난다 속성. 그러나, 현재의 연구는 물과 폐기물 (14)에 대한 표준 화학적 방법을 사용했다. <ol><li> 각 대형 무척추 동물 샘플에 포함 된 표본 생물은 각 사이트에서 대형 무척추 동물 커뮤니티의 대표 표본을 얻기 위해 (섹션 2.4 프로토콜을 사용하여 수집). <ol><li> 100 2 (2에서 5 × 20 측정) 정렬 격자로 전체 복합 대형 무척추 동물 샘플을 놓습니다. 무작위로 1 ~ 100 각 1 표 2에 숫자를 할당합니다. </li><li> 카운트 정렬 개인의 갯수가 200 ± 20 %가 될 때까지 임의로 선택되는 1 내지 2 그리드 내의 모든 생물체를 확인하기 위해 실체 현미경을 사용한다. 이러한 메리트와 커민스 (20)에 의해 발표 된 것과 같은 대형 무척추 동물 키를 사용 속에 생물을 확인합니다. </li><li> 커뮤니티 통계에 속 수준의 풍부한 데이터를 컴파일 [예를 들어, 총 풍요 로움과 % Ephemeroptera, 강도래 목, 및 Trichoptera (EPT)] 통계 모델 및 이후의 시나리오 분석 3, 7 응답 변수로 사용합니다. </li></ol></li></ol> 4. 통계 및 시나리오 분석 <ol><li> 인스 트림 물리적, 화학적 예측 일반화 선형 모델을 구축하고, 풍경 기반 indicato에서 생물학적 조건지배적 인 토지 이용 활동의 RS. 주 : 프로토콜 및 통계적 분석은 컴퓨팅 (버전 3.2.1) (21)에 대한 R 언어와 환경에서 실시 하였다. <ol><li> 샤피로-Wilk 사용하여 정상에 대한 시험 검사 [R 패키지에 shaprio.test () 함수는 21 통계]과 파라 메트릭 분석의 가정을 만나고 관계를 선형화 변수를 변환. </li><li> 모든 토지 이용 예측 인자 중 양방향 상호 작용을 지정 맞추기 초기 최대 모델 [GLM () R 패키지의 기능은 21 통계]. </li><li> 최소 적절한 모델 3, 7, 22를 식별하는 역방향 결실을 적용한다. <ol><li> 최대 모델의 최하위 (즉, 변화의 최소한의 설명) 변수를 식별 [요약 () R 패키지의 기능은 21 통계]를 제외이 변수 [GLM () R 패키지의 기능이 21 통계]으로 새 모델에 맞게 . </li><li> 변수를 제거 계속나머지 예측을 일탈 테이블과 우도 비 테스트 [23 lmtest R 패키지 lrtest () 함수]의 분석을 이용하여 각각의 반응 변수에 대한 최대 모델과 크게 다르지 않다 0 설명력 큰 차이까지. </li></ol></li></ol></li><li> 현재의 상황을 예측하고있다. <ol><li> 유역 목표에 걸쳐 모두 취소 샘플링 NHD의 저수지 내에서 물리 화학적, 생물학적 조건이 주어진 현재의 풍경 특성을 예측하는 최종 모델을 사용하여 [예측 () R 패키지의 기능은 21 통계]. </li><li> GIS 소프트웨어의 예측을 시각화합니다. <ol><li> NHD의 저수지에 대한 예측에 가입하세요. 마우스 오른쪽 목차에서 저수지 층을 클릭하고 조인하고 드롭 다운 메뉴에서 관련된다 선택하고 다음 메뉴에서 가입하세요. (가)에 기반한다 조인 필드로 고유 식별자를 선택, 예측이 테이블로 파일을 합류한다및 조인 테이블의 필드와 고유 식별자에 기초 할 것이다 </li><li> 오른쪽 저수지 층을 클릭하고 속성을 선택합니다. 레이어 속성 대화 상자에서 심볼로지의 탭을 선택하고 수량을 클릭합니다. 값 필드로 관심의 예측 값을 선택하고 적용을 클릭합니다. 참고 범위 값은 수동으로 분류 버튼을 사용하여 인식 생태적 조건과 일치하도록 변경 될 수있다. </li></ol></li></ol></li><li> 행동 시나리오는 다양한 토지 이용 시나리오에서 수생 조건에서 예측 된 변화를 비교 분석한다. <ol><li> 그럴듯한 미래의 개발 또는 완화 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 현재의 풍경 데이터 세트를 업데이트합니다. 여기에 설명 된 연구를 위해 수동으로 속성 테이블 내에서 관심의 유역에 대한 풍경 값을 누적 업데이트 (예를 들어, 광산 토지 피복에 숲 10 에이커 변경). <ol><li> 가출의 집수를 선택선택 드롭 다운 메뉴에있는 속성 기능에 의해 선택을 사용하여 t. 속성 대화 상자에 의해 선택에서 레이어로 NHD의 저수지를 선택합니다. 고유 식별자 속성을 두 번 클릭 =을 선택하고 식 상자에 관심 유역에 대한 식별자를 입력합니다. </li><li> 권리 내용의 테이블에있는 저수지 층을 클릭하고 드롭 다운 메뉴에서 열기 속성 표를 선택하여 NHD 집수 속성 테이블을 엽니 다. 선택된 저수지를 보여주기 위해 선택합니다. </li><li> 선택된 저수지가 보여주는 바로 관심의 열을 클릭하고 필드 계산기에 입력 새로운 시뮬레이션 값을 선택합니다. 참고 : 여러 개의 저수지가 큰 공간 규모에서 발생하는 여러 공간적으로 명시적인 개발 또는 관리 활동을 시뮬레이션하기 위해 변경 될 수 있습니다. 참고 : 또한, 원래 벡터 및 래스터 데이터 셋은 원래 철을 새로운 기능을 디지털화 또는 변경 및 제거하여 업데이트 할 수 있습니다atures는 기존의 토지 이용에 미치는 영향 (24)의 새로운 토지 이용 활동 또는 관리를 시뮬레이션합니다. 이것은 편집기 툴바를 사용하여 달성 될 수있다. </li></ol></li><li> 재 할당 및 재 축적 풍경 단계 1.3-1.4 제시 프로토콜을 사용하는 모든 NHD의 저수지 속성. </li><li> 업데이트 된 가로 데이터 세트의 함수로 물리 화학적, 생물학적 조건을 예측 [예측 () R 패키지의 기능은 21 통계]. </li><li> 시각화 단계 4.2.2에 제시 프로토콜을 사용하여 다른 토지 이용 시나리오에서 조건을 예측했다. </li></ol></li></ol>

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우리는 평가하고 크게 영향을 유역에서 여러 토지 이용 활동의 누적 효과를 관리하기위한 프레임 워크를 제공합니다. 여기에 설명 된 방법은 이전에 크게 영향을 유역 5-6에 수생 시스템 관리와 관련된 제한 사항을 확인 해결합니다. 특히, 대상 유역 평가 설계 (즉, 개인과 함께 스트레스를 따라 샘플링 축), 7 쉽게 해석 및 구현 가능한 모델링 기술 3을 통해 관련 공간 규모 (즉, 유역 규모)에서 복잡한 누적 효과를 정량화하기에 적합하다 데이터를 생성 . 또한,이 모델은 쉽게 미래의 관리 (예를 들어, 복구 및 완화) 및 개발 결과의 정확한 예측을 가능하게하는 시나리오 분석 프레임 워크에 통합됩니다. 따라서, 제시된 방법은 가능성이 점점 더 예측 CONDIT에 의존 수생 자원 관리자에 가치가있을 것입니다다양한 토지 이용 시나리오에서 이온은 규제 결정 (27)에 도움이됩니다. <p class="jo...

자연 경관의 인위적 변화는 세계 1 걸쳐 수중 생태계에 가장 큰 현재의 위협 중 하나입니다. 많은 지역에서, 현재 속도로 계속 저하는 궁극적으로 매우 중요하고 소중한 생태계 서비스를 제공하는 능력을 제한, 수생 자원에 치명적인 손상을 가져올 것입니다. 따라서, 공구 및 현상 2-3 유역 내에 수생 시스템을 관리 할 방법에 대한 중대한 필요성이있다. 이 관리자는 종종 개발 활동을 계속하는 사회 경제적, 정치적 압력에 직면 해양 자원을 보존하는 임무 것을 주어진 특히 중요하다. 적극적으로 개발 지역 내 수생 시스템의 관리, 3 속성 기존의 자연 및 인위적 풍경의 컨텍스트 내에서 제안 된 개발 활동의 가능성이 효과를 예측하는 능력을 요구한다 4. 큰 도전을 aquat하기크게 저하 유역 내에서 IC 자원 관리는 현재의 어려움에도 불구하고 정량화 및 관련 공간 규모 2, 5에 여러 토지 이용 스트레스의 복잡한 (즉, 첨가제 또는 상호 작용) 누적 효과를 관리 할 수있는 능력.이다, 그러나, 누적 효과의 평가는 통합되고있다 세계 5-6에 걸쳐 규제 지침. 복잡한 누적 효과 (7)를 모델링 할 수있는 데이터를 생성 할 수있는 여러 지표 사용 스트레스에 대한 조건의 전체 범위를 샘플링하도록 설계 대상 유역 평가. 또한, 시나리오 분석 프레임 워크 내에 이러한 모델을 포함 [실제 또는 제안 개발 또는 유역 관리 (복원 및 완화) 다양한 시나리오 하에서 생태계 변화를 예측하는 것은] 크게 크게 영향 유역 3, 5에서 8 수생 자원 관리를 향상시킬 수있는 잠재력을 가지고 -9. 특히, 시나리오 분석 제공과학 정보 (생태 학적 관계 및 통계 모델), 규제 목표 및 이해 관계자를 통합하여 경영 의사 결정에 ​​객관성과 투명성을 추가하기위한 프레임 워크는 하나의 의사 결정 프레임 워크 3, 9로해야합니다. 우리는 평가 및 시나리오 분석 프레임 워크 내에 다수의 토지 사용 활동의 누적 효과를 관리하기위한 방법을 제시한다. 우리는 먼저 적절하게 알려진 토지 이용의 스트레스를 기반으로 유역 평가를 내 포함을위한 사이트를 대상으로하는 방법에 대해 설명합니다. 우리는 여러 토지 이용 활동의 생태에 미치는 영향에 대한 데이터를 얻기위한 현장 및 실험실 기술에 대해 설명합니다. 우리는 잠시 프리 기반의 누적 효과 모델을 생성하기위한 모델링 기법을 설명한다. 마지막으로, 우리는 시나리오 분석 프레임 워크 내 누적 효과 모델을 통합하는 방법을 논의하고 (규제 의사 결정을 돕는에서 예를 들어, 허용하고 나머지는이 방법의 유용성을 입증남부 웨스트 버지니아에서 집중적으로 채굴 유역 내 연설).

<table><tbody><tr><td>슬랙 반전 샘플링 키트</td><td>Wildco</td><td>3-425-N56</td><td></td></tr><tr><td>HDPE 스퀘어 항아리</td><td>US Plastic Corp</td><td>66188</td><td>32 oz; 고정된, 복합 무척추동물 샘플 저장용</td></tr><tr><td>에틸 알코올 190 Proof</td><td>PHARMCO-AAPER</td><td>111000190</td><td>무척추동물 샘플 고정 및 저장용</td></tr><tr><td>5 인치 by 20 인치. 대형무척추동물 서브샘플링 그리드</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>이 제품은 구매할 수 없으며 반드시 집에서 만들어야 합니다</td></tr><tr><td>. 스테미현미경 Stemi 2000 스탠드 C LED</td><td>ZEISS</td><td>000000-1106-133</td><td>대형무척추동물 분류 및 식별용</td></tr><tr><td>Thermo Scientific Nalgene 재사용 가능한 필터 홀더 수신기</td><td>포함 Fisher Scientific</td><td>09-740-23A</td><td></td></tr><tr><td>Immobilon-NC 전사 멤브레인</td><td>Millipore</td><td>HATF04700</td><td>트리톤 프리, 혼합 셀룰로오스 외장, 0.45&nbsp; &#956; 남, 47&nbsp; mm, 디스크</td></tr><tr><td>Actron 진공 펌프 브레이크 블리더 키트</td><td>고급 자동차 부품</td><td>CP7835</td><td></td></tr><tr><td>질산 솔루션</td><td>HACH</td><td>254049</td><td>1:1, 500&nbsp; ml</td></tr><tr><td>직사각형 NDPE 와이드 마우스 병</td><td>Thomas Scientific</td><td>1229Z38</td><td>250 ml; 물 샘플 수집용</td></tr><tr><td>650 다중 매개변수 디스플레이, 표준 메모리</td> 온도/전도도 센서가 있는 가장 <td>Fondriest Environmental</td><td>650-01</td><td></td></tr><tr><td>600XL Sonde</td><td></td> 가장 환경 <td>065862</td> pH 교정 버퍼 팩 Fondriest 환경 603824 <td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>pH 4, 7 및 10 전도도 표준 각각 2파인트</td></tr><tr><td></td><td>가장 적합한 환경</td><td>065270</td><td>1쿼트, 1,000 & 마이크로; S</td></tr><tr><td>Flo-Mate 2000</td><td>TTT 환경</td><td>2000-11</td><td></td></tr><tr><td>Keson English/Metric Open Reel 유리 섬유 테이프</td><td>임업 공급업체</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>

정량적 인 시나리오 분석 프레임 워크 내에서 계획을 유역

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework

도구와 크게 영향 유역 내에 수생 시스템을 관리 할 수​​있는 방법에 대한 중요한 필요가있다. 현재의 노력은 종종 정량화 및 관련 공간 규모에서 현재와 미래의 토지 이용 시나리오의 복잡한 누적 효과를 예측하는 무능력의 결과로 짧은 가을. 이 논문의 목적은 시나리오 분석 관리 프레임 워크 내에서 사용하기위한 프리 기반의 누적 효과 모델을 생성하기 위해 자원 관리자를 해주는 대상 유역 평가를 수행하기위한 방법을 제공하는 것이다. 사이트는 최초의 독립 그라디언트 및 알려진 스트레스의 조합에 따라 낙하 사이트를 식별하여 유역 평가에 포함되도록 선택된다. 필드와 실험 기술은 그 물리 화학적 데이터 및 다수의 토지 사용 활동의 생물학적 효과를 얻기 위해 사용된다. 다중 선형 회귀 분석은 다음 아쿠아 예측 프리 기반의 누적 효과 모델을 생성하는데 이용된다틱 조건. 마지막으로, 적극적으로 개발 유역 내에서 (예를 들어, 허용 및 완화) 관리 및 규제 의사 결정을 안내하기위한 시나리오 분석 프레임 워크 내에서 누적 효과 모델을 통합하는 방법을 논의하고 중앙 애팔 래 치아의 산 광산 지역 내 2 서브 유역에 대한 입증된다. 여기에 제공된 유역 평가 및 관리 방법은 수자원을 보호하고 표적 치료를 통해 순 생태 혜택의 기회를 생산하면서 경제 및 개발 활동을 촉진하기 위해 자원 관리자 수 있습니다.

마흔 1 : 24,000 NHD의 저수지는 석탄 강에서 연구 사이트, 웨스트 버지니아 (그림 2)로 선정되었다. 학습 사이트는 표면 광산 (%의 토지 면적 24), 주거 개발 [구조 밀도 (no./km 2)], 지하 광산 [국가 오염 물질 배출 제거 시스템 (NPDES) 허가 밀도 (아무의 범위에 영향을 걸쳐 선정되었다. / km 2) 각 주요 토지 이용 활동이 고립과 범위 수 (그림 3)에 조합에 모두 발생하도록. 각 사이트에서 물리 화학적 조건 및 대형 무척추 동물의 군집 구조에 대한 데이터를 수집 하였다. 이전의 연구에서 이러한 데이터는 예측 누적 효과 모델을 구성하는 데 사용되었다 웨스트 버지니아 스트림 조건 지수 (WVSCI), 웨스...

도구 및 불확실한 미래 상태에 직면 수계를 관리 할 수​​있는 방법에 대한 중요한 필요가있다. 우리는 시나리오 분석 관리 프레임 워크 내에서 사용하기위한 프리 기반의 누적 효과 모델을 생성하기 위해 자원 관리자를 해주는 대상 유역 평가를 수행하기위한 방법을 제공한다.

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

이 방법론의 전반적인 목표는 연구자와 자원 관리자에게 여러 토지 이용 활동의 영향을 받는 활발히 개발 중인 유역 내의 수생 시스템에 접근하고 이를 관리하기 위한 프레임워크를 제공하는 것입니다. 본 영상에서 설명하는 유역 평가 계획 접근 방식은 여러 토지 이용 활동과 관련된 누적 영향의 특성 규명 및 예측을 가능하게 함으로써 연구자와 수생 자원 관리자에게 도움이 될 것입니다. 이 기술의 주요 장점은 GI 공간 시나리오 분석 프레임워크 내에 누적 분석 프레임워크를 통합했다는 점입니다.이를 통해 관리자는 허가 및 완화와 같은 규제 결정의 결과를 대화식으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 제시된 접근 방식은 경제 및 개발 활동을 촉진하는 동시에, 다른 스트레스 요인의 표적 복원을 통해 수생 생태계에 이익을 제공하는 것을 가능하게 합니다. 준비 단계에서는 National Land Cover Database 내의 토지 피복 속성과 같이, 대상 유역 내 주요 토지 이용 활동에 대한 경관 기반 척도를 선택하십시오.그런 다음 GIS에서 대상 지역의 NHD 유역 파일을 엽니다. 요약 작업을 시작하기 전에 각 유역에 고유 식별자가 있는지 확인하십시오. 우선, 각 폴리곤 유역에 벡터 토지 이용 데이터를 할당합니다.교차 탭(tabulate intersection) 도구를 사용하여 각 유역의 경관 특성을 계산합니다. 입력 구역(zone) 피처로 유역 레이어를 선택하고, 구역 필드로 고유 식별자를 선택하며, 입력 클래스 피처로 벡터 토지 이용 데이터를 선택합니다. 그다음, 래스터 토지 이용 데이터를 각 유역에 할당합니다.Tabulate Area 도구를 사용하여 각 유역의 속성을 계산합니다. 유역 레이어를 피처 존(feature zone) 데이터로, 고유 식별자를 존 필드(zone field)로, 토지 피복 데이터 세트를 입력 래스터로 선택합니다. 이제 집계된 토지 이용 속성을 유역 레이어에 결합합니다.목차에서 유역(catchment) 레이어를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. 대화 상자에서 조인 및 릴레이트(joins and relates)를 선택한 다음 조인(join)을 선택합니다. 조인할 테이블로 표 형식의 벡터 출력물을 선택하고, 조인의 기준이 될 필드로 유역 고유 식별자를 선택합니다.이 단계를 반복하여 래스터 출력물을 표 형식으로 결합합니다. 그런 다음, 자동화 스크립트를 사용하여 각 유역에 대한 모든 지형 속성과 면적 필드를 누적합니다. 이 단계에서는 총 상류 유역 면적과 지형 속성을 계산하며, 유역 속성 할당 및 누적 도구를 사용하여 1:100,000 축척의 NHD 유역들에 대해 수행할 수 있습니다.경관 특성에 따라 NHD 유역을 연구 지역으로 선정합니다. 먼저, 주요 토지 이용 활동의 누적 값에 따른 모든 NHD 유역의 산점도를 작성합니다. 각 8자리 수문 단위 코드(HUC) 유역 내에서 약 40개의 유역을 연구 지역으로 선정합니다.이 지점들은 대상 유역 내에서 발견되는 주요 토지 이용 활동의 모든 영향 범위를 대표해야 합니다. 단일 토지 이용 활동의 영향을 받는 지점인 독립적 스트레스 요인 구배 내의 지점들을 선택하십시오. 또한, 여러 토지 이용 활동의 영향을 받는 스트레스 요인 조합 지점들을 선택하십시오.지점들이 유역 내에 잘 분포되어 있고, 하류 배수와 관련하여 서로 독립적인지 확인하십시오. 개별 및 복합 스트레스 요인 구배 내에 포함되는 지점들이 유사한 평균 유역 면적을 갖도록 하십시오. 현장에서는 샘플링 구간을 활성 하도 너비의 40배로 설정하며, 최대 길이는 300m, 최소 길이는 150m로 제한합니다.수질 샘플 수집부터 시작합니다. 전체 샘플링 지점의 특성을 나타내는 유동수를 선택하십시오. 먼저, 휴대용 센서를 사용하여 용존 산소, 전기 전도도, 온도 및 pH의 즉각적인 측정값을 얻습니다.다음으로, 여과된 시료를 수집합니다. 먼저 여과 장비를 탈이온수로 헹굽니다. 그 다음, 용존 금속 분석을 위해 250 milliliters의 물을 여과하고, 금속이 용액 내에 용해된 상태로 유지되도록 시료의 pH를 2 미만으로 고정합니다.다음으로, 샘플 병을 수중에 완전히 잠기게 하여 여과되지 않은 물 250 milliliters를 수집합니다. 병을 가볍게 눌러 남은 공기를 모두 제거함과 동시에 샘플 병의 캡을 닫습니다. 필요한 경우, 분석 대상 물질에 영향을 줄 수 있는 생물학적 활성을 제거하기 위해 샘플의 pH를 2 미만으로 고정합니다.지역 토지 이용 활동에 기초하여 분석 대상물을 선택하십시오. 각 샘플링 이벤트마다 모든 수질 샘플링 프로토콜을 준수하여 탈이온수 샘플을 채취함으로써 음성 대조군을 한 번 수집하십시오. 이는 샘플링 지점 간의 교차 오염이 없음을 보장하기 위함입니다.모든 수질 시료는 4°C에서 보관하십시오. 다음 절차는 각 시료 채취 지점에서 유량을 측정하는 것입니다. 이를 위해 먼저 수심 측정봉을 사용하여 도보 횡단 가능한 하천 폭을 동일한 간격으로 나누고, 하천 바닥에서 수면까지의 거리를 측정하여 수심을 잽니다. 그 다음, 유속계를 사용하여 수심의 60% 지점에서 유속을 측정하십시오.이제 각 단면의 유속, 수심 및 너비의 곱을 모두 합산하여 유량을 계산하십시오. 각 지점에서 대형 무척추동물을 채집하려면, 채집 구간 전체 길이에 걸쳐 분포된 4개의 서로 다른 여울에서 킥 샘플(kick sample)을 채취하십시오. 각 위치에서 킥 넷을 하천 흐름과 수직이 되게 배치하고, 발을 이용하여 넷 바로 상류의 50 square centimeter 영역을 교란시켜 킥 넷에 물질이 수집되도록 하십시오.네 개의 샘플을 수집한 후, 이를 합쳐 즉시 95% ethanol로 보존합니다. 다음 절차는 유속이 가장 빠른 하천 채널 내 지점인 thalweg을 따라 동일한 간격의 지점에서 측정값을 취하여 하천 구간 전체의 물리적 서식지 질과 복잡성을 측정하는 것입니다. 마지막으로, 활성 채널 내의 모든 대형 목질 잔재물(large woody debris) 조각의 수를 셉니다.시험 지점에서 채취한 각 대형무척추동물 시료에 포함된 생물들을 부분 샘플링하십시오. 혼합 시료 전체를 100제곱인치 격자형 분류 트레이에 넣고, 격자의 각 제곱인치에 1부터 100까지의 번호를 무작위로 부여하십시오. 무작위로 선택한 격자 위치에서 생물과 잔해물을 제거한 후, 실체 현미경을 사용하여 모든 생물을 계수하고 동정하십시오.분류된 개체 수가 총 160에서 240마리가 될 때까지 무작위로 선택한 그리드 위치에서 생물을 계속해서 계수하고 식별합니다. 대형무척추동물 검색표를 사용하여 생물을 속(genus) 수준까지 식별합니다. 그 다음, 속 수준의 풍부도 데이터를 통계 모델링의 반응 변수로 사용할 군집 지표로 취합합니다.이러한 변수에는 총 종 풍부도와 EPT 비율이 포함됩니다. 데이터를 사용하여 물리적, 화학적 및 생물학적 조건을 예측하는 통계 모델을 구축한 후, GIS 소프트웨어를 사용하여 예측 결과를 시각화하십시오. 먼저, 예측 데이터를 NHD 유역에 결합하십시오.목차에서 catchments 레이어를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 조인 및 릴레이트(joins and relates)를 선택한 다음 조인(join)을 선택합니다. 조인할 테이블로 model predictions를 선택하고, 조인의 기준이 될 필드로 catchment 고유 식별자를 선택합니다. 다음으로, catchments 레이어를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 속성(properties)을 선택합니다.레이어 속성 대화 상자에서 심볼(symbology) 탭을 클릭하고 수량(quantities)을 선택합니다. 값 필드(value field)로 관심 있는 예측값을 선택하고 적용을 클릭합니다. 필요한 경우, 분류(classify) 옵션을 사용하여 인식된 생태학적 기준에 맞게 범위 값을 수동으로 변경하십시오.이제 시나리오 분석을 수행합니다. 필드 계산기 기능을 사용하여 집수 구역 레이어의 속성 테이블을 직접 편집함으로써 현재의 경관 데이터 세트를 업데이트하십시오. 예를 들어, 이전에 산림이었던 집수 구역을 광산 토지 피복으로 변경하십시오.사용자는 또한 여러 유역을 편집하여 넓은 공간적 규모에서 발생하는 여러 활동의 예상 효과를 정량화할 수 있습니다. 여기서 보여주지 않은 또 다른 편집 옵션은 기존의 벡터 또는 래스터 경관 데이터 세트를 편집하는 것입니다. 이제 앞서 제시한 절차를 사용하여 모든 NHD 유역에 대해 업데이트된 토지 이용 속성을 재할당하고 재누적하십시오.업데이트된 지형 데이터 세트의 함수로서 하천 내 조건을 예측하고, 예측된 조건을 시각화합니다. 웨스트버지니아주 Coal River 내의 41개에서 24,000개 규모의 NHD 유역이 연구 지역으로 선정되었습니다. 연구 지역은 지표 채광, 주거지 개발 및 지하 채광을 포함한 다양한 영향 범위를 포괄하도록 선정되었습니다.데이터를 수집하고 통계 모델을 구축한 후, 유사한 노천 채굴이 이루어진 두 개의 하위 유역을 대상으로 다양한 토지 이용 개발 및 완화 시나리오를 분석하였습니다. Drawdy Creek이 Laurel Fork와 구별되는 점은 Drawdy Creek이 주거 시설과 지하 채굴의 영향을 받는다는 것입니다. 시나리오 분석 결과, Laurel Fork는 생물학적 손상이 발생하기 전까지 노천 채굴 토지 피복의 21% 증가 또는 22채의 주거 시설을 수용할 수 있는 것으로 나타났습니다.화학적 훼손이 발생하기 전까지 Laurel Creek은 표면 채굴지의 14% 증가 또는 8개의 지하 광산을 수용할 수 있을 것으로 나타났습니다. 반면, Drawdy Creek의 유출수는 화학적 및 생물학적 기준을 모두 초과할 것으로 예측되어 완화 시나리오를 테스트하였습니다. 주거 개발의 영향을 완전히 완화하거나 지하 채굴을 완전히 완화하는 것만으로는 생물학적 또는 화학적 기준을 충족하기에 충분하지 않았습니다.대신, 점선으로 표시된 바와 같이 Drawdy Creek 유출수가 생물학적 및 화학적 기준을 성공적으로 충족하기 위해서는 주거지 개발과 지하 광업을 각각 94%와 75%만큼 완화해야 할 것으로 예측되었습니다. 이러한 접근 방식은 수생 시스템 및 활발히 개발 중인 유역 관리와 관련하여 이전에 확인된 한계점들을 해결합니다. 특히, 표적 유역 평가는 관련 공간 규모에서 복잡한 누적 효과를 정량화할 수 있는 데이터를 생성하며, 기존 GIS 기능과 모델을 통합하여 해석과 실행이 용이한 시나리오 분석 프레임워크를 구축합니다.우리는 이 방법론을 예측을 수행하고 시간이 경과함에 따라 관리 활동을 평가하는 적응형 관리 체계 내에 배치하는 것이 중요하며, 특히 향후에는 기후 변화의 영향을 통합하여 이를 미래 시나리오 모델에 반영하고자 합니다. 이 체계는 다양한 토지 이용 활동의 영향을 받는 지역 및 유역에 적용 가능하며, 개발 활동을 지속하려는 사회경제적 및 정치적 압력 속에서 수생 자원을 보존하는 데 활용될 수 있습니다.

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

Research

연구

JoVE Journal

Environment

환경

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정량적 인 시나리오 분석 프레임 워크 내에서 계획을 유역

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