Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Environment
Click here for the English version

Environment

Watershed תכנון במסגרת ניתוח תרחיש כמותי

Published: July 24, 2016 doi: 10.3791/54095
Automatic Translation
1, 1, 2
1Division of Forestry and Natural Resources, West Virginia University, 2Division of Resource Management, West Virginia University

Summary

יש צורך קריטי עבור כלים ומתודולוגיות מסוגלים לנהל מערכות מימיות לנוכח תנאים עתידים לא בטוחים. אנו מספקים שיטות לניהול הערכת פרשת מים ממוקד המאפשרת מנהלי משאבים לייצר מודלי השפעות מצטברות מבוסס נוף לשימוש בתוך מסגרת ניהול ניתוח תרחיש.

Abstract

יש צורך קריטי עבור כלים ומתודולוגיות מסוגלים לנהל מערכות מימיות בתוך היקוות השפיעה בכבדות. מאמצים נוכחיים לעתים קרובות נופלים כתוצאת מאי יכולת לכמת ולחזות השפעות מצטברות מורכבות של תרחישי שימוש בקרקע נוכחיים ועתידיים בקני מידת מרחבים רלוונטיים. המטרה של כתב היד הזה היא לספק שיטות לניהול הערכת פרשת מים ממוקד המאפשרת מנהלי משאבים לייצר מודלי השפעות מצטברות מבוסס נוף לשימוש בתוך מסגרת ניהול ניתוח תרחיש. אתרים נבחרים ראשון להוספה באמצעות הערכת פרשת מים על ידי זיהוי אתרים שנכללים יחד הדרגתי עצמאי ושילובים של לחצים ידועים. שדה וטכניקות מעבדה משמשות לאחר מכן כדי להשיג מידע על, פיזי, כימי השפעות ביולוגיות של פעילויות שימושיות קרקע מרובות. ניתוח רגרסיה לינארית מרובה לאחר מכן נעשה שימוש כדי לייצר מודלי השפעות מצטברות מבוסס נוף לניבוי אקווהתנאי טיק. לבסוף, שיטות לשילוב דגמי השפעות מצטברים בתוך מסגרת ניתוח תרחישים עבור מנחים את הניהול והחלטות רגולטוריות (למשל, מתיר והפחתה) בתוך היקוות פעילה בפיתוח נדונות הדגימו 2-אגני משנה בתוך אזור כריית ההר של האפלאצ'ים מרכזי. גישת הערכת וניהול פרשת מים בתנאי שימוש מאפשרת למנהלי משאבים שתקל על פעילותם כלכלית ופיתוח תוך שמירה על משאבי מים והפקת הזדמנות להטבות אקולוגיות נטו באמצעות תיקון ממוקד.

Introduction

שינוי אנתרופוגניים של נופים טבעיים הוא בין האיומים הנוכחיים הגדולים למערכות אקולוגיות מימיות ברחבי העולם 1. באזורים רבים, השפלה המשיך בקצב הנוכחי תגרום נזק בלתי הפיך למקורות מים, ובסופו של דבר מגביל את יכולתם לספק שירותי המערכת האקולוגית יקר וחסר תחליף. לפיכך, יש צורך קריטי עבור כלים ומתודולוגיות מסוגלים לנהל מערכות מימיות בתוך היקוות פיתוח 2-3. הדבר חשוב במיוחד בהתחשב בעובדה מנהלית לעתים קרובות הם המוטל עם שימור משאבים מימיים לנוכח לחצים כלכליים ופוליטיים להמשיך בפעילות פיתוח.

ניהול מערכות מימיות בתוך האזורים הפעילים בפיתוח דורש יכולת לחזות השפעות אפשריות של אותה פעילות פיתוח מוצעת במסגרת נוף טבעי קיים טרום אנתרופוגניים מייחסים 3, 4. אחד אתגרים גדולים כדי aquatמשאב ic ניהול בתוך היקוות מושפלת בכבדות הוא היכולת לכמת ולנהל מורכבות (כלומר, כתוסף או אינטראקטיביות) השפעות מצטברות של לחצים שימושיים קרקע מרובות בקני מידת מרחבים רלוונטיים 2, 5. למרות אתגרים נוכחיים, לעומת זאת, ערכות השפעות מצטברות שמתבצעות שולבו והנחיות רגולטוריות ברחבי העולם 5-6.

הערכות פרשת מים ממוקדות שנועדו לדגום המגוון הרחב של תנאים ביחס ללחצים שימושיים קרקע רבים יכולים לייצר נתונים מסוגלים דוגמנות השפעות מצטברות מורכבות 7. יתר על כן, שילוב מודלים כאלה בתוך מסגרת ניתוח תרחיש [הצופה שינויים אקולוגיים תחת מגוון של פיתוח מציאותי או מוצע או ניהול פרשת מים (שיקום קל) תרחישים] יש הפוטנציאל לשפר את ניהול משאבי מים מאוד בתוך אגנים 3 השפיעו בכבדות, 5, 8 -9. השינוי הבולט ביותר, ניתוח תרחיש מספקמסגרת להוספת אובייקטיביות ושקיפות החלטות ניהוליות על ידי שילוב מידע מדעי (יחסים אקולוגיים מודלים סטטיסטיים), מטרות רגולציה, ואת בעלי העניין צריכה למסגרת אחת קבלת החלטות 3, 9.

אנו מציגים מתודולוגיה להערכה וניהול השפעות מצטברות של פעילויות מרובות שימוש בקרקע במסגרת ניתוח תרחיש. אנחנו ראשונים מתארים כיצד לכוון לאתרים כראוי להוספה באמצעות הערכת פרשת המים המבוססת על לחצים שימוש בקרקע ידועים. אנו מתארים טכניקות שדה ומעבדה לקבלת נתונים על ההשפעות האקולוגיות של פעילויות שימושיות קרקע מרובות. נתאר בקצרה טכניקות מודלים לייצור דגמי השפעות מצטברות מבוסס נוף. לבסוף, אנו דנים כיצד לשלב מודלים השפעות מצטברות בתוך מסגרת ניתוח תרחיש להדגים את התועלת של מתודולוגיה זו בסיוע להחלטות רגולטוריות (למשל, המתיר ומנוחהנאום) בתוך מים ממוקשים באופן אינטנסיבי בווירג'יניה המערבית.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. יעד אתרים להכללת הערכת Watershed

  1. זהה את פעילות השימוש בקרקע הדומיננטית בתוך קוד יחידה הידרולוגי 8 ספרות היעד (היברו יוניון קולג) פרשת המים כי הם משפיעים physicochemical ומצבו ביולוגי 3, 7.
    הערה: מתודולוגיה זו מניחה ידע קיימים גורמי דחק חשוב בתוך אגן ההיקוות של עניין. עם זאת, התייעצות עם רשויות רגולטוריות או קו פרשת מי קבוצות מכירות את המערכת יכולה לסייע במאמץ זה.
  2. נוף מבוסס בחרו מדדים של פעילויות שימוש בקרקע דומיננטיות [למשל 2011 National Land הכיסוי Database (NLCD)] 3, 7.
    1. התייעץ שפורסמה בספרות כדי לסייע בזיהוי הצעדים מבוסס הנוף הטובים ביותר עבור כל פעילות שימוש בקרקע 10. צור סוכנויות משאב טבעיות לזהות ולקבל מערכי נתוני נוף באזורים ספציפיים כי הם זמינים לשימוש. עם זאת, זה עשוי להיות נחוץ כדי ליצור משתנה או מערכי נתוני נוף חדשים.
  3. לסדר בטבלה כיסוי הקרקע ולהשתמש מייחס 1: 24,000 או 1: 100,000 במערך hydrography הלאומי catchments (NHD) באמצעות מידע גיאוגרפי התוכנה (GIS).
    1. ודא כל 1: 24,000 או 1: 100,000 אגירה יש מזהה ייחודי. השתמש בכל מזהה מספרית או קטגורים המוגדר על ידי משתמש כמזהה הייחודית.
    2. לסדר בטבלת נתונים וקטוריים (למשל, נקודות או קווים) נופלות בתוך כל אגירה.
      1. סכם את כל תכונות הווקטור בתוך כל אגירת שימוש באפשרות הצומת לסדר בטבלה בתוך כלי הסטטיסטיקות של ארגז כלי הניתוח. בחר את שכבת אגירת NHD כמאפיין אזור הקלט, מזהת האגירה הייחודית כמו שדה Zone, ואת נתוני וקטור עניין כמאפיין מח' קלט.
      2. הצטרפו הנוף נספר מייחס שכבת האגירה. קליק ימני על שכבת catchments בטבלה של תוכן ובחר מצטרף ומתייחס מהתפריט הנפתח הצטרפו מן sתפריט ubsequent. בחר את מספר זיהוי הייחודי כשדה כי להצטרף יתבסס על, שולחן הפלט 1.3.2.1 כמו השולחן יצטרף, ואת המזהה הייחודית כשדה בטבלה כי הצטרפו יתבסס על.
    3. לסדר בטבלת נתוני סריקת שימוש באפשרות הפינה לסדר בטבלה ממוקמת בתוך הכלים האזוריים של ארגז כלי אנליסט מרחבית.
      1. טען את הארכת אנליסט מרחבית. רחבות מתפריט ההתאמה האישית. בתיבת הדו-שיח התוספים, סמן את התיבה מתאימה הארכת אנליסט מרחבית.
      2. בתיבת הדו-שיח הפינה לסדר בטבלה, בחר את shapefile אגירת NHD כנתוני תכונת אזור הסריקה או קלט, המזהה הייחודית (למשל, FEATUREID) כשדה האזור, ואת נתוני כיסוי קרקע (למשל, NLCD) כמו סריקת הקלט או תכונה נתוני כיתה.
      3. הצטרף הנוף נספר מייחס שכבת האגירה הבאה פרוטוקולים בשלב 1.3.2.2, עם ללווחטבלת תוצאות בשטח כמו השולחן להצטרף.
  4. לצבור תכונות נוף לכל מאגרי NHD.
    1. הורד את הקצאת NHDPlusV2 Catchment תכונה ו כלי הצבירה (CA3TV2) בשעה http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-tools. השתמש בפונקציה הצטברות של CA3TV2 הצטברות של תכונות עבור 1: 100,000 catchments NHD 11.
      הערה: השתמשנו קוד שנכתב מותאם אישית שמצטבר מייחס הנוף עבור 1: NHD בהיקף 24,000 היקוות 12. הנחיות מפורטות לשימוש CA3TV2 משולבות הכלי וניתן לגשת באמצעות פונקצית העזרה.
  5. בחר מאגרי NHD כאתרי מחקר המבוסס על תכונות נוף שנצברו.
    1. צור עלילת פיזור של כל מאגרי NHD מבחינה ערכיות מצטבר של פעילויות שימושיות קרקע העיקריות (איור 1 א).
    2. אתרי מחקר בחרו (כ 40 אתרים לכל פרשת מי 8 ספרות HUC) לייצג את r המלאange השפעת מפעילות דומיננטית שימוש בקרקע נמצאת בתוך מי היעד (האיור 1B). בחרו באתרים בתוך הדרגתי לחץ עצמאי (כלומר, מושפע פעילות שימושי קרקע יחידה) ושילובי דחק (כלומר, מושפע פעילויות שימושיות קרקע מרובות) (איור 1B).
    3. ודאו אתרי מחקר מופצים מרחבית לאורך קו פרשת מי היעד תלוי זו בזו ביחס ניקוז במורד זרם. ודא אתרים נופלים בתוך כל שיפוע לחץ בודד ומשולב גם יש אזורים באגן ממוצעים דומים.

איור 1
איור 1. עלילת פיזור היפותטי של מאגרי NHD ביחס להשפיע מתוך 2 פעילויות שימוש בקרקע. סדר הגודל של ההשפעה של 2 פעילויות השימוש בקרקע בכל מאגרי NHD בתוך היפותטי watershed (n = 4229) (א). אתרי מחקר נבחרים (n = 40) המייצגים את מכלול התנאים נצפו בתוך פרשת המים ביחס הדרגתי דחק עצמאי ומשולב (B). נא ללחוץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

2. פרוטוקולי שדה לגביית physicochemical והנתונים ביולוגיים

הערה: כל הנתונים עבור כל אתר צריך להיות שנאספו במהלך הביקור באתר באותו בתנאי זרימת בסיס רגיל. הפרוטוקולים שהוצגו במסמך זה מייצגים נהלי עבודה סטנדרטיים עבור מחלקת מערב וירג'יניה להגנת הסביבה (WVDEP) 13. זה עשוי להיות מתאים יותר להשתמש מדינה או נהלים מוכרים פדרלי עבור קו פרשת המים הספציפיים מוערכים.

  1. להתוות ידם הדגימה עבור כל אתר כמו 40 × רוחב ערוץ פעיל (ACW), עם מקסימום ואורך מינימום של 150 ו300 מ '3, 7.
  2. איכות מים לדוגמא מייחס ממקומות עם העברת מים אופייניים של אתר הדגימה כולה (למשל, לא השפיע ישירות על ידי תשומות יובל או צינור ניקוז).
    1. להשיג מדדים מיידיים של חמצן מומס, מוליכות ספציפית, טמפרטורה, pH באמצעות חיישני כף יד. כיול חיישנים לפני כל אירוע דגימה בהתאם להוראות יצרן.
    2. ציוד סינון לשטוף עם מים ללא יונים לפני איסוף דגימת מים.
    3. מסנן 250 מיליליטר המים (מסנן הממברנה אסתר התאית מעורב, 0.45 מיקרומטר גודל נקבובי) לניתוח של מתכות מומסות. תקן על pH <2 כדי להבטיח מתכות להישאר מומס בתמיסה.
      הערה: נפח של חומצה הנכון ניתן להוסיף את דגימת המים לאחר איסוף דגימה. לחלופין, את הנפח הנכון ניתן להוסיף את הבקבוק לפני אירוע הדגימה. הנפח נדרש לתקן על pH <2 תלוי כוח חומצה.
      1. לצורך המחקר המתואר כאן, לאסוף דגימה אחת מסוננים מכל אתר ולתקן עם חומצה חנקתית לקביעת אל מומס, Ca, Fe, Mg, Mn, Na, Zn, K, Ba, Cd, Cr, Ni, ו Se 3 , 7.
        הערה: הבחירה של analytes צריך להיות מונחה על ידי פעילויות שימוש ובאגן נהר ספציפיות.
    4. אסוף 250 מ"ל מדגם בלי פילטר (ים) על ידי השריית בקבוק מדגם לחלוטין בעמודת המים. יש ללחוץ בעדינות את הבקבוק למחוק את כל אוויר שנותר ובמקביל מניח את הכובע על הבקבוק המדגם. תקן את המדגם (ים) עד pH <2 במידת הצורך (למשל, למנוע פעילות ביולוגית מאת המשפיע חומרים מזינים).
      1. לצורך המחקר המתואר כאן, לאסוף שני מדגמים בלתי מסוננים מכל אתר. תקן את הראשון עם חומצה גופרתית לקביעת NO 2 ו NO 3 ומוחלט פ לא לתקן המדגם לא מסונן השני ולהשתמש בו כדי לקבוע בסיסיות סכו ביקרבונט, Cl, SO 4, ומוחלט מומס כךמכסים 3, 7.
        הערה: הבחירה של analytes צריך להיות מונחה על ידי פעילויות שימוש ובאגן נהר ספציפיות.
    5. השג ריק שדה לכל מקבע שימוש במהלך כל אירוע דגימה. השג חסרים בתחום ידי ביצוע כל הפרוטוקולים לאיסוף מדגם (כלומר, שטיפה, סינון, תיקון) באמצעות מים ללא יונים כמו המדגם הסופי.
      הערה: חסר שדה ומשמש לזיהוי זיהום איסוף וניתוח מדגם.
    6. אחסן את כל דגימות המים ב 4 ° C. עד שכל הניתוחים הושלמו. ודאו כי כל analytes נמדדות תוך זמן ההחזקה המצוין שלהם 14.
  3. מדוד פריק בכל אתר מדגם.
    1. מחלק את רוחב הזרם הרטוב לתוך במרווחים שווים בגודלם.
    2. מדוד עומק ומהירות נוכחית ממוצעת בנקודת האמצע של כל קטע.
      1. באמצעות מוט מד עומק, למדוד עומק כמו המרחק בין המיטה זרם אל פני השטח של המים.
      2. באמצעות curreמטר NT, למדוד מהירויות מים בעומק מים 60%.
    3. חישוב הפרשות כסכום של מכפלת מהירות, עומק, ורוחב בכל הסעיפים.
  4. בואו לטעום קהילת macroinvertebrate בכל אתר.
    1. להשיג דגימות בעיטה (מידות נטו 335 × 508 מ"מ 2 עם 500 מיקרומטר רשת) מ -4 riffles נציג נפרדים המופץ ברחבי אורכו ידם הדגימה.
      1. בכל מיקום בעיטה, למקם את הרשת בבעיטה בניצב להזרים תזרים ומפריעים אזור 0.50 × 0.50 מ '2 (כלומר, 0.25 מ' 2) של המיטה זרם מיד במעלה הזרם. ודא כי כל אורגניזמים ופסולת לזרום במורד לתוך רשת הבעיטה.
      2. שלב אורגניזמים ופסולת מ 4 דגימות הבעיטה לתוך מדגם מרוכבים יחיד (מייצג 1.00 מ '2 של מיטת הזרם) ולשמר מייד עם אתנול 95%.
  5. מדוד איכות סביבה פיזיתומורכבות ברחבי ידם הזרם.
    1. לקחת מידות של עומק מים, סוג ערוץ יחידות הידראולי, בכיתה משקעת, ומרחק לאובייקט כיסוי דגים בנקודות מחולקות באופן שווה לאורך thalweg (החלק של הנחל שדרכו הנביעה העיקרית או המהירה ביותר מתרחשת). לקחת מידות כל 1 ACW עבור זרמים <5 מ 'רוחב וכל 0.5 ACW עבור הזרמים> 5 מ 15 רחב.
      1. לסווג את יחידת ערוץ שבתוכה כל מיקום thalweg ממוקם (למשל, לערבב, לרוץ, בריכה, או דאייה) 16.
      2. באמצעות מוט מד עומק, למדוד עומק כמו המרחק בין המיטה זרם אל פני השטח של המים.
      3. אקראי לזהות פיסת משקעים ולקבוע סיווג גודל וונטוורת שלה (סחף, חול, חצץ, חלוקים, סלע) 17.
      4. לאמוד את המרחק בין כל נקודה thalweg לאובייקט כיסוי הקרוב.
        הערה: כיסוי דגים מוגדר ככל מבנה באפיק הפעיל מסוגל מסתיר 20.32 ס"מ (8) דגים 18.
    2. לספור את כל החתיכות של פסולת עץ גדולה בתוך הערוץ הפעיל.
    3. הערכת איכות סביבה עם משרד להגנת הסביבה בארה"ב (EPA) הערכות גידול ויזואלי מהירות (RVHA) פרוטוקולי 19.
  6. להשיג מדידות כפולות דגימות מתוך% 10 שנבחרו באקראי של אתרי מחקר. צעדים כפולים משמשים לאמידת דיוק דגימה ובדיקות מעבדה.

3. פרוטוקולי מעבדת physicochemical והנתונים ביולוגיים

הערה: בתארו פרוטוקולי מעבדה לכימות כימיה מים מייחס הוא מחוץ לתחום של כתב היד הזה. עם זאת, במחקר הנוכחי נעשה שימוש בשיטות כימיות תקן מים ופסול 14.

  1. אורגניזמים subsample הכלול בתוך כל דגימה macroinvertebrate (שנאספו באמצעות פרוטוקולים בסעיף 2.4) כדי לקבל subsample נציג הקהילה macroinvertebrate בכל אתר.
    1. מניחים את המדגם macroinvertebrate מרוכבים כולו לתוך 100 ב 2 gridded מיון (מדידת 5 × 20 ב 2). אקראי להקצות לכל רשת 1 ב 2 מספר בין 1 ל -100.
    2. שימוש במיקרוסקופ סטריאו לספור ולזהות כל האורגניזמים בתוך 1 שנבחרו באקראי 2 רשתות עד המספר הכולל של אנשים מיון הוא 200 ± 20%. לזהות אורגניזמים סוג באמצעות מפתחות macroinvertebrate, כגון אלה בהוצאה מריט ו Cummins 20.
    3. לקמפל נתונים שפע הסוג ברמה לנוסחאות הקהילה [למשל, העושר% סך Ephemeroptera, Plecoptera, ו Trichoptera (EPT)] לשימוש כמשתנים התגובה מודלים סטטיסטיים וניתוח תרחיש לאחר 3, 7.

4. ניתוח סטטיסטי תרחיש

  1. לבנות מודלים ליניאריים כלליים לניבוי ב-זרם פיסיקלי, כימי, ו תנאים ביולוגיים מן indicato נוף מבוססrs של פעילויות שימוש בקרקע דומיננטיות.
    הערה: פרוטוקולי ניתוחים בוצעו בשפת R והסביבה עבור מחשוב סטטיסטי (גרסת 3.2.1) 21.
    1. מבחן לנורמליות באמצעות שפירא-וילק [shaprio.test () function בחבילה R סטטיסטיקת 21] בדיקות ולהפוך משתנים לפגוש הנחות של ניתוחים פרמטריים ליניארי מערכות יחסים.
    2. מודלים מקסימאליים ראשוניים Fit ציון אינטראקציות 2-way בין כל מנבאי השימוש בקרקע [GLM () function בחבילת R סטטיסטיקת 21].
    3. למרוח מחיקה לאחור לזהות את המודל 3 המינימום ההולם, 7, 22.
      1. זהה את הפחות משמעותיים (כלומר, מסביר את הכמות המינימאלית של וריאציה) משתנה במודל המקסימאלי [סיכום () function בחבילת R סטטיסטיקת 21] ולהשתלב דגם חדש עם משתנה זה נשלל [GLM () function בחבילת R סטטיסטיקת 21] .
      2. המשך להסיר משתנהעד שכל מנבאי הנותרים הם שונים באופן משמעותי משלטון 0 ו ההסבר אינו שונה באופן מהותי מן המודל המקסימאלי עבור כל משתנה בתגובה באמצעות ניתוח של שולחנות סטייה ובדיקות יחס סבירות [lrtest () function בחבילת R lmtest 23].
  2. לחזות תנאים נוכחיים.
    1. השתמש דגמים סופיים לחזות מצב physicochemical והביולוגי המאפיינים נוף נוכחיים נתונים בתוך כל מאגרי NHD-שנדגמו האו"ם ברחבי יעד פרשת מים [לחזות () function בחבילת R סטטיסטיקת 21].
    2. דמיינו חיזויי תוכנת GIS.
      1. הצטרפו תחזיות ל catchments NHD. קליק ימני על שכבת catchments בטבלה של תוכן ובחר מצטרף ומתייחס מהתפריט הנפתח הצטרפו מהתפריט שלאחר מכן. בחר את מספר הזיהוי הייחודי כשדה כי להצטרף יתבסס על, התחזיות הקובץ כפי השולחן יצטרפו, ואת המזהה הייחודית כשדה בטבלה כי להצטרף תתבסס על
      2. קליק ימני על שכבת catchments ובחרו ב- Properties. בתיבת הדו-שיח מאפייני השכבה, לחץ על כרטיסיית הסמלים וכמויות בוחרות. בחר את הערך החזוי של עניין כשדה הערך ולחץ על החל.
        הערה: הערכים נעים ניתן לשנות באופן ידני כדי להתאים לקריטריונים אקולוגיים מוכרת באמצעות הלחצן לסווג.
  3. תרחיש לערוך ניתוחים להשוות השינויים הצפויים בתנאים מימיים בתרחישים שימושי קרקע שונים.
    1. עדכון בסיס נתוני הנוף הנוכחי כדי לדמות תרחישי פיתוח או הקלה בעתיד סביר. לצורך המחקר המתואר כאן, ערכי נוף אתעדכן שנצבר ידני את האגירה של עניין בתוך הטבלה למאפייניה (לדוגמא, לשנות 10 דונם של מיוער לכיסוי קרקע כרייה).
      1. בחר את האגירה של interest באמצעות בחר לפי מטרת תכונה ממוקמת בתוך הבחירה תפריט נפתח. בתיבה בחר ידי בתיבת הדו-שיח תכונה, לבחור את מאגרי NHD כשכבה. לחץ לחיצה כפולה על התכונה מזהה הייחודית, בחר =, ולאחר מכן הקלד את המזהה עבור האגירה של עניין בתיבת המשוואה.
      2. פתח את טבלת תכונת אגירת NHD ידי לחיצה ימנית על שכבת catchments בטבלה של תוכן ובחירת טבלת תכונה פתחי את התפריט נפתח. בחר להציג רק catchments שנבחר.
      3. עם מאגרים נבחרים בלבד מראה, קליק ימני על העמודה של עניין ובחר מחשבון שדה קלט הערך המדומה החדש. הערה: catchments המרובה ניתן לשנות כדי לדמות פעילות פיתוח או ניהול כפול מפורשת מרחבית המתרחשת ברחבי קשקשים מרחבית גדולים.
        הערה: לחלופין, מערכי נתונים וקטור סריקה המקורי ניתן לעדכן על ידי הפיכת הקובץ לדיגיטלי תכונות חדשות או שינוי והסרה המקורי Features לדמות פעילות שימושית קרקע חדשה או ניהול השפעות שימושי קרקע קיים 24. ניתן להשיג זאת באמצעות סרגל הכלים.
    2. להקצות מחדש ונוף מחדש לצבור מייחס לכל מאגרי NHD באמצעות הפרוטוקולים שהוצגו בצעדים 1.3-1.4.
    3. לחזות מצב physicochemical וביולוגי כפונקציה של בסיס נתוני הנוף עודכן [לחזות () function בחבילת R סטטיסטיקת 21].
    4. דמיינו חזה תנאי תרחישי שימוש בקרקע חלופי באמצעות פרוטוקולים שהוצגו בשלב 4.2.2.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

ארבעים 1: 24,000 catchments NHD נבחר כאתרי מחקר בתוך נהר פחם, וירג'יניה המערבית (איור 2). אתרי לימוד נבחרו span השפעה נעה בין כריית שטח (שטח קרקע% 24), פיתוח מבני מגורים [צפיפות מבנה (no./km 2)], ו כרייה תת קרקעית [מערכת חיסול פריק זיהום לאומי צפיפות היתר (NPDES) (לא. / ק"מ 2)] כך שכל פעילות שימושי קרקע גדולה התרחשה הן בבידוד בשילוב במידת האפשר (איור 3). בכל אתר, נתונים על תנאי physicochemical ומבנה הקהילה macroinvertebrate נאספו.

במחקר קודם, נתונים אלה שימשו לבניית מודלים השפעות מצטברות לניבוי וירג'יניה המערבית זרם מצב מדד (WVSCI), מדד רב-מטרי ברמת המשפחה של שלמות ביוטיים שפותחה עבור וירג'יניה המערבית 25, מוליכות ספציפית עם רמה גבוהה של דיוק ודיוק 7. בזאת, מודלים אלה משמשים כדי לחזות תנאים עכשוויים ועתידיים של שתי פרשות מים תת נהר פחם [קריק Drawdy (איור 4 א) ו Laurel Fork (האיור 4B)] בתרחישי פיתוח שונים של שימוש קרקע. Drawdy קריק לורל מזלג יש כמעט רמות זהות של כריית השטח והפיתוח% (טבלה 1). עם זאת, Drawdy קריק מושפע מבני מגורים כרייה תת קרקעית, ואילו לורל מזלג הוא לא. כתוצאה מכך, ההיקוות שני אלה מציעה הזדמנות ייחודית כדי להעריך ולהשוות את המידה שבה השפעות מצטברות של פעילויות מרובות שימוש בקרקע לשלוט בתנאים מימיים נוכחיים ואת התוצאה של תרחישי פיתוח שימושי קרקע בעתיד.

לורל מזלג לא ניבא יעלה כימיים (מוליכות ספציפית> 500 מיקרו-שניות / ס"מ 26) או biolog קריטריונים iCal (WVSCI <68 25), דבר המצביע על זה יכול להטמיע פעילות שימושי קרקע נוספים מבלי להסתכן ירידת ערך (טבלה 1). סדרת התרחישים הוערכה אז לכמת את הסכום המקסימאלי של כריית משטח נוספת, כרייה תת קרקעית, ופיתוח מגורים לורל מזלג יכול להטמיע סביר לפני היצוא שלה חוצה לכל קריטריון. כדי לעשות זאת, מוליכות ספציפיים WVSCI נחזו תחת המגוון הרחב של כל פעילות שימוש בקרקע תוך כדי הלחיצה על מדדי נוף האחרים מתמיד. ניתוח תרחיש מרמז לורל מזלג יכול להטמיע 14% (סה"כ 25%) ו -21% (32% בסך הכל) מגבירה בארצות שלי השטח לפני חציית מוליכות ספציפית וקריטריונים WVSCI, בהתאמה (איור 5 א, 5 ב). לורל מזלג יכול גם להטמיע 8 היתרי NPDES מכרה תת קרקעי ו -22 מבני מגורים לפני חציית מוליכות ספציפית וקריטריונים WVSCI, בהתאמה (איור 5 א, 5 ב).

ontent "FO: keep-together.within-page =" 1 "> לעומת זאת, היצוא של קריק Drawdy צפוי לחרוג הוא כימי קריטריונים ביולוגיים, דבר המצביע על חוסר יכולת להטמיע לכל התפתחות שימוש בקרקע נוספת ללא תופעות מקלים הראשונות של גורמי לחץ נוכחיים (טבלה 1). כתוצאה מכך, תרחישים קלים כי להקטין את גודל ההשפעה הכולל של פעילויות שימושי קרקע קיימות (למשל, ירידה של 10% בהשפעת 100 מבנים תהיה שווה 90 מבנים) סימולציה. Fully מקל את השפעת פיתוח למגורים כרייה תת קרקעית לא לגרום לעלייה בהתאמה WVSCI מעל 68 או ירידה במוליכות ספציפי מתחת קריטריון 500 מיקרו-שניות / ס"מ (איור 6 א, 6 ב). עם זאת, יצוא של Drawdy קריק נובאה יעלה על WVSCI ציון של 68 וירידה מתחת ל -500 מיקרו-שניות / ס"מ עם ירידות סימולטני בשני פיתוח למגורים כרייה תת קרקעית של% 94 ו -75, בהתאמה. < / P>

איור 2
איור 2. מפה של פרשת מי נהר פחם. קו פרשת המים נהר פחם מוצג ביחס למיקומו בתוך מערב וירג'יניה. מיקומים של אתרי מחקר (n = 40) ו Laurel מזלג Drawdy קריק-אגני משנה גם מוצגים. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 3
איור 3. אתרי מחקר נהר פחם. מגניטודה של כריית משטח ופיתוח למגורים עבור אתרי מחקר נבחרים (n = 40) בתוך הדרגתי לחץ עצמאי השילוב שלהם. גודל הסמל הוא יחסי למספר מערכת חיסול הפריק זיהום לאומי מחתרת כרייה (NPDES) היתרים. ttps: //www.jove.com/files/ftp_upload/54095/54095fig3large.jpg "target =" _ blank "> לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 4
איור 4. מפות המתארות פעילויות השימוש בקרקע בתוך Drawdy קריק (א) ו Laurel Fork (B). היקוות אלה מייצגים דפוסי השימוש בקרקע גיאוגרפיה טיפוסי ברחבי האזור MTR-VF. פיתוח מגורים [כיסוי קרקע (כפי שהוגדר על ידי NLCD) ומבנים] וכרייה (מחתרת כריית היתרי NPDES והיקף שלי שטח) פעילויות שימוש בקרקע מוצגות. בלתי ממוקש נוספים היתרים בניתוח תרחיש מוצגים. עיין איור 2 עבור מיקום פרשת המים בתוך מערב וירג'יניה. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

ithin-page = "1"> איור 5
תוצאות איור 5. ניתוח תרחיש דוגמא לניבוי ב-זרם בתגובת פיתוח שימושי קרקע מדומה בתוך Laurel Fork. עשרות WVSCI חזויים לאחר עליות מדומה בכריית משטח ופיתוח מגורים (א) וחזה מוליכות ספציפית לאחר עליות מדומה בכריית משטח כרייה תת קרקעית ( B) בתוך מי המזלג לורל. קווים אופקיים מייצגים WVSCI (68) ו מוליכות ספציפית (500 מיקרו-שניות / ס"מ) קריטריונים. קווים אנכיים מייצגים רמות נוספות של כרייה וכתוצאה מכך מעבר של כל קריטריון. צמתי ספירת ציר ה- x משתנית בהתאם נוף תכונות השתנה לפי כל תרחיש ומקביל יחידות נקוב האגדה. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

התחת = "jove_content" FO: keep-together.within-page = "1"> איור 6
תוצאות איור 6. ניתוח תרחיש דוגמא לניבוי ב-זרם בתגובת פעילויות הקלה מדומה בתוך קריק Drawdy. עשרות WVSCI חזוי (א) ו מוליכות ספציפיות (ב) לאחר ירידות מדומה בגודל השפעת קיים פיתוח למגורי כרייה תת קרקעית, בהתאמה. תנאי חזוי לאחר ירידות סימולטני גודל האפקט של שניהם פיתוח למגורי כרייה תת קרקעית גם מוצג עבור כל תשובה. קווים אופקיים מייצגים WVSCI (68) ו מוליכות ספציפית (500 מיקרו-שניות / ס"מ) קריטריונים. קווים אנכיים לציון פעולות להפחתת וכתוצאה מכך שיפור מעבר לכל קריטריון. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

לשמור-together.within-page = "1">
נוף נוכחי
Drawdy קריק לורל Fork
מאפיינים שימושי קרקע
כריית שטח (%) 10.7 10.9
כרייה תת קרקעית (# NPDES היתרים) 9 0
התפתחות (%) 4.1 4.8
צפיפות מבנה (#) 470 0
תנאי נצפים
המוליכות הסגולית (מיקרו-שניות / ס"מ) 686 156
WVSCI 65 68.8
תנאי חזוי
המוליכות הסגולית (מיקרו-שניות / ס"מ) 831 279
WVSCI 60.9 73.1

טבלה 1. מאפיינים נוף ציין וחזה התנאים מימיים עבור Drawdy קריק לורל מזלג. מאפיינים שימושי קרקע (מכרות השטח, כרייה תת קרקעית, ופיתוח מגורים) וחזה כימיים תנאים ביולוגיים עבור Drawdy קריק לורל מזלג בתנאים הנוף הנוכחי ואת תרחיש כרייה נוסף.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

אנו מספקים מסגרת להערכה וניהול השפעות מצטברות של פעילויות מרובות וקרקעית היקוות השפיעה בכבדות. הגישה המתוארת במסמך זה כתובות זוהתה בעבר מגבלות הקשורות לניהול מערכות ימיות היקוות השפיעה בכבדות 5-6. השינוי הבולט ביותר, עיצוב הערכת פרשת מים הממוקד (כלומר, דגימה יחד דחק פרט בשילוב גרזנים) מפיק מידע מתאים גם לכימות השפעות מצטברות מורכבות בקני מידת מרחבים רלוונטיים (כלומר, בקנה מידת קו פרשת מים) באמצעות טכניקות מודלים וניתנות לפרשנות ו ישימה בקלות 3, 7 . יתר על כן, המודלים האלה משולבים בקלות למסגרת ניתוח תרחישים המאפשרת חיזוי מדויק של ניהול בעתיד (למשל, שיקום קל) ותוצאות פיתוח. כתוצאה מכך, הגישה המוצגת סבירה להניח כי תהיה בעל ערך מנהלי משאבים מימיים אשר מסתמכים יותר ויותר על קונדיט חיזוייונים בתרחישים שימושי קרקע שונים כדי לסייע להחלטות רגולטוריות 27.

הניגוד בין קריק Drawdy ולורל המזלג מדגיש את התועלת של המסגרת הציגה בעת ניהול מערכות מימיות בתוך בפיתוח פעיל מרקע החשוב אזורים. ניתוח תרחיש הציע לורל מזלג, מושפע אך ורק על ידי כריית שטח (10.9%), יכול להטמיע פיתוח שימושי קרקע נוספת מבלי לחרוג כימי קריטריונים ביולוגיים. Drawdy קריק, אשר מושפע רמות מקבילות של כריית שטח (10.7%), הוא ניבא שלא להיפגש גם קריטריון כתוצאת השפעות מצטברות הקשורות כרייה תת קרקעית ומבנים למגורים. עם זאת, הפחתה מדומה של גורמי לחץ כרייה הלא-פני שטח (למשל, שפכים מכר תת קרקעיים ושפכי מגורים) תנאים אקולוגיים השתפרו, דבר המצביעים על פעילות ניהול אסטרטגית יכולה לקדם את משך הפיתוח להתרחש. כתוצאה מכך, ההווהגישת ed מאפשרת תקל על פעילות כלכלית ופיתוח תוך ההפקה גם הזדמנות עבור הטבות נטו באמצעות תיקון של גורמי לחץ אחרים 28.

זיהוי ודגימה מוצלחים של לחצים שימוש בקרקע דומיננטיים הוא שלב קריטי ביישום מתודולוגיות בהצלחה המוצגת כאן. זה גם קריטי שניתוח נתוני דגימה ולאחר מבוססי הזמין הטוב ביותר עַדכָּנִי כיסוי הקרקע ולהשתמש במידע. עקביות זמנית בין כיסוי קרקע בתוך ההפעלה לעזור נתונים להבטיח קשרים סטטיסטיים מדויקים תחזיות אקולוגיות לאחר 3, 9. אם שנערכו כראוי, טכניקת הערכת פרשת מים הציגו מפיקת מידע משוחד בעיקר (כלומר, ממזער שגיאה מפרט ושמיטת הטיות משתנות) מושפע multicollinearity. משום כך, הנתונים הללו מתאימים גם עבור מודלים חזויים באמצעות טכניקות רגרסיה מסורתיות.מגבלה פוטנציאלית אחת של הגישה הנוכחית, לעומת זאת, זה כדי היכולת חזקה באופן אמפירי לחזות דפוס מרחבים אינה מבטיחה יכולת לחזות שינויים לאורך זמן. יש לציין, מחקרים נצפו אינטראקציות בין שינוי אקלים שימוש בקרקע על תנאי physicochemical וביולוגיים 29-31. לכן, גישות ניהול הגמישו כי לבחון ניבויים זמניים ומודלי חיזוי מרחבית עדכון תהיינה מרכיב חשוב של מאמצי ניהול. זה צריך להיות כרוך שילוב שינויי האקלים לתוך מודלים סטטיסטיים תרחיש שלאחר מכן מנתח.

המתודולוגיה שלנו ניתן להתאים גם לנצל מערכי נתונים קיימים לא יכול למלא את ההנחות של טכניקות רגרסיה מסורתיות (למשל, multicollinearity ועצמאות מדגם). השימוש בנתונים קיימים מועיל במצבים שבם יש מנהלים לזמן מוגבל או משאבים. רגרסיה עץ שפרו (BRT) מודלים עשויים להיות שימושיים במיוחד בעת ניתוח גדולמערכי נתונים קיימים, משום שהם אינם מושפעים במידה רבה על ידי multicollinearity, נתונים חסרים, חריגים סטטיסטיים, נתונים שאינם נורמלים 32. יתר על כן, BRT מציעה ביצועים חזויים גבוהים הוכיחה שירות במסגרת ניתוח תרחישים 28.

חשוב לציין את ההקשר שבו המתודולוגיה שלנו פותח. ראשית, הגישה שלנו פותחה עבור אגני מאופיין הדרגתי שימוש בקרקע בבירור מוגדר. עם זאת, הדרגתיים שימושי קרקע מוגדרת בבירור לא תמיד מתרחש בקנה מידת קו פרשת המים (למשל, באזורים של המערב התיכון בארצות עם וריאציה קטנה במידה חקלאית). כתוצאה מכך, גישות אחרות תכנון שימור, כגון שיטות מבוססות סיכון לדרג מטרות שימור על בסיס סיכונים של פעילויות מרובות שימוש בקרקע, עשויות להיות מתאימות יותר 33-34. יתר על כן, הגישה שלנו תוכננה בקנה מידת קו פרשת מי HUC בן 8 ספרות. במחקר קודם, מצאנו כי מודלים לנמליםcted פני היקוות 8 ספרות מספר HUC מצליח לחזות ניואנסים פרשת מים ספציפיים בין שימושי קרקע ב-זרם תנאים 7. מודלי בנייה מעבר קשקשים מרחבית קטנים (למשל, 12 ספרות היקוות HUC) עשוי להגביל גודל מדגם ולהגביל את היכולת של מודלים לכמת השפעות מצטברות מורכבות. עם זאת, הגישה שלנו ניתן להשתמש כדי לנהל על פני קשקשים מרחבית באמצעות מסגרת בית-שכונת 2. במסגרת זו, סדרי עדיפויות שיקום והגנה נקבעים עבור זרמי פרט בהקשר של תנאים שמסביב. לדוגמא, עליית פוטנציאל שיקום עם מצב שכונת הגדלה בגלל יתרונות קשורות שיש זרמים טובים בקרבת מקום (למשל, מחדש קולוניזציה גבוהה פוטנציאל).

אנו מספקים ולהפגין פרוטוקולים להערכה וניהול השפעות מצטברות בתוך היקוות השפיעה בכבדות. למרות כתב היד הנוכחית התמקדה בנייה ויישוםדגמי השפעות מצטברים בתוך מסגרת ניתוח תרחיש, טכניקות הערכת פרשת המים הפגינו לייצר נתונים מסוגלים לכימות דפוסים מפורטים של שפלת physicochemical והביולוגית קשורה להצטברות של פעילויות דומיננטיות שימוש בקרקע על פני סולמות מרחבית גדולים 35. משום כך, הנתונים המיוצר על ידי פרוטוקולי עיצוב ודיגום המחקר המתוארים כאן יש יתרונות ניהול פוטנציאל כי להאריך גם מעבר לאלה שנדונו. ואולי הכי חשוב, במסגרת זו ניתנת להעברת היקוות אחרת מול מעברים מתמשכים בכל מספר פעילויות שימוש בקרקע.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Acknowledgments

אנו מודים העוזרים שדה ומעבדה הרב שהיו מעורבים בהיבטים שונים של עבודה זו, במיוחד דונה הרטמן, אהרון מקסוול, אריק מילר, ואליסון אנדרסון. המימון למחקר זה סופק על ידי הגיאולוגי האמריקני באמצעות תמיכה מן המשרד להגנת הסביבה בארה"ב (EPA) אזור III. מחקר זה פותח באופן חלקי תחת המדע כדי להשיג מספר הסכם סיוע אחוות תוצאות FP-91,766,601-0 המוענקת על ידי המשרד לאיכות הסביבה בארה"ב. למרות שהמחקר המתואר במאמר זה כבר במימון המשרד לאיכות הסביבה בארה"ב, זה לא היה נתון סקר העמיתים ומדיניות הנדרש של הסוכנות, ולכן לא בהכרח משקף את הדעות של הסוכנות, ולא סבה רשמית ואין להסיק קשר כזה.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Slack Invert Sampling Kit Wildco 3-425-N56
HDPE Square Jars US Plastic Corp 66188 32 oz; for storing fixed, composite invertebrate samples
Ethyl Alcohol 190 Proof PHARMCO-AAPER 111000190 For fixing and storing invertebrate samples
5 in. by 20 in. Macroinvertebrate sub-samplilng grid N/A N/A This item cannot be purchased and must be made in house
Stereomicroscope Stemi 2000 with stand C LED ZEISS 000000-1106-133 For macroinvertebrate sorting and identification
Thermo Scientific Nalgene Reusable Filter Holders with Receiver Fisher Scientific 09-740-23A
Immobilon-NC Transfer Membrane Millipore HATF04700 Triton-free, mixed cellulose exters, 0.45 μm, 47 mm, disc
Actron Vacuum Pump Brake Bleeder Kit Advanced Auto Parts CP7835
Nitric Acid Solution HACH 254049 1:1, 500 ml
Oblong NDPE Wide Mouth Bottles Thomas Scientific 1229Z38 250 ml; for collection of water samples
650 Multi-parameter display, standard memory Fondriest Environmental 650-01
600XL Sonde with temperature/conductivity sensor Fondriest Environmental 065862
pH calibration buffer pack Fondriest Environmental 603824 2 pints each of pH 4, 7, & 10
conductivity standard Fondriest Environmental 065270 1 quart, 1,000 µS
Flo-Mate 2000 TTT Environmental 2000-11
Keson English/Metric Open Reel Fiberglass Tape Forestry Suppliers 40025 300'/100 m
ArcGIS 10.3.1 ESRI

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Allan, J. D. Landscapes and riverscapes: the influence of land use on stream ecosystems. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 35, 257-284 (2004).
  2. Merovich, G. T., Petty, J. T., Strager, M. P., Fulton, J. B. Hierarchical classification of stream condition: a house-neighborhood framework for establishing conservartion priorities in complex riverscapes. Freshwater Science. 32, 874-891 (2013).
  3. Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Scenario analysis predicts context-dependent stream response to land use change in a heavily mined central Appalachian watershed. Freshwater Science. 32, 1246-1259 (2013).
  4. Petty, J. T., Fulton, J. B., Strager, M. P., Merovich, G. T., Stiles, J. M., Ziemkiewicz, P. F. Landscape indicators and thresholds of stream ecological impairment in an intensively mined Appalachian watershed. J. N. Am. Benthol. Soc. 29, 1292-1309 (2010).
  5. Seitz, N. E., Westbrook, C. J., Noble, B. F. Bringing science into river systems cumulative effects assessment practice. Environ. Impact Asses. 31, 172-179 (2011).
  6. Duinker, P. N., Greig, L. A. The importance of cumulative effects assessment in Canada: ailments and ideas for redeployment. Environ. Manage. 37, 153-161 (2006).
  7. Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Landscape-based cumulative effects models for predicting stream response to mountaintop mining in multistressor Appalachian watersheds. Freshwater Science. 34, 1006-1019 (2015).
  8. Duinker, P. N., Greig, L. A. Scenario analysis in environmental impact assessment: improving explorations of the future. Environ. Impact Asses. 27, 206-219 (2007).
  9. Kepner, W. G., Ramsey, M. M., Brown, E. S., Jarchow, M. E., Dickinson, K. J. M., Mark, A. F. Hydrologic futures: using scenario analysis to evaluate impacts of forecasted land use change on hydrologic services. Ecosphere. 3, 1-25 (2012).
  10. Gergel, S. E., Turner, M. G., Miller, J. R., Melack, J. M., Stanley, E. H. Landscape indicators of human impacts to riverine systems. Aquat. Sci. 64, 118-128 (2002).
  11. McKay, L., Bondelid, T., Dewald, T., Johnston, J., Moore, R., Rea, A. NHDPlus Version 2: User Guide. , (2012).
  12. Strager, M. P., Petty, J. T., Strager, J. M., Barker-Fulton, J. A spatially explicit framework for quantifying downstream hydrologic conditions. J. Environ. Manag. 90, 1854-1861 (2009).
  13. WVDEP (Virginia Department of Environmental Protection). Standard operating proceedures. , West Virgina Department of Environmental Protection. Charleston, West Virginia. (2009).
  14. EPA-60014-79-020. USEPA. Methods for chemical analysis of water and wastes. , Environmental Monitoring Systems Support Laboratory, Office of Research and Development, US Environmental Protection Agency. Cincinnati, Ohio. (1983).
  15. Merriam, E. R., Petty, J. T., Merovich, G. T., Fulton, J. B., Strager, M. P. Additive effects of mining and residential development on stream conditions in a central Appalachian watershed. J. N. Am. Benthol. Soc. 30, 399-418 (2011).
  16. Bisson, P. A., Nielsen, J. L., Palmason, R. A., Grove, L. E. A system of naming habitat types in streams, with examples of habitat utilization by salmonids during low streamflow. Acquisition and utilization of aquatic habitat inventory information. Proceedings of a symposium held 28-30 October, 1981. Armentrout, N. D. , Western Division of the American Fisheries Society. Bathesda, Maryland. 62-73 (1982).
  17. Wentworth, C. K. A scale of grade and class terms for clastic sediments. J. Geol. 30, 377-392 (1922).
  18. Petty, J. T., Freund, J., Lamothe, P., Mazik, P. Quantifying instream habitat in the upper Shavers Fork basin at multiple spatial scales. Proceedings of the Annual Conference of the Southeastern Association of Fisheries and Wildlife Agencies. 55, 81-94 (2001).
  19. Barbour, M. T., Gerritsen, J., Snyder, B. D., Stribling, J. B. EPA/841-B-99-022. Rapid bioassessment protocols for use in streams and wadeable rivers: periphyton, benthic macroinvertebrates, and fish. 2nd edition. , US Environmental Protection Agency. Washington, DC. (1999).
  20. An introduction to the aquatic insects of North America. 4th edition. Merritt, R. W., Cummins, K. W. , Kendall/Hunt Publishing Co. Dubuque, Iowa. (2008).
  21. A language and environment for statistical computing. , R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, http://www.R-project.org. Available from: http://www.R-project.org (2014).
  22. Crawley, M. J. Statistics: an introduction using R. , Wiley and Sons. Chichester, UK. (2005).
  23. Zeileis, A., Hothorn, T. Diagnostic Checking in Regression Relationships. R News. 2, 7-10 (2002).
  24. Maxwell, A. E., Strager, M. P., Yuill, C., Petty, J. T., Merriam, E. R., Mazzarella, C. Disturbance mapping and landscape modeling of mountaintop mining using ArcGIS. Proceedings of the ESRI International User Conference. , San Diego, California. (2011).
  25. Gerritsen, J., Burton, J., Barbour, M. T. A stream condition index for West Virginia wadeable streams. , Tetra Tech, Inc. Owings Mills, Maryland. (2000).
  26. Pond, G. J., Passmore, M. E., Borsuk, F. A., Reynolds, L., Rose, C. J. Downstream effects of mountaintop coal mining: comparing biological conditions using family- and genus-level macroinvertebrate bioassessment tools. J. N. Am. Benthol. Soc. 27, 717-737 (2008).
  27. Luo, Y., et al. Ecological forecasting and data assimilation in a data-rich era. Ecol. Appl. 21, 1429-1442 (2011).
  28. Petty, J. T., Strager, M. P., Merriam, E. R., Ziemkiewicz, P. F. Scenario analysis and the Watershed Futures Planner: predicting future aquatic condiditons in an intensively mined Appalachian watershed. Environmental Considerations in Energy Productions. Craynon, J. R. , Society for Mining, Metallurgy, and Exploration. Englewood, CO. 5-19 (2013).
  29. Daraio, J. A., Bales, J. D. Effects of land use and climate change on stream temperature I: daily flow and stream temperature projections. J. Am. Water Resour. As. 50, 1155-1176 (2014).
  30. Mantyka-Pringle, C. S., Martin, T. G., Moffatt, D. B., Linke, S., Rhodes, J. R. Understanding and predicting the combined effects of climate change and land-use change on freshwater macroinvertebrates and fish. J. Appl. Ecol. 51, 572-581 (2014).
  31. Piggott, J. J., Townsend, C. R., Matthaei, C. D. Climate warming and agricultural stressors interact to determine stream macroinvertebrate community dynamics. Glob. Change Biol. 21, 1897-1906 (2015).
  32. Elith, J., Leathwick, J. R., Hastie, T. A working guide to boosted regression trees. J. Anim. Ecol. 77, 802-813 (2008).
  33. Mattson, K. M., Angermeier, P. L. Integrating human impacts and ecological integrity into a risk-based protocol for conservation planning. Environ. Manage. 39, 125-138 (2007).
  34. EPA 841-B-11-002. USEPA. Identifying and protecting healthy watersheds. Concepts, assessments, and management approaches. (US, U. S. E. P. A. , US Environment Protection Agency, Office of Water, Office of Wetlands, Oceans, and Watersheds. Washington, DC. (2012).
  35. Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Complex contaminant mixtures in multi-stressor Appalachian riverscapes. Environ. Toxicol. Chem. , (2015).

Tags

במדעי הסביבה גיליון 113 הערכת Watershed דוגמנות קו פרשת מים ניתוח תרחיש השפעות מצטברות שימושי קרקע מצב הנחל
Watershed תכנון במסגרת ניתוח תרחיש כמותי
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Merriam, E. R., Petty, J. T.,… More

Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P. Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework. J. Vis. Exp. (113), e54095, doi:10.3791/54095 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter