Summary
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。
Abstract
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。
Introduction
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）。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1.標的部位流域評価に含めるための
- 物理化学的および生物学的状態3、7に影響を与えているターゲット8桁水文単位コード（HUC）流域内で支配的な土地利用の活動を特定します。
注：この方法は、関心のある流域内の重要なストレス要因の既存の知識を前提としています。しかし、この努力を助けることができるシステムに精通している規制当局や流域のグループに相談。 - 支配的な土地利用活動の選択風景ベースの措置[ 例えば、2011年国土カバーデータベース（NLCD）] 3、7。
- 各土地利用のアクティビティ10のための最高の風景ベースの措置を識別するために出版された文献を参照してください。使用可能な地域固有の景観データセットを識別して取得するために天然資源の代理店にお問い合わせください。しかし、新たな風景の変数またはデータセットを作成するために必要であり得ます。
- 土地被覆を集計し、使用は1属性：24,000または1：地理情報（GIS）ソフトウェアを使用して10万国の水路データセット（NHD）流域。
- 24,000または1：：各1を確認10万流域には、一意の識別子を持っています。一意の識別子として任意のユーザー定義の数値またはカテゴリの識別子を使用してください。
- ベクトルデータを集計（ 例えば 、点または線）は、各集水域内に入ります。
- 解析ツールボックスの統計ツールセット内の集計交差点ツールを使用して、各集水域内のすべてのベクタフィーチャをまとめます。入力ゾーン機能、ゾーン・フィールドとして流域固有の識別子、および入力クラスの特徴として関心のベクトルデータセットとしてNHD流域層を選択します。
- 集計風景が集水層に属性を結合します。右目次の流域層の上にクリックして、 参加して、ドロップダウンメニューから関連するものを選択し、sから参加ubsequentメニュー。ベースとなる結合フィールドとして一意の識別子を選択し、1.3.2.1からの出力テーブルテーブルには、接合されるように、との基礎となるジョインするテーブルのフィールドとして一意の識別子。
- 空間アナリストツールボックスの帯状ツールセット内に位置集計エリアツールを使用してラスタデータを集計。
- 空間Analystエクステンションをロードします。 [ カスタマイズ]メニューから[ 拡張機能 。拡張機能]ダイアログボックスで、空間Analystエクステンションに対応するチェックボックスをオンにします。
- TABULATEエリアダイアログボックスで、入力ラスタまたはフィーチャとして入力ラスタまたはフィーチャゾーンデータ、一意の識別子ゾーン・フィールド（ 例えば 、FEATUREID）、および土地被覆データセット（ 例えば 、NLCD）としてNHD流域のシェープファイルを選択クラスデータ。
- TABULATEで、集計風景は、ステップ1.3.2.2でプロトコルを以下の集水層に属性参加結合テーブルとして地域結果テーブル。
- すべてのNHDの流域のための風景の属性を蓄積します。
- http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-toolsで割り当てと蓄積ツール（CA3TV2を）属性NHDPlusV2流域をダウンロードしてください。 1の属性の蓄積のためにCA3TV2の蓄積機能を使って10万NHD流域11。
注：12を 24,000規模NHD流域：私たちは、風景が1の属性を蓄積し、カスタム記述されたコードを使用していました。 CA3TV2の使用方法の詳細については、ツールに統合され、 ヘルプ機能を介してアクセスすることができます。
- http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-toolsで割り当てと蓄積ツール（CA3TV2を）属性NHDPlusV2流域をダウンロードしてください。 1の属性の蓄積のためにCA3TV2の蓄積機能を使って10万NHD流域11。
- 蓄積された風景の属性に基づいて研究サイトとしてNHD流域を選択します。
- 主要な土地利用活動の累積値（ 図1A）に対するすべてのNHD流域の散布図を作成します。
- フルRを表現するために研究拠点（8桁HUC流域ごとに約40サイト）を選択します対象流域（ 図1B）内で見つかった支配的な土地利用活動からの影響のアンジュ。独立した（単一の土地利用活動の影響を受け、すなわち 、）ストレッサー勾配とストレッサーの組合せ（ すなわち、複数の土地利用活動によって影響を受ける）（ 図1B）内の部位を選択します。
- その研究サイトが空間的に下流の排水に対する目標流域と互いに独立に分布していることを確認します。各個人と組み合わせたストレッサー勾配内に入るのサイトも同様の平均流域面積を有することを確認してください。
2土地利用活動の影響に関してNHD流域の1仮説散布図 。架空のワット内のすべてのNHD流域全体で2土地利用活動の影響の大きさatershed（N = 4,229）（A）。選択された研究拠点の独立と組み合わせたストレッサー勾配（B）に対する流域内の観察条件の全範囲を表す（N = 40）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
物理化学的および生物学的データの収集2.フィールドプロトコル
注：各サイトのすべてのデータが正常な塩基流条件で同じサイト訪問時に収集する必要があります。本明細書で提示されるプロトコルは、環境保護のウェストバージニア学科（WVDEP）13のための標準的な操作手順を表します。評価されている特定の流域のための州または連邦政府で認められている手順を使用する方が適切かもしれません。
- 150の最大値と最小値の長さで、40×アクティブなチャネル幅（ACW）として各サイトのサンプリング範囲を線引きし、300 m 3で、7。
- サンプル水質は全体サンプリング部位（ 例えば 、直接、支流や排水管の入力の影響を受けていない）の特徴である水を移動すると場所からの属性。
- ハンドヘルドセンサーを使用して、溶存酸素の瞬間対策、特定の導電率、温度、およびpHを得ます。製造元の指示に従って、各サンプリングイベントの前にセンサーを較正します。
- 水のサンプル収集の前に脱イオン水ですすぎ濾過装置。
- 溶解した金属の分析のために250mlの水（混合セルロースエステル膜フィルター、孔径0.45μm）をフィルタ。金属が溶液中に溶解したまま確実にするためのpH <2に固定してください。
注：酸の正確な量は、サンプル収集以下の水サンプルに添加することができます。代替的に、正確な量は、サンプリングイベントの前にボトルに添加することができます。 pHが<2に固定するために必要な容量は、酸強度に依存しています。- ここで説明する研究のために、各サイトから単一の濾過された試料を収集し、溶解したアルミニウム、カルシウム、鉄、マグネシウム、マンガン、ナトリウム、亜鉛、K、Baの、カドミウム、クロム、ニッケル、及びSe 3の決意のために硝酸で修正、7。
注：分析物の選択は、流域固有の土地利用活動によって導かれるべきです。
- ここで説明する研究のために、各サイトから単一の濾過された試料を収集し、溶解したアルミニウム、カルシウム、鉄、マグネシウム、マンガン、ナトリウム、亜鉛、K、Baの、カドミウム、クロム、ニッケル、及びSe 3の決意のために硝酸で修正、7。
- 完全に水柱のサンプル瓶を沈めることによって250ミリリットルフィルタリングされていないサンプル（複数可）を収集します。静かに残っている空気を抹消し、同時にサンプル瓶のキャップを配置するためにボトルを絞ります。必要に応じて（栄養素に影響を与えることから、生物学的活性を防ぐため、 例えば ）は、pH <2にサンプル（複数可）を修正しました。
- ここで説明する研究のために、各サイトから2フィルタリングされていないサンプルを収集。第二フィルタリングされていないサンプルを修正し、合計および重炭酸塩アルカリ度を決定するためにそれを使用しないでくださいNO 2、NO 3、総Pの決意のための硫酸との最初のCl、SO 4、および合計はそう溶解修正ふた3、7。
注：分析物の選択は、流域固有の土地利用活動によって導かれるべきです。
- ここで説明する研究のために、各サイトから2フィルタリングされていないサンプルを収集。第二フィルタリングされていないサンプルを修正し、合計および重炭酸塩アルカリ度を決定するためにそれを使用しないでくださいNO 2、NO 3、総Pの決意のための硫酸との最初のCl、SO 4、および合計はそう溶解修正ふた3、7。
- 各サンプリングイベント中に使用される各固定液用のフィールドを空白にして取得します。最終的なサンプルとして脱イオン水を用いて（ すなわち 、固定、フィルタリング、すすぎ）サンプル収集のためのすべてのプロトコルに従うことによって、フィールドの空白を取得します。
注：フィールドブランクは、サンプル収集及び分析の汚染を識別するために使用されます。 - すべての分析が完了するまで、すべての水のサンプルを4℃で保存してください。すべての検体は、その指定された保持時間14内で測定されていることを確認します。
- 各サンプルサイトでの放電を測定します。
- 等しいサイズの刻みに濡れるストリーム幅を分割します。
- 各セクションの中間点に深さと平均流速を測定します。
- 深さゲージ棒を使用して、水の表面に河床からの距離としての深さを測定します。
- curreを使用しましたNTメーターは、60％の水の深さの水の速度を測定します。
- すべてのセクション全体の速度、深さ、および幅の積の合計として排出を計算します。
- 各サイトで大型無脊椎動物のコミュニティサンプル。
- サンプリングリーチの全長にわたって分布する4つの別個の代表rifflesから（500ミクロンメッシュでネット寸法335×508ミリメートル2）キックサンプルを得ます。
- 各キックの場所では、垂直な流れをストリーミングするとすぐ上流河床の0.50×0.50メートル2（ すなわち 、0.25メートル2）面積を乱すキックネットを配置します。キックネットに下流の全ての生物や土石流を確認してください。
- （ストリームベッドの1.00メートル2を表す）単一の複合試料中に4キックサンプルから生物や破片を組み合わせて、すぐに95％エタノールで保存します。
- サンプリングリーチの全長にわたって分布する4つの別個の代表rifflesから（500ミクロンメッシュでネット寸法335×508ミリメートル2）キックサンプルを得ます。
- 物理的な生息地の質を測りますストリームリーチを通じて複雑。
- 谷線（メインまたは最も急速な流れが発生し、それを通して流れの一部）に沿って等間隔の点で、水の深さ、油圧チャネルユニットタイプ、土砂クラス、および魚のカバー対象物までの距離を測定してください。ストリーム<5メートル、幅ストリームごとに0.5 ACW> 15広い5メートルのための測定ごとに1 ACWしてください。
- 各谷線の位置が位置する流路ユニット（ 例えば、さざ波、実行、プール、またはグライド）16を分類します。
- 深さゲージ棒を使用して、水の表面に河床からの距離としての深さを測定します。
- ランダムに土砂の一部を識別し、そのウェントワースサイズ分類（シルト、砂、砂利、玉石、玉石）17を決定します 。
- 各谷線の点から最も近いカバー対象物までの距離を推定します。
注：魚のカバーは20.3を隠蔽することが可能なアクティブチャネルに任意の構造として定義されています2センチメートル魚18（8）。
- アクティブチャネル内の大型木質破片のすべての部分をカウントします。
- 米国環境保護庁（EPA）の迅速な視覚的な生息地の評価と推定生息地の質（RVHA）プロトコル19。
- 谷線（メインまたは最も急速な流れが発生し、それを通して流れの一部）に沿って等間隔の点で、水の深さ、油圧チャネルユニットタイプ、土砂クラス、および魚のカバー対象物までの距離を測定してください。ストリーム<5メートル、幅ストリームごとに0.5 ACW> 15広い5メートルのための測定ごとに1 ACWしてください。
- 研究サイトのランダムに選択された10％から重複した測定値およびサンプルを得ます。重複した測定は、サンプリング及び検査室分析精度を推定するために使用されます。
物理化学的および生物学的データのための3研究所のプロトコル
注：水の化学的性質の属性を定量化するための研究室プロトコルを記述することは、この原稿の範囲外です。しかし、現在の研究では、水および廃棄物14のための標準的な化学的方法を使用します。
- 各大型無脊椎動物のサンプル内に含まれるサブサンプルの生物は、各サイトの大型無脊椎動物コミュニティの代表的なサブサンプルを得るために、（セクション2.4でプロトコルを使用して収集します）。
- 100 2には、（2の5×20測定）ソートグリッド化に全体の複合大型無脊椎動物のサンプルを配置します。ランダムに1から100までの各1グリッド2の番号を割り当てます。
- カウントし、ソートされた個人の総数は200±20％になるまで、ランダムに選択された1 2内のグリッド内の全ての生物を識別するために、立体顕微鏡を使用してください。このようなメリットとカミンズ20によって公開されているような大型無脊椎動物キーを使用して、属に生物を特定します。
- 統計モデルにおける応答変数とその後のシナリオ分析3、7として使用するために[ 例えば、合計豊かさと％カゲロウ、カワゲラ目、トビケラと（EPT）]コミュニティメトリックに属レベルの存在量データをコンパイルします。
4.統計とシナリオ分析
- ランドスケープベースのindicatoからインストリームの物理的、化学的、および生物学的状態を予測するための一般化線形モデルを構築支配的な土地利用活動のRS。
注：プロトコルと分析は、統計的計算（バージョン3.2.1）21 R言語および環境で行いました。- シャピロ・ウィルク使用して正規性試験の試験[Rパッケージにshaprio.test（）関数は、21 統計 ]をパラメトリック解析の前提条件を満たしているとの関係を線形化するための変数を変換します。
- 初期の最大のモデルは2ウェイのすべての土地利用予測因子間の相互作用を指定フィット[RパッケージにGLM（）関数は、21 統計します ]。
- 最小適切なモデル3、7、22を識別するために、後方の削除を適用します。
- 最大のモデルで最下位（ すなわち、変動の最小量を説明）変数を特定する[サマリー（）Rパッケージの機能は、21 統計 ]、除外この変数[GLM（）Rパッケージの機能は、21 統計 ]を使用して新しいモデルに適合。
- 変数の削除を続行残りのすべての予測因子は、逸脱テーブルと尤度比検定[23 lmtest Rパッケージのlrtest（）関数]の分析を使用して各応答変数のための最大のモデルとは大きく異なるものではない0と説明力とは大きく異なっているまで。
- 現在の状況を予測します。
- [Rパッケージの予測（）関数は、21 統計 ]流域ターゲット全体のすべての未サンプリングNHD流域内の現在の景観特性を与えられた物理化学的および生物学的状態を予測するために、最終的なモデルを使用してください。
- GISソフトウェアの予測を視覚化します。
- NHD流域に予測をしましょう。右目次の流域層の上にクリックして、 参加して、ドロップダウンメニューから関連するものを選択し、後続のメニューから参加 。ベースとなる結合フィールドとして一意の識別子を選択し、予測が表としてファイルに接合されます、および結合テーブル内のフィールドのような一意の識別子がベースとなります
- 右流域層の上にクリックし、[ プロパティ ] を選択します 。 [レイヤプロパティ]ダイアログボックスで、[ シンボル]タブを選択し数量をクリックしてください。 Valueフィールドとして関心の予測値を選択し、[ 適用 ] をクリックします。
注：範囲の値を手動で分類ボタンを使用して認識された生態学的基準に合うように変更することができます。
- 行動シナリオは、様々な土地利用シナリオの下で水生条件における予測変化を比較するために分析します。
- もっともらしい将来の発展や緩和シナリオをシミュレートするために、現在の景観のデータセットを更新します。研究のために手動で（ 例えば 、鉱業土地被覆への森林の10エーカーを変更）属性テーブル内の関心の流域の累積風景値を更新し、ここで説明します。
- interesの流域を選択選択ドロップダウンメニュー内に位置属性機能によって選択を使用してトン。属性]ダイアログボックスによって選択では、レイヤとしてNHD流域を選択します。一意の識別子属性をダブルクリックし、[=]を選択して、[式]ボックスに関心の流域のための識別子を入力します。
- 右の目次の流域層をクリックし、ドロップダウンメニューから開く属性テーブルを選択することで、NHD流域の属性テーブルを開きます。のみ選択した流域を表示するかを選択します。
- のみ選択した集水域が示すと、右の関心の列をクリックし、[フィールド演算し、入力新しいシミュレート値を選択します。注：複数の集水域が大空間スケールを横切って発生した複数の空間的に明示的な開発や管理活動をシミュレートするために変更することができます。
注：別の方法として、元のベクトルとラスターデータセットは、新しい機能や改変をデジタル化し、元のFEを除去することによって更新することができます既存の土地利用への影響24の新しい土地利用の活動や管理をシミュレートするatures。これは、 エディタのツールバーを使用して達成することができます。
- 再割り当て、再累算風景がステップ1.3から1.4に提示プロトコルを使用して、すべてのNHD流域の属性。
- 更新された景観データセットの関数として物理化学的および生物学的状態を予測[予測（）Rパッケージの機能は、21 統計します ]。
- 可視化は、ステップ4.2.2で提示プロトコルを使用して、代替土地利用シナリオの下で条件を予測しました。
- もっともらしい将来の発展や緩和シナリオをシミュレートするために、現在の景観のデータセットを更新します。研究のために手動で（ 例えば 、鉱業土地被覆への森林の10エーカーを変更）属性テーブル内の関心の流域の累積風景値を更新し、ここで説明します。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
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モデルを構築するために使用しました精度と正確7度の高い、特定の導電率。ここで、これらのモデルは、様々な土地利用開発シナリオの下で[Drawdyクリーク（ 図4A）、ローレルフォーク（ 図4B）]石炭川の二つのサブ流域のための現在および将来の状況を予測するために使用されています。 Drawdyクリーク、ローレルフォークは露天掘り及び％の開発（ 表1）のほぼ同一のレベルを持っています。ローレルフォークがないのに対し、しかし、Drawdyクリークは、住宅の構造や地下採掘の影響を受けています。その結果、これらの2流域では、複数の土地利用活動の累積的影響は、現在の水生条件や将来の土地利用開発シナリオの結果を制御する範囲を評価し、比較するためのユニークな機会を提供しています。
ローレルフォークは、化学（特定の導電率> 500μS/ cmの26）またはBIOLOGを超えることが予測されませんでした iCalの基準（WVSCI <68 25）、それは減損（ 表1）を危険にさらすことなく、追加の土地利用活動を同化することができます示唆しています。一連のシナリオは、追加の露天掘り、坑内採掘の最大量を定量化するために評価し、その流出は、各基準を横切る前に住宅開発はローレルフォークはそう同化することができます。一定のその他の風景メトリックを保持しながら、これを行うには、特定の導電率とWVSCIは、各土地利用活動の全範囲の下で予測されました。シナリオ分析は、従来の、それぞれ特定の導電率とWVSCI基準、（ 図5A、5B）を横断する表面鉱山の土地で増加ローレルフォーク（32％の合計）14％（25％の合計）と21％を吸収することができます示唆しています。ローレルフォークも、それぞれ固有の導電率とWVSCI基準、（ 図5A、5B）を横断する前に、8地下鉱山NPDES許可と22の住宅の構造を同化することができます。
ontent「FOする：キープtogether.within-ページを= "1">これとは対照的に、Drawdyクリークの流出は最初の緩和効果なし、追加の土地利用開発を同化することができないことを示唆し、化学的および生物学的基準の両方を超えると予測されています（ 表1）。これにより、既存の土地利用の活性（ 例えば、100の構造の効果を10％減少が90の構造に相当するであろう）の全体的な影響の大きさを低減緩和シナリオがシミュレートされた。完全に緩和電流ストレス住宅開発や地下採掘の影響が68または500μS/ cmの基準（ 図6A、6B）以下の比導電率の低下上記WVSCI内のそれぞれの増加をもたらさなかった。しかし、Drawdyクリークの流出がWVSCIを超えると予測されましたそれぞれ94および75％の両方の住宅開発と地下採鉱での同時削減、68のスコアと500μS以下に減少/ cmです。< / P>
石炭川流域の2マップ図 。石炭川流域は、ウェストバージニア州内の位置に関して示されています。研究サイト（N = 40）、ローレルフォークとDrawdyクリークサブ流域の場所も提示されている。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図3.石炭川の研究サイト。独立したストレッサー勾配とその組み合わせ内の選択された研究サイトの露天掘りおよび住宅開発の大きさ（N = 40）。シンボルサイズは、地下採掘国の汚染排出除去システム（NPDES）許可証の数を基準にしています。ttps：//www.jove.com/files/ftp_upload/54095/54095fig3large.jpg "ターゲット=" _空白 ">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
Drawdyクリーク（A）、ローレルフォーク（B）内の土地利用活動を描いた図4.マップ。これらの流域は、MTR-VF地域全体地理典型的な土地利用のパターンを表しています。住宅開発[土地被覆（NLCDによって定義される）と構造]、鉱業（地下採掘NPDES許可と表面鉱山程度）土地利用活動が示されています。シナリオ分析に使用される追加の未採掘された許可が示されています。ウェストバージニア州内の流域位置については、図2を参照してください。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図5の例のシナリオ分析の結果はローレルフォーク内のシミュレートされた土地利用の開発にインストリーム応答を予測する。露天掘りおよび住宅開発（A）でシミュレートされた増加を次の予測WVSCIスコアと露天掘りと坑内採掘でシミュレート増加し、次の比導電率を予測しました（ローレルフォークの流域内のB）。水平線はWVSCI（68）と特定のコンダクタンス（500μS/ cm）の基準を表しています。垂直線は、各基準の交差が生じマイニングの追加のレベルを表します。 x軸の単位は、風景に応じて、各シナリオの下で、変更された属性と凡例に指定された単位に対応して変化する。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図6.例のシナリオ分析結果がDrawdyクリーク内のシミュレートされた緩和活動へのインストリーム応答を予測する。それぞれ予測WVSCIスコア（A）と、既存の住宅開発と地下採掘の影響の大きさのシミュレートされた減少、以下の特定の導電率（B）、。住宅開発と地下採掘の両方の効果の大きさの同時減少を次の予測条件も各応答のために示されています。水平線はWVSCI（68）と特定のコンダクタンス（500μS/ cm）の基準を表しています。垂直線は、各基準を超えた改善が得られ軽減活動を示している。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
| 現在の風景 | |||
| Drawdyクリーク | ローレルフォーク | ||
| 土地利用特性 | |||
| 露天掘り（％） | 10.7 | 10.9 | |
| 地下採掘（＃のNPDES許可） | 9 | 0 | |
| 開発（％） | 4.1 | 4.8 | |
| 構造密度（＃） | 470 | 0 | |
| 観測された条件 | |||
| 特定のコンダクタンス（μS/ cm）の | 686 | 156 | |
| WVSCI | 65 | 68.8 | |
| 予測条件 | |||
| 特定のコンダクタンス（μS/ cm）の | 831 | 279 | |
| WVSCI | 60.9 | 73.1 | |
表1.景観特性とDrawdyクリーク、ローレルフォークのための水生条件を観察し、予測された。土地利用特性（露天掘り、坑内採掘、および住宅開発）とDrawdyクリーク、ローレルフォークのための化学的および生物学的状態を予測し、現在の風景の条件下で追加のマイニングのシナリオ。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
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、社会経済的に重要な地域内の水生システムを管理する場合Drawdyクリーク、ローレルフォークのコントラストが提示され、フレームワークの有用性を強調しています。シナリオ分析は、単に表面鉱業（10.9％）の影響を受けるローレルフォークは、化学的および生物学的基準を超えることなく、追加の土地利用開発を同化することができることを示唆しました。表面鉱業（10.7％）と同等のレベルによって影響されるDrawdyクリークは、坑内採掘や住宅の構造に関連した累積的影響の結果としてのいずれかの基準を満たしていないことが予測されます。しかし、非露天掘りストレッサーのシミュレート緩和（ 例えば、地下鉱山排水や住宅の排水）は、戦略的な経営活動が発生し、さらに開発を可能にする可能性が示唆され、生態学的条件を改善しました。従って、本EDのアプローチは、他のストレッサー28の浄化を通じて純便益の機会を生成しながら、経済・開発活動を促進することができます。
支配的な土地利用のストレス要因の成功識別およびサンプリングに成功し、本明細書に提示された方法を実施する上で重要なステップです。サンプリング及びその後のデータ分析は、利用可能な最良かつ最新の土地被覆に基づいていることも重要であるとの情報を使用します。土地被覆とインストリームデータ間の時間的な整合性は、正確な統計的関係およびそれに続く生態系の予測3を確保する9。適切に行わ場合は、提示流域アセスメント技術は、主に公平であるデータを生成する（ すなわち、指定エラーと省略可変バイアスを最小限に抑える）と多重共による影響を受けません。したがって、これらのデータは、伝統的な回帰技術によって予測モデリングに適しています。現在のアプローチの一つの潜在的な制限は、しかし、経験的に空間パターンを予測する強力な能力が経時変化を予測する能力を保証するものではないということです。特に、研究は、物理化学的および生物学的条件29-31上の気候や土地利用変化との間の相互作用を観察しています。このように、時間的予測をテストし、空間的な予測モデルを更新する順応的管理のアプローチは、経営努力の重要な要素となります。これは、統計モデルに気候変動を組み込む関与させるべきであるとその後のシナリオが分析します。
我々の方法は、従来の回帰技術（ 例えば 、多重共サンプル独立）の仮定を満たさない可能性があり、既存のデータセットを利用するように適合させることができます。既存のデータの使用は、管理者は、時間やリソースが限られている状況で有益です。大型の分析時ブースト回帰ツリー（BRT）のモデルは、特に有用であり得ます、既存のデータセット、それらは多重共、欠落データ、統計外れ値、および非正規データ32によってほとんど影響を受けないからです。また、BRTは、高い予測性能を提供し、シナリオ分析の枠組み28において有用性を実証してきました。
私たちの方法論が開発された範囲内のコンテキストに注意することが重要です。まず、我々のアプローチは、明確に定義された土地利用勾配によって特徴づけられる流域のために開発されました。しかし、明確に定義された土地利用の勾配が常に流域規模で発生するわけではありません（ 例えば 、農業の範囲でばらつきの少ない米国中西部の領域）。したがって、このような複数の土地利用活動のリスクに基づいて保全目標をランク付けし、リスクベースの方法、などの保全計画への他のアプローチは、33-34より適切かもしれません。また、我々のアプローチは、8桁HUC流域スケールで設計されました。以前の研究では、我々は発見したモデルconstru複数の8桁HUC流域全体でCTEDは条件7土地利用との間のインストリーム流域特有のニュアンスを予測することができません。小さ い空間スケールの両端の構築モデル（ 例えば 、12桁HUC流域）サンプルサイズを制約し、複雑な累積的効果を定量化するモデルの能力を制限することができます。しかし、我々のアプローチは家の近傍のフレームワーク2を介して空間スケール全体で管理するために使用することができます。この枠組みの下では、修復と保護の優先順位は、周囲の状況のコンテキスト内で個々のストリームに設定されています。例えば、近くの良い流れを有することに関連ため、利益の増加近傍条件と回復の可能性が増加する（ 例えば 、高再植民地化の可能性）。
私たちは頻繁に影響を受け流域内の累積的影響を評価し、管理するためのプロトコルを提供し、実証します。現在の原稿は、建設と実装に焦点を当てたが、シナリオ分析の枠組み内での累積効果モデルの実証流域評価技術は、より大きな空間スケール35の両端の支配的な土地利用活動の蓄積に関連する物理化学的および生物学的分解の詳細なパターンを定量化可能なデータを生成します。したがって、本明細書に記載の研究の設計とサンプリングプロトコルによって生成されたデータを検討したものをはるかに超えて拡張する潜在的な管理上の利点を持っています。おそらく最も重要なのは、このフレームワークは、土地利用活動の任意の数の継続的な遷移が直面している他の流域に譲渡です。
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Acknowledgments
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。
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 |
References
- Allan, J. D. Landscapes and riverscapes: the influence of land use on stream ecosystems. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 35, 257-284 (2004).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Duinker, P. N., Greig, L. A. Scenario analysis in environmental impact assessment: improving explorations of the future. Environ. Impact Asses. 27, 206-219 (2007).
- 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).
- 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).
- McKay, L., Bondelid, T., Dewald, T., Johnston, J., Moore, R., Rea, A. NHDPlus Version 2: User Guide. , (2012).
- 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).
- WVDEP (Virginia Department of Environmental Protection). Standard operating proceedures. , West Virgina Department of Environmental Protection. Charleston, West Virginia. (2009).
- 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).
- 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).
- 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).
- Wentworth, C. K. A scale of grade and class terms for clastic sediments. J. Geol. 30, 377-392 (1922).
- 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).
- 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).
- An introduction to the aquatic insects of North America. 4th edition. Merritt, R. W., Cummins, K. W. , Kendall/Hunt Publishing Co. Dubuque, Iowa. (2008).
- 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).
- Crawley, M. J. Statistics: an introduction using R. , Wiley and Sons. Chichester, UK. (2005).
- Zeileis, A., Hothorn, T.
- 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).
- Gerritsen, J., Burton, J., Barbour, M. T. A stream condition index for West Virginia wadeable streams. , Tetra Tech, Inc. Owings Mills, Maryland. (2000).
- 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).
- Luo, Y., et al. Ecological forecasting and data assimilation in a data-rich era. Ecol. Appl. 21, 1429-1442 (2011).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Elith, J., Leathwick, J. R., Hastie, T. A working guide to boosted regression trees. J. Anim. Ecol. 77, 802-813 (2008).
- 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).
- 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).
- 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).
