Summary
도구 및 불확실한 미래 상태에 직면 수계를 관리 할 수있는 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.
Abstract
도구와 크게 영향 유역 내에 수생 시스템을 관리 할 수있는 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.
Introduction
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).
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Protocol
1. 대상 사이트 유역 평가에 포함
- 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. - 지배적 인 토지 이용 활동의 선택 풍경 기반 조치 [예를 들어, 2011 국토 커버 데이터베이스 (NLCD)] 3, 7.
- 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.
- 토지 피복을 집계 및 사용은 1 속성 : 24,000, 1 : 지리 정보 (GIS) 소프트웨어를 사용하여 10 국가 수로 측량 데이터 세트 (NHD) 저수지.
- 24,000 또는 1 : 100,000 유역 고유 식별자가 각 1 확인합니다. 고유 식별자로 사용자 정의 숫자 또는 범주 ID를 사용합니다.
- 벡터 데이터를 집계 각 유역 내에 (예를 들면, 점 또는 선).
- 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.
- 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.
- 공간 분석 도구 상자의 구역적인 도구 세트 내에 위치한 표로 영역 도구를 사용하여 래스터 데이터를 집계.
- 공간 분석 확장을로드합니다. 사용자 지정 메뉴에서 선택 확장. 확장 대화 상자에서 공간 분석 확장에 해당하는 확인란을 선택합니다.
- 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.
- 표로 풍경이 표로으로, 단계 1.3.2.2에서 프로토콜 다음 집수 층 속성을 가입조인 테이블로 지역 결과 테이블.
- 모든 NHD의 저수지에 대한 프리 속성을 축적.
- 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.
- 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.
- 축적 된 풍경 속성에 기반하여 연구 사이트와 같은 NHD의 저수지를 선택합니다.
- 주요 토지 이용 활동 (그림 1A)의 누적 값에 대한 모든 NHD의 저수지의 산포도를 만듭니다.
- 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.
- 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.
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). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
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.
- 최대 150의 최소 길이와 함께, 40 × 활성 채널 폭 (ACW) 각 사이트의 샘플링 범위를 서술300m 3, 7.
- 샘플 수질 전체 샘플링 위치 (예를 들면, 직접 지류 또는 배수관 입력에 의해 영향을받지 않는다)의 특징 물을 움직이는 위치에서 속성.
- 휴대용 센서를 사용하여 용존 산소, 특정 전도도, 온도 및 산도의 즉각적인 조치를 얻습니다. 제조업체의 지침에 따라 각 샘플링 이벤트 이전에 센서를 보정합니다.
- 물 샘플 수집하기 전에 탈 이온수로 씻어 여과 장치.
- 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 <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 <2 해결하는 데 필요한 볼륨 산 강도에 따라 달라집니다.- 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.
- 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.
- 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 <(2)에 시료 (S)를 수정하는 경우 (예를 들어, 양분 영향을 미치는 생물학적 활성을 방지) 필요.
- 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.
- 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.
- 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. - 모든 분석이 완료 될 때까지 4 ℃에서 모든 물 샘플을 저장합니다. 모든 분석이 자신의 지정된 유지 시간 (14) 내에서 측정해야합니다.
- 각 샘플 사이트에서 방전을 측정한다.
- 동일한 크기의 증가에 젖은 스트림 폭을 나눈다.
- 각 구간의 중간 점에서 깊이 및 평균 유속을 측정한다.
- 깊이 게이지로드를 사용하여, 물의 표면에 대한 스트림 층까지의 거리로 깊이를 측정한다.
- curre을 사용하여NT 미터는 60 %의 물 깊이에서 물 속도를 측정한다.
- 모든 부분에 걸쳐 속도, 깊이와 폭의 곱의 합으로 방전을 계산한다.
- 각 사이트에있는 대형 무척추 동물 커뮤니티 샘플.
- 킥 샘플을 구하는 샘플링 범위의 전체 길이에 걸쳐 분산 4 별도의 대표 riffles에서 (순 치수 335 × 508mm 2 500 μm의 메쉬).
- 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.
- (스트림 침대의 1.00 평방 미터 대표) 즉시 95 % 에탄올로 유지 하나의 복합 샘플로 4 킥 샘플에서 미생물 및 이물질을 결합합니다.
- 킥 샘플을 구하는 샘플링 범위의 전체 길이에 걸쳐 분산 4 별도의 대표 riffles에서 (순 치수 335 × 508mm 2 500 μm의 메쉬).
- 물리적 서식지의 질을 측정및 스트림 범위에 걸쳐 복잡성.
- 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 <5m 폭 스트림에 대한 모든 0.5 ACW> 15 폭 5m에 대한 측정마다 1 ACW을 가져 가라.
- 각 thalweg 위치가 (예를 들어, 리플, 실행, 수영장 또는 글라이드) (16)를 위치하는 내 채널 단위를 분류.
- 깊이 게이지로드를 사용하여, 물의 표면에 대한 스트림 층까지의 거리로 깊이를 측정한다.
- 무작위로 퇴적물의 조각을 파악하고 그 웬트워스 크기 분류 (미사, 모래, 자갈, 자갈, 돌맹이) (17)을 결정한다.
- 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.
- 활성 채널 내에서 큰 나무가 우거진 파편의 모든 조각을 계산합니다.
- 미국 환경 보호국 (EPA) 빠른 시각적 서식지 평가 (RVHA)으로 추정 서식지의 질은 19 프로토콜.
- 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 <5m 폭 스트림에 대한 모든 0.5 ACW> 15 폭 5m에 대한 측정마다 1 ACW을 가져 가라.
- 연구 사이트의 무작위로 선택된 10 %에서 중복 측정 및 샘플을 얻습니다. 복제 방법은 샘플링 및 실험실 분석 정확도를 추정하는데 사용된다.
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.
- 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).
- 100 2 (2에서 5 × 20 측정) 정렬 격자로 전체 복합 대형 무척추 동물 샘플을 놓습니다. 무작위로 1 ~ 100 각 1 표 2에 숫자를 할당합니다.
- 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.
- 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.
4. 통계 및 시나리오 분석
- 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.- 샤피로-Wilk 사용하여 정상에 대한 시험 검사 [R 패키지에 shaprio.test () 함수는 21 통계]과 파라 메트릭 분석의 가정을 만나고 관계를 선형화 변수를 변환.
- 모든 토지 이용 예측 인자 중 양방향 상호 작용을 지정 맞추기 초기 최대 모델 [GLM () R 패키지의 기능은 21 통계].
- 최소 적절한 모델 3, 7, 22를 식별하는 역방향 결실을 적용한다.
- 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 .
- 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.
- 현재의 상황을 예측하고있다.
- 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].
- GIS 소프트웨어의 예측을 시각화합니다.
- 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
- 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.
- 행동 시나리오는 다양한 토지 이용 시나리오에서 수생 조건에서 예측 된 변화를 비교 분석한다.
- 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).
- 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.
- 권리 내용의 테이블에있는 저수지 층을 클릭하고 드롭 다운 메뉴에서 열기 속성 표를 선택하여 NHD 집수 속성 테이블을 엽니 다. 선택된 저수지를 보여주기 위해 선택합니다.
- 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.
- 재 할당 및 재 축적 풍경 단계 1.3-1.4 제시 프로토콜을 사용하는 모든 NHD의 저수지 속성.
- 업데이트 된 가로 데이터 세트의 함수로 물리 화학적, 생물학적 조건을 예측 [예측 () R 패키지의 기능은 21 통계].
- 시각화 단계 4.2.2에 제시 프로토콜을 사용하여 다른 토지 이용 시나리오에서 조건을 예측했다.
- 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).
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Representative Results
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), 웨스트 버지니아 (25)을 위해 개발 된 생물 무결성의 가족 수준의 멀티 미터 지수정밀도 및 정확도 (7)의 높은 수준과 도도. 여기서,이 모델은 다양한 토지 이용 개발 시나리오에서 석탄 강 [Drawdy 크릭 (그림 4A)과 로렐 포크 (그림 4B)]의 두 개의 하위 유역의 현재와 미래의 상황을 예측하는 데 사용됩니다. Drawdy 크릭과 로렐 포크 표면 광산 % 개발 (표 1)의 거의 동일한 수준을 가지고있다. 로렐 포크가 아닌 반면, 그러나 Drawdy 크릭은 주거 구조와 지하 광산에 의해 영향을 받는다. 따라서,이 두 유역 평가하고 다양한 토지 이용 활동의 누적 효과는 현재 수중 상태와 미래의 토지 이용 개발 시나리오의 결과를 제어되는 정도를 비교하는 독특한 기회를 제공합니다.
로렐 포크 화학 물질을 초과 할 것으로 예상되지 않았다 (특정 전도성> 500 μS / cm 26) 또는 biolog을 iCal을 기준 (WVSCI <68 25)이 손상 (표 1) 위험없이 추가 토지 이용 활동을 동화 할 수 있습니다 제안. 시나리오 일련의 추가적인 표면 마이닝 지하 광산의 최대 양을 정량 평가하고, 그 유출 각 기준을 통과하기 전에 신청 개발 로렐 포크 가능성이 동화 할 수있다. 일정하게 다른 풍경 통계를 누른 상태에서이 작업을 수행하려면 특정 전도성과 WVSCI 각 토지 이용 활동의 전체 범위에서 예측했다. 시나리오 분석은 이전에 각각 특정 전도성과 WVSCI 기준 (그림 5A, 5B)를 횡단에 표면 내 땅에서 증가 로렐 포크 (32 % 전체) 14 % (25 % 전체) 21 %를 흡수 할 수 있습니다 제안합니다. 로렐 포크는 각각 특정 전도성과 WVSCI 기준 (그림 5A, 5B)를 통과하기 전에 8 지하 광산 NPDES 허가 및 (22) 주거 구조를 흡수 할 수 있습니다.
ontent "fo를하기 : 유지-together.within 페이지를 ="1 "> 반면, Drawdy 크릭의 유출의 첫 번째 완화 효과없이 추가 토지 이용 개발을 동화하는 무능력을 제안, 화학 및 생물학적 기준을 모두 초과 할 것으로 예상된다 (표 1). 결국, 기존의 토지 이용 활동 (예를 들어, 100의 구조의 효과를 10 % 감소 (90)의 구조에 상당하는 것)의 전체적인 효과의 크기를 줄이는 완화 시나리오를 시뮬레이션 하였다. 완전히 완화 전류 스트레스 주거용 개발과 지하 광산의 효과가 68 또는 500 μS / cm 기준 (도 6A, 6B) 아래 특정 전도도의 감소 위 WVSCI에서 각각의 증가를 초래하지 않았다. 그러나, Drawdy 크릭의 유출은 WVSCI를 초과 할 것으로 예상했다 각각 94, 75 %의 주거 개발과 지하 광산에서 동시 감소, 68의 점수와 500 μS 아래 감소 / cm. < / P>
석탄 강 유역 2.지도 그림. 석탄 강 유역은 웨스트 버지니아에서의 위치에 대해 표시됩니다. 연구 사이트 (N = 40)와 로렐 포크와 Drawdy 크릭 하위 유역의 위치도 표시됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
독립적 인 스트레스 구배 및 조합 내에서 선택 학습 사이트 (N = 40)에 대한 표면 광산 및 주거 개발 그림 3. 석탄 강 학습 사이트. 진도. 기호의 크기는 지하 광산 국가 오염 물질 배출 제거 시스템 (NPDES) 허가의 수를 기준으로합니다.ttps : //www.jove.com/files/ftp_upload/54095/54095fig3large.jpg "대상 ="_ 빈 ">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 Drawdy 크릭 (A)와 로렐 포크 (B) 내에서 토지 이용 활동을 묘사 4.지도.이 유역은 MTR-VF 영역에 걸쳐 토지 이용의 패턴 지리 전형적인 나타냅니다. 주거용 개발 [토지합니다 (NLCD에 의해 정의 된대로) 커버와 구조] 광산은 토지 이용 활동이 표시됩니다 (지하 NPDES 허가 및 표면 광산의 범위를 광업). 시나리오 분석에 사용되지 않은 추가의 채굴 허가 나타낸다. 웨스트 버지니아에서 유역 위치는 그림 2를 참조하십시오. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
로렐 포크 내에서 시뮬레이션 토지 이용 개발에 인스 트림 반응을 예측 그림 5. 예 시나리오 분석 결과. 표면 광산 및 주거 개발 (A) 및 표면 광산과 지하 광산에서 시뮬레이션 증가 다음과 같은 특정 전도도를 예측 (시뮬레이션 증가 다음과 같은 예측 WVSCI 점수 로렐 포크 유역 내 B). 수평 라인 WVSCI (68)과 특정 전도도 (500 μS / cm) 기준을 나타냅니다. 수직선은 각 기준의 교차의 결과로 광산의 추가 레벨을 나타냅니다. 풍경이 각 시나리오에 따라 변경 및 전설에 지정된 단위에 해당 속성에 x 축에 대한 단위가 따라 달라집니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
Drawdy 크릭에서 시뮬레이션 완화 활동 인스 트림 반응을 예측 그림 6. 예 시나리오 분석 결과. 예측 WVSCI 점수 (A)와 각각 주거 개발 및 지하 광산 기존의 효과 크기의 모의 감소 다음과 같은 특정 전도도 (B). 주거용 개발과 지하 광산 모두의 효과 크기의 동시 감소에 따라 예측 조건은 각 응답을 나타낸다. 수평 라인 WVSCI (68)과 특정 전도도 (500 μS / cm) 기준을 나타냅니다. 수직 라인이 각 기준 이상으로 개선의 결과로 완화 활동을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 현재 풍경 | |||
| Drawdy 크릭 | 로렐 포크 | ||
| 토지 이용 특성 | |||
| 표면 광산 (%) | 10.7 | 10.9 | |
| 지하 광산 (#의 NPDES 허가) | 9 | 0 | |
| 개발 (%) | 4.1 | 4.8 | |
| 구조 밀도 (#) | (470) | 0 | |
| 관찰 조건 | |||
| 특정 전도도 (μS / cm) | 686 | (156) | |
| WVSCI | (65) | 68.8 | |
| 예측 조건 | |||
| 특정 전도도 (μS / cm) | 831 | 279 | |
| WVSCI | 60.9 | 73.1 | |
표 1. 가로 특성을 관찰 Drawdy 크릭과 로렐 포크. 토지 이용 특성 (표면 광산, 지하 광산 및 주거 개발)에 대한 수중 조건을 예측하고 현재의 풍경 조건과 아래 Drawdy 크릭과 로렐 포크 화학 및 생물학적 조건을 예측하고 추가 마이닝 시나리오.
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Discussion
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.
적극적으로 개발하고 사회 경제적으로 중요한 지역 내 수생 시스템을 관리 할 때 Drawdy 크릭과 로렐 포크 사이의 대비가 제시된 프레임 워크의 유용성을 강조한다. 시나리오 분석은 전적으로 표면 광업 (10.9 %)의 영향을 로렐 포크, 화학, 생물학적 기준을 초과하지 않고 추가 토지 이용 개발을 흡수 할 수있는 제안했다. 표면 마이닝 (10.7 %)의 상응하는 농도에 의해 영향을 받는다 Drawdy 크릭, 지하 광산 주거 구조와 연관된 누적 효과의 결과로서 하나의 기준을 만족하지 않는 것으로 예상된다. 그러나, 비 표면 광산 스트레스 (예를 들면, 지하 광산 폐수 및 주거 폐수) 개선 생태 조건, 전략적 경영 활동을 제안의 시뮬레이션 완화가 발생하는 추가 개발을 가능하게 할 수있다. 따라서, 본에드 접근 방식은 다른 스트레스 (28)의 개선을 통해 순이익 기회를 생산하면서 가능한 경제 및 개발 활동을 촉진 할 수있다.
지배적 인 토지 이용 스트레스의 성공적인 식별 및 샘플링을 성공적으로 여기에 제시된 방법을 구현하는 중요한 단계입니다. 이 샘플링 및 후속 데이터 분석이 가능한 최상의 및 최신 토지 피복 및 사용 정보를 기반으로하는 것도 중요하다. 토지 피복 사이에 스트림 시간적 일관성 데이터가 정확한 통계 관계와 이후의 생태 학적 예측 (3)을 보장 9. 적절하게 수행하는 경우, 제시된 유역 평가 기술은 크게 편향되어 데이터를 생성 (즉, 사양 오류를 최소화하고 변수 편견을 생략) 및 다중 공선에 의해 영향을받지. 따라서, 이러한 데이터는 물론 기존의 회귀 분석 기법을 통해 예측 모델링에 적합합니다.현재 접근 방식의 하나의 잠재적 인 한계가 있지만, 실험적으로 공간적 패턴을 예측하는 강력한 능력은 시간에 따른 변화를 예측하는 능력을 보장하지 않는다는 것이다. 특히, 연구는 물리 화학적 및 생물학적 조건 29 ~ 31에 기후와 토지 이용 변화 사이의 상호 작용을 관찰했다. 따라서, 시간 예측 및 업데이트 공간 예측 모델을 테스트 적응 관리 방식은 관리 노력의 중요한 요소가 될 것입니다. 이 통계 모델에 기후 변화를 포함 포함해야하며 이후의 시나리오는 분석한다.
우리의 방법은 기존의 회귀 분석 기술 (예, 다중 공선 샘플 독립성)의 가정을 만족하지 않을 수도 기존의 데이터 세트를 이용하도록 구성 될 수있다. 기존의 데이터의 사용은 관리자는 제한된 시간 또는 자원이 상황에서 유리하다. 큰 분석 할 때 밀어 회귀 트리 (BRT) 모델은 특히 유용 할 수있다그들은 다중 공선, 누락 된 데이터, 통계 아웃 라이어, 비 정상적인 데이터 (32)에 의해 크게 영향을받지 기존 데이터 셋 때문이다. 또한, BRT 높은 예측 성능을 제공하며, 시나리오 분석 프레임 워크 (28)의 유틸리티를 보여 주었다.
우리의 방법론이 개발 된 환경을 주목하는 것이 중요하다. 첫째, 우리의 접근 방식은 명확하게 정의 된 토지 이용 그라데이션이 특징 유역 개발했습니다. 그러나 명확하게 정의 된 토지 이용 기울기는 항상 유역 규모에서 발생하지 않습니다 (예를 들어, 농업 정도에 약간의 변화와 미국 중서부 지역). 따라서, 다중 토지 이용 활동의 위험을 기초로 절약 목표를 순위 위험 기반 방법으로 보전 계획에 다른 방법은, 33 ~ 34 더 적합 할 수있다. 또한, 우리의 접근 방식은 8 자리 HUC 유역의 규모로 설계되었다. 이전 연구에서 우리가 발견 한 그 모델의 항구 건설복수의 8 자리 HUC 유역에서 cted 조건 (7) 토지 이용 사이에서 스트림 유역 별 뉘앙스를 예측하지 못한다. 작은 공간 규모에 걸쳐 구축 모델 (예컨대, 12 자리 HUC 유역) 샘플 크기를 제한하고 복잡한 누적 효과를 정량화하는 모델의 능력을 제한 할 수있다. 그러나, 우리의 방법은 집 인접 프레임 워크 (2)를 통해 공간적 통해 관리 할 수있다. 이 프레임 워크에서, 복원 및 보호 우선 순위는 주변 환경의 컨텍스트 내에서 개별 스트림 설정됩니다. 예를 들어, 주변을 갖는 좋은 스트림과 연관된 이점 때문에 증가 근방 조건 복원 가능성이 증가 (예를 들어, 높은 재 정착 전위).
우리는 제공하고 평가하고 크게 영향을 유역 내 누적 효과를 관리하기위한 프로토콜을 보여줍니다. 현재 원고는 건설 및 구현에 초점을 맞추고 있지만시나리오 분석 프레임 워크 내에서 누적 효과 모델의, 입증 된 유역 평가 기술은 더 큰 공간 규모 35에서 지배적 인 토지 이용 활동의 축적과 관련된 물리 화학적 및 생물학적 분해의 상세한 패턴을 정량화 할 수있는 데이터를 생성한다. 따라서, 본 명세서에 기술 된 연구 설계 및 표본 추출 프로토콜에 의해 생성 된 데이터는 논의 된 넘어서 확장 가능한 관리의 이점을 가지고있다. 아마도 가장 중요한 것은,이 프레임 워크는 토지 이용 활동의 수의 지속적인 전환에 직면 다른 유역에 양도 할 수있다.
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Acknowledgments
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 계약 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.
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
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