Waiting
Login processing...

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

Environment

Vannskille planlegging innenfor en kvantitativ Scenario analyse Work

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

Det er et kritisk behov for verktøy og metoder som er i stand til å håndtere vannsystemer i ansiktet av usikre fremtidige forhold. Vi tilbyr metoder for å gjennomføre en målrettet vannskille vurdering som gjør at ressurs ledere til å produsere landskapsbasert kumulative effekter modeller for bruk i en scenarioanalyse rammeverket for forvaltningen.

Abstract

Det er et kritisk behov for verktøy og metoder som er i stand til å håndtere vannsystemer innen tungt påvirket nedbørsfelt. Dagens innsats ofte bommer på grunn av en manglende evne til å kvantifisere og forutsi komplekse kumulative effekten av nåværende og fremtidige arealbruksscenarier ved relevante romlige skalaer. Målet med dette manuskriptet er å gi metoder for å gjennomføre en målrettet vannskille vurdering som gjør at ressurs ledere til å produsere landskapsbasert kumulative effekter modeller for bruk i en scenarioanalyse rammeverket for forvaltningen. Nettsteder er første valgt for inkludering i vannskillet vurderingen ved å identifisere områder som faller sammen uavhengige gradienter og kombinasjoner av kjente stressfaktorer. Felt- og laboratorieteknikker blir så brukt til å innhente data om fysiske, kjemiske og biologiske effekter av flere arealbruk aktiviteter. Multippel lineær regresjonsanalyse blir deretter anvendt for å fremstille liggende baserte kumulative effekter modeller for å forutsi vanntic forhold. Endelig er metoder for å innlemme kumulative effekter modeller innenfor en scenarioanalyse rammeverk for guiding styring og reguleringer (f.eks tillater og mitigation) innen aktivt utviklingsnedbørs diskutert og demonstrert for 2 sub-nedslagsfelt innenfor fjelltopp gruvedrift regionen i det sentrale Appalachia. Vannskille vurdering og styring tilnærming gitt her gjør ressurs ledere til å legge til rette for økonomisk og utviklingsaktivitet samtidig beskytte akvatiske ressurser og produsere mulighet for netto økologiske fordeler gjennom målrettet utbedring.

Introduction

Menneskeskapte endringer av naturområder er blant de største aktuelle trusler mot akvatiske økosystemer over hele verden en. I mange regioner, vil fortsatt degradering med dagens priser føre til uopprettelig skade for vannlevende ressurser, til slutt begrense deres evne til å gi uvurderlige og uerstattelige økosystemtjenester. Det er derfor et kritisk behov for verktøy og metoder som er i stand til å håndtere vannsystemer innen utviklingsnedbørsfelt 2-3. Dette er spesielt viktig gitt at ledere er ofte i oppgave å bevare vannressurser i møte med sosioøkonomiske og politiske press for å fortsette utviklingsaktiviteter.

Forvaltning av vannsystemer innen aktivt utviklingsland krever en evne til å forutse sannsynlige effekter av foreslåtte utviklingsaktiviteter innenfor rammen av eksisterende naturlige og menneskeskapte landskapet attributter tre, fire. En stor utfordring for aquatic ressursforvaltning innen tungt degradert nedbørsfelt er evnen til å kvantifisere og håndtere komplekse (dvs. additive eller interaktive) kumulative effekten av flere arealbruk stressfaktorer på relevante romlige skalaer 2, 5. Til tross for dagens utfordringer, men kumulative effekter vurderinger blir innlemmet i gjeldende lover og forskrifter over hele verden 5-6.

Målrettede vannskille vurderinger designet for å smake på hele spekteret av forhold med hensyn til flere arealbruk stressfaktorer kan produsere data som kan modellere komplekse kumulative effekter 7. Videre, som omfatter slike modeller i en scenarioanalyse rammeverk [forutsi økologiske endringer under en rekke realistiske eller foreslått utbygging eller vannskille management (restaurering og mitigation) scenarier] har potensial til å forbedre vannressursforvaltning innen tungt påvirket nedbørs 3, 5, 8 -9. Mest spesielt, gir scenarioanalyseet rammeverk for å legge til objektivitet og åpenhet til beslutninger ved å innlemme vitenskapelig informasjon (økologiske sammenhenger og statistiske modeller), regulatoriske mål, og interessenter trenger inn i en enkelt beslutnings rammeverk 3, 9.

Vi presenterer en metodikk for å vurdere og håndtere kumulative effekten av flere arealbruk aktiviteter innenfor en scenarioanalyse rammeverk. Vi først beskrive hvordan du riktig målrette nettsteder for inkludering i vannskillet vurdering basert på kjente arealbruk stressfaktorer. Vi beskriver felt- og laboratorieteknikker for å fremskaffe data om økologiske effekter av flere arealbruk aktiviteter. Vi kort beskrive modelleringsteknikker for å produsere landskapsbasert kumulative effekter modeller. Til slutt diskuterer vi hvordan å innlemme kumulative effekter modeller innenfor en scenarioanalyse rammeverk og demonstrere nytten av denne metodikken i å hjelpe reguleringer (f.eks tillater og restentale) i en intensivt utvunnet vannskille i det sørlige West Virginia.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Target nettsteder for inkludering i Watershed Assessment

  1. Identifiser de dominerende arealbruk aktiviteter innenfor målet åtte-sifret hydrologiske enhetskode (HUC) vannskille som påvirker fysisk-kjemiske og biologiske tilstand 3, 7.
    Merk: Denne metodikken foruts pre-eksisterende kunnskap om viktige stressfaktorer i vannskillet av interesse. Men rådgivning reguleringsorganer eller vannskille grupper er kjent med systemet kan hjelpe til med dette arbeidet.
  2. Velg landskapsbaserte tiltak av dominerende arealbruk aktiviteter [for eksempel 2011 National Land Cover Database (NLCD)] 3, 7.
    1. Consult publisert litteratur for å identifisere de beste landskapsbaserte tiltak for hver arealbruk aktivitet 10. Kontakt naturressurs etater for å identifisere og få regionsspesifikke landskaps datasett som er tilgjengelige for bruk. Imidlertid kan det være nødvendig å opprette nye liggende variabler eller datasett.
  3. Tabuleringene arealdekke og bruk attributtene til 1: 24000 eller 1: 100 000 nasjonale hydrografi datasett (NHD) nedbørfelt ved hjelp av geografiske informasjonssystemer (GIS) programvare.
    1. Sørg for hver 1: 24000 eller 1: 100 000 nedslagsfelt har en unik identifikator. Bruk noen brukerdefinert numerisk eller kategoriske identifikator som unik identifikator.
    2. Tabuleringene vektordata (f.eks, poeng eller linjer) som faller innenfor hver nedslagsfelt.
      1. Oppsummer alle vektor funksjoner innenfor hver nedslags bruker Tabuleringene Veikryss verktøy innen statistikk verktøysett for analyse verktøykasse. Velg NHD nedslagsfelt lag som innskrivings Zone Feature, nedslags unik identifikator som Zone Field, og vektoren datasett av interesse som Input Class har.
      2. Bli med i tabell landskapet attributter til nedslags laget. Høyreklikk på nedbørfelt laget i innholdsfortegnelsen og velg Delta og gjelder fra nedtrekksmenyen, og Bli med fra subsequent menyen. Velg unik identifikator som feltet at delta vil være basert på, resultatet tabellen fra 1.3.2.1 som tabellen som skal sammenføyes, og den unike identifikator som feltet i tabellen at skjøten vil være basert på.
    3. Tabuleringene rasterdata ved hjelp av tabuområde verktøyet ligger innenfor Zonal verktøysett for Spatial Analyst verktøykasse.
      1. Last Spatial Analyst forlengelse. Velg Extensions fra menyen Tilpasse. I Extensions dialogboksen sjekk boksen som tilsvarer Spatial Analyst forlengelse.
      2. I dialogboksen tabuområde, velg NHD nedslagsfelt shapefile som innspill raster eller funksjon sone data, den unike identifikator (f.eks FEATUREID) som i sonen, og arealdekke datasett (f.eks NLCD) som inngangs raster eller funksjon klassedata.
      3. Bli med i tabell landskapet attributter til nedslags laget følgende protokoller i trinn 1.3.2.2, med tabulerearealresultater tabell som delta tabellen.
  4. Accumulate landskaps attributter for alle NHD nedbørfelt.
    1. Last ned NHDPlusV2 Catch data Tildeling og vekst Tool (CA3TV2) på http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-tools. Bruk akkumulering funksjon CA3TV2 for akkumulering av attributter for 1: 100.000 NHD nedbørfelt 11.
      Merk: Vi brukte custom skrevet kode som samler landskapet attributter for 1: 24000 skala NHD nedbørs 12. Detaljerte instruksjoner for bruk CA3TV2 er integrert i verktøyet og kan nås via hjelpefunksjonen.
  5. Velg NHD nedbørfelt som studiesteder basert på akkumulerte landskaps attributter.
    1. Lag et spredningsplott av alle NHD nedbørfelt med hensyn til akkumulerte verdier av store arealbruk aktiviteter (Figur 1a).
    2. Velg studiesteder (ca. 40 sider per 8-sifret høgskolen vannskille) til å representere hele range av innflytelse fra dominerende arealbruk aktiviteter innenfor målet vannskille (figur 1B). Velg områder innen uavhengige stressor gradienter (dvs. påvirket av en enkelt arealbruk aktivitet) og stressor kombinasjoner (dvs. påvirket av flere arealbruks aktiviteter) (Figur 1b).
    3. Sikre at studiesteder er romlig fordelt over hele målet vannskille og uavhengig av hverandre med hensyn til nedstrøms drenering. Sørg for at områder som faller innenfor den enkelte og kombinert stressor gradient også har lignende gjennomsnittlig bassenget områder.

Figur 1
Figur 1. Hypotetisk punktplott av NHD nedbørfelt med hensyn til påvirkning fra 2 arealbruk aktiviteter. Omfanget av påvirkning av 2 arealbruk aktiviteter på tvers av alle NHD nedbørfelt innenfor den hypotetiske watershed (n = 4229) (A). Valgte studiesteder (n = 40) som representerer hele spekteret av observerte forhold innen vannskille i forhold til uavhengige og kombin stressor gradienter (B). Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

2. Felt Protokoller for samling av Fysiokjemiske og biologiske data

Merk: Alle data for hvert område skal samles under samme befaring ved normale basen strømningsforhold. Protokoller som presenteres her representerer standard operasjonsprosedyrer for West Virginia Department of Environmental Protection (WVDEP) 13. Det kan være mer hensiktsmessig å bruke statlig eller føderalt anerkjente prosedyrer for den spesifikke vannskille blir vurdert.

  1. Avgrense prøvetaking rekkevidde for hvert område som 40 × aktiv kanalbredde (ACW), med maksimum og minimum lengde på 150 og300 m 3, 7.
  2. Eksempel vannkvalitet attributter fra steder med vann i bevegelse som er karakteristisk for hele prøvetakingsstedet (for eksempel ikke direkte påvirket av sideelv eller drenering pipe innganger).
    1. Innhent momentane målinger av oppløst oksygen, spesifikk ledningsevne, temperatur og pH-verdi ved hjelp av håndholdte sensorer. Kalibrere sensorene før hver prøvetaking reaksjon etter produsentens anvisninger.
    2. Skyll filtrerende utstyr med avionisert vann før vannet prøvetaking.
    3. Filter 250 ml vann (blandet celluloseester-membranfilter, 0,45 um porestørrelse) for analyse av oppløste metaller. Feste til en pH-verdi <2 for å sikre metaller forblir oppløst i oppløsningen.
      Merk: riktig mengde syre kan legges til vannprøven etter prøvetaking. Alternativt kan det riktige volumet tilsettes til flasken før prøvetaking arrangementet. Volumet som kreves for å feste til en pH-verdi <2 er avhengig av syrestyrken.
      1. For studien beskrevet her, samle en enkelt filtrert prøve fra hver side og fest med salpetersyre for bestemmelse av oppløst Al, Ca, Fe, Mg, Mn, Na, Zn, K, Ba, Cd, Cr, Ni, og Se 3 7.
        Merk: Valg av analytter bør styres av vannskille-spesifikke arealbruks aktiviteter.
    4. Samle 250 ml ufiltrert prøve (r) av helt senke prøveflasken i vannsøylen. Klem forsiktig på flasken for å kvitte gjenværende luft og samtidig plassere lokket på prøveflasken. Feste prøven (e) til en pH-verdi <2 om nødvendig (f.eks forhindre biologisk aktivitet fra å påvirke næringsstoffer).
      1. For studien beskrevet her, samle to ufiltrerte prøver fra hvert område. Fest først med svovelsyre for bestemmelse av NO 2 og NO 3 og total P. Ikke fest andre ufiltrert prøve og bruke den til å bestemme total og bikarbonat alkalitet, Cl, SO 4, og totalt oppløst sålokk 3, 7.
        Merk: Valg av analytter bør styres av vannskille-spesifikke arealbruks aktiviteter.
    5. Skaff en feltet stå tomt for hver fiksativ brukt under hver prøvetaking hendelse. Skaff felt blanks ved å følge alle protokoller for prøvetaking (dvs. skylling, filtrering, fikse) med avionisert vann som den endelige prøven.
      Merk: Felt blanks brukes til å identifisere forurensning i prøvetaking og analyse.
    6. Lagre alle vannprøver ved 4 ° C inntil alle analysene er fullført. Sørg for at alle analytter er målt innenfor sitt spesifiserte holdetiden 14.
  3. Mål utslipp på hvert prøvested.
    1. Del fuktet strømmen bredde i like store porsjoner.
    2. Måle dybden og gjennomsnittlig strømhastighet på midtpunktet av hver seksjon.
      1. Ved hjelp av en dybdemåler stang, måle dybde som avstanden fra strømmen sengen til vannoverflaten.
      2. Ved hjelp av en current meter, måle vannhastighet ved 60% vanndybde.
    3. Beregn utslippet som summen av produktet av hastighet, dybde og bredde på tvers av alle seksjoner.
  4. Smak den macroinvertebrate samfunnet på hvert sted.
    1. Skaff sparkeprøver (netto dimensjoner 335 x 508 mm 2 med 500 mikrometer mesh) fra 4 separate representative riffles fordelt over hele lengden av prøvetakingen rekkevidde.
      1. På hvert spark sted, plasserer spark netto vinkelrett streame flyt og forstyrre en 0,50 x 0,50 m 2 (dvs. 0,25 m 2) område av bekken sengen umiddelbart oppstrøms. Sørg for at alle organismer og rusk flyte nedstrøms til kick nettet.
      2. Kombiner organismer og rusk fra de 4 spark prøvene til et enkelt sammensatt utvalg (som representerer 1,00 m 2 av bekken seng) og umiddelbart bevare med 95% etanol.
  5. Mål fysisk habitat kvalitetog kompleksitet gjennom strømmen rekkevidde.
    1. Ta målinger av vanndybde, hydraulisk kanal-enhet typen, sediment klasse, og avstand til fisk deksel objekt ved likt adskilte punkter langs djupål (del av strømmen gjennom hvilke den største eller mest hurtig strømning finner sted). Ta målinger hver en ACW for bekker <5 m bred og hver 0,5 ACW for bekker> 5 m bred 15.
      1. Gi kanalen enhet innenfor der hver djupål plassering ligger (f.eks riflen, løpe, basseng, eller gli) 16.
      2. Ved hjelp av en dybdemåler stang, måle dybde som avstanden fra strømmen sengen til vannoverflaten.
      3. Tilfeldig identifisere et stykke sediment og bestemme dens Wentworth størrelse klassifisering (silt, sand, grus, brolegge, kampestein) 17.
      4. Beregn avstand fra hverandre djupål punkt til nærmeste dekk objektet.
        Merk: Fisk deksel er definert som hvilken som helst struktur i den aktive kanal i stand til å skjule en 20.32 cm (8 tommer) fiske 18.
    2. Tell alle biter av store woody rusk i den aktive kanalen.
    3. Estimate habitatkvalitet med US Environmental Protection Agency (EPA) raske visuelle habitatvurderinger (RVHa) protokoller 19.
  6. Skaff dupliserte målinger og prøver fra en tilfeldig valgt 10% av studiesteder. Duplicate tiltak benyttes for å estimere prøvetaking og laboratorieanalyse presisjon.

3. Laboratorie Protokoller for Fysiokjemiske og biologiske data

Merk: Beskrive laboratorieprotokoller for kvantifisering av vannkjemi attributter er utenfor omfanget av dette manuskriptet. Men den nåværende studien brukte kjemiske standardmetoder for vann og avfall 14.

  1. Subsample organismer som finnes i hver macroinvertebrate prøve (samlet inn ved hjelp protokoller i kapittel 2.4) for å oppnå en representativ subsample av macroinvertebrate samfunnet på hvert sted.
    1. Plasser hele kompositt macroinvertebrate prøven i en 100 i to rutenett sortering (som måler 5 x 20 i 2). Tilfeldig tilordne hver en i to grid et tall fra 1 til 100.
    2. Bruk en stereo mikroskop for å telle og identifisere alle organismer i tilfeldig utvalgte en i to nett til det totale antall sorterte individer er 200 ± 20%. Identifisere organismer til slekten ved hjelp macroinvertebrate nøkler, slik som de som er publisert av Merritt og Cummins 20.
    3. Kompilere genus-nivå overflod data til fellesskapsverdier [f.eks total rikdom og% Ephemeroptera, steinfluer og vårfluer (EPT)] til bruk som responsvariabler i statistiske modeller og påfølgende scenarioanalyse 3, 7.

4. Statistiske og Scenario Analyser

  1. Konstruer generaliserte lineære modeller for å forutsi in-stream fysiske, kjemiske og biologiske forhold fra landskapet baserte indicators av dominerende arealbruk aktiviteter.
    Merk: Protokoller og analyser ble utført i R språk og miljø for statistisk databehandling (versjon 3.2.1) 21.
    1. Test for normalitet ved hjelp av Shapiro-Wilk [shaprio.test () -funksjonen i R pakke statistikk 21] tester og transformere variabler for å møte antakelser om para analyser og linearize relasjoner.
    2. Fit innledende maksimale modeller som angir to-veis interaksjon mellom alle arealbruk prediktorer [glm () -funksjonen i R pakke statistikk 21].
    3. Anvende en delesjon bakover for å identifisere den minimale tilfredsstillende modell 3, 7, 22.
      1. Identifiser minst signifikante (dvs. forklarer minst mulig variasjon) variabel i maksimal modell [sammendrag () -funksjonen i R pakke statistikk 21] og monter en ny modell med denne variabelen ekskludert [glm () -funksjonen i R pakke statistikk 21] .
      2. Fortsett å fjerne variablerinntil alle gjenværende prediktorer er signifikant forskjellig fra 0 og forklaringskraft skiller seg ikke vesentlig fra den maksimale modell for hver respons variabel ved hjelp av analyse av avvik tabeller og likelihood ratio tester [lrtest () -funksjonen i R pakke lmtest 23].
  2. Forutsi strømforhold.
    1. Bruk endelige modeller for å forutsi fysisk-kjemiske og biologiske tilstand gitt dagens landskaps egenskaper innenfor alle un-samplet NHD nedbørfelt hele målet vannskille [forutsi () -funksjonen i R pakke statistikk 21].
    2. Visualiser spådommer i GIS-programvare.
      1. Bli med spådommer til NHD nedbørfelt. Høyreklikk på nedbørfelt laget i innholdsfortegnelsen og velg Delta og gjelder fra nedtrekksmenyen, og Bli med fra den påfølgende menyen. Velg unik identifikator som feltet at delta vil være basert på, spådommer fil som tabellen som skal forbindes, Og den unike identifikatoren som feltet i tabellen at skjøten vil være basert på
      2. Høyreklikk på nedbørfelt lag og velg Egenskaper. I dialogboksen Egenskaper for lag, klikk på fanen Symbology og velg mengder. Velg den anslåtte verdien av interesse som Verdi-feltet, og klikk på Bruk.
        Merk: Range verdiene kan endres manuelt for å passe anerkjente økologiske kriterier ved hjelp av Gi-knappen.
  3. Conduct scenarioanalyser for å sammenligne predikere endringer i akvatiske forhold under ulike arealbruksscenarier.
    1. Oppdater dagens landskap datasettet for å simulere plausible fremtidig utvikling eller avbøtende scenarier. For studien beskrevet her, manuelt oppdatere akkumulert landskapsverdier for nedslags av interesse innenfor attributt tabellen (f.eks endre 10 dekar av skog til gruvedrift arealdekke).
      1. Velg nedslagsfelt av interest bruker Valg etter Egenskap funksjon ligger innenfor Utvalg nedtrekksmenyen. I Valg etter Egenskap dialogboksen velger NHD nedbørfelt som lag. Dobbeltklikk på den unike identifikator attributt, velg =, og skriv deretter inn identifikator for nedslags av interesse i ligningen boksen.
      2. Åpne NHD nedslagsfelt attributt tabell ved å høyreklikke på nedbørfelt laget i innholdsfortegnelsen og velge Åpne Egenskap tabell fra rullegardinmenyen. Velge å vise kun utvalgte nedbørfelt.
      3. Med bare utvalgte nedbørfelt viser, høyreklikk på kolonnen av interesse og velg Feltet kalkulator og innspill den nye simulert verdi. Merk: Flere nedbørfelt kan endres for å simulere flere romlig eksplisitte utvikling eller forvaltning som forekommer over store romlige skalaer.
        Merk: Alternativt kan originale vektor og raster datasett bli oppdatert ved å digitalisere nye funksjoner eller endre og fjerne originraturer å simulere nye arealbruk eller for å håndtere en pre-eksisterende arealbruk innvirkning 24. Dette kan gjøres ved hjelp av verktøylinjen Editor.
    2. Re-tildele og re-akkumuleres landskapet attributter for alle NHD nedbørfelt ved hjelp av protokoller som presenteres i trinn 1.3-1.4.
    3. Tippe fysisk-kjemiske og biologiske tilstand som en funksjon av den oppdaterte landskapet datasettet [forutsi () -funksjonen i R pakke statistikk 21].
    4. Visualiser spådd forholdene under alternative arealbruksscenarier ved bruk av protokoller som presenteres i trinn 4.2.2.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Førti 1: 24000 NHD nedbørfelt ble valgt som studiesteder innenfor Coal River, West Virginia (figur 2). Studiesteder ble valgt ut til å strekke seg over et område påvirkning fra dagbrudd (% areal 24), boligutvikling [struktur tetthet (no./km 2)], og underjordisk gruvedrift [nasjonal forurensning utslipp eliminering system (NPDES) tillatelse tetthet (no. / km 2)] slik at hver store arealbruk aktivitet skjedde både isolert og i kombinasjon for å i størst mulig grad (figur 3). På hvert sted ble data om fysisk-kjemiske forhold og macroinvertebrate samfunnsstruktur samlet.

I en tidligere studie ble disse dataene brukes til å konstruere kumulative effekter modeller for å forutsi West Virginia Stream Tilstand Index (WVSCI), en familie-level multi-metriske indeks av biotiske integritet utviklet for West Virginia 25Og spesifikk ledningsevne med en høy grad av presisjon og nøyaktighet 7. Heri er disse modellene brukes til å forutsi nåværende og fremtidige forhold for to undernedbørs av Coal River [Drawdy Creek (figur 4A) og Laurel Fork (figur 4B)] under ulike arealbruks utvikling scenarier. Drawdy Creek og Laurel Fork har nesten identiske nivåer av dagbrudd og% utvikling (tabell 1). Imidlertid er Drawdy Creek påvirket av boligblokker og gruvedrift, mens Laurel Fork er det ikke. Følgelig er det disse to nedbørs tilbyr en unik mulighet til å vurdere og sammenligne i hvilken grad kumulative effekten av flere arealbruk aktiviteter kontrollere gjeldende vannforhold og utfallet av fremtidige arealbruks utvikling scenarier.

Laurel Fork ble ikke spådd å overskride kjemisk (spesifikk ledningsevne> 500 uS / cm 26) eller Biolog iCal kriterier (WVSCI <68 25), noe som tyder på det kan assimilere ytterligere arealbruk aktivitet uten å risikere funksjon (tabell 1). En rekke scenarier ble deretter vurdert å kvantifisere den maksimale mengden av ekstra dagbrudd, underjordisk gruvedrift, og boligutvikling Laurel Fork kan trolig assimilere før sin strøm krysser hvert kriterium. For å gjøre dette, ble bestemt ledningsevne og WVSCI spådd under hele spekteret av hver arealbruk aktivitet mens du holder de andre landskaps beregninger konstant. Scenario analyse antyder Laurel Fork kan assimilere 14% (25% totalt) og 21% (32% totalt) øker i overflategruve lander før krysset den spesifikke ledningsevne og WVSCI kriterier, henholdsvis (figur 5A, 5B). Laurel Fork kan også assimilere 8 underjordisk gruve NPDES tillatelser og 22 boligblokker før krysset spesifikk ledningsevne og WVSCI kriterier, henholdsvis (figur 5A, 5B).

ontent "fo: keep-together.within-page =" 1 "> I kontrast er strøm av Drawdy Creek spådd til å overgå både kjemiske og biologiske kriterier, noe som tyder på en manglende evne til å assimilere noen ekstra arealutvikling uten først formildende effekter av dagens stressfaktorer (tabell 1). Følgelig avbøtende scenarier som reduserer den samlede effekten størrelsen på eksisterende arealbruk aktiviteter (f.eks vil en 10% reduksjon i effekten av 100 strukturer tilsvare 90 strukturer) ble simulert. Fullt dempe effekten av boliger utvikling og underjordsdrift ikke resulterte i en respektiv økning i WVSCI ovenfor, 68 eller reduksjon i spesifikk konduktans under 500 uS / cm kriterier (figur 6A, 6B). imidlertid er utstrømningen av Drawdy Creek ble spådd å overskride en WVSCI score på 68 og reduksjon under 500 uS / cm med samtidige reduksjoner i både boligutvikling og underjordsdrift av en 94 og 75%, henholdsvis. < / P>

Figur 2
Figur 2. Kart over Coal River vannskille. Den Coal River vannskille er vist med hensyn til sin plassering i West Virginia. Plassering av studiesteder (n = 40) og Laurel Fork og Drawdy Creek undernedbørs blir også presentert. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 3
Figur 3. Coal River studiesteder. Omfanget av dagbrudd og boligutvikling for utvalgte studiesteder (n = 40) i uavhengige stressor graderinger og deres kombinasjon. Symbol størrelse er i forhold til antall underjordisk gruvedrift nasjonal forurensning utslipp eliminering system (NPDES) tillater.ttps: //www.jove.com/files/ftp_upload/54095/54095fig3large.jpg "target =" _ blank "> Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 4
Figur 4. Kart som viser arealbruk aktiviteter innenfor Drawdy Creek (A) og Laurel Fork (B). Disse nedbørs representere mønstre av arealbruk geografi typisk hele MTR-VF-regionen. Residential utvikling [arealdekke (som definert av NLCD) og strukturer] og gruvedrift (underjordisk gruvedrift NPDES tillatelser og overflaten gruve grad) arealbruk aktiviteter vises. Andre FN-minelagt tillatelser brukes i scenario analysen er vist. Se Figur 2 for vannskille plassering i West Virginia. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.


Figur 5. Eksempel scenario analyseresultater forutsi in-stream svar på simulert arealbruk utvikling innenfor Laurel Fork. Forut WVSCI score etter simulert økninger i dagbrudd og boligutvikling (A) og spådde spesifikk konduktans følgende simulerte økninger i dagbrudd og underjordsdrift ( B) i Laurel Fork vannskille. Horisontale linjer representerer WVSCI (68) og spesifikk konduktans (500 uS / cm) kriterier. Vertikale linjer representerer flere nivåer av gruvedrift resulterer i kryssing av hvert kriterium. Enheter for x-aksen varierer avhengig av landskapet attributter endres under hvert scenario og svarer til enhetene som er angitt i forklaringen. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.


Figur 6. Eksempel scenario analyseresultater forutsi in-stream svar på simulerte utslippsreduserende aktiviteter innenfor Drawdy Creek. Forut WVSCI score (A) og spesifikk ledningsevne (B) etter simulert nedgang i effekten størrelsen på eksisterende boligutvikling og underjordsdrift, henholdsvis. Forut forholdene følgende samtidige reduksjoner i effekt størrelsen på både boligutvikling og underjordsdrift er også vist for hvert svar. Horisontale linjer representerer WVSCI (68) og spesifikk konduktans (500 uS / cm) kriterier. Vertikale linjer indikerer reduserende aktiviteter som resulterer i forbedringer utover hvert kriterium. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

dagens landskap
Drawdy Creek Laurel Fork
Land bruksegenskaper
Dagbrudd (%) 10.7 10.9
Gruvedrift (# NPDES tillatelser) 9 0
Utvikling (%) 4.1 4.8
Struktur tetthet (#) 470 0
observerte forhold
Spesifikk ledningsevne (uS / cm) 686 156
WVSCI 65 68.8
Forut forhold
Spesifikk ledningsevne (uS / cm) 831 279
WVSCI 60.9 73.1

Tabell 1. Landskaps egenskaper og observert og predikert akvatiske forhold for Drawdy Creek og Laurel Fork. Arealbruk egenskaper (dagbrudd, underjordisk gruvedrift, og boligutvikling) og spådde kjemiske og biologiske forhold for Drawdy Creek og Laurel Fork under omløpslandskapsforhold og ekstra gruvedrift scenario.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Vi gir et rammeverk for å vurdere og håndtere kumulative effekten av flere arealbruk aktiviteter i sterkt påvirket nedbørsfelt. Tilnærmingen er beskrevet her adresser tidligere identifisert begrensninger knyttet til administrasjon av vannsystemer i sterkt påvirket nedbørs 5-6. Mest spesielt målrettet vannskille vurderingen design (dvs. prøvetaking langs enkelte og kombinerte stressor akser) produserer data som er godt egnet for kvantifisering av komplekse kumulative effekter på relevante romlige skalaer (dvs. vannskille skala) via lett tolkbare og gjennomfør modellering teknikker 3, 7 . Dessuten er disse modellene lett innlemmes i en scenarioanalyse rammeverk som muliggjør nøyaktig prediksjon av fremtidig forvaltning (f.eks restaurering og mitigation) og utvikling utfall. Følgelig vil presenteres tilnærmingen trolig være av verdi for vannlevende ressurs ledere som i økende grad avhengige av prognoser Conditioner under ulike arealbruksscenarier for å hjelpe til reguleringer 27.

Kontrasten mellom Drawdy Creek og Laurel Fork fremhever nytten av det presenterte rammene når du administrerer akvatiske systemer innenfor aktivt utvikler og samfunnsøkonomisk viktige regioner. Scenario analyse antydet at Laurel Fork, som er påvirket utelukkende av dagbrudd (10,9%), kan assimilere ytterligere arealutviklingen uten å overskride kjemiske og biologiske kriterier. Drawdy Creek, som er berørt av tilsvarende nivåer av dagbrudd (10,7%), er spådd å ikke møte enten kriterium som følge av kumulative effekter forbundet med underjordisk gruvedrift og bolig strukturer. Imidlertid kan simuleres innstrammingen av ikke-dagbrudd stressfaktorer (f.eks underjordisk gruve avløp og bolig avløpsanlegg) bedre økologiske forhold, noe som tyder på strategisk ledelse aktiviteter muliggjøre ytterligere utvikling skal skje. Følgelig, den foreliggendeed tilnærming gjør det mulig å legge til rette for økonomisk og utviklingsaktivitet samtidig produsere mulighet for nettofordeler gjennom utbedring av andre stressfaktorer 28.

Vellykket identifikasjon og prøvetaking av dominerende arealbruk stressfaktorer er et kritisk punkt i vellykket implementering metoder presentert her. Det er også viktig at prøvetaking og påfølgende dataanalyser er basert på den beste tilgjengelige og mest up-to-date arealdekke og bruke informasjon. Temporal samsvar mellom arealdekke og in-stream data bidra til å sikre nøyaktige statistiske sammenhenger og påfølgende økologiske spådommer 3, 9. Hvis utført riktig, produserer present vannskille vurdering teknikk data som i all vesentlighet objektiv (dvs. minimerer spesifikasjonsfeil og utelatt variabel skjevheter) og upåvirket av Multikolineæritet. Derfor er disse dataene godt egnet for prediktiv modellering via tradisjonelle regresjon teknikker.En mulig begrensning av den aktuelle metode er imidlertid at sterk evne til å forutsi empirisk romlig mønster ikke garantere en evne til å forutsi endringen over tid. Spesielt har studier observert interaksjoner mellom klima og arealbruk på fysio og biologiske forhold 29-31. Dermed vil adaptive tilnærminger som tester timelige spådommer og oppdatere romlige prediksjonsmodeller være en viktig del av ledelsens innsats. Dette bør innebære å inkludere klimaendringene i statistiske modeller og påfølgende scenarioanalyser.

Vår metodikk kan også tilpasses til å utnytte eksisterende datasett som ikke oppfyller forutsetningene for tradisjonelle regresjon teknikker (f.eks Multikolineæritet og prøve uavhengighet). Bruk av pre-eksisterende data er gunstig i situasjoner hvor ledere har begrenset tid eller ressurser. Økte Regresjon Tre (BRT) modeller kan være spesielt nyttig når analysere store, Pre-eksisterende datasett fordi de er i stor grad upåvirket av Multikolineæritet, manglende data, statistiske uteliggere, og ikke-normale data 32. Videre tilbyr BRT høy prediktiv ytelse og har vist nytte i en scenarioanalyse rammeverk 28.

Det er viktig å være oppmerksom på konteksten som vår metodikk ble utviklet. Først ble vår tilnærming utviklet for nedbørsfelt preget av klart definerte arealbruk gradienter. Men, klart definerte arealbruk gradienter ikke alltid forekomme ved vannskillet-skala (for eksempel deler av Midtvesten med liten variasjon i landbruket grad). Dermed kan andre tilnærminger til bevaring planlegging, for eksempel risikobaserte metoder som rangerer bevaringsmålene basert på risiko for fler arealbruk aktiviteter, være mer hensiktsmessig 33-34. Videre vår tilnærming er designet på den 8-sifrede høgskolen vannskille skala. I en tidligere studie fant vi at modeller constructed tvers av flere 8-sifrede høgskolens nedbørs klarer å forutsi vannskille-spesifikke nyanser mellom arealbruk og in-stream forhold 7. Konstruere modeller på tvers mindre romlige skalaer (f.eks 12-sifret høgskolens nedbørs) kan begrense utvalgsstørrelsen og begrense muligheten for modeller for å kvantifisere komplekse kumulative effekter. Imidlertid kan vår tilnærming brukes til å administrere på tvers av romlige skalaer via et hus-nabolag rammeverk 2. Under denne rammen er restaurering og beskyttelse prioriteringer satt for individuelle strømmer innenfor rammen av omgivelsene. For eksempel, restaurering potensielle øker med økende nabolag tilstand på grunn av fordeler forbundet med å ha gode bekker i nærheten (f.eks høy re-kolonisering potensial).

Vi gir og demonstrere protokoller for vurdering og styring kumulative effekter innenfor tungt påvirket nedbørsfelt. Selv om den nåværende manuskriptet fokusert på bygging og gjennomføringav kumulative effekter modeller innenfor en scenarioanalyse rammeverk, den påviste vannskille vurdering teknikker produsere data som kan kvantifisere detaljerte mønstre av fysisk-kjemiske og biologisk nedbrytning knyttet til opphopning av dominerende arealbruk aktiviteter over større romlige skalaer 35. Følgelig data produsert av studiedesign og utvalgsprotokoller beskrevet her har potensielle leder fordeler som strekker seg langt utover de som er omtalt. Kanskje viktigst av alt, er denne rammen overføres til andre nedbørs overfor pågående overganger i en rekke arealbruk aktiviteter.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Acknowledgments

Vi takker de mange felt- og laboratorie hjelpere som var involvert i ulike aspekter av dette arbeidet, spesielt Donna Hartman, Aaron Maxwell, Eric Miller, og Alison Anderson. Midler til denne studien ble gitt av US Geological Survey gjennom støtte fra US Environmental Protection Agency (EPA) Region III. Denne studien ble delvis utviklet under Science til å oppnå resultater Fellowship Bistandsavtalen antall FP-91766601-0 tildelt av US EPA. Selv om forskningen er beskrevet i denne artikkelen har blitt finansiert av US EPA, det har ikke vært utsatt for etatens nødvendig peer og politikk gjennomgang og derfor ikke nødvendigvis gjenspeiler synspunktene til etaten, og ingen offisiell godkjenning skal kunne utledes.

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

Environmental Sciences Watershed vurderings vannskille modellering scenario analyse kumulative effekter arealbruk stream tilstand
Vannskille planlegging innenfor en kvantitativ Scenario analyse Work
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