Akış ekosistemlerinde Makroomurgasızlar ve balıklar için boyut spektrumunu modelleme

Environment

Your institution must subscribe to JoVE's Environment section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

 

Summary

Bu bir protokol boyutu spektrumunu modeli (bireysel kütle ve nüfus yoğunluğu arasındaki ilişki ölçekleme) bir kombine balık ve wadable akışları ve nehirler omurgasız veri. Yöntemler şunlardır: nicel balık ve omurgasız örnekleri toplamak için alan teknikleri; alan verilerini standartlaştırmak etmek için laboratuar yöntemleri; ve istatistiksel veri analizi.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

McGarvey, D. J., Woods, T. E., Kirk, A. J. Modeling the Size Spectrum for Macroinvertebrates and Fishes in Stream Ecosystems. J. Vis. Exp. (149), e59945, doi:10.3791/59945 (2019).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Boyut spektrumunun bir ekolojik toplum veya gıda Web içindeki bireylerin ortalama vücut kütlesi (M) ve yoğunluğu (D) arasında ters, Allometrik ölçekleme ilişkisi olduğunu. Daha da önemlisi, boyut spektrumunun, türlerin davranışsal veya yaşam geçmişi özellikleri yerine bireysel boyutların, bir ekosistem içinde zenginliğin primer belirleyici olduğunu varsayar. Böylece, türler düzeyinde verilere odaklanan geleneksel Allometrik ilişkilerin aksine (örn. ortalama türlerin vücut boyutu vs. nüfus yoğunluğu), boyut spektrumlu analizler ' ataktik '-bireysel numuneler sadece boyutları ile tanımlanır, taksononomik kimlik. Boyut spektrum modelleri geleneksel, kompleks gıda ağlarının verimli temsilleridir ve açıklayıcı ve öngörü bağlamlarda kullanılabilir (örn. büyük tüketicilerden bazal kaynaklardaki değişikliklere ilişkin tepkiler tahmin edilebilir). Çeşitli su ekosistemlerinden gelen ampirik çalışmalar da büyüklüğü Spectra yamaçlarında benzerlik yüksek düzeylerde orta bildirdi, ortak süreçler çok farklı ayarları küçük ve büyük organizmaların fazlalıkları düzenleyen düşündürmektedir. Bu, wadable akışlarda topluluk düzeyinde boyut spektrumunu modellemek için bir protokoldür. Protokol üç ana adımda oluşur. İlk olarak, yerel yoğunlukları tahmin etmek için kullanılabilecek nicel bentik balık ve omurgasız örnekleri toplayın. İkincisi, tüm bireyleri ataktik üniteye dönüştürerek balık ve omurgasız verileri standartlaştırın (yani, boyutla tanımlanmış bireyler, taksononomik kimliklerden bağımsız olarak) ve günlük2 boyutlu kutular içerisindeki kişileri toplamaları. Üçüncü olarak, ataktik M ve D tahminleri arasındaki ilişkiyi modellemek için doğrusal regresyon kullanın. Ayrıntılı talimatlar, D tahmin ve boyut spektrumları modelleme kolaylaştırmak için özel yazılım da dahil olmak üzere, bu adımların her tamamlamak için burada sağlanmıştır.

Introduction

Vücut kütlesi ve metabolik oran arasındaki pozitif ilişki gibi vücut boyutu ölçekleme ilişkileri, bireysel organizma düzeyinde iyi bilinmektedir ve şimdi organizasyon yüksek düzeyde incelenmektedir1,2,3 . Bu Allometrik ilişkiler, y = bformunun en sık güç kanunu fonksiyonudur, y ilgi değişkenidir (örn. metabolizma, bolluk veya ev aralığı boyutu), M tek veya ortalama bir vücut kütledir bireysel, b bir ölçeklendirme katsayısı ve a bir sabittir. İstatistiksel kolaylık sağlamak için, y ve M verileri genellikle günlük-dönüştürülmüş analiz önce sonra form günlük Doğrusal denklemler Ile modellenmiştir (Y) = log (a) + b log (M), burada b ve log ( a) sırasıyla Doğrusal model eğim ve kesişim noktası haline gelir.

Boyut spektrumunun, M 'nin bir fonksiyonu olarak yoğunluk (D, birim alan başına birey sayısı) veya biyokütle (B, birim alanı başına birey toplamı kütlesi) tahmin eden bir Allometrik ilişki türüdür (bkz. Bölüm 4 ek ' normalleştirilmiş ' D veya B tahminlerinin kullanımı hakkında bilgi.) M ve D arasında veya m ile B arasında diğer ölçeklendirme Ilişkileri gibi, boyut spektrumunun temel ve uygulamalı ekoloji merkezi bir rol oynamaktadır. Nüfus seviyesinde, biyologlar genellikle negatif D Image 1 M ilişkilerini yoğunluklu bağımlı hayatta kalma kanıtı olarak veya ekosistem taşıma kapasitesinin modelleri olarak (örn. ' kendinden inceltme kuralı ')4, 5' i yapın. Toplum seviyesinde, B Image 1 M ilişkileri, boyut seçici balıkçılık5/6gibi antropojenik perturbasyonların sistem düzeyinde etkilerini incelemek için kullanılabilir. D ve B ile M allometric ölçekleme aynı zamanda nüfus, topluluk birleştirmek için son çabaları merkezi ve ekosistem ekoloji2,8,9.  

Boyut spektrumunun özellikle önemli bir özelliği, tamamen ataksik9,10olduğu gerçektir. Bu nokta, D Image 1 m veya B Image 1 m veri Scatter grafiklerini karşılaştırırken kaçırmak kolaydır ancak taxic ve ataksik modelleri arasındaki ayrım kritik bir şey. Taxic modellerinde, tek bir M değeri, belirli bir türün veya takson11' in her bireyin ortalama vücut kütlesini temsil etmek için kullanılır. Ataktik modellerde, bir veri kümesinde bulunan tüm bireyler, kendi taksononomik kimliği12' ye bakılmaksızın bir dizi vücut boyutu aralığı veya M depo gözü arasında bölümlenmiş olur. İkincisi, ataktik yaklaşım birçok takson sergi belirsiz büyüme ve deneyim beslenme davranışında bir veya daha fazla ontogenetic vardiyaları su ekosistemlerde avantajlı; Bu durumlarda, tek bir tür düzeyi M ortalama bir türün yaşam geçmişi9,13,14boyunca farklı işlevsel rolleri doldurabilir gerçeği gizleyecektir. 

Burada, wadable akarsu ve nehirler içinde boyut spektrumunu ölçmek için tam bir protokol sunuyoruz. Protokol, gerekli balık ve bentik makroomurgasız verileri toplamak için alan örnekleme yöntemleriyle başlar. Balık, ' üç geçişli tükenme ' örnekleme işlemi yoluyla toplanır. Bolluk daha sonra Zippin yöntemi15ile tükenme verilerinden tahmin edilecektir. Tükenme örnekleme, kapalı bir çalışma erişim içinde bireysel balıklar (yani, bireyler ne girebilir ne de kapalı erişim bırakabilirsiniz) üç ardışık numuneler aracılığıyla erişime kaldırılır. Böylece, kalan balıklar sayısı giderek tükenmiş olacak. Bu tükenme trendinden, çalışma ulaşmak içinde toplam bolluk sonra D dönüştürülür tahmin edilebilir (m başına balık2), çalışma ulaşmak bilinen yüzey alanı kullanarak. Benthic macroınvertebrates standart sabit alan örnekleyiciler ile toplanacak, daha sonra teşhis ve laboratuvarda ölçülür.

Ardından, kombine balık ve makroomurgasız veri boyutu kutuları arasında bölümlenmiş olacaktır. Geleneksel olarak, oktav veya günlük2 ölçek (yani, iki katına aralıkları) boyutu bin sınırları ayarlamak için kullanılan16. Bir kez boyutu depo gözü kurulduktan sonra, omurgasızlar doğrudan birim alan başına birey sayısı olarak numaralandırılır çünkü kendi boyut kutuları arasında bireysel bentik makroomurgasızlar bölümleme basittir. Ancak, bu tahminler tükenme verilerinden algılanır çünkü boyut kutuları içinde balık fazlalıkları tahmin daha soyut. Bu nedenle ayrıntılı talimatlar, tükenmesi örnek verilerinden, taksonomik kimlikten bağımsız olarak boyut kutuları içinde balık bolluk tahmin etmek için sağlanır.

Son olarak, boyut spektrumunu modellemek için doğrusal regresyon kullanılacaktır. Bu protokol tam Kerr ve Dickie16 orijinal, genel yöntemi ile uyumludur ve McGarvey ve Kirk tarafından kullanılan yöntemleri özdeş, 201817 balık ve Batı Virginia akarsu omurgasız boyutu Spectra bir çalışmada. Bu protokolü kullanarak, müfettişlerin sonuçları doğrudan Kerr ve Dickie16üzerine inşa diğer çalışmalar ile karşılaştırılabilir, böylece tatlı su içinde vücut boyutu ölçekleme ilişkileri geniş ve sağlam bir anlayış hızlandırarak emin olabilirsiniz ekosistemler ve onları sürücü mekanizmaları.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Burada açıklanan tüm yöntemler, Virginia Commonwealth Üniversitesi Kurumsal hayvan bakımı ve kullanım Komitesi (ıAYUC) tarafından onaylanmıştır.

1. balık örneklerinin toplanması ve işlenmesi

  1. Çalışma içinde balıkların yalıtılması kapalı bir balık topluluğu oluşturmak için ulaşmak
    1. Upstream ve downstream tanımlamak (Yön bir Surveyor karşı karşıya ' upstream ' ve su akımı karşı ) çalışma biter sonra çıkarılabilir bayrak bandı ile uçları işaretlemek ulaşır.
      Not: çalışmanın toplam uzunluğu keyfi, ancak tüm akış içinde mevcut farklı Habitat türlerinin (örneğin, riffles, çalışır, havuzlar, Tersaçı bankalar) temsili bir seçim kapsayacak kadar uzun olmalıdır. Çoğu durumda, 100-200 m çalışma erişim yeterli olacaktır.
    2. Çalışma mesafesi uzunluğu boyunca eşit olarak dağıtılmış 5-10 transects, ıslak akış kanalı genişliğini ölçün. Ortalama ıslanan kanal genişliği, Toplam erişim uzunluğuyla çarpılarak, çalışmanın toplam yüzey alanını tahmin edin.
    3. Güvenli blok ağları (yani, üst çizgi üzerinde yüzer düğümsüz Manyat ve alt satırda ağırlıkları) çalışma ulaşmanın upstream ve downstream uçları akış kanalı boyunca. Enkaz birikimi ve tıkanmasını en aza indirmek için orta-kaba kafes ağları (6.3 — 9.5 mm veya 1/4-3/8 inç Mesh) kullanın. Küçük balıklar geçecektir gibi büyük (> 12.7 mm) Mesh ağları kullanmayın.
      Not: örneklemeden önce, aşağıdakileri içeren bir arma kiti hazırlayın: (i) 8 uzun (≥ 15 m uzunluğunda) Polipropilen Halat parçaları (9,5 mm veya 3/8 inç çapı); ve (ii) 8 kam-eylem Tie-aşağı kayışları. Bu yapış ve yük serbest bırakıldığında ciddi yaralanmalara neden olabilir gibi cırcır-eylem kayışları kullanmayın.
      1. Çalışma ulaşmanın upstream ucunda, bir ağaç, kök, büyük kaya veya akış her tarafında bir net çapa için kullanılan diğer katı nesne bulun. Akışın her tarafında uygun çapa noktalarının kullanılabilirliği büyük olasılıkla upstream sınırının konumunu etkileyecektir.
      2. Polipropilen Halat bir parça seçin ve bir Borina halatı düğüm kullanarak her ucunda bir döngü oluşturun. Sadece bir Borina halatı düğümü kullanın, diğer knot nem ve yüksek gerginlik maruz kaldığında kalıcı olarak mühürlü hale gelebilir gibi. Bir çizgi düğümü bağlama yönergeleri için bkz: Şekil 1.
      3. Halat ağaç/kök/kaya etrafında sarın ve bir çapa noktası oluşturmak için diğer ucundaki döngü üzerinden bir ucunda döngü besleme (Şekil 2). Kısaltmak veya ekleyerek veya kaldırarak halat çapa uzatmak ağaç/kök/kaya etrafında sarar.
      4. 1.1.3.1 adımları yineleyin — akış karşı tarafında ikinci bir bağlantı noktası kurmak için 1.1.3.3.
      5. Bir Borina halatı düğüm kullanarak blok net dört köşesinin her satırlarda bir döngü oluşturun. Sadece bir yay çizgisi düğümü kullanın (Şekil 1).
      6. Blok ağın üst hattının her iki tarafını da (yüzen çizgi), kam-Action tie-down kayışlarını kullanarak bağlantı noktalarına bağlayın. Kravat aşağı kayışının her iki ucundaki kancaları, blok ağı ve çapa noktalarının köşelerindeki döngülere yerleştirin (Şekil 2). Her bir temas noktasını sıkmak için, kravat aşağı kayışının ücretsiz Tether 'i kam tokası üzerinden çekin.
        Not: çapa üzerinde gerginlik serbest bırakmak Için (blok net ayarlarını ayarlamak veya örnekleme tamamlandığında blok ağı kaldırmak için), kravat aşağı kayışların her birinde kam düğmesine basın.
      7. Blok net (ağırlıklarla çizgi) alt satırını çadır bahisli akış bankasına sabitleyerek koruyun.
      8. Blok net pin büyük kayalar kullanarak akış alt ile bir mühür kurmak. Yukarı bakan net tarafında kayalar yerleştirin. Netin üst kısmında su seviyesinden kaldığından emin olun (Şekil 2). Bağlantı noktasının (s) yüksekliğini gerektiği gibi ayarlayın.
      9. 1.1.3.1 adımları tekrarlayarak ikinci bir blok net ayarlayın — çalışma ulaşmanın aşağı uç kısmında 1.1.3.8.
  2. 3 balık örnekleme tükenmesi ilk gerçekleştirmek kapalı çalışma erişim içinde geçer. Bu protokol, bir sırt çantası electrofisher kullanılabilir ve tüm ölçme mürettebat personeli düzgün kullanmak için eğitimli olduğunu varsayar. Diğer yöntemler potansiyel olarak kullanılabilir, ancak temsili balık örnekleri toplama etkili olmayabilir.
    Not: küçük akışlarda, 4-5 kişi ideal bir mürettebat boyutu: bir electrofisher, iki net hayrete balıklar, ve bir veya iki tutarak kova ve mekik yakalanan balıklar taşımak için çalışır. Ayrıca, sırt çantası elektrobalıkçılık önemli yaralanma neden olabilir, akış balıklar ve insanlar18. Bu nedenle dikkatli olmak ve uygun eğitim almak için önemlidir.
    1. Kapalı çalışma ulaşmanın aşağı ucunda başlayarak, sırt çantası electrofisher açın ve upstream yönde hareket. İlerleme yavaş, tüm InStream habitatları örneklenmiş sağlamak için çalışma boyunca yan-yan hareket. Upstream net ulaşıldığında ilk tükenmesi Pass tamamlanır.
    2. Destek mürettebat üyeleri (electrofisher faaliyet) lideri takip edelim, onlar tespit edilir ve geçici kova onları transfer gibi daldırma ağları ile hayrete balıklar toplayarak, daha sonra havalandırılmış tutarak küvetleri. Yakalanan balıklar sağlıklı kalmasını sağlamak için havalandırma taşları ile küçük pil güçlendirilmiş ' yem kova ' pompaları kullanın.
      1. Onlar spot ve yakalamak zor olarak çok küçük, Genç-of-yıl balıklar için özellikle dikkat edin. En küçük balıkların yakalanması son derece verimsiz olduğunda, sonuçlar önyargılı olabilir. Bu durumda, günlük2 boyutu depo gözleri içinde yoğunlukları tahmin etmeden önce balık verilerinden en küçük günlük2 boyut sınıflarını kaldırmak gerekli olabilir (bkz. Adım 3.2.2).
        Not: netleme hayrete balıklar başarı biyolojik ve çevre koşulları bir dizi ile farklılık gösterecektir. Örneğin, görünürlük düşük olan bulanık su etkili bulmak ve balıklar yakalamak için yeteneğini sınırlandıracak; bulanıklık çok yüksek ise, örnekleme yeniden zamanlanmış veya alternatif bir örnekleme sitesi seçilmelidir.
  3. İlk tükenme geçişi toplanan balıklar işleme
    1. Anestezinin gerekli olup olmadığını belirleyin. Canlı balıklar genellikle işlemek zordur, ve sedasyon balık numuneleri stres ve yaralanma en aza indirmek için gerekli olabilir. Anestezi kullanılırsa, iki seçenek yaygın olarak (Nisan 2019 itibariyle) mevcuttur: Tricaine-S (tricaine methanesulfonate, MS-222) ve karbondioksit (kabartma soda).
      Not: tricaine-S maruz balık güvenli bir şekilde tüketilen olabilir önce 21 günlük tutma süresi gerektirir19,20, ama şu anda (Nisan 2019 itibariyle) sadece balık yatıştırıcı ABD Gıda ve İlaç İdaresi tarafından onaylanmış.
    2. Sakinleştirici kullanıldığında, anestezik ürünle birlikte verilen tüm talimatları dikkatle izleyin. Her durumda, bir Gazbeton su banyosunda anestezik bileşiği karıştırın. Sedasyon gözleninceye kadar banyo içinde toplanan balıklar Submerge. Yatıştırıcı bir kez, mümkün olduğunca hızlı bir şekilde balıklar süreci, yatıştırıcı uzun süreli maruz kalma ölüm neden olabilir.
    3. Tutma tankından (ya da sedasyon olmadan), bireysel olarak veya küçük gruplar halinde, tanımlama için örneklenmiş balıkları almak için küçük daldırma ağları kullanın. Numuneleri beyaz plastik veya emaye tepsilerine yerleştirin ve muayene için forseps ve büyüteç gözlüklerini kullanın. Yerel veya bölgesel kimlik anahtarları (örneğin, "Ohio balıkları")21 kimlik yardım için kullanın.
    4. Her numune için toplam uzunluğu (burun ucunu kaudal Fin sonuna kadar) ölçün, ardından bir alan dengesini tartın. Elektronik denge kullanıyorsanız, 0,1 veya 0,01 g hassasiyetle birini seçin. Kullanmak için el şeffaf bir plastik kutu tutmak, gerektiği gibi, bir rüzgar ve yağmur bölme (Bu denge ve numuneler ağırlaştırılır) kapsayacak kadar büyük olmalıdır.
    5. Su geçirmez veri sayfalarında tüm bilgileri (tür kimliği, Toplam uzunluk ve ağırlık) kaydedin. Ek dosya 1' de bir balık veri sayfası yazdırılabilir bir örnek sağlanır.
    6. Bir kez işlenmiş, ayrı bir Gazbeton tutarak/kurtarma bin balıklar dönün. Tüm balıklar işlendiğinde, onları aşağı aşağı akış bloğu net bırakın.
      Not: yanlışlıkla kapalı çalışma erişim içine serbest bırakırsanız, örnek berbat olacak! Anestezi kullanılırsa, tüm balıklar iyileşene ve dengeye kavuşana kadar serbest bırakmak için bekleyin.
  4. İkinci ve üçüncü tükenme geçişleri gerçekleştirme
    Not: Eğer güçlü bir tükenme eğilimi ilk üç geçişte indüklenmiş değilse (örneğin, örneklenen balıkların sayısı üçüncü geçiş tarafından belirgin bir şekilde reddedildiyse), balık bereket22' ye doğru tahmin etmek için ek geçişler gerekebilir. Zaman izin, proaktif dört veya beş ardışık tükenmesi geçer yürütmek için iyi bir fikirdir.
    1. Upstream ve downstream blok ağları hala güvenli olup olmadığını kontrol edin. Eğer önemli enkaz ya blok net toplanan ise, el çekme ile çıkarın.
    2. 1.2 – 1.3 arasındaki adımları tekrarlayarak kalan tükenme geçişi örneklerini toplayın. Örnekleme çabalarının tüm üç geçiş arasında tutarlı kalmasını sağlayın. Aynı hareket hızını kullanın (süreç tavsiye edilir zamanlama) ve örnekleme ulaşmak anket tamamlandıktan aynı mürettebat üyeleri.
  5. Bittiğinde, blok ağları sökmek ve tüm çapa malzemeleri çıkarın.

2. bentik macroınvertebrate örneklerinin toplanması ve işlenmesi

  1. Çalışma ulaşmasında gözlenen önemli fiziksel habitatların (örn., riffles veya ishal) türünün temsilcisi olan balık örnekleme ulaşım sınırları içinde bentik makroomurgasız örnek siteleri seçin.
  2. Sabit alan örnekleyici kullanarak, ilk bentik makroomurgasız örnek toplayın. Geniş çakıl-çakıl boyutu malzemesine sahip sığ akışlarda, Surber Sampler ve Hess Sampler en sık kullanılan cihazlardır ancak herhangi bir sabit alan örnekleyici kullanılabilir. Bu cihazların işe yaramazsa diğer habitatlar türleri örnekleme zaman, Merritt et al danışın. 23 ve Hauer ve Resh24.
    1. Örnekleme aygıtını, örnek toplama net odaklı aşağı akış ile yukarı doğru sıkıca yerleştirin; substrat ile sağlam bir mühür kurmak için gerekli olarak büyük kaldırım taşı.
    2. Bir tel veya plastik fırça güçlü bir süre için örnekleme alanı içinde substrat fırçalamak için kullanın 2 dakika, yerinden bentik macroınvertebrates örnek net içine drift izin.
    3. Örnek içerikleri net 'ten plastik bir kavanoza aktarın ve koruma için% 70 isopropresl alkolle Kapla. Kavanozu etiketleyin ve laboratuvara aktarmak için güvenli bir yerde saklayın.
  3. Toplamak ve ek bentik makroomurgasız örnekleri korumak, adım 2,2 tekrarlamak.
    Not: toplanan makroomurgasız numunelerin sayısı değişkendir ve biraz rasgele olur. İdeal olarak, 5 — 10 çoğaltma numuneleri toplanmalı ve bireysel olarak korunur. En az 3 Çoğaltma örnekleri toplanmalıdır.
  4. Toplanan tüm numuneleri işleme için laboratuara dönün.
    Not: Isoprohava alkol yanıcı bir sıvıdır ve korunan örnekler zemin veya hava taşıyıcısından sevk edilecektir, ilk tamamlamak ve tüm uygun tehlikeli mal/tehlikeli mal eğitimi, ambalaj ve nakliye gereksinimlerini karşılamak için gerekli olacaktır.
  5. Laboratuvarda, korunmuş bentik makroomurgasız örneklerini sıralayabilir ve tanımlayabilirsiniz.
    1. Örnek içerikleri ince Mesh Elek (örn. 125 veya 250 μm) ve durulama ile dikkatle akıtarak ince tortdan ayrı örnekler.
    2. Durulama içeriğini beyaz bir plastik veya emaye tepsisine aktarın, küçük bir su hacmine sahiptir ve ince nokta forseps ile geri kalan kalıntıları el ile makroomurgasızlar seçin. % 70 isoprofrekans alkol küçük bir kap içinde çıkarılan makroomurgasızlar yerleştirin.
      Not: büyük miktarda kaba bitki veya mineral kalıntısı örnek içeriklerle karıştırılırsa, kasede makroomurgasızlar görmek zor hale gelmiştir, ilk önce malzemeyi alt bölerek ve çalışma ile çalışan numune içeriğinin birkaç küçük miktarlarda.
    3. Gözlerden birine takılı bir oküler mikrometre ile diseksiyon stereo mikroskop kullanarak, numuneleri en düşük pratik taksononomik seviyeye belirleyin. Çoğu durumda, bu aile veya cins düzeyi olacaktır.
      Not: tek bir omurgasız numunenin tam içeriğini Işleme ve tanımlama genellikle 2 — 5 h veya daha uzun gerektirir. Bütçeniz yeterli zaman ve uygun bir taksononomik anahtarlar Kütüphanesi25,26,27,28 kimlik yardımcı olmak için kullanılabilir emin olun.
    4. Her numunenin tam vücut uzunluğunu ölçmek için mikroskop merceğinin oküler mikrometre kullanın. Vücut uzunluğu ölçümü mümkün değilse (örneğin hasarlı veya eksik karın), baş kapsül genişliğinin ölçümü yeterli olabilir.
    5. Gövde uzunluğu veya baş kapsül genişliği ölçümleri ve taxon-specific vücut uzunluğu vs. m veya baş genişliği vs. yayımlanan kaynaklardan29, m regresyon denklemleri kullanarak her numune için bireysel Kuru kütle (M) tahmin 30' a kadar. Örneğin, Benke ve Al 'de ampirik vücut uzunluğu (mm) ve M (mg) denkleminin bildirildiğine göre. 29 Alderfly sialis SP için. (Megaloptera, Sialidae) M = 0,0031 × toplam uzunluk2,801. Bu nedenle, toplam 15 mm uzunluğunda bir Sialis Sp. numunesi Için tahmini M 6,104 mg 'dır.
      Not: belirli bir taxon için yayımlanan bir uzunluk ile M denkleminin kullanılabilir değilse, uygun bir denklemin daha yüksek bir düzeyde taksononomik çözünürlük yerine (örn., uygun aile seviyesi denklemi yerine, cins düzeyi denklemi olduğunda mevcut değil) veya benzer bir vücut şekli ile yakından ilgili takson.

3. günlük2 boy depo gözü içinde balık ve bentik makroomurgasız yoğunlukların tahmini

Balık ve omurgasız veri boyutu spektrum analizi kullanmak için nasıl biçimlendirmek için gösteren bir animasyon http://bit.ly/SizeSpectraDensitiesadresinde mevcuttur.

  1. En küçük bentik makroomurgasız en büyük balıklara kadar değişen tüm omurgasız ve balık örneklerini kapsayacak bir dizi günlük2 boyutlu depo gözü oluşturun. Tüm boyut tahminlerinin mg Kuru kütle birimlerinde olduğundan emin olun.
    Not: tutarlılık Için, McGarvey ve Kirk17tarafından kullanılan boyut kutuları öneririz. Bu boyut kutuları 0,0001 ila 214.748,3648 mg arasında değişir. Bu 31 günlük2 boyutlu depo gözleri için alt ve üst sınırlar içeren bir elektronik tablo ek dosya 2' de sağlanır.
  2. İlgili boyut kutuların her biri içinde balık bolluk tahmin edin.
    1. İlk g ıslak kütle tüm bireysel balık ağırlıkları dönüştürmek (alan veri sayfaları kaydedilmiş) mg Kuru kütle. Waters31 (1 g ıslak kütle = 0,2 g kuru kütle) ıslak-kuru kitle dönüşüm faktörü g 'den mg 'ye dönüştürüldükten sonra kullanılabilir.
    2. İlk, ikinci ve üçüncü tükenme örnekleri sırasında, ilgili boyut kutularından (tür kimliğine bakılmaksızın) her biri içinde yakalanan bireysel balıkların toplam sayısını topla. Ek dosya 2' de bir örnek gösterilir.
      Not: çok küçük balıklar üzerinde önyargılı altında örnekleme Buhar balık örnekleme yaygındır ve bireyler günlük içinde toplanır olduğunda belirgin olacaktır2 boyut kutuları; en küçük balıkların toplanan fazlalıkları daha büyük kutulardan (örneğin, 5 vs 100 bitişik boyut kutuları) daha düşük olacaktır. Boyut spektrum analizinden önce açıkça önyargılı olan günlük2 boyutlu depo gözlerini kaldırın (bkz. Adım 4).
    3. En küçük balık boyutu bin içinde toplam balık bolluk (n) tahmin etmek için zippin maksimum olasılık denklem15,32 kullanın.
      1. Başlangıç olarak bir ara X istatistiklerini hesaplayarak
        Equation 1
        ı TH örnekleme geçişi (i = 1, 2, 3, vb) gösterir, k geçiş toplam sayısını temsil eder (k = 3, ek geçişler incelendiği sürece), ve Cben toplam ıTH Pass sırasında yakalanan balıklar sayısı.
      2. Denklem 2 ' de azalan n değerlerinin yinelenmesi suretiyle n 'nin maksimum olasılık tahminini hesaplayın
        Equation 2
        Burada T k geçişleri sırasında yakalanan kişilerin toplam sayısıdır ve kalan tüm değişkenler denklem 1 ' de yukarıda tanımlanmıştır.
      3. İlk, ikinci veya üçüncü tükenme örneğinde sıfır sayar gözlenirse, üç tükenme örnekleri arasında yakaladığınız bireylerin toplamı olarak n tahmin edin. Denklemler 1 ve 2 ' nin çalışılan örneği ek dosya 2' de gösterilir.
        Not: çeşitli yazılım uygulamaları (balıkçılık hisse senedi değerlendirmesi)33R paketinde ' kaldırma ' işlevi gibi tükenme örnekleri, zippin bolluk tahminleri hesaplamak için kullanılabilir. Ancak, bir elektronik tablodaki denklemler 1 ve 2 ' i el ile çözmek daha öğretici olur. Ayrıntılı talimatlar Lockwood ve Schneider34 ve ek dosya 2' de sağlanmaktadır.
    4. Kalan balık boyutu depo gözleri için adım 3.2.3 tekrarlayın.
    5. 1 m2D tahminine balık içeren her bir boyut depo gözü için n tahminini, yukarıdaki 1.1.2 adımından incelenen ulaşmanın toplam yüzey alanı tahmini ile bölünerek n 'ye dönüştürür. Örneğin, zippin n tahmin 70 balık ve ankete katılan Reach yüzey alanı 1.200 m2, sonra D = 0,058 balık/m2.
  3. Günlük içinde bentik macroınvertebrate bolluk tahmin2 boyut depo gözleri her alan örneklerinin sonuçlarını havuzlayarak (yani, çoğaltır örneklerden tek tek bir liste içine sonuçları birleştirmek), sonra toplam sayısını özetleyerek her boyutu bin içinde bireyler.
    Not: adım 2.5.5 kullanılan uzunluk kütlesi denklemleri, mg Kuru kütle birimlerinde bireysel ağırlık tahminleri üretecektir, bentik makroomurgasları için ek birim dönüşümü gerekmez.
  4. Her boyut kutusu içinde bentik macroınvertebrate D tahmin
    Equation 3
    Örneğin, standart bir Hess cihazı ile 6 bentik makroomurgasız numune toplanırsa (yüzey alanı = 0,086 m2) ve toplam 110 kişi belirli bir boyutta depo gözü içinde sayıldı, bu boyut depo gözü için D tahmini 213 birey/m2 .
  5. Balık ve bentik macroınvertebrates için d sonuçları günlük2 boyut bin başına d tahminleri tek bir tabloya birleştirin. Eğer balık ve makroomurgasızlar aynı boyutta bin (en büyük omurgasızlar ve en küçük balıklar için oluşabilecek nadir bir olay) oluşursa, bu boyut depo gözü için toplam d tahmini elde etmek Için kendi d tahminlerini topla.
  6. Herhangi bir ' boş ' günlük2 boyutu depo gözlerini (yani, sıfır D değerleri ile depo gözü boyutu), boş depo gözü olacak şekilde Doğrusal regresyon modelleri tahmini boyutu spektrum parametreleri35,36tahmin etmek için kullanılır.

4. bentik macroınvertebrate ve balık boyutu spektrumunun modelleme

  1. Aşağıdaki değerlerden birini kullanarak her günlük2 boyut bin () için Ortalama Kuru kütlesini tahmin edin: (i) her boyut depo gözü için minimum değer (alt sınır); (ii) maksimum değer (üst sınır); (iii) aritmetik ortalama (minimum ve maksimum); veya (iv) geometrik ortalama (minimum ve maksimum)35.
    Not: aşağıda gösterilen örneklerde, her günlük2 boyut depo gözü aritmetik ortalama olarak tahmin edildi ( ek dosya 2' ye bakın).
  2. ' Normalleştir ' her günlük2 boyut depo gözü ile ilgili genişliğini (yani, üst ve alt sınır arasındaki fark) bölünerek D tahmin16,35. Bu boyut spektrum parametreleri35,37,38tahmin etmek için kullanılan doğrusal regresyon modellerinde önyargı oluşturmasını Tekdüzen olmayan günlük2 boyutu aralıklarını engeller.
  3. Günlük10 Transform tüm ve veri dönüştürmek için eğrisel D Image 1 M ilişki doğrusal bir ilişki. Daha sonra günlük10() ve günlük10() veri ile normal en az kareler regresyon kullanarak boyut spektrumunu modellemek için 
    Equation 4
    nerede log10(a) kesişim ve b doğrusal boyut spektrum modelinin eğimi olduğunu.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Orijinal alan verileri de dahil olmak üzere örnek sonuçlar, Güney Batı Virginia 'da küçük bir dere olan Slaunch Fork, West Virginia 'da sunulmuştur. Ek boyut spektrum modeli sonuçları da aynı bölgede diğer iki akışları için sunulmuştur: Camp Creek ve Cabin Creek, Batı Virginia. Bu üç çalışma siteleri McGarvey ve Kirk17dahil, ama veri burada sunulan yeni örnekler 2015 Mayıs ayında toplanan vardır. Tam olarak çalıştı, boyut spektrum modelleme sürecinin manuel örnek ek dosya 2Slaunch çatal veri için dahildir. Alternatif olarak, tüm hesaplamalar özel boyut spektrum uygulaması ile otomatik olabilir (bkz Şekil 3) at http://bit.ly/SizeSpectra.

Üç çalışmanın her birinde, kombine bentik makroomurgasız ve balık verisi için net, negatif Image 1 ilişkisi saptandı (Şekil 4). Boyut Spectra yamaçlarında tüm arasında-1,7 ve-1,8, çakışan ile 95% güven aralıkları (yani, ± 1,96 Standart hatalar). Spektrum yamaçlarında bu benzerlik, her üç akarsu yaklaşık eşit oranlarda artan vücut büyüklüğü ile bolluk azalır gösterir. Ancak, farklı boyut spektrum yakalar, genel farklılıkları, Camp Creek (kesişim = 0,71) en yüksek yoğunlukları ve Cabin Creek (kesişim = 0,07) çok daha düşük yoğunluğu ile akışlar arasında değişken olduğunu göstermektedir. 

Figure 1
Şekil 1 ' de. Dört adımlı çizgi düğümlü Illustration.
Orijinal Illustration Luis Dantas tarafından oluşturuldu ve https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Bowline_in_four_steps.png adresinde mevcuttur. Bu görüntü, bir CC-BY-SA-3,0 Creative Commons lisansı (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/) altında serbestçe dağıtılır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.

Figure 2
Şekil 2. Blok net kurma çizimi.
Üst panel, güvenli bir blok ağın genel görünümünü ve yönünü gösterir. Alt panel, bir blok ağı güvenli hale getirmek için önemli adımları vurgulamaktadır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.

Figure 3
Şekil 3 ' ü. Boyut spektrum uygulamasının ekran yakalama.
Yazılım Online (http://bit.ly/SizeSpectra) barındırılır ve tüm fonksiyonları basit, grafik kullanıcı arayüzü aracılığıyla erişilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.

Figure 4
Şekil 4. Ataktik boyut spektrumları üç Batı Virginia akarsu.
Bentik makroomurgasız ve balık verileri renkle ayırt edilir. Her arsa içinde günlük2 boyutlu depo gözü içinde ortalama bireysel Kuru kütle () xekseni üzerinde gösterilir ve normalleştirilmiş yoğunluk () yekseninde gösterilir. En az kareler regresyon çizgileri Doğrusal model pistler (SLO.), (int.) ve belirleme katsayıları (r2) ile her arsa üzerinde üst üste. Standart hatalar, yamaçlarda ve durdurmaları için parantez içinde bulunur. Karşılaştırıldığında yardımcı olmak için, tüm Arsa eksenleri aynı ölçeklerde gösterilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.

Figure 5
Şekil 5. Taxic vücut kitle vs. yoğunluk ilişkisi Slaunch çatal.
Her veri noktası (elmas) ortalama gövde kütlesi (M, Kuru kütle) ve tek bir taxon tahmini yoğunluğu (D) temsil eder. Doğrusal regresyon modelleri, omurgasızlar ve balıkların (kesikli siyah çizgiler) yanı sıra kombine takson (düz gri çizgi) için ayrı olarak gösterilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.

Ek dosya 1. Balık kimlikleri, uzunlukları ve ağırlıkları kaydetmek için kullanılan örnek alan veri sayfası. Bu dosyayı indirmek Için lütfen buraya tıklayın.

Ek dosya 2. Beden spektrumları modelleme sürecinin tam çalıştı örnek, bentik macroınvertebrate ve balık veri kullanarak (Mayıs 2015) slaunch çatal, Batı Virginia. Bu dosyayı indirmek Için lütfen buraya tıklayın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Bu ataktik boyut spektrumları protokol ölçümü ve akış balıklar ve omurgasızlar topluluklar içinde model boyutu yapısını kullanılabilir. Akış ekosistemlerde önceki boyut Spectra çalışmaları temel açıklayıcı araştırma39,40 uzunlamasına nehir profili boyunca karşılaştırmalar için41 ve farklı biyocoğrafik bölgeleri arasında Aralık olduğunu42. Mevsimsel karşılaştırmalar43,44 ve son zamanlarda, boyut spektrumları parametrelerinde mevsimsel değişiklikler su sıcaklığı ve hidroloji17bağlantılı olmuştur gerçekleştirildi. Boyut Spectra yamaçlarında da ardışık trofik seviyeleri45arasında trofik transfer verimliliği tahmin etmek için kullanılmıştır,46, boyut Spectra yakalarken gıda Web kapasitesi veya ekosistem verimliliği için yakınlık olarak kullanıldı 47 , 48. bu çeşitli örnekler boyutu spektrum modelleri birçok farklı bağlamlarda uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Ayrıca, örnekleme yöntemleri için gerekli ayarlamalar yapıldığında, boyut spektrum analizleri büyük nehirler48,49,50, göller 51 dahil olmak üzere diğer ekosistemler türleri için geçerlidir ,52,53ve deniz ortamları54,55,56.

Bir boyut spektrum analizi dikkate alındığında ortaya çıkabilecek bir soru ataksik boyutu Spectra modelleri temelde taxic verileri kullanan geleneksel D Image 1 M modelleri (yani, tek bir ortalama vücut kütlesi ve yoğunluğu farklı olup olmadığını Her taxa için tahmin)57. Sonuçta, taxic ve ataksik modelleri her ikisi de benzer görünebilir negatif D Image 1 M ilişkileri ile karakterizedir log-log eksenleri çizilen. Prensip olarak, araştırma amacı biyokütle nasıl dağıtılacağını veya enerji akışı ekosistemleri9' da nasıl aktarıldığını anlamak için ataktik Yöntemler taxik yöntemlerle üstün olmalıdır. Bunun nedeni, ortalama vücut kütlesi tahminlerinin (belirli bir taxon için) ayrı boyutta önemli varyasyonunu gizleyebilir olmasıdır. Yaşam geçmişleri boyunca, birçok Sucul organizmalar büyüklüğü çeşitli siparişler tarafından vücut kütlesi artırmak ve davranış beslenme bir veya daha fazla ontogenetic vardiya deneyimi14,58,59. Taxik analizlerde kullanılan ortalama vücut kütlesi tahminleri bu nedenle yanıltıcı olabilir, ataktik Yöntemler, vücut boyutu ölçeklendirme16çalışmaları içinde korunacak gözlenen vücut boyutları tam yelpazesine izin verirken.  

Ataktik ve taxik Yöntemler arasındaki pratik farklılıklar da ampirik olarak gösterilebilir. Şekil 5' te biz slaunch çatal, Batı Virginia, aynı bentik omurgasız ve Şekil 4 ' te ataktik boyut spektrum Arsa kullanılan balık verileri kullanarak taxic D Image 1 M ilişki göstermek (slaunch çatal için ham veri ek dosya 2' ye dahildir). M , tüm bireylerin Ortalama kuru kütlesi olarak tahmin edilir ve d , belirli bir taxon (m2başına bireyler için standardize) bireylerin toplamı olarak tahmin edilir, d Image 1 M modelinin eğimi (katı gri Şekil 5' te regresyon çizgisi)-0,59 için artar. Ayrıca, negatif D Image 1 m ilişkisi büyük takson grupları (omurgasızlar vs balıklar) arasında m ve D farklılıkları bir işlev haline gelir; önemli bir D Image 1 M ilişkisinin kanıtı, omurgasızlar ve balıklar ayrı olarak incelendiğinde ( Şekil 5' te kesikli regresyon çizgileri) daha zayıftır. Bu ataksik Image 1 modeli ile bir kontrast, hangi pürüzsüz ortaya çıkarır, vücut kütlesi arttıkça yoğunlukta neredeyse sürekli düşüş (bkz. Şekil 4).    

Boyut spektrumunun analizinde önemli bir nokta, ataksik ve verilerinin biçimlendirilmesiyle ilgilidir. Üç sıralı adımlar – günlük2 boyutu depo gözü arasında kişiler bölümleme, her boyut bin için yoğunluk tahmini normalleştirme ve günlük10 dönüşümü tüm ve veri (yukarıda ayrıntılı olarak) – önce tamamlanması gereken standardize boyut spektrum modelleri karşılaştırıldığında16. Ama birçok durumda, çalışmalar rapor boyutu spektrum sonuçları farklı yöntemler38kullandık. Örneğin, bazı yazarlar günlük2 boyutlu depo gözleri ve günlük dönüştürülmüş veri kullanmış ancak D tahminleri39,42normalleştirmek değil. Diğerleri günlük5 veya günlük10 boyut kutuları arasında kendi ataksik veri bölümlenmiş, ya da onların D tahminler38,40,41normalleştirme olmadan. Boyut spektrum programının ' örnek veri & sonuç ' sayfasında (http://bit.ly/SizeSpectra), biz10 dönüştürme ve yoğunluk tahminlerinin normalleştirme günlük etkilerini göstermek için geçiş Içerir gözlenen D Image 1 M ilişkisi (bkz. Şekil 3). Bu görselleştirmeler, özellikle farklı boyutta spektrum modelleri arasında karşılaştırmalar yapıldığında, Kerr ve Dickie16 ' da sunulan tam, sıralı yöntemi takip etmek için neden önemli olduğunu ve burada ayrıntılı olduğunu göstermektedir. 

Boyut spektrumları sonuçları aynı zamanda bireysel numuneleri boyut kutuları arasında bölümlemek için kullanılan binning işlemine duyarlı olabilir. Bu nedenle, Edwards ve al. 60 , tek boyuttaki toplu dağıtımları yerine Binned boyut verileri kullanan boyut spektrumunu modellemek için maksimum olasılık yöntemi geliştirdi. Bu yeni yaklaşım, boyut spektrum parametrelerinin karşılaştırmalarının değişken binning düzenleri tarafından önyargılı olmamasını sağlar. Bu nedenle boyutu spektrum araştırma önemli bir avans. Bununla birlikte, burada kullanılan Zippin tükenme tahmini yöntemi gibi ikincil bir yöntem veya karşılaştırılabilir bir işaretleme-geri alma yöntemi etiketleme yöntemiyle, bireysel numunelerin toplu dağılımları kullanılamaz ilgi toplu dağıtımları yalnızca çalışır D tahminler doğrudan ham örnek içerikten algılanır. Mevcut bağlamda, bentik omurgasız veri (birim örnek alan başına sayar) için toplu dağıtımları inşa edilebilir, ancak balık verisi (tükenme örneklerinden gelen toplam bolluk) için değil. Bu nedenle başkalarının ek dosya 2' de listelenen belirli boyut kutularını kullanmasını öneririz. Bu boyut kutuları çoğu akış çalışmaları için iyi çalışması gerekir (yani, küçük akışlarda karşılaşılan en makrofauna boyutu aralığını kapsayacak) ve tutarlı bir şekilde kullanılırsa, farklı sistemlerden boyut spektrum modellerinin doğrudan sağlamak için yardımcı olacaktır Karşılaştırılabilir.

Son olarak, burada bentik makroomurgasızlar ve balıklar için ayrıntılı alan örnekleme yöntemlerinin, diğer su makrofauna türleri yerel olarak mevcutsa, bazı günlük2 boyutlu kutular içinde D 'yi hafife alınabilmesi dikkat. Ilıman, wadeable akışları ve nehirler, bu diğer makrofauna genellikle kerbalıklı61 ve semenderler62tutarlı olacaktır. Uygulanabilir olduğunda, bu organizmaların temsili örneklerini toplamak için ek adımlar alınabilir. Ancak, kerevit ve semender yoğunlukları doğru tahminler elde etmek zor olabilir. Örneğin, sırt çantası electrofishers, Seine Nets, kaplandı tuzakları, ve özel yapılı Quadrat örnekleyicileri tüm mum boya yoğunluğu ve boyutu yapısını incelemek için kullanılmıştır, ama kimse yöntemi yaygın olarak tanınan üstün63,64, 65. bu nedenle yerel çevre koşullarına ve yerel Biota önceki bilgisine bağlı olarak, kerot ve semenderler dahil etmek için uygun adımlar. En azından, müfettişlerin fark etmelidir ki eğer kerevit ve/veya semenderler mevcut ama örneklenmez, daha büyük günlük içinde d tahminleri2 boyutu kutuları gerçek D değerleri hafife alacak, bireysel kerevişler ve Salamander vücut kitleleri genellikle akarsu balık vücut kitleler karşılaştırılabilir.

Bu endişelere rağmen, su büyüklüğü spektrum üzerinde araştırma büyüyen bir vücut su organizmalar Peters1, Sheldon ve al.66, Andersen ve Beyer67 tarafından tahmin edilen nispeten basit M ölçekleme yasalarına uyabilir göstermektedir , ve diğerleri. Burada sunulan yöntemler, Eğer geniş bir şekilde benimsendiği takdirde, akış ekosistemlerinde boyut spektrumunda büyük ve coğrafi olarak geniş bir veritabanı oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu da boyut spektrumunun altında yatan temel dinamikleri eleştirel anlayış kolaylaştırmak ve uygulamalı çabaları nasıl perturbations boyut yapısal akış toplulukları etkileyeceğini tahmin etmek için yardımcı olacaktır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarların ifşa etmesi gereken hiçbir şey yok.

Acknowledgments

Bu çalışma için finansman Ulusal Bilim Vakfı (Grant DEB-1553111) ve bilimsel araştırmalar için Eppley Vakfı tarafından sağlandı. Bu yazıda VCU Rice Rivers Center katkısı #89.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Chest waders Multiple options n/a Personal protective equipment for use during electrofishing. Do NOT use 'breatheable' waders as electrical current will pass through them.
Rubber lineman's gloves Multiple options n/a Personal protective equipment for use during electrofishing.
Dip nets with fiberglass poles Multiple options n/a Used to capture stunned fishes during electrofishing.
Backpack electrofishing unit Smith-Root; Halltech; Midwest Lake Management; Aqua Shock Solutions www.smith-root.com; www.halltechaquatic.com; https://midwestlake.com; https://aquashocksolutions.com/ Backpack electrofishers are currently manufactured and distributed by four independent companies in North America. Prices and warranty/technical support are the most important factors in choosing a vendor.
Block nets/seines (×2) Duluth Nets https://duluthfishnets.com/ Necessary length will depend on stream width. 3/8 inch mesh is recommended.
Cam-action utility straps with 1 inch nylon webbing (×4) Multiple options n/a Used to secure/anchor block nets. Available at auto supply, hardware, and department stores.
Large tent stakes (×4) Multiple options n/a Used to secure/anchor block nets. Available at camping and department stores.
5 gallon plastic buckets (×5) Multiple options n/a Used to hold and transport fish during electrofishing. Available at hardware and paint supply stores.
10-20 gallon totes (×3) Multiple options n/a Used as livewells, sedation tanks, and recovery bins for captured fishes. Available at hardware and department stores.
Battery powered 'bait bucket' aeration pumps Cabelas IK-019008 Used to aerate fish holding bins during field processing.
Fish anesthesia (Tricaine-S) Syndel www.syndel.com Used to sedate fishes for field processing. Tricaine-S is regulated by the U.S. Food and Drug Administration.
Folding camp table and chairs Cabelas IK-518976; IK-552777 Used to process fish samples.
Pop-up canopy Multiple options n/a Used as necessary for sun and rain protection.
Fish measuring board Wildco 3-118-E40 Used to measure fish lengths.
Battery powered field scale with weighing dish Multiple options n/a Used to weigh fishes. Must weigh be accurate to 0.1 or 0.01 grams.
Clear plastic wind/rain baffle Multiple options n/a Used to shield scale in rainy or windy conditions. Must be large enough to cover the scale and a weighing dish.
White plastic or enamel examination trays Multiple options n/a Trays are essential for examining fishes in the field.
Stainless steel forceps Multiple options n/a Forceps are helpful when examining small fishes and in transfering invertebrates to specimen jars.
Hand magnifiers Multiple options n/a Magnification is often helpful when identifying fish specimens in the field.
Fish identification keys n/a n/a Laminated keys that are custom prepared for specific locations are most effective.
Datasheets printed on waterproof paper Rite in the Rain n/a Waterproof paper is essential when working with aquatic specimens.
Retractable fiberglass field tapes Lufkin n/a Used to measure stream channel dimensions.
Surber sampler or Hess sampler Wildco 3-12-D56; 3-16-C52 Either of these fixed-area benthic samplers will work well in shallow streams with gravel or pebble substrate.
70% ethanol or isopropyl alcohol Multiple options n/a Used as invertebrate preservative.
Widemouth invertebrate specimen jars (20-32 oz.) U.S. Plastic Corp. 67712 Any widemouth plastic jars will work but these particular jars are durable and inexpensive.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Peters, R. H. The ecological implications of body size. Cambridge University Press. Cambridge, UK. (1983).
  2. Brown, J. H., Gillooly, J. F., Allen, A. P., Savage, V. M., West, G. B. Toward a metabolic theory of ecology. Ecology. 85, (7), 1771-1789 (2004).
  3. Marquet, P. A., et al. Scaling and power-laws in ecological systems. Journal of Experimental Biology. 208, (9), 1749-1769 (2005).
  4. Bohlin, T., Dellefors, C., Faremo, U., Johlander, A. The energetic equivalence hypothesis and the relation between population-density and body-size in stream-living salmonids. The American Naturalist. 143, (3), 478-493 (1994).
  5. Dunham, J. B., Vinyard, G. L. Relationships between body mass, population density, and the self-thinning rule in stream-living salmonids. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 54, (5), 1025-1030 (1997).
  6. Jennings, S., Blanchard, J. L. Fish abundance with no fishing: predictions based on macroecological theory. Journal of Animal Ecology. 73, (4), 632-642 (2004).
  7. Petchey, O. L., Belgrano, A. Body-size distributions and size-spectra: universal indicators of ecological status? Biology Letters. 6, (4), 434-437 (2010).
  8. Woodward, G., et al. Body size in ecological networks. Trends in Ecology and Evolution. 20, (7), 402-409 (2005).
  9. Trebilco, R., Baum, J. K., Salomon, A. K., Dulvy, N. K. Ecosystem ecology: size-based constraints on the pyramids of life. Trends in Ecology and Evolution. 28, (7), 423-431 (2013).
  10. White, E. P., Ernest, S. K. M., Kerkhoff, A. J., Enquist, B. J. Relationships between body size and abundance in ecology. Trends in Ecology and Evolution. 22, (6), 323-330 (2007).
  11. Schmid, P. E., Tokeshi, M., Schmid-Araya, J. M. Relation between population density and body size in stream communities. Science. 289, (5484), 1557-1560 (2000).
  12. Morin, A., Nadon, D. Size distribution of epilithic lotic invertebrates and implications for community metabolism. Journal of the North American Benthological Society. 10, (3), 300-308 (1991).
  13. Mittelbach, G. G., Persson, L. The ontogeny of piscivory and its ecological consequences. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 55, (6), 1454-1465 (1998).
  14. Woodward, G., Hildrew, A. G. Body-size determinants of niche overlap and intraguild predation within a complex food web. Journal of Animal Ecology. 71, (6), 1063-1074 (2002).
  15. Zippin, C. The removal method of population estimation. Journal of Wildlife Management. 22, (1), 82-90 (1958).
  16. Kerr, S. R., Dickie, L. M. The biomass spectrum: a predator-prey theory of aquatic production. Columbia University Press. New York. (2001).
  17. McGarvey, D. J., Kirk, A. J. Seasonal comparison of community-level size-spectra in southern coalfield streams of West Virginia (USA). Hydrobiologia. 809, (1), 65-77 (2018).
  18. Reynolds, J. B., Kolz, A. L. Electrofishing. Fisheries techniques. Zale, A. V., Parrish, D. L., Sutton, T. M. 8, 3rd, American Fisheries Society. Bethesda, MD. Chapter 8 305-361 (2012).
  19. Bowker, J., Trushenski, J. Fish drug questions answered by the FDA. Fisheries. 38, (12), 549-552 (2013).
  20. Topic Popovic, N., et al. Tricaine methane-sulfonate (MS-222) application in fish anaesthesia. Journal of Applied Ichthyology. 28, (4), 553-564 (2012).
  21. Trautman, M. B. The fishes of Ohio. 2nd, The Ohio State University Press. Columbus, OH. (1981).
  22. Riley, S. C., Fausch, K. D. Underestimation of trout population size by maximum-likelihood removal estimates in small streams. North American Journal of Fisheries Management. 12, (4), 768-776 (1992).
  23. Merritt, R. W., Cummins, K. W., Resh, V. H., Batzer, D. P. Sampling aquatic insects: collection devices, statistical considerations, and rearing procedures. An introduction to the aquatic insects of North America. Merritt, R. W., Cummins, K. W., Berg, M. B. Kendall Hunt. Dubuque, Iowa. Chapter 3 15-37 (2008).
  24. Hauer, F. R., Resh, V. H. Macroinvertebrates. Methods in stream ecology. Hauer, F. R., Lamberti, G. A. 1, Academic Press. Boston, MA. Chapter 15 297-319 (2017).
  25. Thorp, J. H., Covich, A. P. Ecology and classification of North American freshwater invertebrates. Academic Press. Burlington, MA. (2010).
  26. Merritt, R. W., Cummins, K. W., Berg, M. B. An introduction to the aquatic insects of North America. 4th, Kendall/Hunt Publishing Company. Dubuque, Iowa. (2008).
  27. Stewart, K. W., Stark, B. P. Nymphs of North American stonefly genera (Plecoptera). 2nd, The Caddis Press. Columbus, OH. (2002).
  28. Wiggins, G. B. Larvae of the North American caddisfly genera (Trichoptera). 2nd, University of Toronto. Toronto, Ontario. (1998).
  29. Benke, A. C., Huryn, A. D., Smock, L. A., Wallace, J. B. Length-mass relationships for freshwater macroinvertebrates in North America with particular reference to the Southeastern United States. Journal of the North American Benthological Society. 18, (3), 308-343 (1999).
  30. Smock, L. A. Relationships between body size and biomass of aquatic insects. Freshwater Biology. 10, (4), 375-383 (1980).
  31. Waters, T. F. Secondary production in inland waters. Adv. Ecol. Res. 10, 91-164 (1977).
  32. Carle, F. L., Strub, M. R. New method for estimating population-size from removal data. Biometrics. 34, (4), 621-630 (1978).
  33. Ogle, D. H., Wheeler, P., Dinno, A. FSA: fisheries stock analysis. R package version 0.8.22.9000. https://github.com/droglenc/FSA (2018).
  34. Schneider, J. C. Stream fish population estimates by mark-and-recapture and depletion methods. Manual of fisheries survey methods II: with periodic updates. 7, Michigan Department of Natural Resources. Ann Arbor, MI. (2000).
  35. Blanco, J. M., Echevarría, F., García, C. M. Dealing with size-spectra: some conceptual and mathematical problems. Scientia Marina. 58, (1-2), 17-29 (1994).
  36. White, E. P., Enquist, B. J., Green, J. L. On estimating the exponent of power-law frequency distributions. Ecology. 89, (4), 905-912 (2008).
  37. Vidondo, B., Prairie, Y. T., Blanco, J. M., Duarte, C. M. Some aspects of the analysis of size spectra in aquatic ecology. Limnology and Oceanography. 42, (1), 184-192 (1997).
  38. Sprules, W. G., Barth, L. E. Surfing the biomass size spectrum: some remarks on history, theory, and application. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 73, (4), 477-495 (2016).
  39. Poff, N. L., et al. Size structure of the metazoan community in a Piedmont stream. Oecologia. 95, (2), 202-209 (1993).
  40. Ramsay, P. M., et al. A rapid method for estimating biomass size spectra of benthic metazoan communities. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 54, (8), 1716-1724 (1997).
  41. Solimini, A. G., Benvenuti, A., D’Olimpio, R., Cicco, M. D., Carchini, G. Size structure of benthic invertebrate assemblages in a Mediterranean river. Journal of the North American Benthological Society. 20, (3), 421-431 (2001).
  42. Huryn, A. D., Benke, A. C. Relationship between biomass turnover and body size for stream communities. Body size: the structure and function of aquatic ecosystems. Hildrew, A., Raffaelli, D., Edmonds-Brown, R. 4, Cambridge University Press. Cambridge, UK. 55-76 (2007).
  43. Gaedke, U. The size distribution of plankton biomass in a large lake and its seasonal variability. Limnology and Oceanography. 37, (6), 1202-1220 (1992).
  44. Stead, T. K., Schmid-Araya, J. M., Schmid, P. E., Hildrew, A. G. The distribution of body size in a stream community: one system, many patterns. Journal of Animal Ecology. 74, (3), 475-487 (2005).
  45. Brose, U., et al. Consumer-resource body-size relationships in natural food webs. Ecology. 87, (10), 2411-2417 (2006).
  46. Mehner, T., et al. Empirical correspondence between trophic transfer efficiency in freshwater food webs and the slope of their size spectra. Ecology. 99, (6), 1463-1472 (2018).
  47. Daan, N., Gislason, H. G., Pope, J. C., Rice, J. Changes in the North Sea fish community: evidence of indirect effects of fishing? ICES Journal of Marine Science. 62, (2), 177-188 (2005).
  48. Murry, B. A., Farrell, J. M. Resistance of the size structure of the fish community to ecological perturbations in a large river ecosystem. Freshwater Biology. 59, (1), 155-167 (2014).
  49. Broadway, K. J., Pyron, M., Gammon, J. R., Murry, B. A. Shift in a large river fish assemblage: body-size and trophic structure dynamics. PLoS ONE. 10, (4), e0124954 (2015).
  50. Vila-Martínez, N., Caiola, N., Ibáñez, C., Benejam, L., Brucet, S. Normalized abundance spectra of fish community reflect hydro-peaking on a Mediterranean large river. Ecological Indicators. 97, 280-289 (2019).
  51. Brucet, S., et al. Size-based interactions across trophic levels in food webs of shallow Mediterranean lakes. Freshwater Biology. 62, (11), 1819-1830 (2017).
  52. Ersoy, Z., et al. Size-based interactions and trophic transfer efficiency are modified by fish predation and cyanobacteria blooms in Lake Mývatn, Iceland. Freshwater Biology. 62, (11), 1942-1952 (2017).
  53. Arranz, I., Hsieh, C. H., Mehner, T., Brucet, S. Systematic deviations from linear size spectra of lake fish communities are correlated with predator–prey interactions and lake-use intensity. Oikos. 128, (1), 33-44 (2019).
  54. Jennings, S., et al. Long-term trends in the trophic structure of the North Sea fish community: evidence from stable-isotope analysis, size-spectra and community metrics. Marine Biology. 141, (6), 1085-1097 (2002).
  55. Guiet, J., Poggiale, J. C., Maury, O. Modelling the community size-spectrum: recent developments and new directions. Ecological Modelling. 337, 4-14 (2016).
  56. Robinson, J. P. W., et al. Fishing degrades size structure of coral reef fish communities. Global Change Biology. 23, (3), 1009-1022 (2017).
  57. Reuman, D. C., Mulder, C., Raffaelli, D., Cohen, J. E. Three allometric relations of population density to body mass: theoretical integration and empirical tests in 149 food webs. Ecology Letters. 11, (11), 1216-1228 (2008).
  58. Huryn, A. D., Wallace, J. B., Anderson, N. H. Habitat, life history, secondary production, and behavioral adaptations of aquatic insects. An introduction to the aquatic insects of. Merritt, R. W., Cummins, K. W., Berg, M. B. 5, Kendall Hunt. Dubuque, IA. Chapter 5 55-103 (2008).
  59. Werner, E. E., Gilliam, J. F. The ontogenetic niche and species interactions in size-structured populations. Annual Review of Ecology and Systematics. 15, (1), 393-425 (1984).
  60. Edwards, A. M., Robinson, J. P. W., Plank, M. J., Baum, J. K., Blanchard, J. L. Testing and recommending methods for fitting size spectra to data. Methods in Ecology and Evolution. 8, (1), 57-67 (2017).
  61. Roell, M., Orth, D. Production of three crayfish populations in the New River of West Virginia, USA. Hydrobiologia. 228, (3), 185-194 (1992).
  62. Hawkins, C. P., Murphy, M. L., Anderson, N. H., Wilzbach, M. A. Density of fish and salamanders in relation to riparian canopy and physical habitat in streams of the northwestern United States. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 40, (8), 1173-1185 (1983).
  63. Rabeni, C. F., Collier, K. J., Parkyn, S. M., Hicks, B. J. Evaluating techniques for sampling stream crayfish (Paranephrops planifrons). New Zealand Journal of Marine and Freshwater Research. 31, (5), 693-700 (1997).
  64. DiStefano, R. J., Gale, C. M., Wagner, B. A., Zweifel, R. D. A sampling method to assess lotic crayfish communities. Journal of Crustacean Biology. 23, (3), 678-690 (2003).
  65. Price, J. E., Welch, S. M. Semi-quantitative methods for crayfish sampling: sex, size, and habitat bias. Journal of Crustacean Biology. 29, (2), 208-216 (2009).
  66. Sheldon, R. W., Sutcliffe, W. H. Jr, Paranjape, A. M. Structure of pelagic food chain and relationship between plankton and fish production. Journal of the Fisheries Research Board of Canada. 34, (12), 2344-2353 (1977).
  67. Andersen, K., et al. Asymptotic size determines species abundance in the marine size spectrum. The American Naturalist. 168, (1), 54-61 (2006).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics