Summary
Det finns ett kritiskt behov av verktyg och metoder som kan hantera akvatiska system inför osäkra framtida förhållanden. Vi tillhandahåller metoder för att genomföra en riktad vattendelare bedömning som gör det möjligt resurshanterare att producera landskapsbaserade kumulativa effekter modeller för användning inom ramen scenarioanalys förvaltning.
Abstract
Det finns ett kritiskt behov av verktyg och metoder som kan hantera akvatiska system inom kraftigt påverkade vattendelare. Nuvarande ansträngningar faller ofta kort som ett resultat av en oförmåga att kvantifiera och förutsäga komplexa kumulativa effekterna av nuvarande och framtida markanvändning scenarier vid relevanta rumsliga skalor. Målet med detta manuskript är att tillhandahålla metoder för att genomföra en riktad vattendelare bedömning som gör det möjligt resurshanterare att producera landskapsbaserade kumulativa effekter modeller för användning inom ramen scenarioanalys förvaltning. Platser först ut för inkludering inom vattendelare bedömning genom att identifiera platser som faller längs oberoende gradienter och kombinationer av kända stressfaktorer. Fält- och laboratorietekniker används sedan för att få fram data om fysikaliska, kemiska och biologiska effekter av flera markanvändning aktiviteter. Multipel linjär regressionsanalys användes sedan för att producera landskapsbaserade kumulativa effekter modeller för att förutsäga aquatic villkor. Slutligen är metoder för att införliva kumulativa effekter modeller inom ramen scenarioanalys för att styra förvaltningen och myndighetsbeslut (t.ex. tillståndsgivning och begränsning) inom aktivt utveckla avrinningsområden diskuteras och demonstreras för 2 under vattendelare inom bergsbrytning regionen i centrala Appalachia. Vattendelaren bedömning och hantering strategi som tillhandahålls häri möjliggör resurshanterare att underlätta den ekonomiska och utvecklingsverksamheten och samtidigt skydda akvatiska resurser och producera möjlighet till netto ekologiska fördelar genom riktade sanering.
Introduction
Mänsklig förändring av naturlandskap är bland de största aktuella hoten mot akvatiska ekosystem över hela världen en. I många regioner, kommer fortsatt nedbrytning i löpande priser leda till irreparabla skador på akvatiska resurser i slutändan begränsar deras kapacitet att ge ovärderliga och oersättliga ekosystemtjänster. Det finns således ett kritiskt behov av verktyg och metoder som kan hantera akvatiska system i utvecklings vattendelare 2-3. Detta är särskilt viktigt med tanke på att chefer ofta till uppgift att bevara akvatiska resurser med tanke på socioekonomiska och politiska påtryckningar för att fortsätta utveckling.
Hantering av akvatiska system inom aktivt utvecklingsregioner kräver en förmåga att förutsäga sannolika effekterna av föreslagna utvecklingsaktiviteter inom ramen för redan existerande naturliga och antropogena landskap attribut tre, fyra. En stor utmaning att Aquatic resurshantering inom kraftigt försämrade vattendelare är förmågan att kvantifiera och hantera komplexa (dvs additiva eller interaktiva) kumulativa effekterna av flera markanvändning stress på relevanta rumsliga skalor 2, 5. Trots dagens utmaningar, men kumulativa effekter bedömningar införlivas i regulatoriska riktlinjer hela världen 5-6.
Riktade vattendelare bedömningar som syftar till att ta prov på alla villkor i förhållande till flera markanvändning stress kan ta fram data som kan modellera komplexa kumulativa effekter 7. Dessutom införlivar sådana modeller inom ramen scenarioanalys [förutsäga ekologiska förändringar i en rad realistisk eller föreslagen utveckling eller vattendelare förvaltning (restaurering och lindring) scenarier] har potential att avsevärt förbättra vattenresursförvaltning inom kraftigt påverkade vattendelare 3, 5, 8 -9. Framför allt ger scenarioanalysen ram för att lägga till objektivitet och insyn förvaltningsbeslut genom att införliva vetenskaplig information (ekologiska relationer och statistiska modeller), regulatoriska mål och intressenter behöver i en enda beslutsramen 3, 9.
Vi presenterar en metod för att bedöma och hantera kumulativa effekter av flera markanvändning aktiviteter inom ramen scenarioanalys. Vi beskriver först hur lämpligt att rikta platser som skall ingå i den vattendelare bedömning baserad på kända markanvändning stressfaktorer. Vi beskriver fält- och laboratorietekniker för att erhålla data om de ekologiska effekterna av flera markanvändning aktiviteter. Vi beskriver kort modelleringstekniker för att producera landskapsbaserade kumulativa effekter modeller. Slutligen diskuterar vi hur man kan införliva kumulativa effekter modeller inom ramen scenarioanalys och visar användbarheten av denna metod i medhjälp regleringsbeslut (t.ex. tillståndsgivning och vilaoration) inom ett intensivt bryts vattendelare i södra West Virginia.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. målplatser för inkludering i Watershed Assessment
- Identifiera den dominerande markanvändningsaktiviteter inom målet 8-siffriga hydrologiska enhet kod (HUC) vattendelare som påverkar fysikalisk-kemiska och biologiska tillstånd 3, 7.
Obs: Denna metod förutsätter befintlig kunskap om viktiga faktorer inom vattendelare av intresse. Men samråd tillsynsmyndigheter eller avrinningsområden grupper bekanta med systemet kan hjälpa till i detta arbete. - Välj landskapsbaserade åtgärder av dominerande markanvändningsaktiviteter [t.ex. 2011 Lantmäteri Cover Database (nLCD)] 3, 7.
- Konsultera publicerad litteratur för att identifiera de bästa landskapsbaserade åtgärder för varje markanvändning aktivitet 10. Kontakta naturresurs myndigheter att identifiera och erhålla regionspecifika landskapsdatamängder som är tillgängliga för användning. Emellertid kan det vara nödvändigt att skapa nya landskapsvariabler eller datauppsättningar.
- Tabumarktäckning och användning attribut till 1: 24.000 eller 1: 100.000 nationella hydro dataset (NHD) avrinningsområden som använder geografisk information (GIS) programvara.
- Se till varje 1: 24.000 eller 1: 100.000 upptagningsområde har en unik identifierare. Använd någon användardefinierade numerisk eller kategoriska identifierare som unik identifierare.
- Tabuvektordata (t.ex. poäng eller linjer) omfattas varje avrinningsområde.
- Sammanfatta alla vektor funktioner inom varje avrinningsområde med hjälp av tabuSkärnings verktyg inom statistik verktygen för analys verktygslåda. Välj NHD upptagningsområde skiktet som inmatnings Zone Feature, upptagningsområdet unik identifierare som Zone Field och vektor dataset av intresse som Input Class har.
- Gå med i tabell landskapet tillskriver upptagningsområdet skiktet. Högerklicka på avrinningsområden skiktet i innehållsförteckningen och välj Fogar och Avser i rullgardinsmenyn och Gå från subsequent meny. Välj unik identifierare som fältet som fogen kommer att baseras på den outputtabell från 1.3.2.1 som den tabell som ska sammanfogas och unik identifierare som fältet i tabellen att bli medlem kommer att baseras på.
- Taburasterdata med hjälp av verktyget tabuområde som ligger inom Zonal verktygen för Spatial Analyst verktygslådan.
- Ladda Spatial Analyst förlängning. Välj Extensions från menyn Anpassa. I tillägg dialogrutan markera rutan som motsvarar den Spatial Analyst förlängning.
- I tabellform Area dialogrutan väljer NHD upptagningsområde formfil som indata raster eller funktion zon, unik identifierare (t.ex. FEATUREID) som i zonen, och marktäcke dataset (t.ex. nLCD) som ingångs raster eller funktion klassdata.
- Gå med i tabell landskapet tillskriver upptagningsområdet skiktet efter protokoll i steg 1.3.2.2, med tabuleraresultat Tabell som ansluta tabellen.
- Samla landskaps attribut för alla nHD avrinningsområden.
- Ladda ner NHDPlusV2 upptagningsområde Attribut Tilldelning och ackumulering Tool (CA3TV2) på http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-tools. Använd ansamling funktion CA3TV2 för ackumulering av attribut för en: 100.000 nHD avrinningsområden 11.
Obs: Vi använde anpassade skriven kod som ackumulerar landskap attribut för en: 24,000 skala NHD vattendelare 12. Detaljerade instruktioner för användning av CA3TV2 är integrerade i verktyget och kan nås via hjälpfunktionen.
- Ladda ner NHDPlusV2 upptagningsområde Attribut Tilldelning och ackumulering Tool (CA3TV2) på http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-tools. Använd ansamling funktion CA3TV2 för ackumulering av attribut för en: 100.000 nHD avrinningsområden 11.
- Välj nHD avrinningsområden som studie webbplatser baserat på ackumulerade liggande attribut.
- Skapa ett punktdiagram över alla nHD avrinningsområden med avseende på ackumulerade värden av större markanvändningsaktiviteter (Figur 1A).
- Välj undersökningsområden (cirka 40 platser per 8-siffriga HUC vattendelare) för att representera hela range inflytande från dominerande markanvändningsaktiviteter inom målet vattendelare (Figur 1B). Välj platser inom oberoende stress gradienter (dvs påverkas av en enda markanvändning aktivitet) och stress kombinationer (dvs påverkas av flera markanvändning aktiviteter) (Figur 1B).
- Se till att undersökningsområden är rumsligt fördelade över hela målet vattendelare och oberoende av varandra med avseende på nedströms dränering. Se till att platser som faller inom varje individ och kombinerade stress lutning har också liknande genomsnittliga bassängen områden.
Figur 1. Hypotetiskt punktdiagram av nHD avrinningsområden när det gäller att påverka från 2 markanvändningsaktiviteter. Storleken på påverkan av 2 markanvändning aktiviteter på alla nHD avrinningsområden inom hypotetisk watershed (n = 4229) (A). Valda typområden (n = 40) som representerar hela skalan av observerade förhållanden inom vattendelare när det gäller oberoende och kombinerade stress gradienter (B). Klicka här för att se en större version av denna siffra.
2. Fält Protokoll för Insamling av fysikalisk och biologiska data
Obs: Alla data för varje plats ska samlas under samma besök vid normala bas flöde. Protokoll som presenteras häri representerar standardrutiner för West Virginia Department of Environmental Protection (WVDEP) 13. Det kan vara lämpligare att använda tillstånd eller federalt erkända förfaranden för specifika vattendelare som bedöms.
- Avgränsa provtagning räckvidd för varje plats som 40 × aktiv kanalbredd (ACW), med största och minsta längd av 150 och300 m 3, 7.
- Vattenprov kvalitetsegenskaper från platser med rörliga vatten som är utmärkande för hela provtagningsstället (t.ex. inte direkt påverkas av bien eller dräneringsrör ingångar).
- Erhålla momentana mått på löst syre, specifik ledningsförmåga, temperatur och pH med användning av handhållna sensorer. Kalibrera sensorer före varje provtillfälle enligt tillverkarens instruktioner.
- Skölj filtreringsutrustning med avjoniserat vatten innan vatten provtagning.
- Filtrera 250 ml vatten (blandad cellulosaester membranfilter, 0,45 um porstorlek) för analys av lösta metaller. Fäst till ett pH <2 för att säkerställa metaller förblir löst i lösning.
Obs: Den korrekta volymen av syra kan tillsättas till provet vatten efter provinsamlingen. Alternativt kan den korrekta volymen sättas till flaskan före provtagnings händelse. Den volym som krävs för att fastställa att ett pH <2 är beroende av syrastyrkan.- För studien som beskrivs här, samla in ett enda filtrerat prov från varje webbplats och fixera med salpetersyra för bestämning av löst Al, Ca, Fe, Mg, Mn, Na, Zn, K, Ba, Cd, Cr, Ni, och Se 3 , 7.
Obs: Val av analyter bör styras av vattendelare specifika markanvändning aktiviteter.
- För studien som beskrivs här, samla in ett enda filtrerat prov från varje webbplats och fixera med salpetersyra för bestämning av löst Al, Ca, Fe, Mg, Mn, Na, Zn, K, Ba, Cd, Cr, Ni, och Se 3 , 7.
- Samla upp 250 ml ofiltrerat prov (er) genom att helt nedsänka provflaskan i vattenmassan. Tryck försiktigt på flaskan för att utplåna all luft och samtidigt placera locket på provflaskan. Fäst provet (s) till ett pH <2 vid behov (t.ex. förhindra biologisk aktivitet från att påverka näringsämnen).
- För studien som beskrivs här, samla två ofiltrerade prover från varje plats. Fäst första med svavelsyra för bestämning av NO2 och NO 3 och total P. inte fixa andra ofiltrerade provet och använda den för att bestämma total och bikarbonatalkalinitet, Cl, SO 4, och totalt upplöst sålock 3, 7.
Obs: Val av analyter bör styras av vattendelare specifika markanvändning aktiviteter.
- För studien som beskrivs här, samla två ofiltrerade prover från varje plats. Fäst första med svavelsyra för bestämning av NO2 och NO 3 och total P. inte fixa andra ofiltrerade provet och använda den för att bestämma total och bikarbonatalkalinitet, Cl, SO 4, och totalt upplöst sålock 3, 7.
- Skaffa en fältet tomt för varje fixativ som används vid varje provtillfälle. Erhålla fältämnen genom att följa alla protokoll för provsamling (dvs. sköljning, filtrering, fastställande) med hjälp av avjoniserat vatten som det slutliga provet.
Obs: Fältämnen används för att identifiera föroreningar i insamling och analysprov. - Förvara alla vattenprover vid 4 ° C tills alla analyser är klara. Se till att alla analyter mäts inom sina specifika hålltid 14.
- Mät urladdning vid varje prov webbplats.
- Fördela fuktade strömmen bredd i lika stora steg.
- Mät djup och medelströmhastigheten vid mittpunkten av varje avsnitt.
- Med användning av en djupmätare stång, mäta djupet som avståndet från bäcken sängen till vattnets yta.
- Med användning av en Current meter, mäta vattenhastigheten på 60% vattendjup.
- Beräkna utsläpp som summan av produkten av hastighet, djup och bredd i alla sektioner.
- Sampla makroinvertebrater samhället på varje plats.
- Erhålla sparkProver (nettomått 335 x 508 mm 2 med 500-um mesh) från 4 separata representativa riffles fördelade genom hela längden syn- provtagning.
- Vid varje spark plats, placera sparka nätet vinkelrätt mot strömning och störa en 0,50 x 0,50 m 2 (dvs. 0,25 m 2) område av bäckfåra omedelbart uppströms. Se till att alla organismer och skräp flyta nedströms i kick nätet.
- Kombinera organismer och skräp från 4 sparka prov till en enda samlingsprov (representerande 1,00 m 2 i bäckfåra) och omedelbart bevara med 95% etanol.
- Erhålla sparkProver (nettomått 335 x 508 mm 2 med 500-um mesh) från 4 separata representativa riffles fördelade genom hela längden syn- provtagning.
- Mäta fysiska habitat kvalitetoch komplexitet i hela strömmen räckhåll.
- Ta mätningar av vattendjup, hydrauliska kanal enhetstyp, sediment klass, och avståndet till fisk lockobjekt vid jämnt fördelade punkter längs Thalweg (del av strömmen genom vilken huvud eller mest snabbt flöde inträffar). Ta mätningar varje ett ACW för strömmar <5 m bred och varje 0,5 ACW för strömmar> 5 m bred 15.
- Klassificera kanal enhet inom vilken varje Thalweg platsen är belägen (t.ex. riffle, springa, pool, eller glid) 16.
- Med användning av en djupmätare stång, mäta djupet som avståndet från bäcken sängen till vattnets yta.
- Slumpmässigt identifiera en bit av sediment och bestämma dess Wentworth storleksklassificering (silt, sand, grus, kullersten, stenblock) 17.
- Uppskatta avståndet från varje Thalweg till den närmaste lockobjektet.
Notera: Fish locket definieras som någon struktur i den aktiva kanalen i stånd att dölja en 20,32 cm (8 tum) fisk 18.
- Räkna alla bitar av död ved i den aktiva kanalen.
- Uppskattning livsmiljö kvalitet med US Environmental Protection Agency (EPA) snabba bedömningar visuella livsmiljö (RVHA) protokoll 19.
- Ta mätningar av vattendjup, hydrauliska kanal enhetstyp, sediment klass, och avståndet till fisk lockobjekt vid jämnt fördelade punkter längs Thalweg (del av strömmen genom vilken huvud eller mest snabbt flöde inträffar). Ta mätningar varje ett ACW för strömmar <5 m bred och varje 0,5 ACW för strömmar> 5 m bred 15.
- Skaffa dubbla mätningar och prover från en slumpmässigt utvald 10% av undersökningsområden. Dubbletter åtgärder används för att uppskatta provtagning och laboratorieanalys precision.
3. Laboratorieprotokoll fysikalisk-kemiska och biologiska data
Obs: Beskriva laboratorieprotokoll för att kvantifiera vattenkemi attribut är utanför ramen för detta manuskript. Emellertid används den aktuella studien kemiska standardmetoder för vatten och avfall 14.
- Delprov organismer som finns i varje makroinvertebrater prov (samlas in med hjälp protokoll i avsnitt 2.4) för att erhålla ett representativt delprov av makroinvertebrater samhället på varje plats.
- Placera hela komposit makroinvertebrater provet i en 100 i två inrutade sortering (mätning 5 × 20 i 2). Slumpmässigt tilldela varje 1 i två rutnät ett antal från 1 till 100.
- Använd en stereolupp att räkna och identifiera alla organismer i slumpmässigt utvalda en i två galler tills det totala antalet sorterade individer är 200 ± 20%. Identifiera organismer släktet använder makroinvertebrater tangenter, till exempel de som publiceras av Merritt och Cummins 20.
- Sammanställa genus-nivå överflöd data till samhälls statistik [t.ex. total klarhet och% Ephemeroptera, BÄCKSLÄNDOR och Trichoptera (EPT)] för användning som svars variabler i statistiska modeller och efterföljande scenarioanalys 3, 7.
4. De statistiska och Scenario Analyser
- Konstruera generaliserade linjära modeller för att förutsäga in-stream fysikaliska, kemiska och biologiska förhållanden från landskapsbaserade indicators av dominerande markanvändningsaktiviteter.
Obs: Protokoll och analyser genomfördes i R språk och miljö för statistiska beräkningar (version 3.2.1) 21.- Test för normalitet använder Shapiro-Wilk [funktion shaprio.test () i R-paketet statistik 21] tester och omvandla variabler att möta antaganden om parametriska analyser och linjärisera relationer.
- Fit initiala maximala modeller som specificerar två-vägs interaktioner bland alla markanvändning prediktorer [GLM () funktionen i R paket statistik 21].
- Applicera en bakåt deletion för att identifiera det minimum som krävs modell 3, 7, 22.
- Identifiera den minst signifikanta (dvs förklarar den minsta variation) variabel i den maximala modellen [sammandrag () funktionen i R paket statistik 21] och montera en ny modell med denna variabel uteslutits [GLM () funktionen i R paket statistik 21] .
- Fortsätta att ta bort variablertills samtliga återstående prediktorer skiljer sig avsevärt från 0 och förklarings inte skiljer sig väsentligt från den maximala modell för varje svar variabel med analys av avvikelser tabeller och sannolikhet kvotkriteriet [lrtest () funktionen i R paket lmtest 23].
- Förutsäga aktuella förhållanden.
- Använd slut modeller för att förutsäga fysikalisk-kemiska och biologiska tillstånd ges nuvarande landskapsegenskaper inom alla FN-samplade nHD avrinningsområden hela målet vattendelare [förutsäga () funktionen i R paket statistik 21].
- Visualisera förutsägelser i GIS-programvara.
- Gå med förutsägelser till NHD catchments. Högerklicka på avrinningsområden skiktet i innehållsförteckningen och välj Fogar och Avser i rullgardinsmenyn och Gå från den efterföljande menyn. Välj unik identifierare som fältet som fogen kommer att baseras på de prognoser fil som tabellen som ska sammanfogasOch unik identifierare som fältet i tabellen att gå kommer att baseras på
- Högerklicka på avrinningsområden lagret och välj Egenskaper. I dialogrutan Lageregenskaper, klicka på fliken Symbology och välj kvantiteter. Välj det förväntade värdet av intresse som fältet Värde och klicka på Verkställ.
Obs: Range värden kan manuellt ändras för att matcha erkända ekologiska kriterier med hjälp av Classify knappen.
- Beteende scenarioanalyser för att jämföra förväntade förändringar i akvatiska förhållanden under olika markanvändningsscenarier.
- Uppdatera det nuvarande landskapet dataset för att simulera rimliga framtida utveckling eller begränsningsscenarier. För studien som beskrivs här, manuellt uppdatera ackumulerade landskapsvärden för upptagningsområdet av intresse i attributtabellen (t.ex. ändra 10 tunnland skogsmark till gruvmarktäckning).
- Välj avrinningsområde interest använder Val efter Attribut funktion ligger inom rullgardinsmenyn uttagnings. I Val efter Attribut dialogrutan väljer nHD avrinningsområden som Layer. Dubbelklicka på den unika identifierare attribut, välj =, och sedan skriver identifierare för avrinningsområde intresse i ekvationen rutan.
- Öppna NHD upptagningsområde attributtabellen genom att högerklicka på avrinningsområden skiktet i innehållsförteckningen och välja Öppna Attribut Table från rullgardinsmenyn. Välj att visa endast utvalda avrinningsområden.
- Med endast utvalda avrinningsområden visar, högerklicka på kolumn av intresse och välj Field Calculator och mata in nya simulerade värdet. Obs: Flera avrinningsområden kan ändras för att simulera flera rumsligt explicita utvecklings- eller förvaltningsverksamhet som förekommer över stora rumsliga skalor.
Obs: Alternativt kan original vektor- och raster dataset uppdateras genom digitalisering nya funktioner eller ändra och ta bort original ferer för att simulera ny markanvändning aktivitet eller hantering av ett befintligt markanvändning inverkan 24. Detta kan åstadkommas med hjälp av Editor Toolbar.
- Omfördela och åter ackumuleras landskap attribut för alla nHD avrinningsområden som använder protokoll som presenteras i steg 1,3-1,4.
- Förutsäger fysikalisk-kemiska och biologiska tillstånd som en funktion av den uppdaterade landskapet dataset [förutsäga () funktionen i R paketet Stats 21].
- Visualisera förutspådde villkor under alternativa markanvändningsscenarier med hjälp av protokoll som presenteras i steg 4.2.2.
- Uppdatera det nuvarande landskapet dataset för att simulera rimliga framtida utveckling eller begränsningsscenarier. För studien som beskrivs här, manuellt uppdatera ackumulerade landskapsvärden för upptagningsområdet av intresse i attributtabellen (t.ex. ändra 10 tunnland skogsmark till gruvmarktäckning).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Fyrtio 1: 24.000 nHD avrinningsområden valdes som undersökningsområden inom Coal River, West Virginia (Figur 2). Studie platser valdes ut för att spänna ett område inflytande från dagbrott (% landareal 24), bostadsutveckling [struktur densitet (no./km 2)], och underjordsbrytning [nationellt system för undanröjande av urladdningsföroreningar (NPDES) tillståndstäthet (no. / km 2)] så att varje större markanvändning aktiviteten inträffade både i isolering och i kombination för att i möjligaste mån (Figur 3). På varje plats, var uppgifter om fysikalisk-kemiska förhållanden och makroinvertebrater samhällsstrukturen samlas.
I en tidigare studie har dessa data som används för att konstruera kumulativa effekter modeller för att förutsäga West Virginia Stream skick index (WVSCI), en familje nivå multi-metric index för biotiska integritet utvecklad för West Virginia 25Och specifik ledningsförmåga med en hög grad av precision och noggrannhet 7. Häri dessa modeller för att förutsäga nuvarande och framtida förutsättningar för två under vattendelare Kol- River [Drawdy Creek (figur 4A) och Laurel Fork (Figur 4B)] under olika markanvändning utvecklingsscenarier. Drawdy Creek och Laurel Fork har nästan identiska halter av dagbrott och% utveckling (tabell 1). Dock är Drawdy Creek påverkas av bostäder strukturer och underjordsbrytning, medan Laurel Fork är inte. Följaktligen är dessa två avrinningsområden erbjuder en unik möjlighet att bedöma och jämföra i vilken utsträckning kumulativa effekterna av flera markanvändning aktiviteter kontrollera aktuella vattenförhållanden och utfall av framtida markanvändning utvecklingsscenarier.
Laurel Fork inte förväntas överstiga kemisk (specifik ledningsförmåga> 500 iS / cm 26) eller biolog tiska kriterier (WVSCI <68 25), vilket tyder på att det kan tillgodogöra sig ytterligare markanvändning aktivitet utan att riskera försämring (tabell 1). En rad scenarier bedömdes sedan för att kvantifiera det maximala beloppet för ytterligare dagbrott, underjordsbrytning, och bostadsutveckling Laurel Fork kan sannolikt assimilera innan dess utflöde korsar varje kriterium. För att göra detta, var specifik ledningsförmåga och WVSCI förutsett i hela skalan av varje markanvändning aktivitet medan du håller andra landskaps mätvärden konstant. Scenario analys tyder Laurel Fork kan tillgodogöra sig 14% (25% totalt) och 21% (32% totalt) ökar i ytan gruv landar innan de passerar den specifika ledningsförmågan och WVSCI kriterier, respektive (figur 5A, 5B). Laurel Fork kan också tillgodo 8 jordiska gruv NPDES tillstånd och 22 bostäder strukturer innan man går över specifik ledningsförmåga och WVSCI kriterier, respektive (figur 5A, 5B).
INNEHÅLL "fo: keep-together.within-page =" 1 "> Däremot är utflödet av Drawdy Creek förväntas överstiga både kemiska och biologiska kriterier, vilket tyder på en oförmåga att assimilera ytterligare markanvändning utveckling utan att först mildrande effekterna av aktuella stressorer (tabell 1). Följaktligen minskningsscenarier som minskar den totala effekten storlek redan existerande markanvändning verksamhet (t.ex. skulle en minskning av effekten av 100 strukturer 10% motsvara 90 strukturer) simulerades. Helt mildra effekten av bostadsutveckling och underjordsbrytning resulterade inte i en respektive ökning av WVSCI över 68 eller minskning av specifik ledningsförmåga under 500 ^ S / cm kriterium (Figur 6A, 6B). Men utflödet av Drawdy Creek förutspåddes att överskrida en WVSCI poäng 68 och sänkning under 500 ^ S / cm med samtidiga minskningar av både bostadsutveckling och underjordsbrytning av en 94 och 75%, respektive. < / P>
Figur 2. Karta över Coal River vattendelare. Coal River vattendelare visas med avseende på dess plats i West Virginia. Platser av undersökningsområden (n = 40) och Laurel Fork och Drawdy Creek under vattendelare presenteras också. Klicka här för att se en större version av denna siffra.
Figur 3. Kol River undersökningsområden. Storleken på dagbrott och bostäder för utvalda typområden (n = 40) inom oberoende stress gradienter och deras kombination. Symbol storlek är i förhållande till antalet av underjordsbrytning nationella föroreningar eliminering tömning (NPDES) tillstånd.TTP: //www.jove.com/files/ftp_upload/54095/54095fig3large.jpg "target =" _ blank "> Klicka här för att se en större version av denna siffra.
Figur 4. Kartor som visar markanvändning aktiviteter inom Drawdy Creek (A) och Laurel Fork (B). Dessa vattendelare representerar mönster av markanvändning geografi typisk hela MTR-VF region. Bostadsutveckling [marktäcke (enligt definitionen i nLCD) och strukturer] och utvinning (underjordsbrytning NPDES tillstånd och yta gruvan utsträckning) markanvändning aktiviteter visas. Ytterligare un-minerade tillstånd som används i scenarioanalys visas. Se Figur 2 för vattendelare plats i West Virginia. Klicka här för att se en större version av denna siffra.
Figur 5. Exempel scenario analysresultat förutspår in-stream svar på simulerade markanvändning utveckling inom Laurel Fork. Predicted WVSCI poäng efter simulerade ökningar i dagbrott och bostadsutveckling (A) och förväntade specifika ledningsförmåga efter simulerade ökningar i dagbrott och underjordsbrytning ( B) i Laurel Fork vattendelare. Horisontella linjer representerar WVSCI (68) och specifik konduktans (500 iS / cm) kriterier. Vertikala linjer representerar ytterligare nivåer av gruvresulterar i korsning av varje kriterium. Enheter för x-axeln varierar beroende på landskapet attribut ändras under varje scenario och motsvarar enheter som anges i förklaringen. Klicka här för att se en större version av denna siffra.
Figur 6. Exempel scenario analysresultat förutspår in-stream svar på simulerade begränsningsåtgärder inom Drawdy Creek. Predicted WVSCI poäng (A) och specifik ledningsförmåga (B) efter simulerade minskningar i effektstorleken av befintliga bostadsutveckling och underjordsbrytning, respektive. Förutspådda villkor efter samtidiga minskningar av effektstorleken av både bostadsutveckling och underjordsbrytning visas också för varje svar. Horisontella linjer representerar WVSCI (68) och specifik konduktans (500 iS / cm) kriterier. Vertikala linjer anger begränsningsåtgärder resulterar i förbättringar utöver varje kriterium. Klicka här för att se en större version av denna siffra.
| nuvarande landskapet | |||
| Drawdy Creek | laurel Fork | ||
| Markanvändnings egenskaper | |||
| Dagbrott (%) | 10,7 | 10,9 | |
| Underjordsbrytning (# NPDES tillstånd) | 9 | 0 | |
| Utveckling (%) | 4,1 | 4,8 | |
| Struktur densitet (#) | 470 | 0 | |
| observerade förhållanden | |||
| Specifik konduktans (iS / cm) | 686 | 156 | |
| WVSCI | 65 | 68,8 | |
| Förutspådda betingelser | |||
| Specifik konduktans (iS / cm) | 831 | 279 | |
| WVSCI | 60,9 | 73,1 | |
Tabell 1. Landskaps egenskaper och observerade och förutsagda akvatiska villkor för Drawdy Creek och Laurel Fork. Markanvändnings egenskaper (dagbrott, underjordsbrytning och bostäder) och förutspådde kemiska och biologiska förutsättningar för Drawdy Creek och Laurel Fork enligt gällande landskapsförhållanden och ytterligare gruv scenario.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Vi tillhandahåller en ram för bedömning och hantering av kumulativa effekter av flera markanvändning aktiviteter i kraftigt påverkade vattendelare. Tillvägagångssättet beskrivs häri adresser tidigare identifierat begränsningar som är förknippade med att hantera akvatiska system i kraftigt påverkat vattendelare 5-6. Framför allt, riktade vattendelare konstruktionsbedömningen (dvs. provtagning längs individuella och kombinerade stressaxlar) producerar data som är väl lämpade för att kvantifiera komplexa kumulativa effekter på relevanta rumsliga skalor (dvs vattendelare skala) via lätt tolkningsbara och genomförbar modelleringstekniker 3, 7 . Dessutom är dessa modeller lätt införlivas i en ram scenarioanalys som möjliggör noggrann förutsägelse av framtida förvaltningen (t.ex. restaurering och lindring) och utvecklingsresultat. Följaktligen kommer den presenterade strategin sannolikt vara av värde för resurshanterare vatten som alltmer förlitar sig på prognoser conditjoner under olika markanvändningsscenarier för att underlätta regleringsbeslut 27.
Kontrasten mellan Drawdy Creek och Laurel Fork belyser nyttan av den presenterade ramarna vid förvaltningen av akvatiska system inom aktivt utveckla och samhällsekonomiskt viktiga regioner. Scenarioanalys föreslog att Laurel Fork, som påverkas endast av dagbrott (10,9%), kan tillgodogöra sig ytterligare markanvändning utveckling utan att överskrida kemiska och biologiska kriterier. Drawdy Creek, som påverkas av likvärdiga nivåer av dagbrott (10,7%), förutsägs inte uppfyller något kriterium som ett resultat av kumulativa effekter i samband med underjordsbrytning och bostäder strukturer. Däremot kan simuleras begränsning av icke-dagbrott stress (t.ex. underjordsgruva avlopps och bostäder avloppsvatten) förbättrade ekologiska förhållanden, vilket tyder på strategiska aktiviteter förvaltnings möjliggöra ytterligare utveckling att ske. Följaktligen föreliggandeed metod gör det möjligt att underlätta den ekonomiska och utvecklingsverksamheten samtidigt producera möjlighet till nettovinster genom sanering av andra stressfaktorer 28.
Framgångsrik identifiering och provtagning av dominerande markanvändningsstress är ett kritiskt steg i att framgångsrikt genomföra de metoder som presenteras häri. Det är också viktigt att provtagning och efterföljande dataanalyser är baserade på bästa tillgängliga och mest up-to-date marktäckning och använda information. Temporal överensstämmelse mellan marktäcke och in-stream uppgifter att säkerställa korrekta statistiska relationer och efterföljande ekologiska förutsägelser 3, 9. Om genomförs på lämpligt sätt, producerar presenterade vattendelare bedömningsteknik uppgifter som är till stor del objektiv (dvs minimerar specifikation fel och utelämnat variabla fördomar) och opåverkad av multikollinearitet. Följaktligen är dessa uppgifter väl lämpad för prognosmodeller via traditionella regressionstekniker.En potentiell begränsning av den nuvarande strategin är dock att en stark förmåga att empiriskt förutsäga rumsliga mönster inte garanterar en förmåga att förutsäga förändras över tiden. I synnerhet har studier observerade interaktioner mellan klimat och ändrad markanvändning på fysikalisk-kemiska och biologiska förhållanden 29-31. Således kommer adaptiva förvaltningsstrategier som testar tids förutsägelser och uppdatera rumsliga prediktiva modeller vara en viktig del av förvaltningsarbetet. Detta bör innebära att införliva klimatförändringar i statistiska modeller och efterföljande scenarioanalyser.
Vår metodik kan också anpassas för att utnyttja befintliga datamängder som inte kan uppfylla antaganden traditionella regressionstekniker (t.ex. multikollinearitet och prov oberoende). Användningen av existerande data till nytta i situationer där chefer har begränsad tid eller resurser. Boost Regression Tree (BRT) modeller kan vara särskilt användbar vid analys av stora, Befintliga datamängder eftersom de är i stort sett opåverkad av multikollinearitet, uppgifter som saknas, statistiska avvikare, och icke-normala uppgifter 32. Dessutom erbjuder BRT hög prediktiv prestanda och har visat användbarhet i ett ramverk 28 scenarioanalys.
Det är viktigt att notera i vilket sammanhang vår metodik utvecklades. Först vår strategi som utarbetats för vattendelare som kännetecknas av klart definierade markanvändnings gradienter. Dock inte klart definierade markanvändnings gradienter inte alltid sker vid vattendelare-skalan (t.ex. delar av Mellanvästern i USA med lite variation i jordbruks omfattning). Följaktligen kan andra metoder för bevarande planering, såsom riskbaserade metoder som rankas bevarande mål baserade på riskerna för flera markanvändning aktiviteter, vara lämpligare 33-34. Dessutom var vår strategi utformad vid 8-siffriga HUC vattendelare skala. I en tidigare studie fann vi att modeller constructed över flera 8-siffriga Huc vattendelare inte förutsäga vattendelare specifika nyanser mellan markanvändning och InStream villkor 7. Konstruera modeller över mindre rumsliga skalor (t ex 12-siffriga Huc vattendelare) kan begränsa provstorleken och begränsa möjligheten för modeller för att kvantifiera komplexa kumulativa effekter. Däremot kan användas vårt sätt att hantera över rumsliga skalor via en ram hus-område 2. Inom denna ram är prioriteringar restaurering och skydd in för enskilda strömmar inom ramen för rådande förhållanden. Till exempel, restaurering potentialen ökar med ökande grannskap tillstånd på grund av fördelar som är förknippade med att ha goda strömmar i närheten (t.ex. hög re-kolonisering potential).
Vi tillhandahåller och visa protokoll för att bedöma och hantera kumulativa effekter inom kraftigt påverkade vattendelare. Även om den aktuella manuskriptet fokuserat på konstruktion och genomförandekumulativa effekter modeller inom ramen scenarioanalys, de påvisade vattendelare bedömningsmetoder ta fram data som kan kvantifiera detaljerade mönster av fysikalisk och biologisk nedbrytning i samband med ansamling av dominerande markanvändningsaktiviteter över större rumsliga skalor 35. Följaktligen data som produceras av studiens utformning och provtagningsprotokoll som beskrivs häri har potentiella fördelar förvaltnings som sträcker sig långt bortom de som diskuteras. Kanske viktigast av allt, är att överföra till andra avrinningsområden inför pågående övergångar i valfritt antal markanvändning aktiviteter denna ram.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Acknowledgments
Vi tackar de många fält- och laboratorie hjälpare som var inblandade i olika aspekter av detta arbete, särskilt Donna Hartman, Aaron Maxwell, Eric Miller, och Alison Anderson. Finansiering för denna studie från US Geological Survey genom stöd från US Environmental Protection Agency (EPA) region III. Denna studie har delvis utvecklats under Science att nå resultat Fellowship Assistance Avtalsnummer FP-91.766.601-0 tilldelas av US EPA. Även den forskning som beskrivs i den här artikeln har finansierats av US EPA, har det inte varit föremål för myndighetens krävs inbördes och översyn, och därför inte nödvändigtvis återspeglar åsikterna hos myndigheten, och ingen officiell godkännande ska sluta.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Slack Invert Sampling Kit | Wildco | 3-425-N56 | |
| HDPE Square Jars | US Plastic Corp | 66188 | 32 oz; for storing fixed, composite invertebrate samples |
| Ethyl Alcohol 190 Proof | PHARMCO-AAPER | 111000190 | For fixing and storing invertebrate samples |
| 5 in. by 20 in. Macroinvertebrate sub-samplilng grid | N/A | N/A | This item cannot be purchased and must be made in house |
| Stereomicroscope Stemi 2000 with stand C LED | ZEISS | 000000-1106-133 | For macroinvertebrate sorting and identification |
| Thermo Scientific Nalgene Reusable Filter Holders with Receiver | Fisher Scientific | 09-740-23A | |
| Immobilon-NC Transfer Membrane | Millipore | HATF04700 | Triton-free, mixed cellulose exters, 0.45 μm, 47 mm, disc |
| Actron Vacuum Pump Brake Bleeder Kit | Advanced Auto Parts | CP7835 | |
| Nitric Acid Solution | HACH | 254049 | 1:1, 500 ml |
| Oblong NDPE Wide Mouth Bottles | Thomas Scientific | 1229Z38 | 250 ml; for collection of water samples |
| 650 Multi-parameter display, standard memory | Fondriest Environmental | 650-01 | |
| 600XL Sonde with temperature/conductivity sensor | Fondriest Environmental | 065862 | |
| pH calibration buffer pack | Fondriest Environmental | 603824 | 2 pints each of pH 4, 7, & 10 |
| conductivity standard | Fondriest Environmental | 065270 | 1 quart, 1,000 µS |
| Flo-Mate 2000 | TTT Environmental | 2000-11 | |
| Keson English/Metric Open Reel Fiberglass Tape | Forestry Suppliers | 40025 | 300'/100 m |
| ArcGIS 10.3.1 | ESRI |
References
- Allan, J. D. Landscapes and riverscapes: the influence of land use on stream ecosystems. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 35, 257-284 (2004).
- Merovich, G. T., Petty, J. T., Strager, M. P., Fulton, J. B. Hierarchical classification of stream condition: a house-neighborhood framework for establishing conservartion priorities in complex riverscapes. Freshwater Science. 32, 874-891 (2013).
- Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Scenario analysis predicts context-dependent stream response to land use change in a heavily mined central Appalachian watershed. Freshwater Science. 32, 1246-1259 (2013).
- Petty, J. T., Fulton, J. B., Strager, M. P., Merovich, G. T., Stiles, J. M., Ziemkiewicz, P. F. Landscape indicators and thresholds of stream ecological impairment in an intensively mined Appalachian watershed. J. N. Am. Benthol. Soc. 29, 1292-1309 (2010).
- Seitz, N. E., Westbrook, C. J., Noble, B. F. Bringing science into river systems cumulative effects assessment practice. Environ. Impact Asses. 31, 172-179 (2011).
- Duinker, P. N., Greig, L. A. The importance of cumulative effects assessment in Canada: ailments and ideas for redeployment. Environ. Manage. 37, 153-161 (2006).
- Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Landscape-based cumulative effects models for predicting stream response to mountaintop mining in multistressor Appalachian watersheds. Freshwater Science. 34, 1006-1019 (2015).
- Duinker, P. N., Greig, L. A. Scenario analysis in environmental impact assessment: improving explorations of the future. Environ. Impact Asses. 27, 206-219 (2007).
- Kepner, W. G., Ramsey, M. M., Brown, E. S., Jarchow, M. E., Dickinson, K. J. M., Mark, A. F. Hydrologic futures: using scenario analysis to evaluate impacts of forecasted land use change on hydrologic services. Ecosphere. 3, 1-25 (2012).
- Gergel, S. E., Turner, M. G., Miller, J. R., Melack, J. M., Stanley, E. H. Landscape indicators of human impacts to riverine systems. Aquat. Sci. 64, 118-128 (2002).
- McKay, L., Bondelid, T., Dewald, T., Johnston, J., Moore, R., Rea, A. NHDPlus Version 2: User Guide. , (2012).
- Strager, M. P., Petty, J. T., Strager, J. M., Barker-Fulton, J. A spatially explicit framework for quantifying downstream hydrologic conditions. J. Environ. Manag. 90, 1854-1861 (2009).
- WVDEP (Virginia Department of Environmental Protection). Standard operating proceedures. , West Virgina Department of Environmental Protection. Charleston, West Virginia. (2009).
- EPA-60014-79-020. USEPA. Methods for chemical analysis of water and wastes. , Environmental Monitoring Systems Support Laboratory, Office of Research and Development, US Environmental Protection Agency. Cincinnati, Ohio. (1983).
- Merriam, E. R., Petty, J. T., Merovich, G. T., Fulton, J. B., Strager, M. P. Additive effects of mining and residential development on stream conditions in a central Appalachian watershed. J. N. Am. Benthol. Soc. 30, 399-418 (2011).
- Bisson, P. A., Nielsen, J. L., Palmason, R. A., Grove, L. E. A system of naming habitat types in streams, with examples of habitat utilization by salmonids during low streamflow. Acquisition and utilization of aquatic habitat inventory information. Proceedings of a symposium held 28-30 October, 1981. Armentrout, N. D. , Western Division of the American Fisheries Society. Bathesda, Maryland. 62-73 (1982).
- Wentworth, C. K. A scale of grade and class terms for clastic sediments. J. Geol. 30, 377-392 (1922).
- Petty, J. T., Freund, J., Lamothe, P., Mazik, P. Quantifying instream habitat in the upper Shavers Fork basin at multiple spatial scales. Proceedings of the Annual Conference of the Southeastern Association of Fisheries and Wildlife Agencies. 55, 81-94 (2001).
- Barbour, M. T., Gerritsen, J., Snyder, B. D., Stribling, J. B. EPA/841-B-99-022. Rapid bioassessment protocols for use in streams and wadeable rivers: periphyton, benthic macroinvertebrates, and fish. 2nd edition. , US Environmental Protection Agency. Washington, DC. (1999).
- An introduction to the aquatic insects of North America. 4th edition. Merritt, R. W., Cummins, K. W. , Kendall/Hunt Publishing Co. Dubuque, Iowa. (2008).
- A language and environment for statistical computing. , R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, http://www.R-project.org. Available from: http://www.R-project.org (2014).
- Crawley, M. J. Statistics: an introduction using R. , Wiley and Sons. Chichester, UK. (2005).
- Zeileis, A., Hothorn, T.
- Maxwell, A. E., Strager, M. P., Yuill, C., Petty, J. T., Merriam, E. R., Mazzarella, C. Disturbance mapping and landscape modeling of mountaintop mining using ArcGIS. Proceedings of the ESRI International User Conference. , San Diego, California. (2011).
- Gerritsen, J., Burton, J., Barbour, M. T. A stream condition index for West Virginia wadeable streams. , Tetra Tech, Inc. Owings Mills, Maryland. (2000).
- Pond, G. J., Passmore, M. E., Borsuk, F. A., Reynolds, L., Rose, C. J. Downstream effects of mountaintop coal mining: comparing biological conditions using family- and genus-level macroinvertebrate bioassessment tools. J. N. Am. Benthol. Soc. 27, 717-737 (2008).
- Luo, Y., et al. Ecological forecasting and data assimilation in a data-rich era. Ecol. Appl. 21, 1429-1442 (2011).
- Petty, J. T., Strager, M. P., Merriam, E. R., Ziemkiewicz, P. F. Scenario analysis and the Watershed Futures Planner: predicting future aquatic condiditons in an intensively mined Appalachian watershed. Environmental Considerations in Energy Productions. Craynon, J. R. , Society for Mining, Metallurgy, and Exploration. Englewood, CO. 5-19 (2013).
- Daraio, J. A., Bales, J. D. Effects of land use and climate change on stream temperature I: daily flow and stream temperature projections. J. Am. Water Resour. As. 50, 1155-1176 (2014).
- Mantyka-Pringle, C. S., Martin, T. G., Moffatt, D. B., Linke, S., Rhodes, J. R. Understanding and predicting the combined effects of climate change and land-use change on freshwater macroinvertebrates and fish. J. Appl. Ecol. 51, 572-581 (2014).
- Piggott, J. J., Townsend, C. R., Matthaei, C. D. Climate warming and agricultural stressors interact to determine stream macroinvertebrate community dynamics. Glob. Change Biol. 21, 1897-1906 (2015).
- Elith, J., Leathwick, J. R., Hastie, T. A working guide to boosted regression trees. J. Anim. Ecol. 77, 802-813 (2008).
- Mattson, K. M., Angermeier, P. L. Integrating human impacts and ecological integrity into a risk-based protocol for conservation planning. Environ. Manage. 39, 125-138 (2007).
- EPA 841-B-11-002. USEPA. Identifying and protecting healthy watersheds. Concepts, assessments, and management approaches. (US, U. S. E. P. A. , US Environment Protection Agency, Office of Water, Office of Wetlands, Oceans, and Watersheds. Washington, DC. (2012).
- Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Complex contaminant mixtures in multi-stressor Appalachian riverscapes. Environ. Toxicol. Chem. , (2015).
