JoVE Logo

Iniciar sesión

Se requiere una suscripción a JoVE para ver este contenido. Inicie sesión o comience su prueba gratuita.

En este artículo

  • Resumen
  • Resumen
  • Introducción
  • Protocolo
  • Resultados
  • Discusión
  • Divulgaciones
  • Agradecimientos
  • Materiales
  • Referencias
  • Reimpresiones y Permisos

Resumen

Hay una necesidad crítica de herramientas y metodologías capaces de gestionar los sistemas acuáticos en la cara de las condiciones futuras inciertas. Proporcionamos métodos para llevar a cabo una evaluación de cuencas dirigida que permite a los administradores de recursos para producir modelos de efectos acumulativos a base de paisaje para su uso dentro de un marco de gestión de análisis de escenarios.

Resumen

Hay una necesidad crítica de herramientas y metodologías capaces de gestionar los sistemas acuáticos dentro de las cuencas impactadas fuertemente. Los esfuerzos actuales se quedan cortos, como resultado de una incapacidad para cuantificar y predecir los efectos acumulativos de complejos escenarios actuales y futuros de uso del suelo a escalas espaciales pertinentes. El objetivo de este manuscrito es proporcionar métodos para llevar a cabo una evaluación de cuencas dirigida que permite a los administradores de recursos para producir modelos de efectos acumulativos a base de paisaje para su uso dentro de un marco de gestión de análisis de escenarios. Los sitios se seleccionaron en primer lugar para su inclusión dentro de la evaluación de cuencas hidrográficas mediante la identificación de los sitios que se encuentran a lo largo de gradientes independientes y combinaciones de factores de estrés conocidos. técnicas de campo y de laboratorio se utilizan para obtener datos sobre las propiedades físicas, químicas y efectos biológicos de las múltiples actividades de uso de la tierra. El análisis de regresión lineal múltiple se utiliza entonces para producir modelos de efectos acumulativos basados ​​en paisaje para predecir aquacondiciones de tics. Por último, los métodos para incorporar modelos de efectos acumulativos dentro de un marco de análisis de escenarios para la gestión y las decisiones reguladoras de guía (por ejemplo, la autorización y la mitigación) dentro de las cuencas en desarrollo activamente se discuten y se manifestaron por 2 sub-cuencas de la región minera de cima de la montaña central de los Apalaches. El enfoque de la evaluación y manejo de cuencas proporcionada en este documento permite a los administradores de recursos para facilitar la actividad económica y el desarrollo, mientras que la protección de los recursos acuáticos y la producción de oportunidad para que los beneficios netos ecológicos a través de la recuperación selectiva.

Introducción

Alteración antropogénica de los paisajes naturales es una de las mayores amenazas actuales a los ecosistemas acuáticos en todo el mundo 1. En muchas regiones, la degradación continua al ritmo actual puede causar daños irreparables a los recursos acuáticos, en última instancia, lo que limita su capacidad de proporcionar servicios ambientales invaluables e irremplazables. Por lo tanto, existe una necesidad crítica de herramientas y metodologías capaces de gestionar los sistemas acuáticos dentro de las cuencas en desarrollo 2-3. Esto es particularmente importante dado que los gerentes a menudo se encargan de la conservación de los recursos acuáticos en la cara de las presiones socioeconómicas y políticas para continuar las actividades de desarrollo.

La gestión de los sistemas acuáticos dentro de las regiones en vías de desarrollo de forma activa requiere la capacidad de predecir los efectos probables de las actividades de desarrollo propuestas en el contexto de preexistente paisaje natural y antropogénico atributos 3, 4. Un reto importante para Aquatla gestión de recursos ic dentro de las cuencas fuertemente degradados es la capacidad de cuantificar y gestionar los complejos (es decir, aditivos o interactivos) los efectos acumulativos de múltiples factores estresantes de uso del suelo a escalas espaciales pertinentes 2, 5. A pesar de los retos actuales, sin embargo, las evaluaciones de efectos acumulativos se están incorporando en directrices reguladoras de todo el mundo 5-6.

Evaluaciones de cuencas específicas diseñadas para probar toda la gama de condiciones con respecto a los múltiples factores estresantes uso de la tierra puede producir datos capaces de modelar los efectos acumulativos complejas 7. Por otra parte, la incorporación de estos modelos dentro de un marco de análisis de escenarios [predicción de cambios ecológicos bajo una gama de desarrollo realistas o en proyecto, o el manejo de cuencas (restauración y mitigación) escenarios] tiene el potencial de mejorar en gran medida la gestión de los recursos acuáticos dentro de las cuencas impactadas fuertemente 3, 5, 8 -9. En particular, el análisis de escenarios ofreceun marco para la adición de la objetividad y la transparencia de las decisiones de gestión mediante la incorporación de información científica (relaciones ecológicas y modelos estadísticos), objetivos de la legislación y de los interesados ​​necesita en un único marco de toma de decisiones 3, 9.

Se presenta una metodología para evaluar y gestionar los efectos acumulativos de múltiples actividades de uso de la tierra dentro de un marco de análisis de escenarios. Lo primero que describen cómo detectar a los sitios para su inclusión dentro de la evaluación de cuencas en base a los factores de estrés conocidos uso de la tierra. Se describen las técnicas de campo y de laboratorio para la obtención de datos sobre los efectos ecológicos de las múltiples actividades de uso de la tierra. Describimos brevemente las técnicas de modelado para la producción de los modelos de efectos acumulativos basados ​​en el paisaje. Por último, se discute la forma de incorporar modelos de efectos acumulativos dentro de un marco de análisis de escenarios y demuestra la utilidad de esta metodología en la ayuda a las decisiones regulatorias (por ejemplo, permisos y demásoración) dentro de una cuenca intensamente extraído en el sur de Virginia Occidental.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocolo

1. Los sitios objetivo para la Inclusión en la evaluación de cuencas

  1. Identificar las actividades dominantes uso de la tierra dentro de la cuenca del objetivo 8 dígitos código de la unidad hidrológica (HUC) que están impactando físico-química y biológica 3, 7.
    Nota: Esta metodología supone el conocimiento preexistente de factores estresantes importantes dentro de la cuenca de interés. Sin embargo, consultar a los organismos reguladores o grupos de cuencas familiarizados con el sistema puede ayudar en este esfuerzo.
  2. Seleccionar medidas basadas en el paisaje de las actividades de uso de la tierra dominantes [por ejemplo, 2011 Portada Nacional de Tierras de base de datos (NLCD)] 3, 7.
    1. Consulte la literatura publicada para ayudar a identificar las mejores medidas basadas en el paisaje para cada actividad uso de la tierra 10. Póngase en contacto con agencias de recursos naturales para identificar y obtener conjuntos de datos específicos de la región de paisajes que están disponibles para su uso. Sin embargo, puede ser necesario crear nuevas variables del paisaje o conjuntos de datos.
  3. Tabular cobertura y uso atribuye a las 1: 100.000 de captación de datos Nacional de Hidrografía (NHD) que utilizan el software de información geográfica (GIS): 24.000 ó 1.
    1. Asegúrese de que cada 1: 24.000 ó 1: 100.000 de captación tiene un identificador único. Utilizar cualquier identificador numérico o categórico definida por el usuario como identificador único.
    2. Tabular los datos vectoriales (por ejemplo, puntos o líneas) se encuadra en cada cuenca.
      1. Resumir todas las características del vector dentro de cada cuenca utilizando la herramienta Intersección Tabulate dentro del conjunto de herramientas estadísticas de la caja de herramientas de análisis. Seleccione la capa de captación NHD como la función de zona de entrada, el identificador único de captación como el campo de la zona, y el vector conjunto de datos de interés como la clase de entidad de entrada.
      2. Se unen a los atributos del paisaje tabulados a la capa de captación. Haga clic derecho sobre la capa de captación en la tabla de contenido y seleccione une y relaciona en el menú desplegable y unirse a los subsequent menú. Seleccione el identificador único como el campo que se basará en la unión, la tabla de resultados de la tabla 1.3.2.1 como a unir, y el identificador único como el campo de la tabla que la unión se basa en.
    3. Tabular los datos de mapa de bits utilizando la herramienta Tabular la zona situada dentro del conjunto de herramientas Zonal de la caja de herramientas de análisis espacial.
      1. Cargar la extensión Spatial Analyst. Seleccione Extensiones del menú Personalizar. En el cuadro de diálogo Extensiones, marque la casilla que corresponde a la extensión Spatial Analyst.
      2. En el cuadro de diálogo Tabular de área, seleccione el archivo de formas de captación NHD como los datos de trama de entrada o zona característica, el identificador único (por ejemplo, FEATUREID) como el campo de la zona, y la cobertura de la tierra conjunto de datos (por ejemplo, NLCD) como la trama de entrada o función datos de la clase.
      3. Se unen a los atributos del paisaje tabulados a la capa de captación siguiendo los protocolos en el paso 1.3.2.2, con la tabulaciónLos resultados de la mesa como la tabla de unión.
  4. Acumula atributos del paisaje para todas las cuencas NHD.
    1. Descargar el NHDPlusV2 Captación de atributos de asignación y la herramienta de acumulación (CA3TV2) en http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-tools. Utilice la función de acumulación de CA3TV2 para la acumulación de los atributos de 1: 100.000 cuencas NHD 11.
      Nota: Se utilizó un código personalizado escrito que acumula los atributos del paisaje de 1: 24.000 NHD escala de cuencas hidrográficas 12. Las instrucciones detalladas para la utilización CA3TV2 están integrados en la herramienta y se puede acceder a través de la función de ayuda.
  5. Seleccionar cuencas NHD como sitios de estudio basados ​​en los atributos del paisaje acumulados.
    1. Crear un gráfico de dispersión de todas las cuencas NHD con respecto a los valores acumulados de las principales actividades de uso de la tierra (Figura 1A).
    2. Seleccione los sitios de estudio (aproximadamente 40 sitios por 8 dígitos HUC cuenca) para representar el r completaange de la influencia de las actividades de uso de la tierra dominantes que se encuentran dentro de la cuenca de destino (Figura 1B). Seleccionar los sitios dentro de gradientes independientes estresante (es decir, la influencia de una sola actividad de uso del suelo) y combinaciones de factores de estrés (es decir, la influencia de múltiples actividades de uso de la tierra) (Figura 1B).
    3. Asegúrese de que los sitios de estudio se distribuyen espacialmente en toda la cuenca objetivo e independiente el uno del otro con respecto al drenaje de aguas abajo. Asegúrese de que los sitios que corresponden a cada gradiente de estrés individual y combinado también tienen áreas de las cuencas medias similares.

figure-protocol-5542
Figura 1. gráfico de dispersión hipotética de cuencas NHD con respecto a la influencia de las actividades de uso de la tierra 2. Magnitud de influencia de las actividades de uso de la tierra 2 en todas las cuencas NHD dentro de la hipotética watershed (n = 4229) (A). Sitios de estudio seleccionados (n = 40) que representan toda la gama de condiciones observadas dentro de la cuenca en relación con gradientes estresantes independientes y combinados (B). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

2. Los protocolos de campo para la recogida de datos físico-química y biológica

Nota: Todos los datos para cada sitio deben recogerse en la misma visita el sitio en condiciones de flujo de base normales. Protocolos presentados en este documento representan los procedimientos operativos estándar para el Departamento de Protección del Medio Ambiente (WVDEP) 13 West Virginia. Puede ser más apropiado utilizar estatal o federal reconocidas procedimientos para la cuenca específica que se está evaluando.

  1. Delimitar el alcance de muestreo para cada sitio como 40 × anchura del canal activo (ACW), con máximos y mínimos longitudes de 150 y300 m 3, 7.
  2. Atributos de la calidad del agua de la muestra de lugares con agua en movimiento que son característicos de todo el sitio de muestreo (por ejemplo, no estar influenciado directamente por las entradas tributarias de tubería de drenaje).
    1. Obtener medidas instantáneas de oxígeno disuelto, conductividad específica, la temperatura y pH usando sensores de mano. Calibrar sensores antes de cada evento de muestreo siguiendo las instrucciones del fabricante.
    2. Equipos de filtración de enjuague con agua desionizada antes de la recogida de muestras de agua.
    3. Filtro 250 ml de agua (filtro de membrana de éster de celulosa mixta, 0,45 micras de tamaño de poro) para el análisis de metales disueltos. Fijar a un pH <2 para asegurar metales permanecen disueltos en la solución.
      Nota: El volumen correcto de ácido se puede añadir a la muestra de agua después de la recogida de la muestra. Alternativamente, el volumen correcto puede ser añadido a la botella antes del evento de muestreo. El volumen requerido para fijar a un pH <2 depende de la fuerza del ácido.
      1. Para el estudio se describe aquí, se recoge una sola muestra filtrada de cada sitio y fijar con ácido nítrico para la determinación de Al disuelto, Ca, Fe, Mg, Mn, Na, Zn, K, Ba, Cd, Cr, Ni, y Se 3 , 7.
        Nota: La selección de los analitos debe guiarse por las actividades de las cuencas hidrográficas específicas de uso del suelo.
    4. Tomar 250 ml de muestra sin filtrar (s) sumergiendo completamente la botella de la muestra en la columna de agua. Apriete suavemente la botella para purgar el aire que queda y al mismo tiempo colocar el tapón en la botella de la muestra. Fijar la muestra (s) a un pH <2 si es necesario (por ejemplo, evitar la actividad biológica de afectar nutrientes).
      1. Para el estudio se describe aquí, recoger dos muestras no filtradas de cada sitio. Fijar la primera con ácido sulfúrico para la determinación de NO 2 y NO 3 y P. totales No fije la segunda muestra no filtrada y utilizarlo para determinar la alcalinidad total y bicarbonato, Cl, SO 4, y por lo disueltos totalestapas 3, 7.
        Nota: La selección de los analitos debe guiarse por las actividades de las cuencas hidrográficas específicas de uso del suelo.
    5. Obtener un campo en blanco para cada fijador utilizado durante cada evento de muestreo. Obtener muestras de campo siguiendo todos los protocolos para la recolección de la muestra (es decir, el enjuague, el filtrado, la fijación) utilizando agua desionizada como muestra final.
      Nota: Los blancos de campo se utilizan para identificar la contaminación en la recogida y análisis de muestras.
    6. Almacenar todas las muestras de agua a 4 ° C hasta que se hayan completado todos los análisis. Asegúrese de que todos los analitos se miden dentro de su tiempo de retención especificado 14.
  3. Medir la descarga en cada sitio de muestreo.
    1. Se divide el ancho de la corriente humedecida en incrementos de igual tamaño.
    2. Medir la profundidad y la velocidad de la corriente media en el punto medio de cada sección.
      1. Con una varilla de calibre de profundidad, medir la profundidad como la distancia desde el lecho de la corriente a la superficie del agua.
      2. El uso de un current metros, medir la velocidad del agua a una profundidad de agua de 60%.
    3. Calcular la descarga como la suma del producto de la velocidad, profundidad y anchura a través de todas las secciones.
  4. Ejemplo de la comunidad de macroinvertebrados en cada sitio.
    1. Obtener muestras de retroceso (dimensiones netos 335 × 508 mm 2 con una malla de 500-m) a partir de 4 riffles representativos separadas distribuidas a lo largo de toda la longitud del alcance de muestreo.
      1. En cada lugar patada, coloque la red saque perpendicular al flujo de corriente y molestar a una zona de 0,50 x 0,50 m 2 (es decir, 0,25 m 2) de la cama de la corriente inmediatamente aguas arriba. Asegúrese de que todos los organismos y los residuos fluyen aguas abajo hacia la red patada.
      2. Combinar los organismos y residuos de las 4 muestras de tiro en una muestra compuesta única (lo que representa 1,00 m 2 de la cama de la corriente) y preservar inmediatamente con un 95% de etanol.
  5. Medir la calidad del hábitat físicoy la complejidad en todo el tramo de río.
    1. Tomar mediciones de la profundidad del agua, el tipo de unidad de canal hidráulico, clase de sedimentos, y la distancia a los peces objeto de cubierta en puntos uniformemente espaciados a lo largo de la vaguada (parte de la corriente a través del cual se produce la corriente principal o más rápida). Tomar medidas cada 1 ACW para corrientes <5 m de ancho y 0,5 de cada ACW para los flujos> 5 m de ancho 15.
      1. Clasificar la unidad de canal dentro del cual se encuentra cada lugar vaguada (por ejemplo, rifle, correr, piscina, o deslizamiento) 16.
      2. Con una varilla de calibre de profundidad, medir la profundidad como la distancia desde el lecho de la corriente a la superficie del agua.
      3. Identificar al azar un trozo de sedimentos y determinar su clasificación por tamaño Wentworth (limo, arena, grava, cantos rodados, canto rodado) 17.
      4. Estimar la distancia de cada punto de vaguada al objeto tapa más cercana.
        Nota: la cubierta de pescado se define como cualquier estructura en el canal activo capaz de ocultar un 20,32 cm (8 pulgadas) de pescado 18.
    2. Contar todas las piezas de restos leñosos de gran tamaño dentro del canal activo.
    3. La calidad del hábitat estimación con la Agencia de los Estados Unidos de Protección Ambiental (EPA) rápidas evaluaciones de hábitats visuales (RVHA) Protocolos de 19.
  6. Obtener mediciones duplicadas y las muestras a partir de una seleccionada al azar 10% de los sitios de estudio. medidas duplicadas se utilizan para estimar el muestreo y análisis de laboratorio de precisión.

3. Los protocolos de laboratorio para fisicoquímicos y los datos Biológica

Nota: Al describir los protocolos de laboratorio para cuantificar los atributos de la química del agua está fuera del alcance de este manuscrito. Sin embargo, el presente estudio utilizó métodos químicos estándar para el agua y los desechos 14.

  1. organismos submuestra contenidas dentro de cada muestra de macroinvertebrados (recolectados a través de protocolos en la sección 2.4) para obtener una submuestra representativa de la comunidad de macroinvertebrados en cada sitio.
    1. Coloque toda la muestra de macroinvertebrados compuesto en un 100 en la clasificación cuadriculada 2 (medición de 5 × 20 en 2). Aleatoriamente asignar a cada 1 en 2 rejilla un número de 1 a 100.
    2. Utilizar un microscopio estéreo para contar e identificar todos los organismos dentro de seleccionados al azar 1 de cada 2 rejillas hasta que el número total de individuos ordenados es de 200 ± 20%. Identificar los organismos al género utilizando las teclas de macroinvertebrados, tales como las publicadas por Merritt y Cummins 20.
    3. Recopilar datos de abundancia-nivel de género en estadísticas de la comunidad [por ejemplo, el total de la riqueza y el% de Ephemeroptera, Plecoptera y Trichoptera (EPT)] para su uso como variables de respuesta en modelos estadísticos y el posterior análisis de escenarios 3, 7.

4. Análisis estadísticos y Escenario

  1. Construir modelos lineales generalizados para la predicción in-stream físicas, químicas y biológicas de indicato basado en el paisajers de las actividades dominantes de uso del suelo.
    Nota: Los protocolos y los análisis se realizaron en el lenguaje R y el medio ambiente para el cálculo estadístico (versión 3.2.1) 21.
    1. Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk usando [shaprio.test función () en el paquete de R Totales 21] pruebas y transformar las variables para satisfacer las hipótesis de análisis paramétricos y linealizar las relaciones.
    2. Modelos máximos iniciales de ajuste especificando 2 vías interacciones entre todos los predictores de uso del suelo [GLM () en las estadísticas del paquete de R 21].
    3. Aplicar una deleción hacia atrás para identificar el modelo mínimo adecuado 3, 7, 22.
      1. Identificar la variable menos significativo (es decir, explica la menor cantidad de variación) en el modelo de máxima [Resumen () en el paquete R Totales 21] y se ajusta un nuevo modelo con esta variable excluidos [GLM () en el paquete R Totales 21] .
      2. Continuar la eliminación de las variableshasta que todos los predictores restantes son significativamente diferentes de 0 y explicativa de energía no difiere significativamente del modelo máxima para cada variable de respuesta utilizando el análisis de las tablas de la desviación y las pruebas de coeficiente de riesgo [lrtest función () en el paquete de R lmtest 23].
  2. Predecir las condiciones actuales.
    1. Utilizar modelos finales para predecir condiciones físico-químicas y biológicas dadas las características actuales del paisaje en todas las cuencas NHD un-muestreada a lo largo del destino de las cuencas hidrográficas [predecir () en las estadísticas del paquete de R 21].
    2. Visualizar predicciones en software GIS.
      1. Unirse a las predicciones en cuencas NHD. Haga clic derecho sobre la capa de captación en la tabla de contenido y seleccione une y relaciona en el menú desplegable y unirse en el menú subsiguiente. Seleccione el identificador único como el campo que se basará en la unión, el archivo de predicciones como la tabla a unir, Y el identificador único como el campo de la tabla que la unión se basa en
      2. Haga clic derecho sobre la capa de captación y seleccione Propiedades. En el cuadro de diálogo de propiedades de capas, haga clic en la pestaña Simbología y seleccione Cantidades. Seleccione el valor predicho de interés como el campo Valor y haga clic en Aplicar.
        Nota: Los valores de rango pueden ser cambiados manualmente para que coincida con los criterios ecológicos reconocidos utilizando el botón de clasificar.
  3. Realizar análisis de escenario para comparar los cambios previstos en las condiciones acuáticas en diversos escenarios de uso del suelo.
    1. Actualizar el conjunto de datos actual paisaje para simular escenarios de desarrollo futuro o mitigación plausibles. Para el estudio se describe aquí, actualizar manualmente los valores del paisaje acumulada para la captación de interés dentro de la tabla de atributos (por ejemplo, cambiar 10 acres de bosques a la ocupación del suelo minería).
      1. Seleccione la captación de interest utilizando la función Selección por Atributo ubicado dentro del menú desplegable de selección. En el cuadro de diálogo Seleccionar atributo, seleccione las cuencas NHD como la capa. Haga doble clic en el atributo identificador único, seleccionar =, a continuación, escriba el identificador para la captación de interés en el cuadro de la ecuación.
      2. Abra la tabla de atributos de captación NHD haciendo clic derecho en la capa de captación en la tabla de contenido y seleccionando Abrir tabla de atributos desde el menú desplegable. Elegir mostrar solamente las cuencas seleccionadas.
      3. Con cuencas seleccionadas única muestra, haga clic derecho en la columna de interés y seleccione Calculadora de campo e introduzca el nuevo valor simulado. Nota: Múltiples zonas de captación pueden ser alteradas para simular múltiples actividades de desarrollo o de gestión espacialmente explícitos que se producen a través de escalas espaciales grandes.
        Nota: Como alternativa, el vector y raster originales conjuntos de datos se pueden actualizar mediante la digitalización de nuevas funciones o la alteración y la eliminación de Fe originalesturas para simular nueva actividad de uso del suelo o la gestión de un preexistente impacto del uso del suelo 24. Esto se puede lograr usando la barra de herramientas Editor.
    2. Vuelva a asignar y los atributos del paisaje re-acumulan para todas las cuencas NHD utilizando protocolos presentados en los pasos 1.3-1.4.
    3. Predecir condiciones físico-químicas y biológicas en función del conjunto de datos actualizada paisaje [predecir () en las estadísticas del paquete de R 21].
    4. Visualizar predijo condiciones bajo escenarios de uso de la tierra alternativos que utilizan los protocolos presentados en el paso 4.2.2.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Resultados

Cuarenta 1: 24.000 cuencas NHD fueron seleccionadas como sitios de estudio dentro de la Coal River, Virginia Occidental (Figura 2). Se seleccionaron los sitios de estudio para abarcar una gama influencia de la minería de superficie (% área de tierra 24), construcción de viviendas [densidad de la estructura (no./km 2)], y la minería subterránea [sistema nacional de eliminación de descarga de la contaminación (NPDES) Densidad de permiso (sin. /...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discusión

Proporcionamos un marco para evaluar y gestionar los efectos acumulativos de múltiples actividades de uso de la tierra en las cuencas impactadas fuertemente. El enfoque descrito en este documento direcciones identificadas previamente limitaciones asociadas con la gestión de los sistemas acuáticos en las cuencas impactadas fuertemente 5-6. En particular, el diseño de la evaluación de cuencas objetivo (es decir, el muestreo a lo largo de estrés individual y combinado de los ejes) produce datos qu...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Agradecimientos

Agradecemos a los numerosos ayudantes de campo y de laboratorio que estuvieron involucrados en varios aspectos de este trabajo, especialmente Donna Hartman, Aaron Maxwell, Eric Miller, y Alison Anderson. La financiación de este estudio fue proporcionado por el Servicio Geológico de Estados Unidos a través del apoyo de la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos (EPA) Región III. Este estudio fue desarrollado parcialmente bajo la Ciencia para lograr resultados Fellowship número Convenio de Asistencia FP-91766601-0 otorgado por la EPA de Estados Unidos. Aunque la investigación descrita en este artículo ha sido financiado por la EPA de los Estados Unidos, no ha sido sometido a pares y la política de revisión requerida de la agencia y, por lo tanto, no necesariamente refleja la opinión de la agencia, y ningún respaldo oficial debe ser inferido.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materiales

NameCompanyCatalog NumberComments
Slack Invert Sampling KitWildco3-425-N56
HDPE Square JarsUS Plastic Corp6618832 oz; for storing fixed, composite invertebrate samples
Ethyl Alcohol 190 ProofPHARMCO-AAPER111000190For fixing and storing invertebrate samples
5 in. by 20 in. Macroinvertebrate sub-samplilng gridN/AN/AThis item cannot be purchased and must be made in house
Stereomicroscope Stemi 2000 with stand C LEDZEISS000000-1106-133For macroinvertebrate sorting and identification
Thermo Scientific Nalgene Reusable Filter Holders with ReceiverFisher Scientific09-740-23A
Immobilon-NC Transfer MembraneMilliporeHATF04700Triton-free, mixed cellulose exters, 0.45 μm, 47 mm, disc
Actron Vacuum Pump Brake Bleeder KitAdvanced Auto PartsCP7835
Nitric Acid SolutionHACH2540491:1, 500 ml
Oblong NDPE Wide Mouth BottlesThomas Scientific1229Z38250 ml; for collection of water samples
650 Multi-parameter display, standard memoryFondriest Environmental650-01
600XL Sonde with temperature/conductivity sensorFondriest Environmental065862
pH calibration buffer packFondriest Environmental6038242 pints each of pH 4, 7, & 10
conductivity standardFondriest Environmental0652701 quart, 1,000 µS
Flo-Mate 2000TTT Environmental2000-11
Keson English/Metric Open Reel Fiberglass TapeForestry Suppliers40025300'/100 m
ArcGIS 10.3.1ESRI

Referencias

  1. Allan, J. D. Landscapes and riverscapes: the influence of land use on stream ecosystems. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 35, 257-284 (2004).
  2. Merovich, G. T., Petty, J. T., Strager, M. P., Fulton, J. B. Hierarchical classification of stream condition: a house-neighborhood framework for establishing conservartion priorities in complex riverscapes. Freshwater Science. 32, 874-891 (2013).
  3. Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Scenario analysis predicts context-dependent stream response to land use change in a heavily mined central Appalachian watershed. Freshwater Science. 32, 1246-1259 (2013).
  4. Petty, J. T., Fulton, J. B., Strager, M. P., Merovich, G. T., Stiles, J. M., Ziemkiewicz, P. F. Landscape indicators and thresholds of stream ecological impairment in an intensively mined Appalachian watershed. J. N. Am. Benthol. Soc. 29, 1292-1309 (2010).
  5. Seitz, N. E., Westbrook, C. J., Noble, B. F. Bringing science into river systems cumulative effects assessment practice. Environ. Impact Asses. 31, 172-179 (2011).
  6. Duinker, P. N., Greig, L. A. The importance of cumulative effects assessment in Canada: ailments and ideas for redeployment. Environ. Manage. 37, 153-161 (2006).
  7. Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Landscape-based cumulative effects models for predicting stream response to mountaintop mining in multistressor Appalachian watersheds. Freshwater Science. 34, 1006-1019 (2015).
  8. Duinker, P. N., Greig, L. A. Scenario analysis in environmental impact assessment: improving explorations of the future. Environ. Impact Asses. 27, 206-219 (2007).
  9. Kepner, W. G., Ramsey, M. M., Brown, E. S., Jarchow, M. E., Dickinson, K. J. M., Mark, A. F. Hydrologic futures: using scenario analysis to evaluate impacts of forecasted land use change on hydrologic services. Ecosphere. 3, 1-25 (2012).
  10. Gergel, S. E., Turner, M. G., Miller, J. R., Melack, J. M., Stanley, E. H. Landscape indicators of human impacts to riverine systems. Aquat. Sci. 64, 118-128 (2002).
  11. McKay, L., Bondelid, T., Dewald, T., Johnston, J., Moore, R., Rea, A. NHDPlus Version 2: User Guide. , (2012).
  12. Strager, M. P., Petty, J. T., Strager, J. M., Barker-Fulton, J. A spatially explicit framework for quantifying downstream hydrologic conditions. J. Environ. Manag. 90, 1854-1861 (2009).
  13. WVDEP (Virginia Department of Environmental Protection). Standard operating proceedures. , West Virgina Department of Environmental Protection. Charleston, West Virginia. (2009).
  14. EPA-60014-79-020. USEPA. Methods for chemical analysis of water and wastes. , Environmental Monitoring Systems Support Laboratory, Office of Research and Development, US Environmental Protection Agency. Cincinnati, Ohio. (1983).
  15. Merriam, E. R., Petty, J. T., Merovich, G. T., Fulton, J. B., Strager, M. P. Additive effects of mining and residential development on stream conditions in a central Appalachian watershed. J. N. Am. Benthol. Soc. 30, 399-418 (2011).
  16. Bisson, P. A., Nielsen, J. L., Palmason, R. A., Grove, L. E. A system of naming habitat types in streams, with examples of habitat utilization by salmonids during low streamflow. Acquisition and utilization of aquatic habitat inventory information. Proceedings of a symposium held 28-30 October, 1981. Armentrout, N. D. , Western Division of the American Fisheries Society. Bathesda, Maryland. 62-73 (1982).
  17. Wentworth, C. K. A scale of grade and class terms for clastic sediments. J. Geol. 30, 377-392 (1922).
  18. Petty, J. T., Freund, J., Lamothe, P., Mazik, P. Quantifying instream habitat in the upper Shavers Fork basin at multiple spatial scales. Proceedings of the Annual Conference of the Southeastern Association of Fisheries and Wildlife Agencies. 55, 81-94 (2001).
  19. Barbour, M. T., Gerritsen, J., Snyder, B. D., Stribling, J. B. EPA/841-B-99-022. Rapid bioassessment protocols for use in streams and wadeable rivers: periphyton, benthic macroinvertebrates, and fish. 2nd edition. , US Environmental Protection Agency. Washington, DC. (1999).
  20. An introduction to the aquatic insects of North America. 4th edition. Merritt, R. W., Cummins, K. W. , Kendall/Hunt Publishing Co. Dubuque, Iowa. (2008).
  21. A language and environment for statistical computing. , R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, http://www.R-project.org. Available from: http://www.R-project.org (2014).
  22. Crawley, M. J. Statistics: an introduction using R. , Wiley and Sons. Chichester, UK. (2005).
  23. Zeileis, A., Hothorn, T. Diagnostic Checking in Regression Relationships. R News. 2, 7-10 (2002).
  24. Maxwell, A. E., Strager, M. P., Yuill, C., Petty, J. T., Merriam, E. R., Mazzarella, C. Disturbance mapping and landscape modeling of mountaintop mining using ArcGIS. Proceedings of the ESRI International User Conference. , San Diego, California. (2011).
  25. Gerritsen, J., Burton, J., Barbour, M. T. A stream condition index for West Virginia wadeable streams. , Tetra Tech, Inc. Owings Mills, Maryland. (2000).
  26. Pond, G. J., Passmore, M. E., Borsuk, F. A., Reynolds, L., Rose, C. J. Downstream effects of mountaintop coal mining: comparing biological conditions using family- and genus-level macroinvertebrate bioassessment tools. J. N. Am. Benthol. Soc. 27, 717-737 (2008).
  27. Luo, Y., et al. Ecological forecasting and data assimilation in a data-rich era. Ecol. Appl. 21, 1429-1442 (2011).
  28. Petty, J. T., Strager, M. P., Merriam, E. R., Ziemkiewicz, P. F. Scenario analysis and the Watershed Futures Planner: predicting future aquatic condiditons in an intensively mined Appalachian watershed. Environmental Considerations in Energy Productions. Craynon, J. R. , Society for Mining, Metallurgy, and Exploration. Englewood, CO. 5-19 (2013).
  29. Daraio, J. A., Bales, J. D. Effects of land use and climate change on stream temperature I: daily flow and stream temperature projections. J. Am. Water Resour. As. 50, 1155-1176 (2014).
  30. Mantyka-Pringle, C. S., Martin, T. G., Moffatt, D. B., Linke, S., Rhodes, J. R. Understanding and predicting the combined effects of climate change and land-use change on freshwater macroinvertebrates and fish. J. Appl. Ecol. 51, 572-581 (2014).
  31. Piggott, J. J., Townsend, C. R., Matthaei, C. D. Climate warming and agricultural stressors interact to determine stream macroinvertebrate community dynamics. Glob. Change Biol. 21, 1897-1906 (2015).
  32. Elith, J., Leathwick, J. R., Hastie, T. A working guide to boosted regression trees. J. Anim. Ecol. 77, 802-813 (2008).
  33. Mattson, K. M., Angermeier, P. L. Integrating human impacts and ecological integrity into a risk-based protocol for conservation planning. Environ. Manage. 39, 125-138 (2007).
  34. EPA 841-B-11-002. USEPA. Identifying and protecting healthy watersheds. Concepts, assessments, and management approaches. (US, U. S. E. P. A. , US Environment Protection Agency, Office of Water, Office of Wetlands, Oceans, and Watersheds. Washington, DC. (2012).
  35. Merriam, E. R., Petty, J. T., Strager, M. P., Maxwell, A. E., Ziemkiewicz, P. F. Complex contaminant mixtures in multi-stressor Appalachian riverscapes. Environ. Toxicol. Chem. , (2015).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reimpresiones y Permisos

Solicitar permiso para reutilizar el texto o las figuras de este JoVE artículos

Solicitar permiso

Explorar más artículos

Ciencias del Medio AmbienteNo 113de evaluaci n de cuencas hidrogr ficaslas cuencas de modeladoan lisis de escenariosefectos acumulativosuso de la tierrade condici n corriente

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacidad

Condiciones de uso

Políticas

Investigación

Educación

ACERCA DE JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. Todos los derechos reservados