定量的シナリオ分析フレームワーク内の流域計画

要約

ツールおよび不確実な将来の状況に直面して水生システムを管理することのできる方法論のための重要な必要性があります。私たちは、シナリオ分析管理フレームワーク内で使用するための景観基準の累積効果モデルを生成するためにリソースマネージャを有効に標的と流域の評価を行うための方法を提供します。

要約

ツールと重く影響を受け流域内の水生システムを管理することのできる方法論のための重要な必要性があります。現在の努力は、多くの場合、関連する空間スケールでの現在および将来の土地利用シナリオの複雑な累積的効果を定量化し、予測不能の結果として不十分です。本稿の目的は、シナリオ分析の管理フレームワーク内で使用するための風景ベース累積効果モデルを生成するためにリソースマネージャを可能にする標的流域の評価を行うための方法を提供することです。サイトが最初の独立勾配と知られているストレス要因の組み合わせに沿って落下する部位を同定することにより、流域アセスメント内で含めるために選択されています。フィールドおよび実験技術は、物理的、化学的、および複数の土地利用活動の生物学的影響に関するデータを得るために使用されます。重回帰分析は、次いで、水を予測するための景観基準の累積効果モデルを生成するために使用されますチック条件。最後に、積極的に開発する流域内のシナリオ分析管理と規制の意思決定を導くためのフレームワーク（ 例えば、許可および軽減）内の累積効果モデルを組み込むための方法は、中央アパラチアの山頂マイニング領域内の2つのサブ流域のための議論と実証されています。本明細書に提供される流域評価と管理のアプローチは、水産資源を保護し、目標と改善を通じてネット生態系便益の機会を生成しながら、経済・開発活動を促進するために、リソースマネージャを有効にします。

概要

自然景観の人為的改変は、世界¹を通して水界生態系への最大の現在の脅威の一つです。多くの地域では、現在のレートで継続的な劣化は、最終的には非常に貴重とかけがえのない生態系サービスを提供する能力を制限し、水産資源に回復不能な損傷が発生します。このように、ツールおよび開発流域^2-3内の水生システムを管理することのできる方法論のための重要な必要性があります。これは、管理者は、多くの場合、開発活動を継続するための社会経済的および政治的圧力に直面して水産資源を節約する使命を帯びていることを考えると、特に重要です。

積極的に開発途上地域内の水生システムの管理は^、3属性4既存の自然と人為的景観のコンテキスト内で提案された開発活動の可能性が高い効果を予測する能力が必要です。aquatする主な課題ひどく劣化した流域内のICのリソース管理は、複雑な（ すなわち 、添加剤またはインタラクティブ）を定量化し、管理する能力である、関連する空間スケール²に複数の土地利用のストレス要因の累積効果^、5。現在の課題があるにもかかわらず、しかし、累積的影響の評価は中に組み込まれています世界^5-6を通じて規制ガイドライン。

複雑な累積的影響^7をモデル化することが可能なデータを生成することができ、複数の土地利用のストレス要因に対する条件の全範囲をサンプリングするように設計された標的型流域の評価。また、[現実的または提案の開発や流域管理（回復と緩和）の範囲の下で生態系の変化を予測シナリオ]をシナリオ分析の枠組みの中でそのようなモデルを組み込むことは非常に大きく影響を受ける流域^3、5、8内の水生資源管理を改善する可能性があります^-9。最も注目すべきは、シナリオ分析を提供します科学的情報（生態学的関係および統計モデル）、規制の目標、および利害関係者を組み込むことにより、経営の意思決定に客観性と透明性を追加するためのフレームワークでは、単一の意思決定フレームワーク^3、9の中にいる必要があります。

私たちは、シナリオ分析の枠組み内で複数の土地利用活動の累積的影響を評価し、管理するための方法論を提示します。まず適切に知られている土地利用のストレス要因に基づいて、流域アセスメント内の包含のための部位を標的とする方法について説明します。我々は、複数の土地利用活動の生態影響に関するデータを取得するためのフィールドと実験室の技法を説明します。我々は簡単に風景ベースの累積的効果モデルを生成するためのモデリング技法を説明します。最後に、我々は、シナリオ分析の枠組み内での累積効果モデルを組み込む方法を議論し、（規制の意思決定を支援するには、例えば、許可し、残りを、この方法論の有用性を実証します南部ウェストバージニア州で集中的に採掘された流域内の演説）。

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プロトコル

1.標的部位流域評価に含めるための

1. 物理化学的および生物学的状態^3、7に影響^を与えているターゲット8桁水文単位コード（HUC）流域内で支配的な土地利用の活動を特定します。
   注：この方法は、関心のある流域内の重要なストレス要因の既存の知識を前提としています。しかし、この努力を助けることができるシステムに精通している規制当局や流域のグループに相談。
2. 支配的な土地利用活動の選択風景ベースの措置[ 例えば、2011年国土カバーデータベース（NLCD）] ^3、7。
   1. 各土地利用のアクティビティ¹⁰のための最高の風景ベースの措置を識別するために出版された文献を参照してください。使用可能な地域固有の景観データセットを識別して取得するために天然資源の代理店にお問い合わせください。しかし、新たな風景の変数またはデータセットを作成するために必要であり得ます。
3. 土地被覆を集計し、使用は1属性：24,000または1：地理情報（GIS）ソフトウェアを使用して10万国の水路データセット（NHD）流域。
   1. 24,000または1：：各1を確認10万流域には、一意の識別子を持っています。一意の識別子として任意のユーザー定義の数値またはカテゴリの識別子を使用してください。
   2. ベクトルデータを集計（ 例えば 、点または線）は、各集水域内に入ります。
      1. 解析ツールボックスの統計ツールセット内の集計交差点ツールを使用して、各集水域内のすべてのベクタフィーチャをまとめます。入力ゾーン機能、ゾーン・フィールドとして流域固有の識別子、および入力クラスの特徴として関心のベクトルデータセットとしてNHD流域層を選択します。
      2. 集計風景が集水層に属性を結合します。右目次の流域層の上にクリックして、 参加して、ドロップダウンメニューから関連するものを選択し、sから参加ubsequentメニュー。ベースとなる結合フィールドとして一意の識別子を選択し、1.3.2.1からの出力テーブルテーブルには、接合されるように、との基礎となるジョインするテーブルのフィールドとして一意の識別子。
   3. 空間アナリストツールボックスの帯状ツールセット内に位置集計エリアツールを使用してラスタデータを集計。
      1. 空間Analystエクステンションをロードします。 [ カスタマイズ]メニューから[ 拡張機能 。拡張機能]ダイアログボックスで、空間Analystエクステンションに対応するチェックボックスをオンにします。
      2. TABULATEエリアダイアログボックスで、入力ラスタまたはフィーチャとして入力ラスタまたはフィーチャゾーンデータ、一意の識別子ゾーン・フィールド（ 例えば 、FEATUREID）、および土地被覆データセット（ 例えば 、NLCD）としてNHD流域のシェープファイルを選択クラスデータ。
      3. TABULATEで、集計風景は、ステップ1.3.2.2でプロトコルを以下の集水層に属性参加結合テーブルとして地域結果テーブル。
4. すべてのNHDの流域のための風景の属性を蓄積します。
   1. http://www2.epa.gov/waterdata/nhdplus-toolsで割り当てと蓄積ツール（CA3TV2を）属性NHDPlusV2流域をダウンロードしてください。 1の属性の蓄積のためにCA3TV2の蓄積機能を使って10万NHD流域^11。
      注^：12を 24,000規模NHD流域：私たちは、風景が1の属性を蓄積し、カスタム記述されたコードを使用していました。 CA3TV2の使用方法の詳細については、ツールに統合され、 ヘルプ機能を介してアクセスすることができます。
5. 蓄積された風景の属性に基づいて研究サイトとしてNHD流域を選択します。
   1. 主要な土地利用活動の累積値（ 図1A）に対するすべてのNHD流域の散布図を作成します。
   2. フルRを表現するために研究拠点（8桁HUC流域ごとに約40サイト）を選択します対象流域（ 図1B）内で見つかった支配的な土地利用活動からの影響のアンジュ。独立した（単一の土地利用活動の影響を受け、すなわち 、）ストレッサー勾配とストレッサーの組合せ（ すなわち、複数の土地利用活動によって影響を受ける）（ 図1B）内の部位を選択します。
   3. その研究サイトが空間的に下流の排水に対する目標流域と互いに独立に分布していることを確認します。各個人と組み合わせたストレッサー勾配内に入るのサイトも同様の平均流域面積を有することを確認してください。

2土地利用活動の影響に関してNHD流域の1仮説散布図 。架空のワット内のすべてのNHD流域全体で2土地利用活動の影響の大きさatershed（N = 4,229）（A）。選択された研究拠点の独立と組み合わせたストレッサー勾配（B）に対する流域内の観察条件の全範囲を表す（N = 40）。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

物理化学的および生物学的データの収集2.フィールドプロトコル

注：各サイトのすべてのデータが正常な塩基流条件で同じサイト訪問時に収集する必要があります。本明細書で提示されるプロトコルは、環境保護のウェストバージニア学科^{（WVDEP）13}のための標準的な操作手順を表します。評価されている特定の流域のための州または連邦政府で認められている手順を使用する方が適切かもしれません。

1. 150の最大値と最小値の長さで、40×アクティブなチャネル幅（ACW）として各サイトのサンプリング範囲を線引きし、300 m ³で^、7。
2. サンプル水質は全体サンプリング部位（ 例えば 、直接、支流や排水管の入力の影響を受けていない）の特徴である水を移動すると場所からの属性。
   1. ハンドヘルドセンサーを使用して、溶存酸素の瞬間対策、特定の導電率、温度、およびpHを得ます。製造元の指示に従って、各サンプリングイベントの前にセンサーを較正します。
   2. 水のサンプル収集の前に脱イオン水ですすぎ濾過装置。
   3. 溶解した金属の分析のために250mlの水（混合セルロースエステル膜フィルター、孔径0.45μm）をフィルタ。金属が溶液中に溶解したまま確実にするためのpH <2に固定してください。
      注：酸の正確な量は、サンプル収集以下の水サンプルに添加することができます。代替的に、正確な量は、サンプリングイベントの前にボトルに添加することができます。 pHが<2に固定するために必要な容量は、酸強度に依存しています。
      1. ここで説明する研究のために、各サイトから単一の濾過された試料を収集し、溶解したアルミニウム、カルシウム、鉄、マグネシウム、マンガン、ナトリウム、亜鉛、K、Baの、カドミウム、クロム、ニッケル、及びSe ³の決意のために硝酸で修正^、7。
         注：分析物の選択は、流域固有の土地利用活動によって導かれるべきです。
   4. 完全に水柱のサンプル瓶を沈めることによって250ミリリットルフィルタリングされていないサンプル（複数可）を収集します。静かに残っている空気を抹消し、同時にサンプル瓶のキャップを配置するためにボトルを絞ります。必要に応じて（栄養素に影響を与えることから、生物学的活性を防ぐため、 例えば ）は、pH <2にサンプル（複数可）を修正しました。
      1. ここで説明する研究のために、各サイトから2フィルタリングされていないサンプルを収集。第二フィルタリングされていないサンプルを修正し、合計および重炭酸塩アルカリ度を決定するためにそれを使用しないでくださいNO _{2、NO 3、}総Pの決意のための硫酸との最初のCl、SO _4、および合計はそう溶解修正ふた^3、7。
         注：分析物の選択は、流域固有の土地利用活動によって導かれるべきです。
   5. 各サンプリングイベント中に使用される各固定液用のフィールドを空白にして取得します。最終的なサンプルとして脱イオン水を用いて（ すなわち 、固定、フィルタリング、すすぎ）サンプル収集のためのすべてのプロトコルに従うことによって、フィールドの空白を取得します。
      注：フィールドブランクは、サンプル収集及び分析の汚染を識別するために使用されます。
   6. すべての分析が完了するまで、すべての水のサンプルを4℃で保存してください。すべての検体は、その指定された保持時間¹⁴内で測定されていることを確認します。
3. 各サンプルサイトでの放電を測定します。
   1. 等しいサイズの刻みに濡れるストリーム幅を分割します。
   2. 各セクションの中間点に深さと平均流速を測定します。
      1. 深さゲージ棒を使用して、水の表面に河床からの距離としての深さを測定します。
      2. curreを使用しましたNTメーターは、60％の水の深さの水の速度を測定します。
   3. すべてのセクション全体の速度、深さ、および幅の積の合計として排出を計算します。
4. 各サイトで大型無脊椎動物のコミュニティサンプル。
   1. サンプリングリーチの全長にわたって分布する4つの別個の代表rifflesから（500ミクロンメッシュでネット寸法335×508ミリメートル^2）キックサンプルを得ます。
      1. 各キックの場所では、垂直な流れをストリーミングするとすぐ上流河床の0.50×0.50メートル^2（ すなわち 、0.25メートル^2）面積を乱すキックネットを配置します。キックネットに下流の全ての生物や土石流を確認してください。
      2. （ストリームベッドの1.00メートル^2を表す）単一の複合試料中に4キックサンプルから生物や破片を組み合わせて、すぐに95％エタノールで保存します。
5. 物理的な生息地の質を測りますストリームリーチを通じて複雑。
   1. 谷線（メインまたは最も急速な流れが発生し、それを通して流れの一部）に沿って等間隔の点で、水の深さ、油圧チャネルユニットタイプ、土砂クラス、および魚のカバー対象物までの距離を測定してください。ストリーム<5メートル、幅ストリームごとに0.5 ACW> ¹⁵広い5メートルのための測定ごとに1 ACWしてください。
      1. 各谷線の位置が位置する流路ユニット（ 例えば、さざ波、実行、プール、またはグライド^）16を分類^します。
      2. 深さゲージ棒を使用して、水の表面に河床からの距離としての深さを測定します。
      3. ランダムに土砂の一部を識別し、そのウェントワースサイズ分類（シルト、砂、砂利、玉石、玉石^）17を決定^します 。
      4. 各谷線の点から最も近いカバー対象物までの距離を推定します。
         注：魚のカバーは20.3を隠蔽することが可能なアクティブチャネルに任意の構造として定義されています2センチメートル魚^18（8）。
   2. アクティブチャネル内の大型木質破片のすべての部分をカウントします。
   3. 米国環境保護庁（EPA）の迅速な視覚的な生息地の評価と推定生息地の質（RVHA）プロトコル^19。
6. 研究サイトのランダムに選択された10％から重複した測定値およびサンプルを得ます。重複した測定は、サンプリング及び検査室分析精度を推定するために使用されます。

物理化学的および生物学的データのための3研究所のプロトコル

注：水の化学的性質の属性を定量化するための研究室プロトコルを記述することは、この原稿の範囲外です。しかし、現在の研究では、水および廃棄物¹⁴のための標準的な化学的方法を使用します。

1. 各大型無脊椎動物のサンプル内に含まれるサブサンプルの生物は、各サイトの大型無脊椎動物コミュニティの代表的なサブサンプルを得るために、（セクション2.4でプロトコルを使用して収集します）。
   1. 100 ²には^、（2の5×20測定）ソートグリッド化に全体の複合大型無脊椎動物のサンプルを配置します。ランダムに1から100までの各1グリッド²の番号を割り当てます。
   2. カウントし、ソートされた個人の総数は200±20％になるまで、ランダムに選択された1 ²内のグリッド内の全ての生物を識別するために、立体顕微鏡を使用してください。このようなメリットとカミンズ²⁰によって公開されているような大型無脊椎動物キーを使用して、属に生物を特定します。
   3. 統計モデルにおける応答変数とその後のシナリオ分析^3、7として使用するために[ 例えば、合計豊かさと％カゲロウ、カワゲラ目、トビケラと（EPT）]コミュニティメトリックに属レベルの存在量データをコンパイルします。

4.統計とシナリオ分析

1. ランドスケープベースのindicatoからインストリームの物理的、化学的、および生物学的状態を予測するための一般化線形モデルを構築支配的な土地利用活動のRS。
   注：プロトコルと分析は、統計的計算（バージョン^3.2.1）21 R言語および環境で行いました。
   1. シャピロ・ウィルク使用して正規性試験の試験[Rパッケージにshaprio.test（）関数は^、21 統計 ]をパラメトリック解析の前提条件を満たしているとの関係を線形化するための変数を変換します。
   2. 初期の最大のモデルは2ウェイのすべての土地利用予測因子間の相互作用を指定フィット[RパッケージにGLM（）関数は^{、21 統計します} ]。
   3. 最小適切なモデル^{3、7、22を}識別するために^、後方の削除を適用します。
      1. 最大のモデルで最下位（ すなわち、変動の最小量を説明）変数を特定する[サマリー（）Rパッケージの機能は^{、21 統計} ]、除外この変数[GLM（）Rパッケージの機能は^{、21 統計} ]を使用して新しいモデルに適合。
      2. 変数の削除を続行残りのすべての予測因子は、逸脱テーブルと尤度比検定^[23 lmtest Rパッケージのlrtest（）関数]の分析を使用して各応答変数のための最大のモデルとは大きく異なるものではない0と説明力とは大きく異なっているまで。
2. 現在の状況を予測します。
   1. [Rパッケージの予測（）関数は^{、21 統計} ]流域ターゲット全体のすべての未サンプリングNHD流域内の現在の景観特性を与えられた物理化学的および生物学的状態を予測するために、最終的なモデルを使用してください。
   2. GISソフトウェアの予測を視覚化します。
      1. NHD流域に予測をしましょう​​。右目次の流域層の上にクリックして、 参加して、ドロップダウンメニューから関連するものを選択し、後続のメニューから参加 。ベースとなる結合フィールドとして一意の識別子を選択し、予測が表としてファイルに接合されます、および結合テーブル内のフィールドのような一意の識別子がベースとなります
      2. 右流域層の上にクリックし、[ プロパティ ] を選択します 。 [レイヤプロパティ]ダイアログボックスで、[ シンボル]タブを選択し数量をクリックしてください。 Valueフィールドとして関心の予測値を選択し、[ 適用 ] をクリックします。
         注：範囲の値を手動で分類ボタンを使用して認識された生態学的基準に合うように変更することができます。
3. 行動シナリオは、様々な土地利用シナリオの下で水生条件における予測変化を比較するために分析します。
   1. もっともらしい将来の発展や緩和シナリオをシミュレートするために、現在の景観のデータセットを更新します。研究のために手動で（ 例えば 、鉱業土地被覆への森林の10エーカーを変更）属性テーブル内の関心の流域の累積風景値を更新し、ここで説明します。
      1. interesの流域を選択選択ドロップダウンメニュー内に位置属性機能によって選択を使用してトン。属性]ダイアログボックスによって選択では、レイヤとしてNHD流域を選択します。一意の識別子属性をダブルクリックし、[=]を選択して、[式]ボックスに関心の流域のための識別子を入力します。
      2. 右の目次の流域層をクリックし、ドロップダウンメニューから開く属性テーブルを選択することで、NHD流域の属性テーブルを開きます。のみ選択した流域を表示するかを選択します。
      3. のみ選択した集水域が示すと、右の関心の列をクリックし、[フィールド演算し、入力新しいシミュレート値を選択します。注：複数の集水域が大空間スケールを横切って発生した複数の空間的に明示的な開発や管理活動をシミュレートするために変更することができます。
         注：別の方法として、元のベクトルとラスターデータセットは、新しい機能や改変をデジタル化し、元のFEを除去することによって更新することができます既存の土地利用への影響²⁴の新しい土地利用の活動や管理をシミュレートするatures。これは、 エディタのツールバーを使用して達成することができます。
   2. 再割り当て、再累算風景がステップ1.3から1.4に提示プロトコルを使用して、すべてのNHD流域の属性。
   3. 更新された景観データセットの関数として物理化学的および生物学的状態を予測[予測（）Rパッケージの機能は^{、21 統計します} ]。
   4. 可視化は、ステップ4.2.2で提示プロトコルを使用して、代替土地利用シナリオの下で条件を予測しました。

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結果

フォーティ1：24,000 NHD流域は、ウェストバージニア（ 図2）、石炭川内の研究拠点として選ば ​​れました。研究サイトは露天掘り（％の土地面積^24）、住宅開発[構造密度（no./km ^2）]、および地下採鉱[国家汚染物排出除去システム（NPDES）許可密度（なしの範囲の影響をまたがるように選択しました。 /キロ^2）]それぞれの主要な?...

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ディスカッション

私たちは頻繁に影響を受け流域内の複数の土地利用活動の累積的影響を評価し、管理するためのフレームワークを提供します。本明細書に記載されたアプローチは重く影響を受け流域^5-6の水生システムの管理に関連する以前に同定された制限に対処します。最も顕著なのは、対象となる流域アセスメントの設計（ すなわち 、個人と組み合わせストレッサーに沿ってサンプリン...

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資料

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