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Quantifying migratory delay: a new application of survival analysis methods

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Abstract:

Statistical techniques commonly used in fish passage research fail to adequately quantify delays incurred at obstacles, or the effects of modifications to those obstacles on passage rates. Analyses of telemetry data describing these effects can be misleading, particularly when passage route of some individuals is not established (e.g., because of mortality, tag failure, passage through unmonitored or alternate routes, etc.). Here, we demonstrate how event-time analysis, better known as survival analysis, can be used to quantify passage rates for any study that allows tracking of individuals through time, even when some individuals fail to pass the route or obstacle in question. We review two of the primary methods of event-time analysis (parametric and Cox's proportional hazards regression analyses) and use them in combination with logistic regression to provide unbiased estimates of delay incurred at a hydroelectric facility, as well as insights on factors affecting both rates of passage and route selection. Passage rate increased with increased depth of a surface bypass sluice gate and, among fish that passed through the turbines, with turbine flow. The data further indicate that risk of turbine passage increased with both delay and turbine flow.

Les techniques statistiques couramment utilisées pour étudier le passage des poissons ne réussissent pas à quantifier adéquatement les délais face aux obstacles, ni à évaluer les effets des modifications de ces obstacles sur les taux de passage. Les analyses de données de télémétrie qui décrivent ces effets peuvent être faussées, particulièrement lorsque la voie de passage de certains individus ne peut être déterminée (e.g., à cause de la mortalité, de la perte des étiquettes, du passage par des routes non surveillées ou des routes de rechange, etc.). Nous démontrons comment l'analyse temporelle des événements (« event-time analysis »), mieux connue sous le nom d'analyse de survie, peut servir à quantifier les taux de passage dans toute étude qui permet de suivre des individus dans le temps, même lorsque certains ne suivent pas la route ou ne traversent pas les obstacles en question. Nous examinons deux des principales méthodes de l'analyse temporelle des événements (l'analyse de régression paramétrique et l'analyse de régression aléatoire proportionnelle de Cox) et les utilisons en combinaison avec la régression logistique pour obtenir des estimations non biaisées des délais encourus à un ouvrage hydroélectrique, de même que des informations sur les facteurs qui affectent à la fois les taux de passage et le choix de route. Les taux de passage augmentent en relation avec la profondeur d'une vanne de dérivation de surface et, chez les poissons qui passent par les turbines, en relation avec le débit de la turbine. Nos données montrent, de plus, que le risque associé au passage dans la turbine augmente tant avec le délai devant l'obstacle qu'avec le débit de la turbine.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: August 1, 2003

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  • Published continuously since 1901 (under various titles), this monthly journal is the primary publishing vehicle for the multidisciplinary field of aquatic sciences. It publishes perspectives (syntheses, critiques, and re-evaluations), discussions (comments and replies), articles, and rapid communications, relating to current research on cells, organisms, populations, ecosystems, or processes that affect aquatic systems. The journal seeks to amplify, modify, question, or redirect accumulated knowledge in the field of fisheries and aquatic science. Occasional supplements are dedicated to single topics or to proceedings of international symposia.
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nrc/cjfas/2003/00000060/00000008/art00009
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