Skip to main content

Predictive modeling and spatial mapping of fish distributions in small streams of the Canadian Rocky Mountain foothills

Buy Article:

$50.00 plus tax (Refund Policy)

Abstract:

We developed an automated procedure for modeling spatial distribution of fish occurrence using logistic regression models and geographic information system (GIS) tools. Predictors were measured from a digital elevation model (DEM) and stream layers. We evaluated the accuracy of GIS measures of reach slope through a comparison with field measures. Resource selection function models were used to explain presence-absence of bull trout (Salvelinus confluentus), rainbow trout, (Oncorhynchus mykiss), nonnative brook trout (Salvelinus fontinalis), and all fishes. Our models were extrapolated based on low, medium, and high levels of probability to produce reach-scale maps across 12 000 km2. We attempted to improve models by adding land-use variables; however, the terrain best suited to road building and harvest also contained the habitat selected by rainbow trout, whereas bull trout generally selected terrain too steep for land use. These confounding factors emphasize the need for process-based investigations in addition to correlative approaches to identify habitat requirements. This automated method provides a rapid evaluation of fish habitat across remote areas useful for salmonid conservation and research planning.

Nous avons mis au point une procédure automatisée pour modéliser la répartition spatiale de l’occurrence des poissons à l’aide de modèles de régression logistique et d’outils du système d’information géographique (GIS). Les valeurs prédictives ont été mesurées d’après un modèle digital d’altitude (DEM) et la couche des cours d’eau. Nous avons évalué la précision des mesures GIS des pentes des sections par comparaison avec des mesures de terrain. Des modèles de fonction de sélection des ressources ont servi à expliquer la présence-absence de l’ombre à tête plate (Salvelinus confluentus), de la truite arc-en-ciel (Oncorhynchus mykiss), de l’omble de fontaine (Salvelinus fontinalis) non indigène et de l’ensemble des poissons. Nous avons extrapolé nos modèles à des niveaux bas, moyens et élevés de probabilité pour produire des cartes à l’échelle des sections sur 12 000 km2. Nous avons essayé d’améliorer les modèles en ajoutant des variables d’utilisation des terres; cependant, les surfaces les plus appropriées pour la construction de routes et pour les récoltes contiennent aussi les habitats sélectionnés par la truite arc-en-ciel, alors que l’ombre à tête plate choisit généralement des terrains trop escarpés pour utilisation humaine. Ces facteurs confondants soulignent la nécessité de faire des investigations reliées aux processus en plus d’utiliser les méthodes de corrélation pour identifier les besoins en habitats. Notre méthode automatisée fournit une évaluation rapide des habitats des poissons dans des régions éloignées qui est appropriée pour la conservation des salmonidés et elle permet une planification de la recherche.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: February 1, 2008

More about this publication?
  • 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.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • Ingenta Connect is not responsible for the content or availability of external websites

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Partial Open Access Content
Partial Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
X
Cookie Policy
Ingenta Connect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more