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梅丽莎,t·S。,C. J. Walters and J. Korman 2015. Surprise and Opportunity for Learning in Grand Canyon: the Glen Canyon Dam Adaptive Management Program.生态和社会 20.(3):22。
http://dx.doi.org/10.5751/es - 07621 - 200322
在大峡谷惊喜和学习的机会:格伦峡谷大坝适应性管理项目
文摘
关注资源的科罗拉多河生态系统在格伦峡谷大坝,格伦峡谷大坝自适应管理项目包括各种政策实验测试,从操纵水从大坝释放到删除非鱼在大峡谷国家公园。这些油田规模的实验还没有结果明确的管理规定。但是有自适应学习,主要从不曾预料到的或令人惊讶的资源响应相对于预测生态系统建模。惊喜的学习机会与沮丧,常常会被一些利益相关者谁可能不清楚科学建模的自适应管理的目的。然而,实验结果从格伦峡谷大坝程序实际上代表科学成功的揭示新的发展机遇更好的河流管理政策。新格伦峡谷大坝长期实验管理规划过程操作,开始于2011年由美国内政部,提供了一个机会重新管理目标,识别和评估关键不确定性的影响,大坝释放,和完善监督学习在未来几十年。自1995年以来,自适应学习输入这个长期计划工作是至关重要的。拥抱不确定性和意外结果显示通过监测和生态系统建模可能会继续大坝下面的资源发展目标,也可以促进其他复杂高效的学习计划。介绍
格伦峡谷大坝自适应管理项目成立于1997年,管理科罗拉多河通过格伦峡谷国家娱乐区和大峡谷国家公园(图1,哈米尔和梅丽莎2012)。格伦峡谷大坝是由垦务局主要储存水,保证下游供水。每年洪水峰值后被大幅减少大坝1963年关闭;河流的基流几乎翻了一番(超过et al . 2003年),和寒冷,清楚大坝释放取代水温季节性变化和高度浑浊的自然流动(Voichick和超过2014,2013年Vernieu)。最初,格伦峡谷大坝水电站调峰能源生产创造了广泛的日常波动,但大坝最终被手术的改良低脉动流(表1)1996年(美国内政部和内政部长办公室1996)。修改低脉动流的首选替代确认在1995年的环境影响报告书(垦务局1995),并被实现为一种自适应策略改善下游资源的科罗拉多河的生态系统,定义为从格伦峡谷大坝河段最大峡谷国家公园的边界。
自1996年以来,管理实验包括额外的流量和nonflow治疗从daily-to-seasonal大坝的模式版本的变更。这些包括高流动实验旨在重建和维护沙洲地区;低夏天流稳定,稳定的流动,和高稳定流动为了利益原生鱼和/或交付水;和鳟鱼的管理流更高冬季波动不利非虹鳟鱼(雄鱼mykiss)。Nonflow治疗包括非鱼去除在大峡谷国家公园,监管钓鳟鱼,易位的本地鱼内部和之间的支流,休闲木筏旅行和监管,防止拥挤有限的营地和损坏的文化资源(有关详细信息,请参阅表1流治疗)。
联邦咨询委员会,大坝操作的适应性管理项目评估性能和nonflow治疗在科罗拉多河生态系统资源使用监控和研究结果提出建议,美国内政部(光泽et al . 2005年)。自适应管理项目是一个复杂的、多目标项目,在某种意义上,它的目标是使用不是一个,而是一个数组的同时治疗改善下游资源从格伦峡谷国家娱乐区的非虹鳟鱼废水渔业、沙洲营区(无花果。2和3),濒危鱼类(驼背鲦鱼,毒蜥cypha在大峡谷国家公园(图4),沿岸陆地生态系统(植物、鸟类、哺乳动物),和文化资源。自适应管理项目被批评缺乏可量化的目标,没有前进的长期变化管理以应对学习(et al。2012),不考虑足够的特定利益相关者视角(Dongoske et al . 2010年,2015年),又或许是协作(2008年樵夫,卡马乔2008)。然而,这个项目已经产生了有价值的见解对一些政策的功效options-particularly水电调峰的影响,本地鱼的稳定流动和高流实验重建沙洲和为将来可能会继续这样做。解决资源权衡管理许多不同的自适应管理项目的目标(2013年伯克利)进一步复杂化缺乏明确的资源优先级,从而为利益相关者(斯佳丽2013)提供了另一个挑战。
经验与适应性管理程序支持我们的观点,即对适应性管理的基本目标的误解常常存在,与科学家断言进行适应性管理是提高科学对生态系统功能的理解,和经理们常常声称这些项目提供采取纠正操作所需的监控信息如果政策结果不同于预测。的原始定义适应性管理(沃尔特斯和Hilborn 1976年温和1978)没有目标获得的理解生态系统功能本身。相反,自适应管理的基本目的是为了学习如何更好地管理复杂的和不确定的系统,即。,to discover policy options for improving management performance without regard to whether such discoveries might entail improved understanding. In the face of high uncertainty about the efficacy of various policy options, early adaptive management proponents viewed each option as an experimental treatment choice, and they viewed the conduct of adaptive management to be a large-scale experiment in which each treatment represents “probing for opportunity” to improve management performance. In this view, the main help needed from science is in identifying potentially effective policies, in the experimental design process, and in the design of monitoring that measures performance.
经过40年的适应性管理,现在看来,这一立场可能过于极端。推论基于替代政策的比较通常很弱,因为现场实验往往混淆其他优先事项,如前供水协议或必要的决策,以应对变化的水文控制水转移。领域治疗通常也缺乏足够的复制或控制,和必要的监测数据往往是有限的,吵闹,或完全缺乏。在这种情况下,最好的一个证据的效力的方法可能导致改善理解为生态系统功能的某些方面,而这可能结合的基本政策相比,帮助确定最可能的因果因素,加强实验的总体推断,识别和屏幕新政策选项。因此,我们相信它是重要的科学家参与适应性管理计划认识到,这些项目并非固有的科学努力,但往往相当复杂的社会合作,经理必须确定有效管理策略在不同的不确定性和有限的资源,包括时间(沃尔特斯Pulwarty 2001年梅丽莎,1997)。
我们首先回顾自适应管理项目的状态,强调生态系统建模和惊喜的角色从监控学习,影响了继续科罗拉多河生态系统试验(表1,附录1)。从这段历史,我们看到的可能性继续惊喜学习,尤其是在气候变化(布莱克et al . 2009年,库克et al . 2015年),在预测长期挑战水流卷(沃纳和耶格尔2013);beplay竞技越来越多的变量同比盆地水文(Jain et al . 2005年);关键生态系统的变化和较慢的属性,如沙洲和河岸植被的趋势,本地和非本地鱼人口趋势和河流的热状况和食物网。河流温度的变化可以提供特别惊喜的沃土学习科罗拉多河的生态系统。然后概述一些战略科学方向的基础上,我们与适应性管理项目的工作经验,我们建议管理者认为作为输入为长期实验设计旨在减少管理的不确定性。我们的建议是考虑到自适应管理的基本目标,和意外的基础上学习关于科罗拉多河生态系统资源,我们相信已经接受了自适应管理项目(附录1)。
经验的价值生态系统适应性管理的建模
我们建议适应性管理的关键第一步是把科学家和资源管理器一起构建一个生态系统模型专注于关键资源。这种类型的建模的目的是不要做出精确的预测,而是:(1)获得共识关于政策选择进行测试;(2)确定关键生物物理联系可能确定应对策略(和间接选项)之间的相互作用;(3)确定关键不确定性避免预测基于可用的政策回应数据和经验;和(4)“屏幕”的政策选项来消除那些不太可能受益的资源,但这可能是昂贵的时间和资金。在自适应管理程序中,初始建模在1990 - 1995年开始准备的格伦峡谷大坝运行,科罗拉多河存储项目,亚利桑那州:最后的环境影响报告(垦务局1995年),对水电提供定性和定量的预测和下游资源应对七流仅选择,加上春季洪水模拟自然扰动控制。Lovich和梅丽莎(2007)后评估可用的科罗拉多河生态系统监测数据相对于环境影响报告预测,得出结论,只有大约一半的预测是正确的。
更正式的适应性管理项目生态系统建模工作从1997年到2003年,跟在环境影响报告书。生态系统建模工作室被大峡谷监控和协调与适应性管理研究中心的合作项目利益相关者和科学家合作,和导致大峡谷生态系统模型(沃尔特斯et al . 2000年)。大峡谷生态系统模型是一个庞大而复杂的空间模型代表关键生态系统指标在独特的地貌段470公里的科罗拉多河的生态系统。每个段分为一组河流底部的垂直层的上部河岸区。预测食物网结构的改变是试图通过模拟一组交互指标动物物种(如本地和非本地鱼类,燕子,鸭子,猎鹰)使用非自治种群动态模型与招聘率与物理生境因素,粮食供应和捕食的交互(例如,由非捕食鱼类,特别是濒临灭绝的座头鲸白鲑鳟鱼)。大峡谷的生态系统模型建立在历史流量,泥沙,和温度监测数据从科罗拉多河的生态系统,在现有的水文垦务局使用的操作模型,安排整个科罗拉多河流域的供水。然而,与环境影响声明一样,大多数大峡谷生态系统生物反应被认为是高度不确定的预测模型(表2沃尔特斯et al . 2000年),和一些目前已知是错误的基础上提供新的监控信息的自适应科学管理项目的提供者,大峡谷的监测和研究中心。
从资源管理的角度来看,它似乎合理希望模型像大峡谷生态系统模型最终会好转了许多,并正确地预测各种治疗方法的疗效。这样的预测能力将允许“最佳实践”的发展政策不昂贵和耗时的实地测试(古时的et al . 2014年)的管理选项(如认为,李伯et al . 1997年)。从大峡谷的生态系统模型的发展超过十年前,这使得一些适应性管理项目涉众的支持资金持续的更新和“校准”生态系统的模型,但显然没有认识到这些努力最终必须达不到他们的期望(以Castleberry认为et al . 1996年)。
我们相信,这种期望的建模结果通常是破灭,因为这些类型的生态系统模型不可避免地用来预测响应管理治疗,考虑生态系统的状态,没有历史数据和经验借鉴。任何这样的推断是对任何可能产生高度不确定预测生态系统一样复杂的高度改变科罗拉多河的生态系统。这是与大峡谷生态系统模型,和早前的预测选择性退出的操作结构(以前提出了格伦峡谷大坝动力装置,但从未建造)温暖大坝释放作为增加本地鱼招聘工程技术在大峡谷国家公园。温和的下游变暖通过使用选择性退出结构大坝普遍预测增加本地和非本地鱼类,和他们的相互作用(见表2沃尔特斯et al . 2000和表4的施密特et al . 1998年)。此外,一些生态系统建模预测在环境影响报告书容易失败由于不正确的假设物理过程,如沉积物运移在科罗拉多河等河流设置生态系统,如图所示,鲁宾et al。(2002),和不确定的未来流域水文和流速及流水量的变化在美国西南部的持续变暖(耆那教等。2005年,米莉et al . 2008年,Vano et al . 2014年)。由于环境影响报告书和大峡谷生态系统模型建模首次尝试,水文变化(Georgakakos et al . 2014年)和水(垦务局2012)需求量增加,结合提出特别缓慢但关键生态系统驱动程序可能会影响水电能源(希巴德et al . 2014年)和下游资源,也许最重要的是,科罗拉多河生态系统的热状况和水生物种(变老,乃2010)。
尽管大峡谷生态系统模型的缺点,我们看到自适应管理项目的生态系统建模经验非常宝贵的集中管理的意识关键不确定性方面的政策,可能非常昂贵的资金和风险,但可能没有潜在的执行。同时,生态系统建模增加理解的价值一致的监视(见王et al . 2015年)地区数据之前丢失或不适当的解决不确定性(沃尔特斯等。2000年,考金斯和沃尔特斯2009年,赖特et al . 2010年,Draut 2012年,科曼et al . 2012年,沃尔特斯et al . 2012年,十字架等。2013年,克等人。2013年,桑基和Draut 2014)。
建设和初始测试与大峡谷生态系统模型,其他现有的模型,和独立分析,包括环境影响报告,披露不确定性反应的关键资源,格伦峡谷大坝政策选择。取决于特定的量化和高度不确定的参数设置,大峡谷生态系统模型(和最近使用其他各种特定资源模型)的分析提供了不确定和/或大相径庭预测管理治疗,那些提出或实施到目前为止,包括以下。
- 高流实验(测试在1996、1997、2000、2004、2008、2012、2013和2014)重建河流的侵蚀sandbars-yet长期命运下越来越盆地水文变量,变量高度有限,下游支流砂供应,水转移hydropeaking操作,仍然很不确定。
- 河变暖(2003 - 2011年和2014年发生,从减少鲍威尔湖存储)受益本地的鱼类,但是大峡谷生态系统模型预测,非鱼也会受益,潜在风险增加驼背白鲑可能增加本地和非本地鱼交互的重要河流段在大峡谷国家公园。
- 经季节性因素调整后的稳定流动(未测试)来模拟一个更自然的流模式通过消除日常hydropeaking流变化,结合春季高流动实验预测的环境影响声明支持本地鱼和沙洲,但后来大峡谷生态系统模型和模型表明,这样的流动可能会削弱沙洲除非下面添加额外的砂坝,也可能影响驼背白鲑通过增加鳟鱼的格伦峡谷国家娱乐区,导致下游迁移到大峡谷国家公园。
- 修改低脉动流(1996年至今)预测的环境影响报告积累多年的支流投入砂在大峡谷国家公园建立沙洲偶尔高流动实验,并提供好处原生鱼类和格伦峡谷国家娱乐区的废水fishery-but监测和建模显示快速出口新支流砂投入,增加和鳟鱼在大峡谷国家公园等操作。
适应性管理项目资源管理器的主要反应生态系统建模的不确定性是:(1)实现集中监控和研究水生和陆地资源,即。、沙洲、本地鱼、鳟鱼,河水的粮食基地,和水质量(特别是悬浮沉淀物运输、浊度、溶氧和水的温度,明白了http://www.gcmrc.gov/discharge_qw_sediment/);和(2)实现两个单独的长达十年的实验(2012年至2020年)。第一,作为一个高流量实验协议一直实现一个两个高流动实验不同的持续时间和严重程度,每年从帕利亚河支流砂后输入(图1)在春天秋天和/或测试不确定预测收益/损失在河中沙洲。,第二个是一个非鱼控制行动计划下的一系列物理和生物触发标准监控决策实现的复杂和昂贵的鱼删除限制本地和非本地鱼类之间的相互作用在大峡谷国家公园。非鱼控制计划还提到使用之前测试的变化的可能性,在2003 - 2006年鳟鱼管理流坝操作限制虹鳟鱼招聘在格伦峡谷国家娱乐区废水渔业。
主要的适应性管理项目的不确定性与这两个政策试验是确定重复高流实验可以重建和维护沙洲速度超过每日流量波动削弱他们为了达到增加沙洲面积,并确定是否有可行的可持续并发管理策略的鳟鱼和本地鱼的科罗拉多河的生态系统。前面提到的三个实验也发生,我们考虑结果的环境影响报告,或在稍后讨论生态系统建模和评估研讨会(大峡谷监测和研究中心2008年,表1):(1)短期(一个夏天)测试低夏季稳定流动(拉斯顿2011)增强本地鱼类生存的稳定海岸线栖息地和允许变暖水大坝下游125公里附近的小科罗拉多河汇合,在青少年驼背白鲑位于科罗拉多河生态系统从支流分散后产卵区域(图5);(2)一个不曾预料到的,长时间的适度减少带来的温暖的水从大坝释放鲍威尔湖存储自2003年以来(2013年Vernieu);和(3)的稳定流动实验实现了从2008年到2012年,每年由正常修改低脉动流操作在一年的大多数时间里,但与各级稳定流动,旨在为青少年提供有利的河海岸线托儿所生境条件驼背白鲑一旦进入科罗拉多河的生态系统(Gerig et al . 2014年,Dodrill et al . 2014年,和雀et al . 2013年)。
意外的关键作用适应性管理项目,作为一个自适应学习的机会
结果从实验操作,由自适应管理程序,从记录生态系统的评估模型和预测下游资源响应,提供一个机会来回顾惊喜资源响应自1995年在科罗拉多河生态系统。我们提供的这些学习机会在附录1中,从沉积物,然后强调本地和非本地鱼类资源,我们认为最大的不确定性持续相对于坝操作和nonflow治疗。通过“惊喜”我们的意思是任何结果不是由科学家和公认合理的适应性管理项目成员(见例子松et al . 2009年)。我们无意暗示没有人确定了反应的可能性;任何结果,我们可以想象,一些科学家或利益相关者肯定会想到它,认为它可能甚至可能,但并不成功在促进它的假说值得考虑生态系统建模和实验规划。
关于自适应过程的一个基本概念,特别是和适应性管理,实际上是我们学习最从生态系统模型不能预测我们以后观察时,即时,自然惊喜我们的表现比我们预期的不同。正如预期的一样,当一个生态系统或生态系统模型预测,当我们进行实验前预测),我们学习,在某种意义上,结果符合我们的预期。在这种情况下,昂贵的监测仅仅提供确认可能是已知的。同样重要的是,观察行为预测(即一个生态系统模型。,having the model “fit well” or appear to be “well-calibrated”) does not in any sense imply that it was based on correct structural assumptions or that the model will correctly predict outcomes of different treatments in the future. All we can say when an ecosystem model fits, i.e., when we do not see surprise in the form of false model predictions, is that it is likely one member of some set of alternative ecosystem models (each of which might make very different predictions about other policy options) that make the same predictions about manipulations conducted to date. In simpler terms, it is probably the case that when our ecosystem model makes correct predictions, that we have been lucky so far with it. However, we must not assume that this “performance” will continue when the ecosystem model is used to predict the efficacy of other, as yet untested, Adaptive Management Program treatments or future hydrologic scenarios that the Colorado River ecosystem has not yet experienced and we have not monitored.
自适应的基础上管理项目意外学习总结在附录1中,我们建议一个更有效的适应性管理策略,一旦生态系统建模是最初完成和监控到位,可能是“拥抱不确定性”。这意味着管理者和科学家们完全相信惊喜在关键资源的响应;看他们是不可避免的,但也是宝贵的学习机会。这可能意味着不建造更多的生态系统模型,或者难以调整和改进现有的工作,因为他们可能已经为他们的主要目的。相反,它可能意味着仔细看着惊讶的反应,然后看到他们每个人尽可能的“学习”机会,帮助确定选择指导适应和促进生态系统弹性下越来越多的变量和不断变化的环境条件。
也许最重要的问题,就是为什么我们惊讶;为什么不同的结果预期?一个例子是原始的,但最终假,假设与环境影响报告书沙洲保护策略提出了格伦峡谷大坝操作。监测和研究结果驳斥了大峡谷的环境影响报告假设总结了监测和研究中心的科学家(鲁宾et al . 2002年,赖特et al . 2005;附录1),建议另一种实验性的方法最终被接受的适应性管理项目。这些科学家的发现和建议最终导致2012 - 2020高流实验协议(2011年赖特和肯尼迪)出现,到目前为止,是改善沙洲(克et al . 2015年)。从这些结果,然后我们找到机会开发替代假设相关的其他重要,有时惊喜,如春季高流实验显著增加虹鳟鱼招聘率(科曼et al . 2011年)。这样的学习可能会导致意外的发展更好的实验,测试这些新的假说和帮助识别其他政策变化,结果可能意味着(科曼和梅丽莎2011)。适应性管理我们相信拥抱不确定性结合这种意外的关键审查和评估的结果可能是最有效的路径学习复杂系统。
讨论
在附录1中给出的信息后,我们知道的主要原生鱼类在大峡谷国家Park-i.e担忧。驼背白鲑(毒蜥cypha),鱼和bluehead吸盘(Catostomuus掷铁饼者和Catostomuus latipinnis),寿命长且显示稳定的成年人的存活率。这意味着,除非一些有毒物质泄露灾难就像一个小科罗拉多河,他们未来的丰度,主要取决于招聘的鱼2岁;鱼的存活率比2岁年轻一直有很大的波动,并显示一个主要增加在过去的十年里(无花果。A1.1-A1.3)。监测数据和最近的驼背白鲑建模Yackulic et al .(2014)的研究表明,这种增加是由于主要或完全再现少年白鲑饲养的科罗拉多河的生态系统,经过一段时间的年代,当我们认为大多数青少年进入主的小科罗拉多河没有生存中的步骤(图A1.1),与增加大坝释放温度(图A1.4)和鲑鱼数量下降在格伦峡谷国家娱乐区和大峡谷国家公园从2000年到2006年(图A1.5)。河流变暖从2003年到2011年,因减少存储鲍威尔湖,在2005年达到顶峰,恰逢最低虹鳟鱼丰度在2005年到2006年。鳟鱼衰落的原因并不完全理解,它开始之前小科罗拉多河附近的一个非鱼去除实验融合实现到2003年的2006(中的步骤表A1.1,看到考金斯et al . 2011年)。2000年低稳定流动和2008 - 2012年夏天秋天稳定流动测试显然没有明显帮助青少年驼背鲦鱼。在秋天稳定流动情况下,研究者们也报道说,减少人们偷流量变化符合减少生长和存活的少年白鲑原因尚不清楚。惊喜学习修改低脉动流操作,和其他流和nonflow治疗描述在附录1中,已经通知自适应管理项目远远超出已知和报道什么下游资源1995年环境影响报告书。 Frequent modeling assessment workshops have effectively informed stakeholders about unexpected outcomes and have helped managers focus discussions on experimental design, monitoring, and the critical need to avoid confounding treatments whenever possible.
那么这对下一阶段学习的可能影响评估管理选项在接下来的20年里,这是一段最近提出了一个长期的实验和管理计划,格伦峡谷大坝(见操作http://ltempeis.anl.gov/)?这里有一些事情,我们可以建议考虑适应性管理项目,当前信息的基础上,我们认为是相对确定的:
- 持续的影响,可能会更频繁的高流量实验(特别在春天,但也可能在任何季节),和/或经季节性因素调整后的稳定流动测试(见1995垦务局),很可能会导致高虹鳟鱼的丰度格伦峡谷国家娱乐区。,这些鱼可能会找到下游小科罗拉多河交汇区域找到鲦鱼,尽管任何食物基地/栖息地增强这种流动可能会导致上游的格伦峡谷国家娱乐区。
- 从之前的实验,很不确定鳟鱼单独控制措施(要么鳟鱼管理流针对青少年虹鳟鱼搁浅,或删除程序在小科罗拉多河交汇区域或上游)将导致保持足够高的本地鱼招聘所需的座头鲸白鲑人口水平,尤其是冷水从鲍威尔湖大坝释放时期(从1990年到2002年,发生在2012年至2013年)。因此,我们认为最紧迫的实验需要确定鳟鱼低丰度仅在大峡谷国家公园足以确保充足的座头鲸白鲑招聘、独立于科罗拉多河的生态系统水温。
- 很可能有一个“甜蜜点”——温和的科罗拉多河下游生态系统水温增加结合相对较低的鳟鱼丰盛的招聘可能会继续产生强大的本地鱼在非本土物种温水并没有刺激增加也可能产生负面影响本地鱼。呆在这甜点甚至不需要小科罗拉多河附近的虹鳟鱼丰度低,但很有可能确实需要降低大量的褐鳟鱼(见院子et al . 2011年)。因此,我们建议第二压实验需要确定适度的增加在格伦峡谷大坝夏季释放温度可通过一些可接受的工程系统,或由低流量年夏季大坝释放高白鲑生产时小科罗拉多河和大量的青少年进入科罗拉多河的生态系统。
- 应该证明必要减少虹鳟鱼丰富小科罗拉多河汇合,这显然表明了自适应的时候管理项目希望将已经测试了各种手段限制鳟鱼丰富在大峡谷国家公园,即。通过方法从直接删除操作流减少青少年鲑鱼生存的格伦峡谷国家娱乐区。我们相信也是最需要的是什么复制测试各种各样的鳟鱼控制措施,结合持续的高流动实验,稳定流动,或其他高弹簧释放可能导致虹鳟鱼招聘,通过应用治疗方案在短期(1年)测试分布在至少十年,但可能不再,持续监测确定鳟鱼生命周期中的这些测试可能是有效的(或没有)。
- 没有好的证据从稳定流动制度的适应性管理项目,如先前测试2000夏季低稳定流动和2008 - 2012年秋季稳流测试,将有利于物种除了彩虹和可能,布朗鳟鱼。事实上,最近的合成研究之外的科罗拉多河的生态系统,涉及政权流向各种鱼的生活史策略组合也支持的想法,需要非鳟鱼是最好的了这些政权稳定的流动改性低脉动流操作(mim 2012年变老,2013)。
- 科罗拉多河生态系统平均变暖在主座头鲸白鲑饲养面积小科罗拉多河下游立即融合会非常温和的大坝释放寒冷时,他们在2000年夏天,以及最近在2012 - 2013年,除非夏季大坝释放进一步减少低于先前测试。我们意识到这可能不是一个很有吸引力的选择一些利益由于如此低的夏天流(即资源的权衡。,meeting electrical energy demands during peak use months, and achieving annual water transfer obligations by October 1st), but such operations are also known to protect sandbars and retain Paria River sand inputs typically delivered to the Colorado River ecosystem in summer months.
投机
科罗拉多河生态系统监测显示从1995年到2003年只有一半的环境影响报告预测修改低脉动流坝操作是有效的。许多自适应管理项目成员预期受益下游资源的优先选择,但一些维护,只有稳定和温暖大坝释放将实现沙洲和濒危鱼类的目标。虽然环境影响报告推测,高流动实验可能重建侵蚀沙洲,大多数修改低脉动流操作不允许多年积累的支流砂输入正如预测的那样,和沙洲侵蚀仍在继续。科学家后来显示,只有高流动实验后不久发布支流砂输入可能增加沙洲的方式需要增加露营地点,然后打开露营区域被扩大河岸植被减少。稳定流动没有驼背白鲑受益,但修改低脉动流,稳定的版本,和春季洪水受益非彩虹鳟鱼,可能在本地鱼的风险。惊喜学习沉积物和鱼等等综合监测在一段温暖的大坝释放在环境影响声明中没有预料到,导致两个长达十年的condition-dependent实验始于2012年。我们相信这两种自适应管理治疗反映了科罗拉多河生态系统经理愿意拥抱不确定性和寻求策略来实现资源的目标。拥抱不确定性先进的自适应管理程序。
因此,不难想象,其他长期实验管理计划操作格伦峡谷大坝可能包括反馈(应急)规则实现提出了管理治疗(流或其他)。已经有引发的高流动实验标准协议和非鱼删除,它似乎是合理的,类似下来鳟鱼管理策略确定流动和替代日常操作规程与水电作为任何长期实验的一部分。或许这也是需要应急放弃性能较差的治疗时的规则,即。,有多少正面/负面评价复制之前任何的行动方针。我们建议科罗拉多河生态系统资源管理器,以及其他事业同样复杂的自适应管理计划,考虑观察至少两到三个结果从每个选项,看到如果至少一个前两个是正的,再决定放弃任何政策。我们还表明,继续使用现有的自适应管理项目生态系统模型等计划工具来检查应急规则而言,让每一个可能的错误结论的可能性(下降操作工作,接受一个行动不)将是合适的。进一步说,在我们看来,有一个自适应管理项目需要明确评估的权衡潜在的实施下面的战略(提议等)而言,如何处理温度和/或非挥之不去的不确定性河鳟鱼对原生鱼类种群的影响:
- 被动温度测试:专注鳟鱼控制措施的初步实验,使用任何温度模式,鲍威尔湖和daily-to-seasonal大坝操作提供检查温度和鳟鱼效果相结合。这种方法的基本问题是没有保证的信息组合(表2),特别是看到温暖的条件足够长的时间来允许鳟鱼增加,以测试是否变暖就足以导致强大的本地鱼招聘。这基本上是计划,科学家们建议的类型自适应管理项目在过去的评估和建模研讨会(2008年大峡谷监测和研究中心),在选择性退出选择长期投资结构应该河变暖是必要的;
- 活性温度测试:立即寻求一些可以接受的方法的实现保持适度的河流温度上升(由科学家们讨论的一些选项包括一个临时降低鲍威尔湖存储、平均夏季版本低于226米3/ s,前池搅拌叶轮),然后确保鳟鱼控制选项不会阻止观察暖河/更高的鳟鱼的条件,即。最初,避免治疗减少,很有可能导致大量的鳟鱼。
维护所需的沙洲的长期目标的区域,一个可行的格伦峡谷国家娱乐区废水渔业、限制非本地鱼在格伦峡谷国家娱乐区,和大峡谷国家公园驼背白鲑人口规模大到足以满足未来所需的条件,我们发现学习的第二个选择是可取的,除非成本/风险决策者的可行选项河变暖是不可接受的。
长期实验和管理计划过程已经进行自2011年以来,和显示至少一个生产替代之前的1997 - 2003自适应管理生态系统发展的一个大模型的建模方法。大峡谷的生态系统模型的一个关键原因是广泛使用的适应性管理项目政策探索和筛选是太复杂;需要许多参数来定义每个政策运行的规范。在最近的实验规划我们发现更广泛使用集中的子或“款mini”作为特定的预测工具,其中一些似乎很可靠的回答特定的政策问题。
举个例子,有一个初始长期实验设计范围研讨会强调识别各种基本的季节性/日大坝操作选项,从“load-following”流向优化电力生产,经季节性因素调整后的稳定流动旨在恢复更自然的季节性水位图模式(所倡导的“自然流动范式”的支持者河流管理Poff et al . 1997年)。最初的比较悬沙运输模拟这些替代品,使用相对简单但精确校准的沉积物运移模型的赖特et al .(2010),很快显示,经季节性因素调整后的稳定流替代(如1995年最初描述的环境影响声明)可能会导致重大损失有限的科罗拉多河生态砂需要重建和维护沙洲,即。,恢复流型没有pre-dam砂供应将使系统更加不自然(赖特和克2010)。这可能支持一个知情的选择屏幕经理经季节性因素调整后的稳定流动作为一个非常贫穷的实验策略中沙洲,并专注于狭窄的长期替代品(http://ltempeis.anl.gov/documents/docs/LTEMP_Alternatives_April_2014.pdf)。显然,筛选治疗已经省略了沉积物增加和更健壮,活跃的格伦峡谷大坝温度管理版本,和长期的设计实验方案仍然集中在一组限制的治疗可能陆地sediment-related资源中获益,但可能仍然不为水生生态系统和濒危鱼类产生巨大利益目标,一些利益相关者需要1995年。
文献引用
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