サイト固有の発生期間と長期水質データセットを用いた河川におけるピークペリフィトンの予測可能性の向上

Improved predictability of peak periphyton in rivers using site-specific accrual periods and long-term water quality datasets.

• Catherine Kilroy
• Tom Stephens
• Michelle Greenwood
• Janine Wech
• Logan Brown
• Abby Matthews
• Maree Patterson
• Mike Patterson

抄録

過剰なペリフィトン常在作物（クロロフィルaとして定量化される）の防止は、河川管理の主要な目的の一つである。サイトスケールでペリフィトンクロロフィルaの目標を達成するためには、ロバストな予測モデルが必要である。ピーククロロフィルaは栄養塩に加えて複数の要因に依存しているため、このような予測モデルは、これまでつかみどころがないことが判明している。重要な予測因子は発生期間であり、これは河川流量の変動性と、ペリフィトンのバイオマス除去が開始される流量の大きさ（有効流量、EF）に依存する。本研究では、ニュージーランドのManawatū-Whanganui地域の砂利底河川44地点の7年間のデータセットを用いて、回帰法を用いて、クロロフィルaのピーク値を説明する上での発生期間、栄養素、その他の変数の相対的な重要性を調査した。また、複数年分のデータを組み合わせた場合の効果も評価した。これまでの実証研究では、発生期間（Da3）を定義するために普遍的な流量基準（3×中央値流量）を使用してきた。我々は、サイト固有のEFを計算したが、これは流量の中央値の2倍から15倍まで変化した。EFに基づく発生期間(DaEF)はモデルにおいてDa3よりも優れていた。しかしながら、本研究地域では、クロロフィルaのより多くの変動は、DaEFよりも導電率(EC)と溶存無機窒素(DIN)によって説明された。複数年のデータから得られた最高のモデルは、EC、DIN、DaEFを予測因子として含み、ピーククロロフィルaの変動の最大82％を占めていた。このモデルは、調査地域におけるペリフィトンの結果に DIN 基準を設定する際には、EC と DaEF を考慮すべきであることを示している。モデルの開発に使用した原則は、他の地域におけるペリフィトンの管理に広く関連している可能性がある。

Prevention of excessive periphyton standing crop (quantified as chlorophyll a) is among primary objectives for river management. Defensible instream nutrient criteria to achieve periphyton chlorophyll a targets at the site scale require robust predictive models. Such models have proved elusive because peak chlorophyll a depends on multiple factors in addition to nutrients. A key predictor may be accrual period, which depends on river flow variability and the flow magnitudes (effective flows, EF) at which periphyton biomass removal is initiated. In this study we used a seven-year dataset from 44 gravel-bed river sites in the Manawatū-Whanganui region, New Zealand, to explore the relative importance of accrual period, nutrients, and other variables in explaining peak chlorophyll a, using a regression approach. We also assessed the effect of combining data from multiple years. Previous empirical studies have used a universal flow metric (3 × median flow) to define accrual period (Da3). We calculated site-specific EF, which varied from 2 × to 15 × median flow. Accrual period based on EF (DaEF) outperformed Da3 in models. However, in the study region, more variance in chlorophyll a was explained by conductivity (EC) and dissolved inorganic nitrogen (DIN) than by DaEF. The best models derived from multi-year datasets included EC, DIN and DaEF as predictors and accounted for up to 82% of the variance in peak chlorophyll a. Models from annual data were weaker and more variable in strength and predictors. The models indicated that EC and DaEF should be considered when setting DIN criteria for periphyton outcomes in the study region. The principles we used in developing the models may have broad relevance to the management of periphyton in other regions.

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