Managing the world's largest and mo

Managing the world's largest and most complex freshwater ecosystem, the Laurentian Great Lakes, requires a spatially hierarchical basin-wide database of ecological and socioeconomic information that is comparable across the region. To meet such a need, we developed a spatial classification framework and database — Great Lakes Aquatic Habitat Framework (GLAHF). GLAHF consists of catchments, coastal terrestrial, coastal margin, nearshore, and offshore zones that encompass the entire Great Lakes Basin. The catchments captured in the database as river pour points or coastline segments are attributed with data known to influence physicochemical and biological characteristics of the lakes from the catchments. The coastal terrestrial zone consists of 30-m grid cells attributed with data from the terrestrial region that has direct connection with the lakes. The coastal margin and nearshore zones consist of 30-m grid cells attributed with data describing the coastline conditions, coastal human disturbances, and moderately to highly variable physicochemical and biological characteristics. The offshore zone consists of 1.8-km grid cells attributed with data that are spatially less variable compared with the other aquatic zones. These spatial classification zones and their associated data are nested within lake sub-basins and political boundaries and allow the synthesis of information from grid cells to classification zones, within and among political boundaries, lake sub-basins, Great Lakes, or within the entire Great Lakes Basin. This spatially structured database could help the development of basin-wide management plans, prioritize locations for funding and specific management actions, track protection and restoration progress, and conduct research for science-based decision making.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจัดการของโลกที่ใหญ่ที่สุดและซับซ้อนมากที่สุดระบบนิเวศน้ำจืด ทะเลสาบใหญ่ Laurentian ต้องการฐานข้อมูลทั้งอ่าง spatially ลำดับชั้นของข้อมูลประชากร และระบบนิเวศที่เปรียบเทียบได้ทั่วทั้งภูมิภาค เพื่อตอบสนองความจำเป็น เราพัฒนาเป็นกรอบการจัดประเภทพื้นที่และฐานข้อมูล — เกรตเลกส์น้ำอยู่อาศัยกรอบ (GLAHF) GLAHF ประกอบด้วย catchments กำไรภาคพื้น ชายฝั่ง nearshore และโซนต่างประเทศที่รอบลุ่มน้ำทะเลสาบใหญ่ทั้งหมด Catchments จับจุดหลั่งน้ำหรือชายฝั่งส่วนในฐานข้อมูลมาจากข้อมูลที่ทราบว่ามีอิทธิพลต่อลักษณะ physicochemical และชีวภาพของทะเลสาบจาก catchments ที่ เขตภาคพื้นชายฝั่งประกอบด้วยเซลล์เส้น 30 เมตรบันทึกข้อมูลจากภูมิภาคภาคพื้นที่มีการเชื่อมต่อโดยตรงกับทะเลสาบ ชายขอบและ nearshore โซนประกอบด้วยเซลล์เส้น 30 เมตรบันทึกข้อมูลอธิบายสภาพชายฝั่ง รบกวนคนชายฝั่ง และค่อนข้างสูงตัวแปรลักษณะ physicochemical และชีวภาพ โซนต่างประเทศประกอบด้วยเซลล์ตาราง 1.8 km ที่เกิดจากข้อมูลที่ตัวแปร spatially น้อยเมื่อเทียบกับโซนสัตว์น้ำอื่น ๆ โซนพื้นที่ประเภทเหล่านี้และเชื่อมโยงข้อมูลซ้อนกันภายในทะเลสาบอ่างล่างหน้าย่อยและขอบเขตทางการเมือง และอนุญาตให้สังเคราะห์ข้อมูลจากเซลล์ตารางเพื่อจัดประเภทโซน ภายใน และ ระหว่างเมืองขอบ เขต ทะเลสาบย่อยอ่างล่างหน้า เกรตเลกส์ หรือภาย ในพื้นเกรตเลกส์ทั้ง Spatially โครงสร้างฐานข้อมูลสามารถช่วยให้การพัฒนาของแผนการจัดการลุ่มน้ำทั้ง จัดลำดับความสำคัญของสถานที่สำหรับการจัดหาเงินทุน และจัดการเฉพาะการดำเนินการ ติดตามความคืบหน้าการฟื้นฟูและการป้องกัน และดำเนินการวิจัยสำหรับวิทยาศาสตร์การตัดสินใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดการระบบนิเวศน้ำจืดที่ใหญ่ที่สุดในโลกและมีความซับซ้อนมากที่สุด, ลอเร็นที่ Great Lakes ต้องใช้ฐานข้อมูลลุ่มน้ำทั้งลำดับชั้นของข้อมูลเชิงพื้นที่ระบบนิเวศและทางสังคมและเศรษฐกิจที่เทียบได้ทั่วทั้งภูมิภาค เพื่อตอบสนองความต้องการดังกล่าวเราพัฒนากรอบการจัดหมวดหมู่และฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ - น้ำที่ Great Lakes กรอบที่อยู่อาศัย (GLAHF) GLAHF ประกอบด้วยพื้นที่รับน้ํา, บกชายฝั่งขอบชายฝั่ง nearshore และโซนต่างประเทศที่ห้อมล้อมทั้ง Great Lakes ลุ่มน้ำ catchments บันทึกในฐานข้อมูลเป็นแม่น้ำเทจุดหรือส่วนชายฝั่งทะเลจะมีการบันทึกข้อมูลที่รู้จักกันจะมีอิทธิพลต่อลักษณะทางเคมีกายภาพและชีวภาพของทะเลสาบจากพื้นที่รับน้ํา โซนบกชายฝั่งประกอบด้วย 30 เมตรเซลล์ตารางประกอบกับข้อมูลจากภูมิภาคท​​ั่วโลกที่มีการเชื่อมต่อโดยตรงกับทะเลสาบ ขอบชายฝั่งทะเลและโซน nearshore ประกอบด้วย 30 มเซลล์ตารางประกอบกับข้อมูลอธิบายเงื่อนไขชายฝั่ง, การรบกวนของมนุษย์ชายฝั่งทะเลและทางเคมีกายภาพปานกลางถึงตัวแปรและลักษณะทางชีวภาพ โซนต่างประเทศประกอบด้วย 1.8 กมเซลล์ตารางประกอบกับข้อมูลเชิงพื้นที่ที่มีตัวแปรที่น้อยกว่าเมื่อเทียบกับโซนน้ำอื่น ๆ เหล่านี้โซนจำแนกเชิงพื้นที่และข้อมูลที่เกี่ยวข้องของพวกเขาจะถูกซุกซ่อนอยู่ภายในทะเลสาบแอ่งย่อยและขอบเขตทางการเมืองและช่วยให้การสังเคราะห์ข้อมูลจากเซลล์ตารางโซนจำแนกภายในและระหว่างเขตแดนทางการเมืองทะเลสาบแอ่งย่อย, ที่ Great Lakes หรือภายในที่ดีทั้งหมด ลุ่มน้ำทะเลสาบ นี้ฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างเชิงพื้นที่จะช่วยให้การพัฒนาแผนการจัดการลุ่มน้ำทั้งจัดลำดับความสำคัญสถานที่สำหรับการระดมทุนและการดำเนินการจัดการเฉพาะการป้องกันและติดตามความคืบหน้าการฟื้นฟูและดำเนินการวิจัยเพื่อการตัดสินใจบนพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดการของโลกที่ใหญ่ที่สุดและซับซ้อนที่สุดในระบบนิเวศน้ําจืด , ระบบลอเร็นเชี่ยน Great Lakes ต้องเปลี่ยนอ่างกว้างลำดับชั้นฐานข้อมูลของข้อมูลทางนิเวศวิทยา และสังคมเศรษฐกิจที่เปรียบข้ามภูมิภาค เพื่อตอบสนองความต้องการดังกล่าว เราพัฒนาด้านการจำแนกโครงสร้างและฐานข้อมูล - Great Lakes สัตว์น้ำที่อยู่อาศัยกรอบ ( glahf ) catchments glahf ประกอบด้วย ,บนชายฝั่งชายฝั่ง , ขอบ , nearshore และต่างประเทศโซนที่ครอบคลุมลุ่มน้ำทะเลสาบทั้งหมด การ catchments บันทึกในฐานข้อมูลเป็นแม่น้ำเทคะแนนหรือชายฝั่ง ส่วนจะมีการบันทึกข้อมูลทางชีวภาพและรู้จักอิทธิพลและลักษณะของทะเลสาบจาก catchments .โซนบกชายฝั่งประกอบด้วย 30-m เซลล์ตาราง ประกอบกับข้อมูลจากประกาศเขตที่มีการเชื่อมต่อโดยตรงกับทะเลสาบ ขอบชายฝั่ง และเขต nearshore ประกอบด้วย 30-m เซลล์ตาราง ประกอบกับข้อมูลที่อธิบายถึงสภาพชายฝั่ง การรบกวนของมนุษย์ชายฝั่งและปานกลางถึงสูงและตัวแปรลักษณะทางชีวภาพของโซนต่างประเทศประกอบด้วย 1.8-km เซลล์ตาราง ประกอบกับข้อมูลที่ถูกแปรเปลี่ยนน้อยเมื่อเทียบกับอื่น ๆน้ำ โซน เหล่านี้สำหรับการจำแนกโซนและข้อมูลที่เกี่ยวข้องของพวกเขาจะอยู่ภายในขอบเขตลุ่มน้ำทะเลสาบย่อยและการเมืองและอนุญาตให้มีการสังเคราะห์ข้อมูลจากเซลล์ตารางเพื่อจัดโซนในขอบเขตทางการเมือง , ทะเลสาบย่อย อ่างล้างชามในทะเลสาบ หรือในแอ่งทะเลสาบทั้งหมด นี้โครงสร้างฐานข้อมูลเชิงพื้นที่สามารถช่วยพัฒนาแผนการอ่างกว้าง การจัดการ จัดสถานที่ เงินทุนและการดำเนินการที่เฉพาะเจาะจง ป้องกันและติดตามความคืบหน้าการบูรณะ และดำเนินการวิจัยวิทยาศาสตร์พื้นฐานการตัดสินใจ