Using decades of spawning data and hydraulic models to construct a temperature-dependent resource selection function for management of an endangered salmonid

In North America, impassable, man-made barriers block access to salmonid spawning habitat and require costly restoration efforts in the remaining habitats. Evaluating restored spawning habitat quality requires information on salmon water velocity and depth preferences, which may vary in relation to other variables (e.g., water temperature). We demonstrate a generalizable, low-cost method to gather and analyze these data by combining aerial redd surveys of winter-run Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha), 2D hydraulic modeling, and generalized linear models to calculate spawning resource selection functions (RSFs). Our method permits the examination of interactions between environmental variables and habitat selection, which are frequently treated as independent. Our methods resulted in an RSF that shows interactions between both velocity and depth preference with changing temperature. Preferred depth increased and preferred velocity decreased with increasing temperature. Spawning RSFs for environmental variables may change as other environmental conditions (i.e., water temperature) change; thus, it is important to account for potential interactions when using or producing RSFs. En Amerique du Nord, des barrieres infranchissables construites par les humains bloquent l'acces a des habitats de frai des salmonides et necessitent des efforts de restauration couteux dans les habitats restants. Pour evaluer la qualite des habitats de frai restaures, de l'information sur la vitesse dans l'eau et les profondeurs de predilection des saumons, qui peuvent varier en fonction d'autres variables (p. ex. la temperature de l'eau), est necessaire. Nous faisons la demonstration d'une methode peu couteuse et generalisable pour obtenir et analyser ces donnees, qui combine des releves aeriens de nids de frai de saumons chinooks (Oncorhynchus tshawytscha) de la migration hivernale, la modelisation hydraulique en 2D et des modeles lineaires generalises pour calculer des fonctions de selection des ressources (FSR) de frai. Notre methode permet d'examiner les effets d'interactions entre differentes variables environnementales, souvent traitees comme etant independantes, sur la selection d'habitats. Elle produit une FSR qui montre les interactions entre la vitesse et la profondeur de predilection en fonction de la temperature. La profondeur de predilection augmente et la vitesse de predilection diminue quand la temperature augmente. Puisque les FSR de frai pour des variables environnementales peuvent changer en fonction des variations d'autres conditions ambiantes (c.-a-d. la temperature de l'eau), les interactions potentielles doivent etre prises en consideration lors de l'utilisation ou de la production de FSR. [Traduit par la Redaction]
1. Introduction Decisions species make about habitat selection are crucial for their fitness, and understanding these decisions is critical for management. One of the most important, and often final, decisions [...]