Is it possible to predict habitat use by spawning salmonids? A test using California golden trout (Oncorhynchus mykiss aguabonita) Roland A. Knapp and Haiganoush K. Preisler Abstract: It is widely believed that stream salmonids select spawning sites based on water depth, water velocity, and substrate size. Attempts to predict spawning locations using these habitat features have met with little success, however. In this study, we used nonparametric logistic regression to determine what habitat features were associated with the locations chosen by spawning California golden trout (Oncorhynchus mykiss aguabonita). From this nonparametric model, we developed a parametric model that incorporated the habitat features most strongly associated with spawning sites and used this model to calculate the probability of use by spawning golden trout for specific stream locations. The overall nonparametric model was highly significant and explained 62% of the variation in spawning location. Four of the eight habitat variables, substrate size, water depth, water velocity, and stream width, had highly significant effects and alone explained 59% of the variation in spawning location. The results of a cross- validation procedure indicated that the parametric model generally provided a good fit to the data. These results indicate that location-specific probabilities of use were predictable based on easily measured habitat characteristics and that nonparametric regression, an approach still rarely used in ecological studies, may have considerable utility in the development of fish–habitat models. Given the escalating pace at which fish habitats are being altered, such models are increasingly important in predicting the effects of these alterations on populations. Résumé : Il semble bien établi que les salmonidés des cours d’eau choisissent leur frayère selon la profondeur de l’eau, la vitesse du courant et la taille du substrat. Cependant, des essais de prédiction de l’emplacement des frayères en utilisant ces caractéristiques de l’habitat ont échoué. La présente étude utilise la régression logistique non paramétrique pour déterminer les caractéristiques de l’habitat associées aux frayères choisies par la truite dorée (Oncorhynchus mykiss aguabonita) de Californie. À l’aide du modèle non paramétrique, nous avons développé un modèle paramétrique qui tient compte des caractéristiques de l’habitat les plus étroitement associées aux lieux de fraye et nous l’avons utilisé pour calculer la probabilité d’utilisation par les truites dorées pour la fraye d’endroits spécifiques dans les cours d’eau. En général, le modèle non paramétrique était très représentatif et expliquait 62 % des variations dans le choix des frayères. Quatre des huit variables (taille du substrat, profondeur de l’eau, vitesse du courant et largeur du cours d’eau) avaient des effets extrêmement importants et, à elles seules, expliquaient 59 % des variations dans le choix des frayères. Les résultats d’une procédure de contrevalidation ont montré que le modèle paramétrique permettait d’ajuster les données de façon satisfaisante. Ces résultats ont aussi fait ressortir que la probabilité d’utilisation d’un lieu spécifique pouvait être prédite en fonction de caractéristiques de l’habitat facilement mesurables et que la régression non paramétrique, approche encore peu utilisée dans les études écologiques, pouvait être très utile pour développer des modèles d’habitat du poisson. Le rythme accéléré auquel les habitats du poisson sont modifiés rend indispensables des modèles qui prévoient les effets de ces modifications sur les populations. [Traduit par la Rédaction] Knapp and Preisler 1584 Introduction The effects of habitat conditions on stream fish popula- tions are frequently evaluated using microhabitat models (e.g., Instream Flow Incremental Methodology (IFIM) and associated Physical Habitat Simulation (PHABSIM) System; Bovee 1978; Reiser et al. 1989). These models are based on the assumption that fish selectively occupy habitats as a function of their preferences for habitat characteristics such as water depth, water velocity, and substrate type (Stalnaker 1979); if true, then by knowing the distributions of these habitat features and the preferences of fish for these features, the distribution of fish within a stream should be predictable (Beecher et al. 1993). While several studies based on fish Can. J. Fish. Aquat. Sci. 56: 1576–1584 (1999) © 1999 NRC Canada 1576 Received April 27, 1998. Accepted May 14, 1999. J14558 R.A. Knapp. 1 Sierra Nevada Aquatic Research Laboratory, University of California, Star Route 1, Box 198, Mammoth Lakes, CA 93546, U.S.A., and the Marine Science Institute, University of California, Santa Barbara, CA 93106, U.S.A. H.K. Preisler. Pacific Southwest Research Station, USDA Forest Service, Box 245, Berkeley, CA 94701-0245, U.S.A. 1 Author for all correspondence at the following address: Sierra Nevada Aquatic Research Laboratory, University of California, Star Route 1, Box 198, Mammoth Lakes, CA 93546, U.S.A.