ESTIMATING	
  EFFECTIVE	
  NUMBER	
  OF	
  BREEEDING	
  ADULTS,	
  REPRODUCTIVE	
  
SUCCESS	
  AND	
  SPAWNING	
  DURATION	
  FOR	
  WHITE	
  STURGEON	
  IN	
  THE	
  UPPER	
  
COLUMBIA	
  RIVER,	
  CANADA	
  
By	
  
Kathleen	
  Joan	
  Jay	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

A	
  THESIS	
  
Submitted	
  to	
  
Michigan	
  State	
  University	
  
in	
  partial	
  fulfillment	
  of	
  the	
  requirements	
  
for	
  the	
  degree	
  of	
  
Fisheries	
  and	
  Wildlife	
  –	
  Master	
  of	
  Science	
  
2014	
  

ABSTRACT	
  
ESTIMATING	
  EFFECTIVE	
  NUMBER	
  OF	
  BREEEDING	
  ADULTS,	
  REPRODUCTIVE	
  
SUCCESS	
  AND	
  SPAWNING	
  DURATION	
  FOR	
  WHITE	
  STURGEON	
  IN	
  THE	
  UPPER	
  
COLUMBIA	
  RIVER,	
  CANADA	
  
By	
  
Kathleen	
  Joan	
  Jay	
  
The	
  white	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  transmontanus)	
  population	
  in	
  the	
  Upper	
  
Columbia	
  River,	
  Canada,	
  has	
  been	
  undergoing	
  recruitment	
  failure	
  for	
  several	
  
decades.	
  	
  Uncertainty	
  exists	
  regarding	
  white	
  sturgeon	
  reproductive	
  ecology	
  
including	
  the	
  number	
  of	
  adults	
  annually	
  contributing	
  offspring	
  and	
  accuracy	
  of	
  
estimating	
  the	
  duration	
  of	
  spawning	
  activity.	
  	
  The	
  effects	
  of	
  temperature	
  on	
  white	
  
sturgeon	
  larval	
  development	
  were	
  examined	
  to	
  improve	
  estimates	
  of	
  fertilization	
  
dates	
  for	
  wild	
  caught	
  larvae	
  and	
  number	
  of	
  spawning	
  days.	
  	
  Molecular	
  techniques	
  
allowed	
  for	
  the	
  examination	
  of	
  levels	
  of	
  recruitment	
  to	
  the	
  egg	
  or	
  larval	
  stage	
  
and/or	
  reproductive	
  success	
  of	
  adult	
  fish.	
  	
  Microsatellite	
  loci	
  (N=12)	
  and	
  likelihood-­‐
based	
  pedigree	
  analysis	
  were	
  used	
  to	
  quantify	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  adults	
  (N),	
  
effective	
  breeding	
  number	
  (Nb)	
  and	
  individual	
  reproductive	
  success	
  from	
  eggs	
  and	
  
larvae	
  collected	
  in	
  each	
  of	
  two	
  consecutive	
  years.	
  	
  Genetically	
  derived	
  estimates	
  of	
  
numbers	
  of	
  spawning	
  adults	
  (N)	
  were	
  concordant	
  with	
  empirical	
  estimates	
  of	
  the	
  
number	
  of	
  annual	
  available	
  breeders	
  (Nc)	
  based	
  on	
  sex	
  ratios	
  and	
  maturation	
  stages	
  
of	
  adults.	
  	
  Results	
  are	
  fundamental	
  to	
  our	
  understanding	
  of	
  white	
  sturgeon	
  
spawning	
  strategies	
  and	
  can	
  be	
  applied	
  to	
  revise	
  ongoing	
  recovery	
  strategies	
  (e.g.	
  
conservation	
  aquaculture	
  programs).	
  	
  

This	
  work	
  is	
  dedicated	
  to	
  my	
  late	
  father,	
  Bill	
  Jay,	
  whose	
  impact	
  on	
  my	
  life	
  has	
  been	
  
immeasurable	
  and	
  continues	
  to	
  this	
  day.	
  

	
  

iii	
  

ACKNOWLEDGEMENTS	
  
	
  
	
  

I	
  would	
  like	
  to	
  thank	
  first	
  and	
  foremost	
  my	
  advisor,	
  Dr.	
  Kim	
  Scribner,	
  for	
  his	
  

guidance	
  and	
  encouragement	
  throughout	
  the	
  course	
  of	
  this	
  project.	
  	
  While	
  working	
  
as	
  a	
  technician	
  at	
  the	
  Black	
  Lake	
  Research	
  Facility,	
  he	
  recognized	
  my	
  potential	
  and	
  
was	
  patient	
  as	
  I	
  tried	
  on	
  the	
  ‘genetics	
  hat’.	
  	
  Thank	
  you	
  to	
  BC	
  Hydro	
  for	
  their	
  
generous	
  financial	
  support	
  towards	
  research	
  and	
  project	
  costs,	
  particularly	
  Dr.	
  
James	
  Crossman	
  for	
  making	
  this	
  happen.	
  	
  My	
  thesis	
  work	
  would	
  not	
  have	
  been	
  
possible	
  without	
  the	
  funding,	
  equipment,	
  services,	
  data	
  and	
  advice	
  James	
  provided.	
  	
  
I	
  also	
  thank	
  the	
  Freshwater	
  Fisheries	
  Society	
  of	
  BC	
  and	
  the	
  Kootenay	
  Trout	
  
Hatchery	
  for	
  providing	
  me	
  the	
  required	
  space,	
  equipment	
  and	
  eggs	
  for	
  my	
  
experiment.	
  	
  Ron	
  Ek,	
  Mike	
  Keehn,	
  Chad	
  Fritz,	
  Aaron	
  Wolff,	
  Ashley	
  Uittenbogaard,	
  
Sten	
  Lundgren	
  and	
  Gord	
  Frew	
  welcomed	
  me	
  into	
  their	
  workplace	
  and	
  homes	
  and	
  
kept	
  me	
  sane	
  while	
  microscopically	
  viewing	
  thousands	
  of	
  larvae	
  for	
  hours	
  on	
  end.	
  	
  
Field	
  sampling	
  would	
  not	
  have	
  been	
  possible	
  without	
  the	
  help	
  of	
  Golder	
  Associates	
  
Ltd.,	
  Terraquatic	
  Resource	
  Management,	
  and	
  BC	
  Hydro	
  employees	
  James	
  Baxter	
  and	
  
Dean	
  Den	
  Biesen.	
  	
  Special	
  thanks	
  go	
  to	
  Marco	
  Marrello	
  for	
  his	
  invaluable	
  help	
  in	
  the	
  
field.	
  	
  I	
  am	
  forever	
  indebted	
  to	
  him	
  for	
  his	
  efforts,	
  enthusiasm	
  and	
  countless	
  
McDonald’s	
  teas.	
  	
  Thank	
  you	
  all	
  for	
  making	
  my	
  field	
  seasons	
  so	
  enjoyable	
  and	
  filled	
  
with	
  laughter.	
  	
  	
  	
  
	
  

	
  	
  I	
  thank	
  all	
  my	
  lab	
  mates	
  in	
  the	
  Scribner	
  lab	
  for	
  their	
  insights,	
  perspectives	
  

and	
  support.	
  	
  I	
  am	
  sincerely	
  indebted	
  to	
  John	
  Bauman	
  for	
  providing	
  his	
  invaluable	
  
expertise,	
  guidance	
  and	
  encouragement.	
  	
  He	
  heightened	
  my	
  interests	
  in	
  sturgeon	
  

	
  

iv	
  

research	
  and	
  supported	
  me	
  every	
  step	
  of	
  the	
  way.	
  	
  I	
  am	
  deeply	
  grateful	
  to	
  Dr.	
  
Jeannette	
  Kanefsky	
  for	
  her	
  assistance	
  and	
  support	
  within	
  the	
  lab	
  and	
  forcing	
  me	
  to	
  
step	
  away	
  and	
  take	
  a	
  break	
  (“So	
  many	
  bands!”).	
  	
  	
  	
  I	
  thank	
  my	
  undergraduate	
  
assistants,	
  Phil	
  Ganz	
  and	
  Kaitlin	
  Clark,	
  for	
  their	
  tireless	
  efforts.	
  	
  Neither	
  complained	
  
after	
  countless	
  hours	
  of	
  photographing	
  and	
  measuring	
  what	
  must	
  have	
  seemed	
  like	
  
the	
  same	
  larvae	
  over	
  and	
  over.	
  	
  I	
  would	
  also	
  like	
  to	
  acknowledge	
  the	
  contributions	
  
of	
  my	
  graduate	
  committee,	
  Dr.	
  Dan	
  Hayes	
  and	
  Dr.	
  Mike	
  Wagner,	
  for	
  their	
  advice	
  and	
  
encouragement.	
  	
  
	
  

I	
  sincerely	
  thank	
  my	
  mom	
  who	
  always	
  supported	
  me	
  to	
  follow	
  my	
  interests	
  

although	
  it	
  entailed	
  traveling	
  to	
  different	
  provinces,	
  countries	
  and	
  continents.	
  	
  I	
  
thank	
  my	
  cousin,	
  Cindy	
  Gilbert,	
  who	
  inspired	
  me	
  to	
  pursue	
  research	
  within	
  this	
  
field.	
  	
  I	
  also	
  thank	
  my	
  family	
  and	
  friends	
  who	
  supported	
  my	
  decision	
  to	
  go	
  back	
  to	
  
school.	
  	
  I	
  am	
  grateful	
  to	
  my	
  friends	
  within	
  the	
  department	
  and	
  the	
  East	
  Lansing	
  Beer	
  
Club	
  who	
  became	
  my	
  support	
  group	
  throughout	
  this	
  degree,	
  especially	
  my	
  co-­‐
president/founder,	
  Howie	
  Singer,	
  and	
  good	
  friend,	
  Kyle	
  Herreman.	
  	
  Special	
  thanks	
  
go	
  to	
  Paige	
  Howell	
  for	
  her	
  love,	
  constant	
  support,	
  valued	
  input	
  and	
  analytical	
  
assistance.	
  	
  You	
  have	
  been	
  vital,	
  in	
  every	
  way,	
  to	
  the	
  completion	
  of	
  this	
  thesis.	
  	
  
Thank	
  you,	
  Best	
  Brew,	
  for	
  your	
  faith	
  in	
  me,	
  firm	
  encouragement	
  and	
  much-­‐needed	
  
distractions.	
  
And	
  finally,	
  I	
  thank	
  the	
  ‘cup’	
  experiment.	
  	
  I	
  would	
  gladly	
  measure	
  every	
  rock	
  
in	
  the	
  hatchery	
  again	
  as	
  I	
  would	
  not	
  be	
  where	
  I	
  am	
  today	
  if	
  it	
  was	
  not	
  for	
  this	
  
notorious	
  experiment.	
  	
  	
  	
  	
  	
  
	
  

	
  

v	
  

TABLE	
  OF	
  CONTENTS	
  
	
  
LIST	
  OF	
  TABLES......................................................................................................................vii	
  
LIST	
  OF	
  FIGURES .................................................................................................................. viii	
  
THESIS	
  INTRODUCTION......................................................................................................... 1	
  
CHAPTER	
  I:	
  INVESTIGATION	
  OF	
  TEMPERATURE	
  EFFECTS	
  ON	
  YOLK-­SAC	
  
LARVAL	
  DEVELOPMENT	
  OF	
  WHITE	
  STURGEON	
  (ACIPENSER	
  TRANSMONTANUS)	
  
AND	
  ESTIMATION	
  OF	
  FERTILIZATION	
  DATE ................................................................. 5	
  
ABSTRACT............................................................................................................................................5	
  
INTRODUCTION .................................................................................................................................6	
  
METHODS.............................................................................................................................................9	
  
Gamete	
  Collection,	
  Fertilization	
  and	
  Incubation ................................................................................. 9	
  
Statistical	
  analysis ........................................................................................................................................ 11	
  
RESULTS ............................................................................................................................................ 12	
  
DISCUSSION ...................................................................................................................................... 14	
  
Management	
  application:	
  estimating	
  fertilization	
  date	
  of	
  wild	
  caught	
  yolk-­sac	
  larvae .. 15	
  
CHAPTER	
  II:	
  ESTIMATES	
  OF	
  EFFECTIVE	
  NUMBER	
  OF	
  BREEDING	
  ADULTS	
  AND	
  
REPRODUCTIVE	
  SUCCESS	
  FOR	
  WHITE	
  STURGEON	
  ACIPENSER	
  
TRANSMONTANUS ..................................................................................................................17	
  
ABSTRACT......................................................................................................................................... 17	
  
INTRODUCTION .............................................................................................................................. 19	
  
METHODS.......................................................................................................................................... 23	
  
Study	
  Area........................................................................................................................................................ 23	
  
Egg	
  and	
  larval	
  collection............................................................................................................................ 26	
  
Developmental	
  staging	
  and	
  estimation	
  of	
  fertilization	
  date........................................................ 29	
  
Genetic	
  analysis.............................................................................................................................................. 29	
  
Data	
  Conversion............................................................................................................................................. 31	
  
Pedigree	
  analysis........................................................................................................................................... 32	
  
Comparisons	
  of	
  genetic	
  and	
  empirical	
  estimates	
  of	
  mature	
  adult	
  population ..................... 34	
  
RESULTS ............................................................................................................................................ 35	
  
Egg	
  and	
  larval	
  collection	
  and	
  estimation	
  of	
  fertilization	
  date.................................................... 35	
  
Pedigree	
  analysis........................................................................................................................................... 38	
  
Comparison	
  of	
  empirical	
  and	
  genetic	
  data ......................................................................................... 43	
  
DISCUSSION ...................................................................................................................................... 45	
  
FINAL	
  CONCLUSIONS ............................................................................................................52	
  
LITERATURE	
  CITED ..............................................................................................................58	
  
	
  

	
  

vi	
  

LIST	
  OF	
  TABLES	
  
	
  
Table	
  1.	
  Mean	
  total	
  (hours)	
  and	
  cumulative	
  thermal	
  units	
  (CTU)	
  required	
  to	
  reach	
  
developmental	
  stages	
  of	
  white	
  sturgeon	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  from	
  time	
  of	
  
fertilization	
  at	
  experimental	
  temperature	
  regimes	
  of	
  12.5°C,	
  14.0°C,	
  15.5°C	
  and	
  
17.0°C. ................................................................................................................................................ 13	
  
Table	
  2.	
  	
  RTi	
  (relative	
  time	
  of	
  development	
  stage	
  i,	
  as	
  a	
  proportion	
  of	
  the	
  total	
  
duration	
  of	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  period)	
  for	
  white	
  sturgeon	
  larvae	
  at	
  four	
  
temperature	
  treatments	
  (12.5°C,	
  14.0°C,	
  15.5°C	
  and	
  17.0°C).	
  	
  Time	
  is	
  quantified	
  
in	
  hours	
  and	
  cumulative	
  thermal	
  units	
  (CTU).................................................................. 13	
  
Table	
  3.	
  Relationship	
  between	
  developmental	
  stages	
  (y)	
  and	
  transition	
  time	
  to	
  stage	
  
(hours	
  and	
  CTU	
  post	
  fertilization;	
  x)	
  as	
  a	
  function	
  of	
  incubation	
  temperature	
  
following	
  the	
  model	
  y	
  =	
  mx	
  +	
  b,	
  where	
  m	
  is	
  the	
  slope	
  and	
  b	
  is	
  the	
  intercept. .... 14	
  
Table	
  4.	
  Estimation	
  of	
  White	
  Sturgeon	
  Nb,	
  Ns	
  and	
  Nk	
  based	
  on	
  pedigree	
  analyses	
  of	
  
wild	
  larvae	
  of	
  unknown	
  parentage	
  collected	
  by	
  means	
  of	
  egg	
  mat	
  and	
  drift	
  net	
  
from	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  in	
  summer	
  2011	
  and	
  2012...................................... 39	
  
Table	
  5.	
  Comparison	
  of	
  pedigree	
  analyses	
  using	
  reduced	
  number	
  of	
  White	
  Sturgeon	
  
tissue	
  samples	
  to	
  determine	
  the	
  effects	
  of	
  subsampling	
  on	
  pedigree	
  
reconstruction.	
  	
  Estimates	
  include	
  Nb,	
  Ns	
  and	
  Nk	
  of	
  collected	
  progeny	
  from	
  the	
  
Upper	
  Columbia	
  River	
  in	
  summer	
  2011	
  at	
  the	
  sites	
  of	
  Waneta	
  and	
  ALH............. 42	
  
Table	
  6.	
  Variation	
  in	
  inferred	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  White	
  Sturgeon	
  adult	
  (Table	
  1)	
  
reproductive	
  success	
  between	
  sampling	
  years	
  (summer	
  2011	
  and	
  2012)	
  and	
  
among	
  sites	
  (ALH	
  and	
  Waneta)	
  including	
  number	
  of	
  contributing	
  inferred	
  
adults	
  per	
  estimated	
  spawning	
  day	
  (ESD),	
  number	
  of	
  breeding	
  partners	
  per	
  
inferred	
  adult,	
  and	
  number	
  of	
  ESD	
  per	
  inferred	
  adult	
  (mean	
  ±	
  SD)....................... 43	
  
Table	
  7.	
  Empirical	
  (Nc)	
  and	
  genetic	
  (Ns;	
  Table	
  1)	
  estimates	
  of	
  the	
  proportion	
  of	
  the	
  
total	
  Canadian	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  White	
  Sturgeon	
  population	
  (1,157	
  [414,	
  
1889;	
  95%	
  CI];	
  Irvine	
  et	
  al.	
  2007)	
  in	
  spawning	
  condition.	
  	
  Empirical	
  estimates	
  
of	
  number	
  of	
  individuals	
  in	
  spawning	
  condition	
  were	
  calculated	
  based	
  on	
  sex	
  
ratios	
  (1:1)	
  and	
  maturation	
  stages	
  of	
  adults	
  captured	
  via	
  set	
  line	
  during	
  the	
  
2009	
  –	
  2012	
  broodstock	
  programs	
  (June)......................................................................... 44	
  
	
  

	
  

vii	
  

LIST	
  OF	
  FIGURES	
  
	
  
Figure	
  1.	
  Transboundary	
  Reach	
  of	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  between	
  Hugh	
  L.	
  
Keenleyside	
  Dam	
  (HLK),	
  British	
  Columbia,	
  Canada,	
  and	
  Gifford,	
  Washington,	
  
USA.	
  	
  Egg	
  mat	
  and	
  drift	
  nets	
  were	
  deployed	
  in	
  2011	
  and	
  2012	
  within	
  in	
  the	
  
Canadian	
  Portion	
  of	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River.	
  	
  Sampling	
  sites	
  include:	
  (A)	
  
Arrow	
  Lakes	
  Generating	
  Station	
  (ALH,	
  river	
  kilometer	
  0.1	
  (rkm),	
  including	
  
HLK),	
  (B)	
  18.2	
  rkm,	
  and	
  (C)	
  Waneta	
  (56.0	
  rkm). ........................................................... 24
Figure	
  2.	
  Estimated	
  spawning	
  activity	
  duration	
  and	
  sample	
  size	
  of	
  eggs	
  and	
  larvae	
  at	
  
the	
  spawn	
  monitoring	
  sites	
  of	
  ALH	
  and	
  Waneta	
  for	
  the	
  (A)	
  2011	
  and	
  (B)	
  2012	
  
spawning	
  seasons.	
  	
  Estimated	
  fertilization	
  date	
  was	
  back	
  calculated	
  for	
  wild	
  
caught	
  eggs	
  and	
  larvae	
  as	
  a	
  function	
  of	
  developmental	
  stage	
  (Detlaff	
  et	
  al.	
  1993)	
  
and	
  temperature	
  (Jay	
  unpublished;	
  Parsley,	
  U.S.	
  Geological	
  Survey,	
  
unpublished).	
  	
  Bars	
  represent	
  estimated	
  fertilization	
  date	
  for	
  samples	
  collected	
  
at	
  Arrow	
  Lakes	
  Generating	
  Station	
  (ALH;	
  eggs:	
  dark	
  grey;	
  larvae:	
  light	
  grey)	
  and	
  
Waneta	
  (eggs:	
  black;	
  larvae:	
  white)...................................................................................... 36
Figure	
  3.	
  Number	
  of	
  inferred	
  full-­‐sibling	
  families	
  per	
  kin	
  group	
  for	
  each	
  year	
  at	
  the	
  
spawning	
  sites	
  of	
  Arrow	
  Lakes	
  Generating	
  Station	
  (ALH),	
  18.2	
  rkm	
  and	
  Waneta.	
  	
  
Numbers	
  above	
  box	
  plots	
  represent	
  the	
  number	
  of	
  kin	
  groups	
  inferred	
  at	
  each	
  
site. ...................................................................................................................................................... 39
Figure	
  4.	
  Relationship	
  between	
  number	
  of	
  spawning	
  partners	
  and	
  number	
  of	
  
offspring	
  produced	
  (as	
  a	
  measure	
  of	
  reproductive	
  success)	
  for	
  inferred	
  adults	
  
at	
  sites	
  of	
  Arrow	
  Lakes	
  Generating	
  Station	
  (ALH;	
  solid	
  line)	
  and	
  Waneta	
  in	
  2011	
  
(dotted	
  line)	
  and	
  2012	
  (dash/dot	
  line).	
  Lines	
  are	
  of	
  best	
  fit. .................................... 40

	
  

viii	
  

THESIS	
  INTRODUCTION	
  
White	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  transmontanus)	
  are	
  a	
  native	
  fish	
  of	
  western	
  North	
  
America	
  and	
  have	
  undergone	
  significant	
  reductions	
  in	
  population	
  abundance	
  and	
  
distribution	
  due	
  to	
  over-­‐exploitation,	
  environmental	
  degradation	
  and	
  loss	
  of	
  habitat	
  
connectivity	
  (Billard	
  and	
  Leconintre	
  2001).	
  	
  Four	
  of	
  six	
  populations	
  inhabiting	
  
Canada	
  (Upper	
  Columbia,	
  Upper	
  Fraser,	
  Kootenay	
  and	
  Nechako	
  rivers)	
  have	
  been	
  
listed	
  as	
  endangered	
  under	
  Canada’s	
  Species	
  at	
  Risk	
  Act.	
  	
  Recruitment	
  failure	
  has	
  
been	
  identified	
  as	
  the	
  principle	
  cause	
  of	
  endangerment	
  (Jager	
  et	
  al	
  2001,	
  Anders	
  et	
  
al.	
  2002,	
  McAdam	
  et	
  al.	
  2005,	
  Irvine	
  et	
  al.	
  2007).	
  	
  Causes	
  of	
  recruitment	
  failure	
  are	
  
currently	
  unclear;	
  however,	
  regulation	
  of	
  river	
  flow	
  is	
  believed	
  to	
  be	
  a	
  significant	
  
factor	
  (McAdam	
  et	
  al.	
  2005,	
  Paragamian	
  et	
  al.	
  2001,	
  Paragamian	
  et	
  al.	
  2009,	
  UCWSRI	
  
2002).	
  	
  	
  
River	
  regulation,	
  through	
  hydroelectric	
  dams,	
  causes	
  an	
  alteration	
  of	
  fish	
  
migration	
  routes,	
  destruction	
  of	
  spawning	
  habitat,	
  loss	
  of	
  food	
  resources,	
  altered	
  
seasonal	
  flow	
  and	
  temperatures	
  regimes,	
  changes	
  in	
  benthic	
  substrate	
  and	
  
effectively	
  isolates	
  upper	
  river	
  populations	
  (Brown	
  et	
  al.	
  1992,	
  McAdam	
  et	
  al.	
  2005).	
  	
  	
  
Isolated	
  populations	
  have	
  increased	
  vulnerability	
  of	
  extinction	
  through	
  disease,	
  
catastrophic	
  events,	
  genetic	
  isolation,	
  and	
  density-­‐dependent	
  responses	
  (Auer	
  
1996).	
  	
  Studies	
  suggest	
  that	
  these	
  environmental	
  changes	
  affect	
  all	
  life	
  history	
  
phases	
  of	
  white	
  sturgeon	
  particularly	
  limiting	
  egg	
  and	
  larval	
  survival,	
  which	
  leads	
  to	
  
recruitment	
  failure	
  (McAdam	
  et	
  al.	
  2005,	
  Paragamian	
  et	
  al.	
  2001,	
  Paragamian	
  et	
  al.	
  
2009,	
  UCWSRI	
  2002).	
  	
  	
  

	
  

1	
  

White	
  sturgeon	
  exhibit	
  life	
  history	
  characteristics	
  of	
  late	
  age	
  at	
  maturity,	
  
infrequent	
  spawning,	
  and	
  low	
  rates	
  of	
  natural	
  recruitment,	
  which	
  further	
  
complicate	
  restoration	
  and	
  recovery	
  efforts.	
  	
  White	
  sturgeon	
  reach	
  sexual	
  
maturation	
  between	
  11	
  and	
  34	
  years	
  of	
  age	
  (Semakula	
  and	
  Larkin	
  1968).	
  	
  Once	
  
mature,	
  white	
  sturgeon	
  spawn	
  intermittently.	
  	
  Males	
  spawning	
  every	
  two	
  to	
  four	
  
years	
  while	
  females	
  spawn	
  less	
  frequently,	
  every	
  three	
  to	
  eleven	
  years	
  (Billard	
  and	
  
Leconintre	
  2001).	
  	
  Mortality	
  rates	
  during	
  early	
  ontogenetic	
  stages	
  are	
  naturally	
  
high.	
  	
  Eggs	
  and	
  larvae	
  are	
  particularly	
  vulnerable	
  to	
  extreme	
  temperatures,	
  abrupt	
  
temperature	
  changes,	
  poor	
  habitat	
  availability	
  and	
  predation	
  (Parsley	
  et	
  al.	
  2002,	
  
Parsley	
  et	
  al.	
  1993).	
  	
  Degradation	
  to	
  spawning	
  and	
  rearing	
  grounds	
  due	
  to	
  
extraction	
  of	
  gravel	
  or	
  cobble	
  stone,	
  modification	
  in	
  water	
  flow	
  caused	
  by	
  
channeling	
  or	
  fluctuating	
  water	
  levels	
  below	
  dams,	
  and	
  fluctuation	
  in	
  temperature	
  
and	
  oxygen	
  levels	
  can	
  further	
  prevent	
  successful	
  reproduction	
  and	
  recruitment	
  
(Rochard	
  1990).	
  	
  	
  
	
  

The	
  Columbia	
  River	
  Water	
  Use	
  Plan	
  (WUP)	
  assigns	
  a	
  high	
  priority	
  to	
  

conservation	
  and	
  recovery	
  of	
  white	
  sturgeon	
  in	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  (UCR),	
  
Canada	
  (UCWSRI	
  2002);	
  a	
  goal	
  with	
  the	
  potential	
  to	
  conflict	
  with	
  the	
  river’s	
  
designation	
  as	
  a	
  “working	
  river”.	
  	
  Consequently,	
  management	
  of	
  white	
  sturgeon	
  is	
  
currently	
  limited	
  to	
  non-­‐operational	
  habitat	
  improvements	
  designed	
  to	
  increase	
  
adult	
  spawning	
  success	
  and	
  juvenile	
  survival.	
  	
  
Estimates	
  of	
  reproductive	
  success	
  or	
  failure	
  (e.g.,	
  based	
  on	
  egg	
  and	
  larval	
  
captures)	
  at	
  known	
  and	
  suspected	
  spawning	
  locations	
  in	
  the	
  UCR	
  are	
  critical	
  to	
  
addressing	
  management	
  questions	
  related	
  to	
  recruitment.	
  	
  In	
  order	
  to	
  meet	
  

	
  

2	
  

management	
  goals,	
  data	
  are	
  required	
  to	
  assess	
  annual	
  spawner	
  abundance	
  and	
  
spawning	
  success.	
  	
  My	
  thesis	
  research	
  focuses	
  on	
  white	
  sturgeon	
  reproductive	
  
ecology	
  including	
  estimating	
  spawning	
  duration,	
  number	
  of	
  adults	
  contributing	
  to	
  
natural	
  recruitment	
  and	
  variation	
  in	
  individual	
  reproductive	
  success.	
  	
  In	
  Chapter	
  I,	
  I	
  
investigate	
  the	
  effects	
  of	
  four	
  temperature	
  regimes	
  (12.5°C,	
  14.0°C,	
  15.5°C	
  and	
  
17.0°C)	
  on	
  rate	
  of	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  development	
  in	
  a	
  common	
  garden	
  experiment.	
  	
  
With	
  these	
  data,	
  I	
  was	
  able	
  to	
  estimate	
  fertilization	
  and	
  hatch	
  dates	
  of	
  wild	
  caught	
  
larvae	
  from	
  the	
  date	
  of	
  capture.	
  	
  Estimating	
  white	
  sturgeon	
  spawning	
  period	
  within	
  
the	
  UCR	
  using	
  staged	
  eggs	
  has	
  been	
  used	
  as	
  the	
  primary	
  measure	
  of	
  spawning	
  
activity	
  for	
  many	
  years	
  being	
  the	
  best	
  available	
  metric	
  describing	
  start	
  and	
  end	
  
dates	
  of	
  spawning	
  activity.	
  	
  By	
  including	
  staged	
  larvae,	
  the	
  estimation	
  of	
  spawning	
  
duration	
  provides	
  a	
  better	
  representation	
  of	
  all	
  spawning	
  days.	
  	
  	
  In	
  Chapter	
  II,	
  I	
  used	
  
microsatellite	
  loci	
  and	
  likelihood-­‐based	
  pedigree	
  analysis	
  to	
  quantify	
  the	
  number	
  of	
  
spawning	
  adults,	
  effective	
  number	
  of	
  breeding	
  adults,	
  and	
  kin	
  group	
  number	
  and	
  
size.	
  	
  Additionally,	
  I	
  examined	
  individual	
  reproductive	
  success	
  and	
  spawning	
  
duration,	
  of	
  which	
  were	
  unknown	
  for	
  white	
  sturgeon	
  population	
  prior	
  to	
  this	
  study.	
  	
  
Additionally,	
  I	
  compared	
  genetically	
  derived	
  estimates	
  of	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  
adults	
  to	
  empirical	
  estimates	
  based	
  on	
  sex	
  ratios	
  and	
  visual	
  determinations	
  of	
  
maturation	
  stages	
  of	
  adults	
  captured	
  during	
  the	
  pre-­‐spawning	
  season	
  to	
  determine	
  
if	
  one	
  technique	
  may	
  be	
  substituted	
  for	
  estimating	
  spawning	
  population	
  size	
  if	
  the	
  
other	
  technique	
  is	
  not	
  available	
  to	
  researchers.	
  	
  Results	
  increase	
  understanding	
  of	
  
white	
  sturgeon	
  reproductive	
  ecology	
  and	
  recruitment,	
  and	
  allow	
  projections	
  of	
  

	
  

3	
  

cohort	
  levels	
  of	
  genetic	
  diversity.	
  	
  Similar	
  data	
  can	
  be	
  applied	
  to	
  recovery	
  planning	
  
and	
  aquaculture	
  programs	
  for	
  this	
  and	
  other	
  species	
  of	
  conservation	
  concern.	
  	
  	
  	
  	
  

	
  

4	
  

CHAPTER	
  I:	
  INVESTIGATION	
  OF	
  TEMPERATURE	
  EFFECTS	
  ON	
  YOLK-­‐SAC	
  LARVAL	
  
DEVELOPMENT	
  OF	
  WHITE	
  STURGEON	
  (ACIPENSER	
  TRANSMONTANUS)	
  AND	
  
ESTIMATION	
  OF	
  FERTILIZATION	
  DATE	
  
	
  
ABSTRACT	
  
Temperature	
  is	
  widely	
  considered	
  to	
  be	
  the	
  most	
  important	
  factor	
  
influencing	
  early	
  ontogenetic	
  development	
  in	
  fishes.	
  	
  The	
  effect	
  of	
  constant	
  
incubation	
  temperatures	
  (12.5°C,	
  14.0°C,	
  15.5°C	
  and	
  17.0°C)	
  on	
  developmental	
  rates	
  
of	
  white	
  sturgeon	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  was	
  examined	
  in	
  a	
  common	
  garden	
  experiment.	
  	
  
Linear	
  models	
  revealed	
  timing	
  of	
  development	
  significantly	
  increased	
  as	
  incubation	
  
temperature	
  increased	
  when	
  quantified	
  in	
  hours	
  (F=240.14,	
  P=0.0041).	
  	
  
Developmental	
  rate	
  was	
  not	
  affected	
  by	
  temperature	
  when	
  rate	
  of	
  development	
  was	
  
quantified	
  in	
  cumulative	
  thermal	
  units	
  (CTU)	
  (F=3.877,	
  P=0.1878).	
  	
  Data	
  provided	
  
an	
  index	
  for	
  the	
  transition	
  timing	
  (hours)	
  between	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  developmental	
  
stages	
  as	
  a	
  function	
  of	
  temperature	
  to	
  be	
  used	
  for	
  estimating	
  fertilization	
  date	
  of	
  
wild	
  caught	
  yolk-­‐sac	
  larvae,	
  adult	
  spawning	
  duration	
  and	
  number	
  of	
  spawning	
  days	
  
of	
  white	
  sturgeon.	
  	
  Estimation	
  of	
  timing	
  and	
  duration	
  of	
  spawning	
  activity	
  is	
  an	
  
important	
  tool	
  for	
  managing	
  endangered	
  populations	
  in	
  large	
  river	
  systems.	
  
	
  

	
  

5	
  

INTRODUCTION	
  
Temperature	
  is	
  an	
  important	
  driver	
  of	
  early	
  development,	
  affecting	
  traits	
  
associated	
  with	
  life	
  history	
  and	
  survival	
  (Morbey	
  and	
  Ydenberg	
  2003).	
  	
  Warmer	
  
temperatures	
  lead	
  to	
  more	
  rapid	
  consumption	
  of	
  the	
  yolk-­‐sac	
  reserves,	
  earlier	
  onset	
  
of	
  first	
  feeding	
  (Wang	
  et	
  al.	
  1987,	
  Hardy	
  and	
  Litvak	
  2004),	
  and	
  increases	
  growth	
  and	
  
developmental	
  rates	
  during	
  early	
  ontogenetic	
  stages	
  (Atkinson	
  1994,	
  Wang	
  et	
  al.	
  
1985),	
  size	
  at	
  hatch	
  (Laurel	
  and	
  Blood	
  2011,	
  Ojanguren	
  &	
  Braña	
  2003),	
  and	
  
incidence	
  of	
  deformities	
  (Lahnsteiner	
  et	
  al.	
  2012).	
  	
  Understanding	
  the	
  effects	
  of	
  
temperature	
  during	
  early	
  ontogenetic	
  stages	
  is	
  important	
  to	
  understand	
  egg	
  and	
  
larval	
  behavior,	
  distribution,	
  and	
  adaptability	
  to	
  variable	
  environmental	
  conditions.	
  	
  
Limited	
  capabilities	
  with	
  respect	
  to	
  swimming,	
  feeding,	
  and	
  predator	
  avoidance,	
  and	
  
general	
  capacity	
  to	
  respond	
  adaptively	
  to	
  variation	
  in	
  the	
  surrounding	
  environment	
  
can	
  result	
  in	
  high	
  rates	
  of	
  mortality	
  in	
  many	
  fish	
  species	
  during	
  the	
  egg	
  and	
  yolk-­‐sac	
  
larval	
  stages	
  (Miller	
  et	
  al.	
  1988,	
  Killgore	
  et	
  al.	
  1987,	
  Rice	
  et	
  al.	
  1987,	
  Sheperd	
  et	
  al.	
  
2000).	
  	
  	
  
Similar	
  to	
  other	
  Acipenseriform	
  species,	
  white	
  sturgeon	
  are	
  characterized	
  by	
  
a	
  number	
  of	
  demographic	
  and	
  life	
  history	
  characteristics	
  that	
  affect	
  their	
  ability	
  to	
  
adapt	
  to	
  natural	
  and	
  anthropogenically	
  altered	
  environmental	
  conditions.	
  	
  White	
  
sturgeon	
  (Acipenser	
  transmontanus)	
  are	
  a	
  long-­‐lived	
  species	
  of	
  conservation	
  
concern	
  that	
  includes	
  many	
  endangered	
  populations	
  experiencing	
  recruitment	
  
failure	
  (Jager	
  et	
  al.	
  2001,	
  Anders	
  et	
  al.	
  2002,	
  McAdam	
  et	
  al.	
  2005,	
  Irvine	
  et	
  al.	
  2007).	
  	
  
Females	
  spawn	
  every	
  3	
  to	
  11	
  years	
  while	
  males	
  spawn	
  at	
  intervals	
  of	
  2	
  to	
  4	
  years	
  
(Billard	
  and	
  Leconintre	
  2001).	
  	
  Reproductively	
  active	
  adults	
  congregate	
  in	
  late	
  
	
  

6	
  

spring	
  and	
  summer	
  months	
  and	
  exhibit	
  a	
  promiscuous	
  mating	
  behavior	
  (Billard	
  and	
  
Leconintre	
  2001).	
  	
  Gametes	
  are	
  broadcasted	
  over	
  the	
  river	
  substrate	
  (ideally	
  gravel	
  
and	
  cobble)	
  where	
  they	
  remain	
  until	
  hatch	
  with	
  no	
  parental	
  care	
  provided	
  (Parsley	
  
et	
  al.	
  1993).	
  	
  Newly	
  hatched	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  lack	
  many	
  structures	
  necessary	
  for	
  
movement,	
  sensory	
  perception,	
  and	
  resource	
  acquisition	
  (Beers	
  1981).	
  	
  As	
  a	
  result,	
  
yolk-­‐sac	
  larvae	
  burrow	
  into	
  river	
  substrate	
  and	
  generally	
  remain	
  there	
  until	
  
endogenous	
  yolk	
  reserves	
  are	
  utilized	
  (McAdam	
  2011).	
  	
  Although	
  females	
  are	
  highly	
  
fecund,	
  white	
  sturgeon	
  experience	
  extremely	
  high	
  mortality	
  during	
  early	
  life	
  stages	
  
due	
  to	
  the	
  inefficient	
  gamete	
  fertilization	
  system,	
  adult	
  mating	
  behavior	
  and	
  
exposure	
  of	
  eggs	
  and	
  larvae	
  to	
  physical	
  and	
  biotic	
  environmental	
  conditions	
  (Billard	
  
and	
  Leconintre	
  2001).	
  	
  Additionally,	
  female	
  size,	
  age	
  and	
  health	
  can	
  influence	
  egg	
  
size,	
  yolk	
  quality	
  and	
  subsequent	
  larval	
  size	
  and	
  yolk	
  sac	
  reserves	
  (Hardy	
  and	
  Litvak	
  
2004,	
  Parsley	
  et	
  al.	
  unpublished).	
  	
  	
  	
  
In	
  order	
  to	
  determine	
  the	
  annual	
  success	
  of	
  white	
  sturgeon	
  spawning,	
  
reliable	
  data	
  on	
  white	
  sturgeon	
  adult	
  abundance,	
  timing	
  and	
  locations	
  of	
  spawning	
  
activity	
  is	
  required	
  and	
  important	
  for	
  population	
  management.	
  	
  However,	
  in	
  large	
  
river	
  systems	
  these	
  data	
  can	
  be	
  labor-­‐intensive	
  and	
  difficult	
  to	
  obtain.	
  	
  Estimating	
  
white	
  sturgeon	
  spawning	
  period	
  within	
  the	
  UCR	
  using	
  staged	
  eggs	
  has	
  been	
  used	
  as	
  
the	
  primary	
  measure	
  of	
  spawning	
  activity	
  for	
  many	
  years	
  and	
  has	
  been	
  the	
  best	
  
available	
  metric	
  describing	
  start	
  and	
  end	
  dates	
  of	
  spawning	
  activity.	
  	
  Naturally	
  
produced	
  eggs	
  can	
  be	
  captured	
  using	
  methods	
  including	
  egg	
  mats	
  and	
  drift	
  nets	
  
(Crossman	
  et	
  al.	
  2011).	
  	
  Estimates	
  of	
  adult	
  spawning	
  duration	
  and	
  number	
  of	
  
spawning	
  days	
  is	
  possible	
  by	
  back	
  calculating	
  fertilization	
  dates	
  based	
  on	
  time	
  and	
  

	
  

7	
  

date	
  of	
  capture,	
  developmental	
  stages	
  of	
  eggs	
  and	
  mean	
  incubation	
  water	
  
temperature	
  (Golder	
  Associates	
  Ltd	
  2009).	
  	
  These	
  methods	
  can	
  also	
  be	
  applied	
  to	
  
staged	
  larvae	
  to	
  provide	
  a	
  better	
  representation	
  of	
  all	
  spawning	
  days,	
  however,	
  data	
  
describing	
  the	
  effects	
  of	
  temperature	
  on	
  the	
  development	
  of	
  yolk	
  sac	
  larvae	
  is	
  
required.	
  	
  	
  
Detlaff	
  et	
  al.	
  (1993)	
  documented	
  development	
  during	
  egg	
  and	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  
stages.	
  	
  Forty-­‐five	
  distinct	
  stages	
  were	
  classified	
  from	
  the	
  time	
  of	
  fertilization	
  to	
  the	
  
onset	
  of	
  feeding.	
  	
  These	
  authors	
  examined	
  the	
  effects	
  of	
  temperature	
  on	
  
development	
  in	
  three	
  sturgeon	
  species	
  from	
  the	
  Caspian	
  and	
  Azov	
  seas.	
  	
  Following	
  
this	
  classification	
  of	
  developmental	
  stages,	
  Parsley	
  et	
  al.	
  (2011)	
  quantified	
  the	
  
effects	
  of	
  temperature	
  on	
  white	
  sturgeon	
  egg	
  development.	
  	
  Beer	
  (1981)	
  examined	
  
yolk-­‐sac	
  larval	
  development	
  under	
  a	
  single,	
  partially	
  controlled	
  temperature	
  regime	
  
for	
  white	
  sturgeon.	
  	
  Wang	
  et	
  al.	
  (1985)	
  investigated	
  the	
  effects	
  of	
  controlled	
  
temperature	
  conditions	
  ranging	
  from	
  11	
  to	
  26°C	
  on	
  a	
  limited	
  number	
  of	
  yolk-­‐sac	
  
larval	
  developmental	
  stages.	
  	
  Developmental	
  data	
  of	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  exposed	
  to	
  
different	
  temperature	
  regimes	
  is	
  lacking	
  but	
  required	
  to	
  representing	
  the	
  typical	
  
thermal	
  regimes	
  experienced	
  by	
  early	
  life	
  stages	
  during	
  different	
  times	
  and	
  in	
  
different	
  locations	
  in	
  natural	
  river	
  systems	
  (Billard	
  and	
  Leconintre	
  2001,	
  Parsley	
  
and	
  Beckman	
  1994,	
  Wang	
  et	
  al.	
  1985,	
  Perrin	
  et	
  al.	
  2003,	
  Parsley	
  et	
  al.	
  1993,	
  
Paragamian	
  et	
  al.	
  2001).	
  	
  	
  
The	
  main	
  objective	
  of	
  this	
  study	
  was	
  to	
  quantify	
  the	
  effects	
  of	
  different	
  
temperatures	
  on	
  white	
  sturgeon	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  development	
  quantified	
  in	
  time	
  
(hours)	
  and	
  cumulative	
  thermal	
  units	
  (CTU;	
  Kempinger	
  1988)	
  of	
  exposure.	
  	
  The	
  

	
  

8	
  

development	
  of	
  a	
  temperature	
  index	
  for	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  staging	
  can	
  be	
  used	
  as	
  a	
  
management	
  tool	
  to	
  increase	
  understanding	
  of	
  white	
  sturgeon	
  reproductive	
  
ecology.	
  	
  The	
  addition	
  of	
  staged	
  larvae	
  to	
  past	
  methods	
  of	
  staging	
  eggs	
  will	
  provide	
  a	
  
better	
  representation	
  of	
  all	
  spawning	
  days.	
  	
  
METHODS	
  
Gamete	
  Collection,	
  Fertilization	
  and	
  Incubation	
  
White	
  sturgeon	
  eggs	
  were	
  obtained	
  from	
  adults	
  collected	
  and	
  held	
  as	
  a	
  
captive	
  broodstock	
  from	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  (UCR)	
  and	
  held	
  at	
  the	
  Kootenay	
  
Trout	
  Hatchery,	
  Fort	
  Steele,	
  British	
  Columbia.	
  	
  Spawning	
  was	
  induced	
  with	
  the	
  use	
  
of	
  CCP	
  (acetone-­‐dried	
  common	
  carp	
  pituitary)	
  hormone.	
  	
  Eggs	
  from	
  two	
  females	
  
were	
  fertilized	
  with	
  milt	
  of	
  two	
  males	
  to	
  produce	
  two	
  full-­‐sibling	
  families	
  (F1	
  and	
  
F2).	
  	
  Parsley	
  et	
  al.	
  (2011)	
  documented	
  maternal	
  variation	
  in	
  development	
  and	
  
growth	
  at	
  the	
  egg	
  and	
  larval	
  stages.	
  	
  Therefore	
  eggs	
  collected	
  from	
  more	
  than	
  one	
  
female	
  were	
  used.	
  	
  	
  
Fertilized	
  eggs	
  from	
  each	
  female	
  were	
  divided	
  into	
  four	
  groups	
  and	
  
incubated	
  in	
  MacDonald	
  jars	
  at	
  water	
  temperatures	
  of	
  12.5°C,	
  14°C,	
  15.5°C	
  and	
  
17°C.	
  	
  Hatched	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  were	
  collected	
  and	
  placed	
  into	
  family	
  specific	
  tanks	
  
(152.4	
  cm	
  x	
  76.2	
  cm	
  x	
  20.3	
  cm)	
  that	
  were	
  maintained	
  at	
  one	
  of	
  the	
  aforementioned	
  
incubation	
  temperatures	
  through	
  the	
  duration	
  of	
  the	
  experiment.	
  	
  All	
  tanks	
  were	
  
covered	
  to	
  eliminate	
  effects	
  of	
  overhead	
  light	
  and	
  lined	
  with	
  artificial	
  substrate	
  (1”	
  
diameter	
  sinking	
  Bio-­‐Spheres;	
  Dynamic	
  Aqua-­‐Supply	
  Ltd.	
  Surry,	
  BC)	
  allowing	
  yolk-­‐
sac	
  larvae	
  to	
  burrow	
  into	
  interstitial	
  spaces.	
  	
  Substrate	
  was	
  provided	
  to	
  prevent	
  an	
  

	
  

9	
  

increase	
  in	
  energy	
  consumption	
  among	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  searching	
  for	
  cover	
  that	
  can	
  
reduce	
  growth	
  (McAdam	
  2011,	
  Boucher	
  2012)	
  or	
  development.	
  	
  
At	
  hatch,	
  a	
  random	
  subsample	
  of	
  10	
  individuals	
  from	
  each	
  family	
  and	
  
temperature	
  treatment	
  was	
  euthanized	
  by	
  overdose	
  of	
  MS-­‐222	
  (tricaine	
  
methanesulfonate)	
  and	
  preserved	
  in	
  Prefer	
  buffer	
  (solution	
  of	
  glyoxcal,	
  buffer	
  and	
  
alcohol).	
  	
  Subsample	
  collection	
  and	
  preservation	
  (12.5°C:	
  F1	
  n=290,	
  F2	
  n=280;	
  14°C:	
  
F1	
  n=240,	
  F2	
  n=240;	
  15.5°C:	
  F1	
  n=180,	
  F2	
  n=170;	
  17°C:	
  F1	
  n=170,	
  F2	
  n=150)	
  
continued	
  at	
  12-­‐hour	
  intervals	
  following	
  hatch	
  until	
  complete	
  absorption	
  of	
  the	
  yolk	
  
sac	
  (stage	
  45	
  with	
  the	
  initiation	
  of	
  exogenous	
  feeding).	
  	
  Preserved	
  samples	
  were	
  
randomly	
  examined	
  with	
  respect	
  to	
  temperature	
  treatment	
  and	
  family	
  (to	
  reduce	
  
observer	
  bias)	
  using	
  a	
  digital	
  compound	
  microscope	
  (Nikon	
  SMZ-­‐745t	
  Stereo	
  
Microscope	
  with	
  10X	
  eyepiece)	
  and	
  assigned	
  a	
  developmental	
  stage.	
  	
  Enumeration	
  
of	
  stages	
  corresponded	
  to	
  the	
  classification	
  by	
  Dettlaff	
  et	
  al.	
  (1993)	
  including	
  10	
  
stages	
  from	
  hatch	
  (stage	
  36)	
  to	
  exogenous	
  feeding	
  (stage	
  45).	
  	
  Each	
  developmental	
  
stage	
  was	
  associated	
  with	
  the	
  appearance	
  of	
  at	
  least	
  one	
  new	
  morphological	
  feature;	
  
therefore	
  stages	
  were	
  not	
  determined	
  strictly	
  by	
  quantitative	
  changes.	
  	
  Stage	
  at	
  
hatch	
  was	
  verified	
  and	
  not	
  assumed	
  to	
  occur	
  at	
  stage	
  36.	
  	
  Based	
  on	
  previous	
  studies	
  
(Wang	
  et	
  al.	
  1985,	
  Beer	
  1981,	
  Dettlaff	
  et	
  al.	
  1993),	
  12	
  hours	
  was	
  assumed	
  to	
  be	
  a	
  
sufficient	
  time	
  period	
  to	
  allow	
  for	
  observations	
  of	
  the	
  10	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  
developmental	
  stages.	
  	
  Since	
  larvae	
  were	
  not	
  provided	
  a	
  food	
  source,	
  and	
  therefore	
  
the	
  act	
  of	
  feeding	
  could	
  not	
  be	
  verified,	
  44	
  was	
  the	
  latest	
  assigned	
  stage.	
  	
  	
  
Time	
  at	
  hatch	
  was	
  recorded	
  and	
  sampling	
  intervals	
  began	
  when	
  
approximately	
  50%	
  of	
  individuals	
  hatched	
  within	
  a	
  treatment.	
  	
  To	
  determine	
  the	
  

	
  

10	
  

timing	
  of	
  transition	
  between	
  successive	
  developmental	
  stages,	
  the	
  post	
  hatch	
  time	
  
(hours)	
  was	
  assigned	
  when	
  50%	
  of	
  the	
  sampled	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  achieved	
  a	
  stage.	
  
Timing	
  of	
  transition	
  to	
  a	
  given	
  developmental	
  stage	
  was	
  measured	
  both	
  as	
  time	
  
(hours)	
  and	
  cumulative	
  thermal	
  units	
  (CTU;	
  Kempinger	
  1988).	
  	
  The	
  relative	
  time	
  (in	
  
hours	
  and	
  CTU)	
  to	
  reach	
  each	
  developmental	
  stage	
  was	
  estimated	
  following	
  the	
  
formula	
  (Klimogianni	
  et	
  al.	
  2004):	
  
[Eq.	
  1]	
  RTi	
  =	
  (ti/Tsd)*100%	
  	
  
where	
  RTi	
  is	
  the	
  relative	
  time	
  of	
  developmental	
  stage	
  i,	
  ti	
  is	
  the	
  time	
  interval	
  from	
  t0	
  
(time	
  at	
  hatch;	
  t0	
  =	
  0)	
  to	
  developmental	
  stage	
  i,	
  and	
  Tsd	
  is	
  total	
  duration	
  of	
  the	
  yolk-­‐
sac	
  larval	
  period	
  (here	
  defined	
  as	
  total	
  time	
  (hours	
  or	
  CTU)	
  of	
  development	
  from	
  
stage	
  36	
  to	
  stage	
  44	
  as	
  described	
  above).	
  	
  	
  	
  	
  
Statistical	
  analysis	
  
The	
  relationship	
  between	
  developmental	
  stage	
  (y)	
  and	
  transition	
  time	
  to	
  
stage	
  (hours	
  and	
  CTU	
  post	
  fertilization;	
  x)	
  as	
  a	
  function	
  of	
  incubation	
  temperature	
  
following	
  the	
  model	
  y	
  =	
  mx	
  +	
  b,	
  where	
  m	
  is	
  the	
  slope	
  and	
  b	
  is	
  the	
  intercept	
  was	
  fitted	
  
by	
  least	
  squares	
  regression	
  for	
  each	
  temperature	
  treatment.	
  	
  Analysis	
  of	
  variance	
  
(ANOVA)	
  was	
  used	
  to	
  test	
  for	
  differences	
  in	
  developmental	
  rates	
  and	
  RTi	
  among	
  
temperature	
  treatments	
  measured	
  in	
  both	
  hours	
  and	
  CTU.	
  	
  Analyses	
  were	
  
performed	
  using	
  the	
  statistical	
  software	
  "R"	
  (R	
  Development	
  Core	
  Team	
  2011).

	
  

11	
  

RESULTS	
  
All	
  nine	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  stages	
  were	
  observed	
  using	
  the	
  12-­‐	
  hour	
  interval	
  
subsampling	
  regime	
  in	
  all	
  four	
  treatments	
  (Table	
  1).	
  	
  Stage	
  44	
  was	
  observed	
  at	
  156-­‐
168	
  hours	
  post	
  hatch	
  at	
  17°C,	
  192	
  hours	
  post-­‐hatch	
  at	
  15.5°C,	
  264	
  hours	
  post-­‐hatch	
  
at	
  14°C	
  and	
  324-­‐336	
  hours	
  post-­‐hatch	
  at	
  12.5°C	
  (Table	
  1).	
  	
  When	
  quantified	
  in	
  CTU,	
  
stage	
  44	
  was	
  observed	
  at	
  72.8	
  -­‐	
  78.4	
  at	
  17°C,	
  77.6	
  at	
  15.5°C,	
  90.2	
  at	
  14°C	
  and	
  90.5-­‐
93.8	
  at	
  12.5°C	
  post	
  hatch	
  (Table	
  1).	
  	
  Relative	
  time	
  (RTi)	
  to	
  reach	
  each	
  developmental	
  
stage	
  was	
  not	
  affected	
  by	
  temperature	
  when	
  quantified	
  in	
  hours	
  (F=0.2417,	
  
P=0.8668)	
  or	
  CTU	
  (F=0.9797,	
  P=0.4042)	
  (Table	
  2).	
  	
  All	
  regressions	
  of	
  the	
  
developmental	
  stage	
  and	
  transition	
  time	
  relationship	
  yielded	
  significant	
  F	
  values	
  (P	
  
≤	
  0.05)	
  and	
  R2	
  values	
  ranged	
  from	
  0.612	
  to	
  0.954	
  (Table	
  3).	
  	
  Relative	
  to	
  12.5°C	
  
exposure,	
  the	
  time	
  required	
  to	
  develop	
  to	
  stage	
  44	
  from	
  hatch	
  decreased,	
  on	
  
average,	
  by	
  20.0%	
  at	
  14°C,	
  41.8%	
  at	
  15.5°C	
  and	
  50.9%	
  at	
  17°C.	
  	
  The	
  time	
  to	
  
transition	
  significantly	
  increased	
  as	
  temperature	
  increased	
  (F=240.14,	
  P=0.0041).	
  	
  
However,	
  rate	
  of	
  development	
  was	
  not	
  significantly	
  different	
  between	
  temperature	
  
conditions	
  when	
  quantified	
  in	
  CTU	
  (F=3.877,	
  P=0.1878).	
  	
  

	
  

12	
  

Table	
  1.	
  Mean	
  total	
  (hours)	
  and	
  cumulative	
  thermal	
  units	
  (CTU)	
  required	
  to	
  reach	
  
developmental	
  stages	
  of	
  white	
  sturgeon	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  from	
  time	
  of	
  fertilization	
  at	
  
experimental	
  temperature	
  regimes	
  of	
  12.5°C,	
  14.0°C,	
  15.5°C	
  and	
  17.0°C.	
  	
  	
  
Temperature	
  
(°C)	
  
12.5	
  
14.0	
   15.5	
   17.0	
  
	
  
Hours	
  Post	
  Fertilization	
  
Stage	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
36	
  (Hatch)	
  
240	
  
196	
   170	
   148	
  
37	
  
270	
  
208	
   188	
   160	
  
38	
  
288	
  
250	
   206	
   184	
  
39	
  
312	
  
268	
   218	
   196	
  
40	
  
336	
  
280	
   230	
   208	
  
41	
  
396	
  
322	
   260	
   232	
  
42	
  
480	
  
382	
   314	
   256	
  
43	
  
534	
  
430	
   338	
   286	
  
44	
  
570	
  
460	
   362	
   310	
  

	
  	
  
	
  	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

12.5	
   14.0	
   15.5	
   17.0	
  
CTU	
  Post	
  Fertilization	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
67.0	
   65.6	
   67.9	
   67.2	
  
75.4	
   69.7	
   75.2	
   72.8	
  
80.4	
   84.1	
   82.5	
   84.0	
  
87.1	
   90.2	
   87.3	
   89.6	
  
93.8	
   94.3	
   92.2	
   95.2	
  
110.6	
   108.7	
   104.3	
   106.4	
  
134.0	
   129.2	
   126.1	
   117.6	
  
149.1	
   147.6	
   135.8	
   131.6	
  
159.1	
   155.8	
   145.5	
   142.8	
  

Table	
  2.	
  	
  RTi	
  (relative	
  time	
  of	
  development	
  stage	
  i,	
  as	
  a	
  proportion	
  of	
  the	
  total	
  
duration	
  of	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  period)	
  for	
  white	
  sturgeon	
  larvae	
  at	
  four	
  temperature	
  
treatments	
  (12.5°C,	
  14.0°C,	
  15.5°C	
  and	
  17.0°C).	
  	
  Time	
  is	
  quantified	
  in	
  hours	
  and	
  
cumulative	
  thermal	
  units	
  (CTU).	
  	
  	
  	
  	
  
Temperature	
  (°C)	
  
	
  
Stage	
  
36	
  (Hatch)	
  
37	
  
38	
  
39	
  
40	
  
41	
  
42	
  
43	
  
44	
  

12.5	
   14.0	
   15.5	
   17.0	
  
RTi	
  (Hours	
  Post	
  Hatch)	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
0	
  
0	
  
0	
  
0	
  
0.09	
   0.05	
   0.09	
   0.07	
  
0.15	
   0.20	
   0.19	
   0.22	
  
0.22	
   0.27	
   0.25	
   0.30	
  
0.29	
   0.32	
   0.31	
   0.37	
  
0.47	
   0.48	
   0.47	
   0.52	
  
0.73	
   0.70	
   0.75	
   0.67	
  
0.89	
   0.89	
   0.88	
   0.85	
  
1.00	
   1.00	
   1.00	
   1.00	
  

	
  

	
  

13	
  

	
  	
  
	
  	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

12.5	
   14.0	
   15.5	
   17.0	
  
RTi	
  (CTU	
  Post	
  Hatch)	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
0	
  
0	
  
0	
  
0	
  
0.09	
   0.05	
   0.09	
   0.07	
  
0.15	
   0.20	
   0.19	
   0.21	
  
0.22	
   0.27	
   0.25	
   0.29	
  
0.29	
   0.32	
   0.31	
   0.39	
  
0.47	
   0.48	
   0.47	
   0.50	
  
0.73	
   0.70	
   0.75	
   0.64	
  
0.91	
   0.89	
   0.88	
   0.82	
  
1.00	
   1.00	
   1.00	
   1.00	
  

Table	
  3.	
  Relationship	
  between	
  developmental	
  stages	
  (y)	
  and	
  transition	
  time	
  to	
  stage	
  
(hours	
  and	
  CTU	
  post	
  fertilization;	
  x)	
  as	
  a	
  function	
  of	
  incubation	
  temperature	
  
following	
  the	
  model	
  y	
  =	
  mx	
  +	
  b,	
  where	
  m	
  is	
  the	
  slope	
  and	
  b	
  is	
  the	
  intercept.	
  	
  	
  
Temperature	
  (°C)	
  
	
  
12.5	
  
14.0	
  
15.5	
  
17.0	
  

R2	
  
m	
  
b	
  
Hours	
  Post	
  Hatch	
  
0.020	
   36.897	
   0.917	
  
0.027	
   36.738	
   0.943	
  
0.038	
   36.630	
   0.938	
  
0.043	
   36.817	
   0.953	
  

	
  	
  
	
  	
  
	
  
	
  
	
  
	
  

R2	
  
b	
  
CTU	
  Post	
  Hatch	
  
0.0735	
   36.573	
   0.912	
  
0.0794	
   37.314	
   0.939	
  
0.0763	
   36.677	
   0.612	
  
0.0983	
   36.889	
   0.953	
  
m	
  

	
  
DISCUSSION	
  
Embryonic	
  development	
  involves	
  a	
  complex	
  progression	
  of	
  cell	
  
differentiation	
  and	
  proliferation	
  that	
  is	
  regulated	
  by	
  temperature	
  (Ojangunen	
  and	
  
Brana	
  2003).	
  	
  The	
  results	
  presented	
  here	
  demonstrate	
  increased	
  rearing	
  
temperatures	
  hasten	
  larval	
  development,	
  consumption	
  of	
  yolk-­‐sac,	
  and	
  the	
  onset	
  of	
  
first	
  feeding.	
  	
  The	
  observed	
  effects	
  of	
  warming	
  were	
  similar	
  to	
  other	
  studies	
  
examining	
  larval	
  development	
  among	
  sturgeon	
  (A.	
  fulvescens,	
  Wang	
  et	
  al	
  1985;	
  A.	
  
brevirostrum,	
  A.	
  oxyrhynchus,	
  Hardy	
  and	
  Litvak	
  2004;	
  A.	
  medirostris,	
  Van	
  Eenennaam	
  
et	
  al.	
  2005).	
  	
  Developmental	
  rate	
  was	
  independent	
  of	
  temperature	
  when	
  measured	
  
in	
  CTU.	
  	
  Therefore,	
  CTU	
  may	
  be	
  a	
  more	
  reliable	
  predictor	
  than	
  time	
  (hours)	
  of	
  the	
  
timing	
  of	
  transitions	
  between	
  life	
  phases	
  such	
  as	
  hatching,	
  larval	
  drift	
  behavior	
  and	
  
onset	
  of	
  exogenous	
  feeding.	
  	
  Additionally,	
  RTi	
  was	
  independent	
  of	
  the	
  temperature	
  
conditions	
  applied.	
  	
  The	
  use	
  of	
  RTi	
  in	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  stages	
  has	
  been	
  used	
  to	
  scale	
  
ontogenetic	
  development,	
  independently	
  of	
  temperature	
  (Klimogianni	
  et	
  al.	
  2004).	
  	
  

	
  

14	
  

Results	
  presented	
  here	
  validate	
  the	
  consistency	
  of	
  RTi	
  in	
  white	
  sturgeon	
  yolk-­‐sac	
  
larvae	
  when	
  exposed	
  to	
  varying	
  temperature	
  conditions.	
  	
  	
  
Management	
  application:	
  estimating	
  fertilization	
  date	
  of	
  wild	
  caught	
  yolk-­sac	
  larvae	
   	
  
The	
  ability	
  of	
  managers	
  to	
  estimate	
  spawning	
  days	
  can	
  inform	
  management	
  
of	
  populations	
  of	
  conservational	
  concern.	
  	
  Data	
  can	
  be	
  used	
  to	
  estimate	
  adult	
  
spawning	
  activity	
  including	
  duration	
  of	
  the	
  reproductive	
  season,	
  and	
  of	
  individual	
  
spawning	
  days	
  and	
  responses	
  to	
  reproductive	
  cues	
  such	
  as	
  water	
  temperatures	
  and	
  
flow	
  regimes.	
  	
  For	
  species	
  inhabiting	
  large	
  river	
  systems,	
  direct	
  observation	
  of	
  
mating	
  can	
  be	
  difficult	
  if	
  not	
  impossible.	
  	
  Estimating	
  fertilization	
  dates	
  of	
  wild-­‐
caught	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  is	
  indicative	
  of	
  adult	
  reproductive	
  ecology	
  and	
  can	
  be	
  
estimated	
  through	
  back-­‐calculation	
  from	
  the	
  date	
  and	
  time	
  of	
  sample	
  collection	
  
based	
  on	
  temperature-­‐dependent	
  data	
  developed	
  from	
  this	
  study.	
  	
  Additionally,	
  if	
  
larval	
  collection	
  is	
  conducted	
  to	
  supply	
  stocking	
  programs,	
  targeting	
  wild	
  caught	
  
larvae	
  representing	
  a	
  range	
  of	
  ages	
  for	
  rearing	
  increasing	
  the	
  probability	
  of	
  stocking	
  
offspring	
  representing	
  a	
  large	
  component	
  of	
  the	
  spawning	
  population.	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
Duration	
  and	
  timing	
  of	
  adult	
  spawning	
  activity	
  can	
  provide	
  insight	
  into	
  
spawning	
  behavior.	
  However,	
  caution	
  is	
  advised	
  when	
  making	
  assumptions	
  
concerning	
  adult	
  spawner	
  abundance	
  based	
  on	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  days.	
  	
  Given	
  
the	
  promiscuous	
  mating	
  system	
  of	
  white	
  sturgeon,	
  number	
  of	
  spawning	
  days	
  is	
  not	
  
indicative	
  of	
  number	
  of	
  individual	
  spawners	
  or	
  adult	
  sex	
  ratios	
  (Chapter	
  II).	
  	
  
Additionally,	
  managers	
  should	
  not	
  assume	
  that	
  individuals	
  contributed	
  to	
  only	
  one	
  
spawning	
  day.	
  	
  Data	
  presented	
  in	
  Chapter	
  II	
  indicated	
  adults	
  of	
  both	
  sexes	
  spawn	
  

	
  

15	
  

over	
  multiple	
  days.	
  	
  This	
  behavior	
  has	
  also	
  been	
  seen	
  in	
  lake	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  
fulvescens)	
  (Duong	
  et	
  al.	
  2013).	
  	
  	
  

	
  

16	
  

CHAPTER	
  II:	
  ESTIMATES	
  OF	
  EFFECTIVE	
  NUMBER	
  OF	
  BREEDING	
  ADULTS	
  AND	
  
REPRODUCTIVE	
  SUCCESS	
  FOR	
  WHITE	
  STURGEON	
  ACIPENSER	
  TRANSMONTANUS	
  	
  
	
  
ABSTRACT	
  
	
  
Accurate	
  estimates	
  of	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  adults	
  (Ns),	
  effective	
  breeding	
  
number	
  (Nb),	
  and	
  estimates	
  of	
  individual	
  adult	
  contributions	
  to	
  recruitment	
  are	
  
required	
  for	
  recovery	
  planning	
  for	
  endangered	
  White	
  Sturgeon	
  Acipenser	
  
transmontanus	
  populations,	
  many	
  of	
  which	
  are	
  suffering	
  from	
  prolonged	
  periods	
  of	
  
recruitment	
  failure.	
  We	
  show	
  that	
  genetic	
  techniques	
  can	
  be	
  used	
  to	
  characterize	
  
important	
  features	
  of	
  White	
  Sturgeon	
  reproductive	
  ecology	
  in	
  large	
  rivers	
  where	
  
census	
  data	
  are	
  extremely	
  difficult	
  to	
  obtain.	
  	
  We	
  used	
  microsatellite	
  loci	
  (n=12)	
  and	
  
likelihood-­‐based	
  pedigree	
  analysis	
  to	
  estimate	
  Ns,	
  Nb,	
  number	
  of	
  kin	
  groups	
  (Nk)	
  
and	
  individual	
  reproductive	
  success	
  of	
  White	
  Sturgeon	
  contributing	
  to	
  viable	
  eggs	
  
and	
  larvae	
  collected	
  in	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  in	
  each	
  of	
  two	
  years.	
  	
  Estimates	
  of	
  
mean	
  annual	
  Ns,	
  Nb,	
  and	
  Nk	
  (mean	
  ±	
  SD)	
  were	
  121.5	
  ±	
  34.7,	
  86.5	
  ±	
  10.6,	
  and	
  73.5	
  ±	
  
17.3,	
  respectively.	
  	
  Large	
  variation	
  in	
  estimates	
  of	
  Ns,	
  Nb,	
  and	
  Nk	
  was	
  observed	
  
between	
  spawning	
  areas	
  (n=3),	
  with	
  one	
  spawning	
  site	
  representing	
  61%	
  of	
  total	
  
adult	
  spawning	
  population.	
  	
  Variation	
  in	
  adult	
  reproductive	
  success	
  was	
  observed	
  
within	
  and	
  among	
  sites.	
  	
  Individual	
  spawning	
  duration	
  (1.9	
  ±	
  1.1	
  days)	
  and	
  number	
  
of	
  mates	
  per	
  adult	
  (2.9	
  ±	
  2.5)	
  likewise	
  varied	
  spatially	
  and	
  temporally.	
  	
  Based	
  on	
  age	
  
of	
  collected	
  eggs	
  and	
  larvae,	
  number	
  of	
  spawning	
  days	
  ranged	
  from	
  5	
  to	
  19	
  between	
  

	
  

17	
  

years	
  and	
  among	
  sites.	
  	
  Genetically	
  derived	
  estimates	
  of	
  annual	
  adult	
  spawners	
  
were	
  lower	
  but	
  generally	
  concordant	
  with	
  empirical	
  estimates	
  of	
  available	
  
spawners	
  (Nc)	
  based	
  on	
  sex	
  ratios	
  and	
  maturation	
  staging	
  of	
  adults	
  captured	
  
independently	
  (Ns/Nc	
  ratio	
  =	
  0.683).	
  	
  Results	
  increase	
  our	
  understanding	
  of	
  White	
  
Sturgeon	
  reproductive	
  ecology	
  and	
  recruitment,	
  and	
  allow	
  projections	
  of	
  cohort	
  
levels	
  of	
  genetic	
  diversity.	
  	
  Similar	
  data	
  can	
  be	
  applied	
  to	
  recovery	
  planning	
  and	
  
aquaculture	
  programs	
  for	
  this	
  and	
  other	
  species	
  of	
  conservation	
  concern.	
  	
  	
  	
  	
  
	
  

	
  

18	
  

INTRODUCTION	
  
Large	
  inter-­‐annual	
  variability	
  in	
  levels	
  of	
  recruitment	
  and	
  number	
  of	
  adults	
  
contributing	
  offspring	
  can	
  have	
  considerable	
  effects	
  on	
  genetic	
  diversity	
  and	
  
population	
  abundance.	
  	
  Reliable	
  data	
  on	
  the	
  actual	
  number	
  of	
  spawning	
  adults	
  (Ns)	
  
in	
  large	
  river	
  systems	
  is	
  important	
  for	
  population	
  management	
  but	
  can	
  be	
  labor-­‐
intensive	
  and	
  difficult	
  to	
  obtain.	
  	
  Indices	
  of	
  relative	
  abundance	
  (e.g.,	
  catch	
  per	
  unit	
  
effort;	
  CPUE)	
  or	
  estimates	
  of	
  spawning	
  population	
  census	
  size	
  derived	
  using	
  
traditional	
  means	
  (e.g.	
  capture-­‐mark-­‐recapture;	
  Pledger	
  et	
  al.	
  2013)	
  are	
  likely	
  made	
  
with	
  high	
  or	
  unknown	
  levels	
  of	
  uncertainty,	
  in	
  part	
  because	
  of	
  ineffectiveness	
  of	
  
sampling	
  gear	
  and	
  considerable	
  uncertainty	
  over	
  timing	
  and	
  duration	
  of	
  occupancy	
  
of	
  spawning	
  sites	
  relative	
  to	
  when	
  surveys	
  are	
  conducted.	
  	
  Therefore,	
  to	
  more	
  
effectively	
  address	
  conservation	
  and	
  restoration	
  needs,	
  genetic	
  data	
  have	
  become	
  a	
  
standard	
  component	
  of	
  many	
  recovery	
  programs	
  (Pemberton	
  2008;	
  Anders	
  et	
  al.	
  
2011).	
  	
  	
  
Genetic	
  techniques	
  allow	
  biologists	
  to	
  examine	
  aspects	
  of	
  recruitment	
  
immediately	
  after	
  spawning	
  (Wirgin	
  et	
  al.	
  1997;	
  Duong	
  et	
  al.	
  2011),	
  facilitating	
  
estimates	
  of	
  spawner-­‐recruitment	
  relationships	
  to	
  be	
  made	
  during	
  early	
  life	
  history	
  
stages	
  when	
  data	
  can	
  be	
  interpreted	
  based	
  on	
  environmental	
  conditions.	
  	
  Using	
  a	
  
combination	
  of	
  statistical	
  and	
  genetic	
  techniques,	
  it	
  is	
  increasingly	
  easy	
  to	
  use	
  
genetically-­‐based	
  parentage	
  or	
  pedigree	
  methods	
  (Blouin	
  2003;	
  Wang	
  2004;	
  Jones	
  
et	
  al.	
  2010)	
  to	
  estimate	
  the	
  number	
  of	
  parents	
  consistent	
  with	
  production	
  of	
  
offspring	
  using	
  genetic	
  markers	
  of	
  disomic	
  inheritance	
  (Duong	
  et	
  al.	
  2011).	
  	
  

	
  

19	
  

However,	
  most	
  population	
  genetic	
  analyses	
  developed	
  for	
  diploid	
  species	
  are	
  
inapplicable	
  to	
  species	
  like	
  Sturgeon	
  that	
  are	
  polyploid.	
  	
  Rodzen	
  et	
  al.	
  (2004)	
  
proposed	
  a	
  simple	
  and	
  general	
  solution	
  to	
  convert	
  the	
  microsatellite	
  genotypes	
  of	
  
polyploids	
  to	
  diploid	
  dominant	
  genotypes.	
  	
  Wang	
  and	
  Scribner	
  (2013)	
  have	
  shown,	
  
using	
  simulated	
  and	
  empirical	
  data,	
  that	
  this	
  method	
  can	
  be	
  used	
  to	
  reconstruct	
  
pedigree	
  and	
  parentage	
  relationships	
  with	
  a	
  modest	
  number	
  of	
  polymorphic	
  non-­‐
disomic	
  loci.	
  	
  
Genetic	
  diversity	
  is	
  important	
  for	
  long-­‐term	
  population	
  viability	
  by	
  providing	
  
greater	
  potential	
  for	
  adaptation	
  to	
  environmental	
  change	
  (Reed	
  and	
  Frankham	
  
2003).	
  	
  Effective	
  population	
  size	
  (Ne)	
  is	
  defined	
  as	
  the	
  number	
  of	
  individuals	
  in	
  an	
  
ideal	
  population	
  having	
  the	
  same	
  magnitude	
  of	
  random	
  genetic	
  drift,	
  inbreeding	
  or	
  
loss	
  of	
  heterozygosity	
  as	
  the	
  actual	
  population	
  (Wright	
  1931).	
  	
  Factors	
  contributing	
  
to	
  the	
  reduction	
  in	
  Ne	
  include	
  variations	
  in	
  lifetime	
  reproductive	
  success,	
  skewed	
  
sex	
  ratios	
  and	
  fluctuations	
  in	
  population	
  size	
  over	
  time	
  (Frankham	
  1995;	
  
Charlesworth	
  2009;	
  Waples	
  2010).	
  	
  Additionally,	
  fragmentation	
  and	
  isolation	
  of	
  
habitat	
  and	
  species’	
  ecological	
  characteristics	
  including	
  attributes	
  of	
  the	
  mating	
  
system,	
  generation	
  length,	
  and	
  inbreeding	
  interval	
  influences	
  Ne	
  (Waples	
  1990).	
  	
  
Accordingly,	
  Ne	
  reflects	
  the	
  effects	
  of	
  evolutionary	
  processes	
  on	
  population	
  levels	
  of	
  
genetic	
  diversity.	
  	
  Therefore	
  estimates	
  of	
  Ne	
  and	
  annual	
  recruitment	
  are	
  important	
  
variables	
  to	
  understand	
  for	
  endangered	
  species	
  (Charlesworth	
  2009;	
  Waples	
  2010),	
  

	
  

20	
  

as	
  small	
  populations	
  are	
  at	
  risk	
  of	
  extinction	
  through	
  demographic	
  stochasicity,	
  
genetic	
  drift	
  and	
  environmental	
  variation	
  (Braude	
  &	
  Low	
  2010).	
  	
  	
  
The	
  effective	
  breeding	
  number	
  (Nb)	
  represents	
  a	
  measure	
  of	
  effective	
  size	
  for	
  
a	
  single	
  reproductive	
  season.	
  	
  	
  This	
  metric	
  is	
  important	
  for	
  understanding	
  the	
  
ecological	
  dynamics	
  within	
  a	
  spawning	
  season	
  and	
  is	
  similarly	
  influenced	
  by	
  factors	
  
affecting	
  general	
  estimates	
  of	
  Ne	
  (Waples	
  2002).	
  	
  Thus,	
  Nb	
  can	
  vary	
  among	
  years,	
  
especially	
  when	
  inter-­‐annual	
  fluctuations	
  in	
  environmental	
  conditions	
  affect	
  
recruitment	
  (Myers	
  1998).	
  	
  For	
  example,	
  if	
  few	
  adults	
  produce	
  a	
  large	
  proportion	
  of	
  
annual	
  progeny,	
  the	
  ratio	
  between	
  Nb	
  and	
  actual	
  spawning	
  population	
  size	
  (Ns)	
  can	
  
be	
  low.	
  	
  For	
  semelparous	
  species,	
  the	
  relationship	
  between	
  Nb	
  and	
  Ne	
  is	
  well	
  
established	
  (Nunney	
  2002;	
  Waples	
  2002).	
  	
  However,	
  for	
  long-­‐lived,	
  iteroparous	
  
species,	
  such	
  as	
  Sturgeon,	
  Ne	
  is	
  difficult	
  to	
  estimate	
  because	
  Ne	
  depends	
  on	
  variance	
  
in	
  lifetime	
  reproductive	
  success	
  among	
  adults	
  in	
  the	
  population	
  (Hill	
  1972).	
  	
  
Accordingly,	
  there	
  has	
  been	
  considerable	
  interest	
  in	
  estimating	
  Nb.	
  (e.g.,	
  Duong	
  et	
  al.	
  
2013).	
  	
  	
  
White	
  Sturgeon	
  are	
  a	
  native	
  fish	
  of	
  western	
  North	
  America	
  and	
  have	
  
undergone	
  significant	
  reductions	
  in	
  population	
  abundance	
  and	
  distribution	
  due	
  to	
  
over-­‐exploitation,	
  environmental	
  degradation	
  and	
  loss	
  of	
  habitat	
  connectivity	
  
(Billard	
  and	
  Leconintre	
  2001).	
  	
  Despite	
  documentation	
  of	
  annual	
  spawning	
  activity	
  
over	
  the	
  past	
  20	
  years,	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  (UCR)	
  population	
  is	
  listed	
  as	
  
endangered	
  and	
  has	
  been	
  experiencing	
  recruitment	
  failure	
  over	
  the	
  past	
  several	
  

	
  

21	
  

decades	
  (Hildebrand	
  and	
  Parsley	
  2013).	
  	
  To	
  date,	
  estimating	
  the	
  fertilization	
  date	
  of	
  
collected	
  eggs	
  has	
  provided	
  the	
  sole	
  measure	
  of	
  spawning	
  activity	
  and	
  is	
  currently	
  
the	
  best	
  available	
  metric	
  of	
  spawning	
  duration	
  within	
  the	
  UCR.	
  	
  However,	
  despite	
  
annual	
  spawning	
  activity	
  (e.g.,	
  based	
  on	
  egg	
  and	
  larval	
  captures)	
  being	
  detected	
  for	
  
this	
  population,	
  little	
  information	
  is	
  available	
  regarding	
  the	
  number	
  of	
  annual	
  
breeders,	
  including	
  estimates	
  of	
  individual	
  reproductive	
  success,	
  at	
  known	
  or	
  
suspected	
  spawning	
  sites	
  within	
  the	
  UCR.	
  This	
  information	
  is	
  critical	
  in	
  the	
  
development	
  of	
  recovery	
  strategies	
  (Fisheries	
  and	
  Oceans	
  2014)	
  and	
  when	
  
measuring	
  progress	
  towards	
  recovery.	
  	
  	
  
The	
  main	
  objective	
  of	
  this	
  study	
  was	
  to	
  estimate	
  the	
  annual	
  UCR	
  White	
  
Sturgeon	
  Nb	
  and	
  Ns.	
  	
  Given	
  the	
  large	
  size	
  of	
  the	
  UCR,	
  the	
  highly	
  dispersed	
  nature	
  of	
  
known	
  or	
  suspected	
  spawning	
  areas,	
  and	
  low	
  population	
  abundance,	
  we	
  
hypothesized	
  that	
  the	
  number	
  of	
  adults	
  spawning	
  at	
  each	
  spawning	
  site	
  would	
  be	
  a	
  
small	
  proportion	
  to	
  the	
  entire	
  spawning	
  population.	
  	
  An	
  additional	
  objective	
  was	
  to	
  
characterize	
  aspects	
  of	
  the	
  species’	
  reproductive	
  ecology	
  including	
  individual	
  adult	
  
reproductive	
  success,	
  spawning	
  duration,	
  mate	
  number,	
  and	
  spawning	
  group	
  
composition.	
  We	
  also	
  examined	
  the	
  efficacy	
  of	
  using	
  empirical	
  data	
  regarding	
  the	
  
sexual	
  maturity	
  stage	
  of	
  adult	
  White	
  Sturgeon	
  to	
  predict	
  the	
  number	
  of	
  contributing	
  
adults	
  to	
  an	
  annual	
  spawning	
  season.	
  	
  	
  We	
  hypothesized	
  that	
  independent	
  estimates	
  
of	
  spawning	
  population	
  size	
  derived	
  with	
  the	
  use	
  of	
  both	
  genetic	
  (Ns)	
  and	
  empirical	
  
(Nc)	
  data	
  would	
  be	
  concordant	
  and	
  therefore	
  would	
  highlight	
  the	
  importance	
  of	
  
employing	
  multiple	
  methods	
  to	
  determine	
  annual	
  spawning	
  population	
  size	
  when	
  

	
  

22	
  

possible.	
  	
  Additionally,	
  results	
  could	
  determine	
  if	
  one	
  technique	
  may	
  be	
  substituted	
  
for	
  estimating	
  spawning	
  population	
  size	
  if	
  the	
  other	
  is	
  not	
  available	
  to	
  researchers.	
  	
  	
  
METHODS	
  
Study	
  Area	
  
	
  We	
  monitored	
  spawning	
  of	
  White	
  Sturgeon	
  during	
  2	
  consecutive	
  years	
  
(2011-­‐2012)	
  within	
  a	
  57	
  km	
  reach	
  of	
  the	
  most	
  downstream	
  main-­‐stem	
  
impoundment	
  of	
  the	
  Canadian	
  section	
  of	
  the	
  UCR	
  between	
  Hugh	
  L.	
  Keenleyside	
  Dam	
  
(HLK)	
  at	
  river	
  kilometer	
  (rkm)	
  0.0	
  to	
  the	
  USA-­‐Canada	
  border	
  (rkm	
  57)	
  in	
  British	
  
Columbia,	
  Canada	
  (Figure	
  1).	
  	
  The	
  population	
  of	
  White	
  Sturgeon	
  in	
  this	
  section	
  of	
  
the	
  Columbia	
  River	
  is	
  estimated	
  at	
  1,157	
  (95%	
  C.I.	
  414-­‐1900;	
  Irvine	
  et	
  al.	
  2007)	
  
with	
  an	
  additional	
  2,003	
  sturgeon	
  estimated	
  (95%	
  C.I.	
  1093-­‐3223)	
  to	
  reside	
  south	
  
of	
  the	
  USA	
  border	
  (Howell	
  and	
  McLellan	
  2007).	
  	
  Within	
  the	
  UCR,	
  fidelity	
  to	
  specific	
  
locations	
  is	
  high	
  (>65%;	
  BC	
  Hydro	
  2013)	
  though	
  demographic	
  patterns	
  (McAdam	
  
2012)	
  and	
  movement	
  data	
  (Howell	
  and	
  McLellan	
  2007)	
  suggest	
  movement	
  between	
  
habitats	
  in	
  the	
  Canadian	
  and	
  USA	
  areas	
  occurs	
  (Figure	
  1).	
  	
  This	
  section	
  of	
  the	
  UCR	
  is	
  
highly	
  regulated	
  by	
  hydro-­‐electric	
  generation	
  and	
  storage	
  dams	
  controlling	
  flows	
  
from	
  three	
  major	
  rivers	
  including	
  the	
  Columbia	
  River,	
  the	
  Kootenay	
  River,	
  and	
  the	
  
Pend	
  D’Orielle	
  River.	
  	
  This	
  altered	
  hydrograph	
  is	
  one	
  of	
  several	
  potential	
  reasons	
  for	
  
recruitment	
  failure	
  (Gregory	
  and	
  Long	
  2008).	
  	
  	
  

	
  

23	
  

	
  
Figure	
  1.	
  Transboundary	
  Reach	
  of	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  between	
  Hugh	
  L.	
  
Keenleyside	
  Dam	
  (HLK),	
  British	
  Columbia,	
  Canada,	
  and	
  Gifford,	
  Washington,	
  USA.	
  	
  
Egg	
  mat	
  and	
  drift	
  nets	
  were	
  deployed	
  in	
  2011	
  and	
  2012	
  within	
  in	
  the	
  Canadian	
  
Portion	
  of	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  River.	
  	
  Sampling	
  sites	
  include:	
  (A)	
  Arrow	
  Lakes	
  
Generating	
  Station	
  (ALH,	
  river	
  kilometer	
  0.1	
  (rkm),	
  including	
  HLK),	
  (B)	
  18.2	
  rkm,	
  
and	
  (C)	
  Waneta	
  (56.0	
  rkm).	
  
	
  

	
  

24	
  

Within	
  the	
  Canadian	
  portion	
  of	
  the	
  Columbia	
  River,	
  White	
  Sturgeon	
  
reproduction	
  occurs	
  from	
  mid-­‐June	
  through	
  August	
  at	
  two	
  known	
  spawning	
  sites,	
  
downstream	
  of	
  Arrow	
  Lakes	
  Generating	
  Station	
  (ALH)	
  and	
  Waneta	
  Dam	
  (Waneta)	
  
(Figure	
  1).	
  	
  ALH	
  (rkm	
  0.1)	
  is	
  located	
  beside	
  HLK	
  and	
  regulates	
  flow	
  from	
  the	
  Arrow	
  
Lakes	
  Reservoir	
  to	
  meet	
  requirements	
  of	
  the	
  Columbia	
  River	
  Treaty.	
  	
  Waneta	
  (rkm	
  
56.0)	
  regulates	
  flow	
  of	
  the	
  Pend	
  d’Orielle	
  River	
  into	
  the	
  UCR.	
  	
  At	
  ALH,	
  sampling	
  was	
  
conducted	
  downstream	
  of	
  both	
  the	
  ALH	
  tailraces	
  and	
  immediately	
  downstream	
  of	
  
the	
  HLK	
  spillways.	
  	
  Sampling	
  at	
  Waneta	
  was	
  conducted	
  downstream	
  of	
  the	
  tailrace.	
  	
  
The	
  known	
  geographical	
  boundaries	
  of	
  the	
  ALH	
  and	
  Waneta	
  spawning	
  areas	
  based	
  
on	
  egg	
  and	
  larval	
  captures	
  are	
  small,	
  covering	
  approximately	
  0.1	
  and	
  0.16	
  km2,	
  
respectively.	
  	
  Further	
  details	
  regarding	
  the	
  spawning	
  areas	
  and	
  their	
  geographical	
  
boundaries	
  are	
  available	
  in	
  Terraquatic	
  (2011)	
  and	
  Golder	
  (2009)	
  for	
  ALH	
  and	
  
Waneta,	
  respectively.	
  	
  An	
  additional	
  site	
  located	
  at	
  18.2	
  rkm	
  (18.2	
  rkm)	
  was	
  also	
  
sampled	
  (Figure	
  1)	
  based	
  on	
  i)	
  suitable	
  spawning	
  habitat	
  (e.g.	
  substrate	
  and	
  water	
  
velocities),	
  ii)	
  egg	
  and	
  larval	
  collection	
  at	
  this	
  site	
  in	
  previous	
  years,	
  and	
  iii)	
  
identified	
  movements	
  of	
  mature	
  adult	
  white	
  sturgeon	
  to	
  this	
  area	
  during	
  the	
  
spawning	
  period	
  (BC	
  Hydro	
  2013).	
  	
  The	
  exact	
  geographical	
  boundaries	
  of	
  where	
  
sturgeon	
  are	
  spawning	
  near	
  site	
  18.2	
  rkm	
  are	
  unknown	
  but	
  the	
  sampling	
  location	
  
represents	
  the	
  downstream	
  extent	
  of	
  where	
  spawning	
  may	
  occur.	
  	
  White	
  Sturgeon	
  
from	
  the	
  UCR	
  are	
  also	
  known	
  to	
  spawn	
  annually	
  at	
  two	
  locations	
  south	
  of	
  the	
  USA	
  
border	
  (Howell	
  and	
  McLellan	
  2007),	
  though	
  these	
  locations	
  were	
  not	
  monitored	
  in	
  
this	
  study.	
  	
  Though	
  inter-­‐annual	
  exchange	
  between	
  different	
  spawning	
  areas	
  is	
  
unknown,	
  adults	
  making	
  spawning	
  related	
  movements	
  within	
  the	
  Canadian	
  section	
  

	
  

25	
  

of	
  the	
  UCR	
  tend	
  to	
  remain	
  within	
  the	
  specific	
  river	
  section	
  they	
  were	
  residing	
  within	
  
(e.g.	
  adults	
  residing	
  within	
  10	
  km	
  of	
  18.2	
  tend	
  to	
  spawn	
  in	
  this	
  area)	
  and	
  this	
  has	
  
been	
  repeatable	
  across	
  multiple	
  years	
  (details	
  in	
  Hildebrand	
  and	
  Parsley	
  2013).	
  	
  
Though	
  some	
  work	
  has	
  suggested	
  that	
  White	
  Sturgeon	
  in	
  the	
  Canadian	
  portion	
  of	
  
the	
  Columbia	
  River	
  may	
  have	
  historically	
  had	
  population	
  substructuring	
  (Nelson	
  
and	
  McAdam	
  2012),	
  other	
  work	
  looking	
  at	
  current	
  levels	
  of	
  genetic	
  diversity,	
  found	
  
that	
  white	
  sturgeon	
  in	
  the	
  transboundary	
  reach	
  were	
  not	
  genetically	
  different	
  from	
  
downstream	
  populations	
  (Drauch	
  Schreier	
  et	
  al.	
  2013)	
  and	
  additional	
  investigations	
  
of	
  historic	
  genetic	
  population	
  structure	
  are	
  ongoing.	
  
Spawning	
  in	
  this	
  population	
  typically	
  occurs	
  when	
  water	
  temperatures	
  
exceed	
  14oC	
  and	
  UCR	
  flows	
  are	
  on	
  a	
  descending	
  pattern	
  (Hildebrand	
  et	
  al.	
  1999;	
  BC	
  
Hydro	
  2013).	
  Further,	
  UCR	
  adults	
  cannot	
  be	
  observed	
  congregating	
  to	
  spawn	
  due	
  to	
  
the	
  water	
  depth	
  (6.0	
  ±	
  3.0	
  m;	
  mean	
  ±	
  SD)	
  and	
  relatively	
  high	
  flow	
  volume	
  (daily	
  
average	
  510.0	
  to	
  1754.4	
  m3.s-­‐1	
  during	
  the	
  spawning	
  season).	
  	
  Therefore	
  spawning	
  
was	
  documented	
  through	
  the	
  collection	
  of	
  progeny.	
  
Egg	
  and	
  larval	
  collection	
  
White	
  Sturgeon	
  are	
  broadcast	
  spawners	
  exhibiting	
  a	
  promiscuous	
  and	
  
aggregate	
  mating	
  system	
  where	
  gametes	
  from	
  multiple	
  females,	
  fertilized	
  by	
  
multiple	
  males,	
  are	
  dispersed	
  over	
  large	
  sections	
  of	
  rivers	
  (Billard	
  and	
  Leconintre	
  
2001).	
  	
  Therefore,	
  passive	
  techniques	
  including	
  egg	
  mats	
  and	
  drift	
  nets	
  have	
  been	
  
successfully	
  used	
  in	
  the	
  past	
  to	
  collect	
  the	
  demersal	
  eggs	
  and	
  drifting	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  
(McCabe	
  and	
  Beckman	
  1990;	
  Parsley	
  et	
  al.	
  1993).	
  	
  Egg	
  mats	
  consisted	
  of	
  a	
  0.76	
  m	
  by	
  
0.91	
  m	
  steel	
  frame	
  enclosing	
  latex	
  coated	
  animal	
  hair	
  filter	
  material.	
  	
  Drift	
  nets	
  
	
  

26	
  

consisted	
  of	
  a	
  1.3	
  m	
  diameter	
  stainless	
  steel	
  frame	
  (D-­‐shaped)	
  with	
  a	
  0.6	
  m	
  by	
  0.8	
  m	
  
opening	
  and	
  4	
  m	
  tapered	
  plankton	
  net	
  (0.16	
  cm	
  delta	
  mesh	
  size)	
  with	
  a	
  removable	
  
collection	
  cup	
  attached	
  to	
  the	
  frame.	
  	
  Sampling	
  gear	
  was	
  deployed	
  on	
  top	
  of	
  
substrate	
  (cobble	
  to	
  boulders,	
  all	
  sites)	
  on	
  the	
  river	
  bottom	
  using	
  a	
  fixed	
  anchor	
  
system	
  that	
  remained	
  constant	
  throughout	
  the	
  sampling	
  period.	
  	
  Egg	
  mats	
  (ALH	
  
2011,	
  n=5;	
  Waneta	
  2011,	
  n=7;	
  Waneta	
  2012,	
  n=12)	
  were	
  placed	
  at	
  the	
  site	
  of	
  
spawning	
  activity	
  and	
  drift	
  nets	
  (ALH	
  2011,	
  n=8;	
  18.2rkm	
  2011,	
  n=4;	
  Waneta	
  2011,	
  
n=1;	
  ALH	
  2012,	
  n=8;	
  18.2rkm	
  2012,	
  n=2;	
  Waneta	
  2012,	
  n=2)	
  were	
  set	
  immediately	
  
downstream	
  from	
  the	
  spawning	
  site.	
  	
  	
  
Sampling	
  was	
  conducted	
  from	
  mid-­‐June	
  to	
  mid-­‐August.	
  	
  Due	
  to	
  river	
  
hydrology,	
  sampling	
  gear	
  and	
  effort	
  varied	
  among	
  monitoring	
  sites.	
  	
  Egg	
  mats	
  were	
  
deployed	
  only	
  at	
  the	
  known	
  spawning	
  sites	
  of	
  Waneta	
  and	
  ALH	
  for	
  24-­‐hour	
  sets.	
  	
  
Drift	
  nets	
  were	
  deployed	
  at	
  all	
  sites	
  for	
  24	
  hours	
  excluding	
  Waneta,	
  where	
  nets	
  were	
  
set	
  for	
  only	
  3	
  hours	
  due	
  to	
  time	
  constraints	
  and	
  river	
  hydrology.	
  	
  Sampling	
  location	
  
within	
  a	
  site	
  remained	
  consistent	
  across	
  years	
  (Figure	
  1).	
  	
  The	
  period	
  of	
  sampling	
  
coincided	
  with	
  typical	
  thermal	
  regimes	
  (12-­‐	
  18°C)	
  documented	
  during	
  White	
  
Sturgeon	
  spawning	
  activity	
  (Hildebrand	
  et	
  al.	
  1999;	
  Parsley	
  and	
  Beckman	
  1994;	
  
Paragamian	
  et	
  al.	
  2001;	
  Perrin	
  et	
  al.	
  2003).	
  	
  Due	
  to	
  warmer	
  temperature	
  influences	
  
of	
  the	
  Pend	
  D’Oreille	
  River,	
  sampling	
  at	
  Waneta	
  was	
  initiated	
  on	
  June	
  13	
  and	
  June	
  11	
  
during	
  the	
  2011	
  and	
  2012	
  sampling	
  seasons,	
  respectively.	
  	
  Sampling	
  at	
  ALH	
  and	
  
18.2	
  rkm	
  commenced	
  July	
  11	
  in	
  2011	
  and	
  was	
  delayed	
  to	
  July	
  26	
  in	
  2012	
  due	
  to	
  high	
  
water	
  flows	
  that	
  prevented	
  gear	
  deployment.	
  	
  Sampling	
  was	
  terminated	
  at	
  all	
  sites	
  
on	
  August	
  17	
  and	
  16	
  in	
  2011	
  and	
  2012,	
  respectively.	
  	
  	
  

	
  

27	
  

Live	
  eggs	
  collected	
  from	
  the	
  river	
  were	
  placed	
  in	
  incubation	
  trays	
  until	
  hatch	
  
to	
  obtain	
  a	
  sufficient	
  genetic	
  tissue	
  sample.	
  	
  Incubation	
  trays	
  were	
  suspended	
  in	
  the	
  
UCR	
  3	
  m	
  below	
  the	
  water	
  surface	
  in	
  a	
  stacked	
  configuration	
  on	
  a	
  30	
  kg	
  anchor	
  
system	
  downstream	
  from	
  each	
  spawning	
  site	
  in	
  areas	
  of	
  lower	
  flow	
  (<	
  1	
  m/s).	
  	
  
Incubation	
  trays	
  consisted	
  of	
  a	
  middle	
  plate	
  of	
  plexiglass	
  (180	
  mm	
  x	
  200	
  mm	
  x	
  6	
  
mm)	
  with	
  100	
  perforations	
  (6	
  mm	
  in	
  diameter)	
  distributed	
  in	
  a	
  rectangular	
  grid	
  
(10x10).	
  	
  Two	
  similarly	
  perforated	
  plexiglass	
  plates	
  (180	
  mm	
  x	
  180	
  mm	
  x	
  3	
  mm),	
  
with	
  1	
  mm	
  plastic	
  screen	
  secured	
  to	
  one	
  side,	
  were	
  placed	
  on	
  either	
  side	
  of	
  the	
  
middle	
  plate	
  to	
  enclose	
  the	
  eggs	
  within	
  the	
  incubator.	
  	
  Incubation	
  trays	
  remained	
  in	
  
the	
  river,	
  in	
  situ,	
  until	
  all	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  successfully	
  hatched	
  within	
  a	
  tray.	
  	
  	
  
Upon	
  hatch,	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  were	
  euthanized	
  with	
  an	
  overdose	
  of	
  tricaine	
  
methanesulfonate	
  (MS-­‐222)	
  and	
  preserved	
  in	
  95%	
  ethanol.	
  	
  Captured	
  drifting	
  larvae	
  
were	
  also	
  euthanized	
  and	
  preserved	
  in	
  95%	
  ethanol.	
  	
  Due	
  to	
  the	
  large	
  number	
  of	
  
eggs	
  and	
  larvae	
  collected	
  at	
  Waneta,	
  a	
  random	
  subsample	
  of	
  eggs	
  (~20%)	
  was	
  
preserved	
  in	
  Prefer	
  (solution	
  of	
  glyoxcal,	
  buffer	
  and	
  alcohol)	
  for	
  assignment	
  of	
  
developmental	
  stage	
  (see	
  below),	
  a	
  random	
  subsample	
  of	
  eggs	
  (~20%)	
  was	
  
incubated	
  to	
  obtain	
  genetic	
  tissue,	
  and	
  a	
  random	
  subsample	
  of	
  captured	
  drifting	
  
larvae	
  (~20%)	
  was	
  euthanized	
  and	
  preserved	
  in	
  95%	
  ethanol.	
  
Water	
  temperatures	
  were	
  recorded	
  hourly	
  throughout	
  the	
  period	
  of	
  
sampling	
  using	
  VEMCO	
  Minilog-­‐II-­‐T	
  data	
  loggers	
  placed	
  at	
  all	
  sampling	
  sites.	
  	
  Data	
  
loggers	
  were	
  also	
  paired	
  with	
  each	
  incubation	
  station.	
  	
  

	
  

28	
  

Developmental	
  staging	
  and	
  estimation	
  of	
  fertilization	
  date	
  
Preserved	
  eggs	
  and	
  larvae	
  were	
  randomly	
  examined	
  with	
  respect	
  to	
  date,	
  
stage,	
  and	
  site	
  (to	
  reduce	
  observer	
  bias)	
  using	
  a	
  digital	
  compound	
  microscope	
  
(Nikon	
  SMZ-­‐745t	
  Stereo	
  Microscope	
  with	
  10X	
  eyepiece)	
  and	
  assigned	
  a	
  
developmental	
  stage.	
  	
  Enumeration	
  of	
  stages	
  corresponded	
  to	
  the	
  classification	
  by	
  
Dettlaff	
  et	
  al.	
  (1993),	
  including	
  embryonic	
  stages	
  (1	
  through	
  35;	
  fertilization	
  to	
  pre-­‐
hatch)	
  and	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  stages	
  (36	
  through	
  45;	
  hatch	
  to	
  exogenous	
  feeding).	
  	
  Each	
  
developmental	
  stage	
  was	
  associated	
  with	
  the	
  appearance	
  of	
  at	
  least	
  one	
  new	
  feature	
  
therefore	
  stages	
  were	
  not	
  determined	
  strictly	
  by	
  quantitative	
  changes.	
  	
  No	
  
preserved	
  samples	
  had	
  developed	
  beyond	
  stage	
  45.	
  	
  	
  
Fertilization	
  date	
  for	
  collected	
  eggs	
  and	
  larvae	
  was	
  estimated	
  by	
  back-­‐
calculation	
  from	
  the	
  recorded	
  date	
  and	
  time	
  of	
  preservation	
  based	
  on	
  
developmental	
  stage	
  (eggs,	
  Parsley,	
  U.S.	
  Geological	
  Survey,	
  unpublished;	
  yolk-­‐sac	
  
larvae,	
  K.	
  Jay	
  unpublished),	
  and	
  mean	
  incubation	
  water	
  temperature.	
  	
  The	
  estimated	
  
age	
  (hours)	
  was	
  subtracted	
  from	
  the	
  preservation	
  date	
  and	
  time	
  to	
  determine	
  the	
  
estimated	
  date	
  and	
  time	
  of	
  fertilization	
  (i.e.	
  spawning	
  date).	
  	
  Calculated	
  fertilization	
  
dates	
  provided	
  an	
  estimation	
  of	
  spawning	
  duration	
  for	
  each	
  spawning	
  site.	
  	
  The	
  
poor	
  condition	
  of	
  collected	
  samples	
  at	
  18.2	
  rkm	
  prohibited	
  the	
  estimation	
  of	
  
fertilization	
  date;	
  therefore	
  estimated	
  spawning	
  duration	
  was	
  only	
  calculated	
  for	
  
ALH	
  and	
  Waneta	
  sampling	
  sites.	
  
Genetic	
  analysis	
  
The	
  total	
  number	
  of	
  2011	
  larvae	
  collected	
  was	
  subsampled	
  for	
  genotyping	
  
due	
  to	
  disparity	
  in	
  total	
  sample	
  sizes	
  between	
  spawning	
  sites.	
  	
  In	
  order	
  of	
  capture	
  
	
  

29	
  

date,	
  every	
  other	
  Waneta	
  larval	
  sample	
  (~50%)	
  and	
  every	
  fourth	
  ALH	
  larvae	
  
(~25%)	
  were	
  genotyped.	
  	
  Due	
  to	
  very	
  low	
  numbers	
  (n	
  =	
  33),	
  all	
  larvae	
  collected	
  at	
  
18.2	
  rkm	
  (100%)	
  were	
  selected	
  for	
  genotyping.	
  	
  All	
  larvae	
  collected	
  in	
  2012	
  were	
  
genotyped.	
  	
  DNA	
  was	
  extracted	
  from	
  larval	
  tissue	
  samples	
  using	
  QIAGEN	
  DNeasy®	
  
kits	
  (QIAGEN	
  Inc.)	
  according	
  to	
  manufacturers’	
  protocols.	
  	
  DNA	
  was	
  quantified	
  using	
  
a	
  Nanodrop	
  spectrophotometer	
  and	
  all	
  samples	
  were	
  diluted	
  to	
  a	
  constant	
  
concentration	
  (20	
  ng/µl)	
  for	
  use	
  in	
  Polymerase	
  Chain	
  Reactions	
  (PCR).	
  	
  Individuals	
  
were	
  genotyped	
  using	
  12	
  microsatellite	
  loci	
  including	
  AciG-­35,	
  AciG-­2,	
  AciG-­53,	
  AciG-­
140	
  (Bork	
  et	
  al.	
  2008),	
  Atr-­105	
  (Drauch	
  and	
  May	
  2007),	
  Atr-­107,	
  Atr-­109,	
  Atr-­117,	
  
Atr-­1101,	
  Atr-­1173,	
  Atr-­100	
  and	
  Atr-­113	
  (Rodzen	
  and	
  May	
  2002;	
  Drauch	
  and	
  May	
  
2007).	
  	
  PCR	
  reactions	
  were	
  conducted	
  to	
  amplify	
  100	
  ng	
  DNA	
  in	
  25	
  μl	
  reaction	
  
mixtures	
  containing	
  2.5	
  μl	
  of	
  10X	
  PCR	
  Buffer	
  (0.1	
  M	
  Tris-­‐HCl,	
  15	
  mM	
  MgCl2,	
  0.5	
  M	
  
KCl,	
  0.1%	
  gelatin,	
  0.1%	
  NP-­‐40,	
  0.1%	
  Triton-­‐X);	
  additions	
  of	
  1	
  μl	
  MgCl2	
  (25	
  mM)	
  (0.5	
  
μl	
  MgCl2	
  for	
  Atr-­109;	
  1.5	
  μl	
  MgCl2	
  for	
  Atr-­107;	
  2	
  μl	
  MgCl2	
  for	
  Atr-­1101)	
  for	
  all	
  
reactions	
  excluding	
  Atr-­105	
  and	
  Atr-­117;	
  2.5	
  μl	
  deoxynucleotide	
  triphosphates	
  
(dNTPs;	
  0.8	
  mmol!L-­‐1);	
  1	
  μl	
  of	
  fluorescently	
  labeled	
  forward	
  and	
  unlabeled	
  reverse	
  
primers	
  (10	
  pmol/μl)	
  and	
  one	
  unit	
  of	
  Taq	
  DNA	
  polymerase	
  (5U/μl).	
  	
  	
  
All	
  PCR	
  reactions	
  were	
  conducted	
  using	
  a	
  Robocycler	
  96	
  thermal	
  cycler	
  
(Stratogene).	
  	
  The	
  PCR	
  conditions	
  were	
  94°C	
  for	
  2	
  min,	
  followed	
  by	
  35	
  cycles	
  (33	
  
cycles	
  for	
  Atr-­109;	
  37	
  cycles	
  for	
  Atr-­107	
  and	
  AciG-­2)	
  of	
  1	
  min	
  at	
  94°C,	
  1	
  min	
  for	
  
primer-­‐specific	
  annealing	
  temperatures	
  (55°C	
  for	
  AciG-­35,	
  AciG-­53;	
  56°C	
  for	
  Atr-­100,	
  
Atr-­105,	
  Atr-­107,	
  Atr-­109,	
  Atr-­113,	
  Atr-­117,	
  Atr-­1101,	
  Atr-­1173;	
  57°C	
  for	
  AciG-­2;	
  58°C	
  
for	
  AciG-­140),	
  72°	
  for	
  2	
  min,	
  and	
  a	
  final	
  extension	
  for	
  5	
  min	
  at	
  72°C	
  (excluding	
  Atr-­

	
  

30	
  

105,	
  Atr-­107,	
  Atr-­109,	
  Atr-­117,	
  Atr-­1173	
  and	
  AciG-­35).	
  	
  PCR	
  products	
  were	
  run	
  on	
  6%	
  
denaturing	
  polyacrylamide	
  gels	
  and	
  genotypes	
  were	
  visualized	
  using	
  a	
  Hitachi	
  
FMBIO	
  II	
  scanner.	
  	
  Allele	
  sizes	
  were	
  determined	
  using	
  commercially	
  available	
  size	
  
standards	
  (MapMarkerTM,	
  BioVentures	
  Inc.)	
  and	
  based	
  on	
  several	
  standard	
  
samples	
  of	
  known	
  genotype.	
  	
  To	
  minimize	
  error,	
  all	
  genotypes	
  were	
  independently	
  
scored	
  by	
  two	
  experienced	
  lab	
  personnel	
  and	
  verified	
  again	
  after	
  data	
  were	
  entered	
  
into	
  electronic	
  databases.	
  	
  Errors	
  in	
  genotyping	
  were	
  empirically	
  checked	
  by	
  blindly	
  
re-­‐genotyping	
  a	
  random	
  10%	
  of	
  all	
  samples	
  within	
  a	
  year.	
  	
  Reported	
  genotyping	
  
error	
  was	
  the	
  ratio	
  between	
  observed	
  number	
  of	
  allelic-­‐errors	
  and	
  total	
  number	
  of	
  
alleles	
  compared	
  (Bonin	
  et	
  al.	
  2004).	
  
Data	
  Conversion	
  
Due	
  to	
  the	
  polyploid	
  nature	
  of	
  the	
  White	
  Sturgeon	
  genome	
  (Blacklidge	
  and	
  
Bidwell	
  1993),	
  microsatellite	
  alleles	
  were	
  treated	
  as	
  dominant	
  data.	
  	
  Following	
  
Rodzen	
  et	
  al.	
  (2004),	
  each	
  individual	
  phenotype	
  was	
  converted	
  into	
  a	
  1	
  x	
  n	
  vector,	
  
where	
  n	
  is	
  the	
  number	
  of	
  bands	
  at	
  the	
  locus.	
  	
  Each	
  band	
  at	
  a	
  given	
  microsatellite	
  
locus	
  was	
  indexed	
  as	
  1	
  if	
  the	
  band	
  was	
  present	
  (dominant)	
  or	
  indexed	
  as	
  0	
  if	
  the	
  
band	
  was	
  absent	
  (recessive)	
  within	
  an	
  individuals	
  phenotype.	
  	
  Therefore,	
  an	
  
individual	
  phenotype	
  showing	
  bands	
  1,	
  3	
  and	
  7	
  at	
  an	
  8-­‐band	
  microsatellite	
  locus	
  
was	
  converted	
  to	
  a	
  1	
  x	
  n	
  vector	
  of	
  [1,	
  0,	
  1,	
  0,	
  0,	
  0,	
  1,	
  0],	
  yielding	
  eight	
  dominant	
  
markers.	
  	
  This	
  process	
  was	
  repeated	
  for	
  each	
  microsatellite	
  locus,	
  and	
  data	
  were	
  
combined	
  to	
  produce	
  a	
  1	
  x	
  nT	
  vector,	
  where	
  nT	
  is	
  the	
  total	
  number	
  of	
  bands	
  across	
  
all	
  microsatellite	
  loci	
  for	
  each	
  individual.	
  	
  	
  	
  

	
  

31	
  

Pedigree	
  analysis	
  
Pedigree	
  analyses	
  were	
  conducted	
  using	
  COLONY	
  v2.0.4.0	
  (Jones	
  and	
  Wang	
  
2010).	
  	
  This	
  software	
  uses	
  a	
  maximum	
  likelihood	
  method	
  to	
  estimate	
  pedigree	
  
relationships	
  among	
  offspring	
  by	
  identifying	
  networks	
  of	
  full-­‐sibling	
  and	
  half-­‐sibling	
  
families	
  using	
  their	
  multi-­‐locus	
  genotypes	
  of	
  dominate	
  data	
  while	
  incorporating	
  
genotyping	
  errors.	
  	
  Within	
  a	
  random	
  sample	
  of	
  individuals	
  (with	
  respect	
  to	
  kin),	
  the	
  
frequencies	
  of	
  full	
  and	
  half	
  sib	
  dyads	
  were	
  used	
  to	
  estimate	
  Nb	
  of	
  the	
  population	
  
(see	
  Wang	
  2009).	
  	
  For	
  each	
  analysis,	
  male	
  and	
  female	
  polygamy	
  was	
  assumed.	
  	
  The	
  
full-­‐likelihood	
  method	
  was	
  used	
  with	
  most	
  of	
  the	
  default	
  parameter	
  settings	
  (e.g.	
  
dioecious,	
  diploid,	
  no	
  inbreeding,	
  a	
  single	
  run	
  of	
  medium	
  length,	
  medium	
  likelihood	
  
precision,	
  no	
  sibship	
  prior,	
  no	
  update	
  of	
  allele	
  frequencies).	
  	
  The	
  full-­‐likelidhood	
  
method	
  assigns	
  all	
  sampled	
  individuals	
  to	
  various	
  inferred	
  relationships	
  (full-­‐
siblings,	
  half-­‐siblings,	
  unrelated)	
  jointly	
  and	
  is	
  the	
  most	
  accurate	
  COLONY	
  method	
  as	
  
verified	
  by	
  simulated	
  and	
  empirical	
  data	
  analyses	
  (Wang	
  2004;	
  Wang	
  and	
  Santure	
  
2009).	
  	
  Due	
  to	
  sampling	
  methods	
  (collection	
  of	
  offspring	
  of	
  unknown	
  parentage)	
  
COLONY	
  parameters	
  of	
  sibship	
  size,	
  number	
  of	
  parent	
  candidates,	
  paternal	
  sibships,	
  
maternal	
  sibships	
  and	
  population	
  allele	
  frequency	
  were	
  unknown	
  or	
  zero.	
  	
  The	
  
value	
  for	
  allelic	
  dropout	
  rate	
  was	
  set	
  at	
  0	
  for	
  all	
  loci	
  across	
  both	
  years.	
  	
  The	
  values	
  
for	
  rate	
  of	
  other	
  kinds	
  of	
  genotyping	
  errors	
  (including	
  mistyping	
  and	
  mutations)	
  
were	
  0.008	
  and	
  0.003	
  for	
  the	
  2011	
  and	
  2012	
  data,	
  respectively.	
  	
  These	
  error	
  rates	
  
were	
  determined	
  through	
  the	
  reanalysis	
  of	
  a	
  ~10%	
  random	
  subset	
  of	
  individuals	
  
per	
  year.	
  The	
  transformation	
  of	
  polyploidy	
  codominant	
  phenotypes	
  to	
  diploid	
  
dominant	
  phenotpyes	
  could	
  cause	
  an	
  apparent	
  distortion	
  of	
  Mendeliam	
  segregation,	
  
	
  

32	
  

and	
  thus	
  may	
  lead	
  to	
  the	
  split	
  of	
  large	
  full	
  sib	
  families	
  in	
  the	
  likelihood	
  
reconstruction	
  (Wang	
  and	
  Scribner	
  2013).	
  However,	
  when	
  genotyping	
  error	
  rates	
  
are	
  permitted	
  at	
  each	
  locus,	
  rare	
  phenotypes	
  will	
  be	
  considered	
  to	
  be	
  due	
  to	
  
genotyping	
  errors,	
  and	
  the	
  large	
  sibship	
  will	
  not	
  be	
  incorrectly	
  split	
  during	
  pedigree	
  
reconstruction	
  (Wang	
  and	
  Scribner	
  2013).	
  	
  To	
  test	
  whether	
  higher	
  genotyping	
  error	
  
rates,	
  relative	
  to	
  empirically	
  calculated	
  values,	
  resulted	
  in	
  differences	
  in	
  sibship	
  
reconstruction,	
  additional	
  genotyping	
  error	
  rates	
  (0.02	
  and	
  0.04;	
  as	
  suggested	
  by	
  
Wang	
  and	
  Scribner	
  (2013))	
  were	
  used	
  for	
  the	
  2011	
  ALH	
  data.	
  	
  To	
  test	
  whether	
  
subsampling	
  biased	
  results	
  by	
  underestimating	
  Ns,	
  Nb,	
  and	
  Nk,	
  additional	
  analyses	
  
were	
  conducted	
  for	
  the	
  2011	
  ALH	
  and	
  Waneta	
  data.	
  	
  Of	
  the	
  total	
  samples	
  collected,	
  a	
  
subsample	
  of	
  the	
  Waneta	
  (25%	
  and	
  12%)	
  and	
  ALH	
  (12%	
  and	
  6%)	
  samples	
  were	
  
systematically	
  selected	
  (i.e.,	
  every	
  fourth	
  sample	
  collected	
  in	
  order	
  of	
  capture	
  data	
  
to	
  represent	
  25%	
  of	
  total	
  capture)	
  and	
  analyzed	
  in	
  COLONY.	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
Pedigree	
  analyses	
  were	
  conducted	
  separately	
  for	
  each	
  sampling	
  site	
  and	
  year	
  
to	
  estimate	
  Nb,	
  Ns	
  and	
  number	
  of	
  kin	
  groups	
  (Nk)	
  assuming	
  random	
  mating.	
  	
  Sex	
  of	
  
inferred	
  adults	
  was	
  unknown.	
  	
  For	
  each	
  analysis,	
  a	
  replicate	
  run	
  was	
  conducted	
  
using	
  the	
  same	
  data	
  and	
  parameter	
  values	
  but	
  different	
  random	
  number	
  seeds	
  
allowing	
  for	
  the	
  comparison	
  of	
  maximum	
  likelihood	
  estimates	
  and	
  best	
  pedigree	
  
configurations	
  as	
  well	
  as	
  to	
  evaluate	
  program	
  convergence	
  for	
  each	
  data	
  set.	
  	
  An	
  
analysis	
  of	
  variance	
  (ANOVA)	
  was	
  used	
  to	
  test	
  for	
  differences	
  in	
  Nk	
  between	
  sites	
  
and	
  years.	
  

	
  

33	
  

With	
  the	
  combination	
  of	
  the	
  estimated	
  fertilization	
  dates	
  and	
  genetic	
  
analyses	
  data,	
  the	
  proportion	
  of	
  full-­‐sibling	
  individuals	
  estimated	
  to	
  be	
  fertilized	
  
within	
  24	
  and	
  48	
  hours	
  of	
  each	
  other	
  was	
  calculated.	
  	
  Additionally,	
  the	
  duration	
  of	
  
spawning	
  per	
  inferred	
  adult,	
  the	
  mean	
  and	
  standard	
  deviation	
  of	
  number	
  of	
  
contributing	
  adults	
  per	
  estimated	
  spawning	
  date,	
  number	
  of	
  spawning	
  partners	
  per	
  
inferred	
  adult,	
  and	
  number	
  of	
  estimated	
  spawning	
  days	
  an	
  inferred	
  adult	
  
contributed	
  progeny	
  to	
  were	
  calculated.	
  
Comparisons	
  of	
  genetic	
  and	
  empirical	
  estimates	
  of	
  mature	
  adult	
  population	
  
Estimates	
  of	
  spawning	
  population	
  size	
  derived	
  with	
  the	
  use	
  of	
  genetic	
  and	
  
empirical	
  data	
  were	
  compared.	
  	
  Spawning	
  population	
  size	
  based	
  on	
  genetic	
  data	
  was	
  
estimated	
  as	
  described	
  above.	
  	
  Empirical	
  estimates	
  of	
  the	
  Canadian	
  UCR	
  population	
  
in	
  spawning	
  condition	
  each	
  year	
  was	
  calculated	
  based	
  on	
  visual	
  determination	
  of	
  
maturation	
  stages	
  of	
  adults	
  captured	
  during	
  the	
  pre-­‐spawning	
  season	
  (early	
  to	
  mid-­‐
June)	
  and	
  corresponding	
  sex	
  ratios.	
  	
  
	
  In	
  2009	
  through	
  2012,	
  adult	
  White	
  Sturgeon	
  were	
  captured	
  within	
  the	
  
Canadian	
  portion	
  of	
  the	
  UCR	
  using	
  baited	
  (frozen	
  kokanee)	
  setlines	
  in	
  a	
  medium	
  line	
  
configuration	
  (ten	
  20/0	
  circle	
  hooks)	
  (for	
  capture	
  and	
  processing	
  see	
  BC	
  Hydro	
  
2013).	
  	
  Setline	
  sampling	
  sites	
  were	
  spatially	
  balanced	
  and	
  randomly	
  selected	
  
throughout	
  the	
  entire	
  spatial	
  extent	
  of	
  the	
  UCR	
  from	
  0.0	
  rkm	
  to	
  56.0	
  rkm	
  (Figure	
  1).	
  	
  
Each	
  adult	
  (>150cm)	
  was	
  surgically	
  examined	
  to	
  determine	
  sex	
  and	
  maturity	
  stage.	
  	
  	
  
Sexually	
  mature	
  males	
  were	
  indicated	
  with	
  having	
  large,	
  cream	
  to	
  whitish	
  testes	
  
that	
  were	
  deeply	
  lobed	
  and	
  filling	
  most	
  of	
  the	
  abdominal	
  cavity	
  (UCWSRI	
  2006).	
  	
  
Sexually	
  mature	
  females	
  were	
  identified	
  with	
  having	
  large	
  dark	
  ovaries	
  filling	
  much	
  
	
  

34	
  

of	
  the	
  abdominal	
  cavity.	
  	
  Black	
  eggs	
  contained	
  tight	
  in	
  the	
  ovary	
  exhibited	
  a	
  distinct	
  
“bulls-­‐eye”	
  with	
  a	
  diameter	
  greater	
  than	
  3	
  mm	
  (UCWSRI	
  2006).	
  	
  The	
  number	
  of	
  
available	
  annual	
  spawners	
  (Nc)	
  and	
  proportion	
  of	
  the	
  total	
  Canadian	
  UCR	
  
population	
  (1,157	
  [414,	
  1889;	
  95%	
  CI];	
  Irvine	
  et	
  al.	
  2007;	
  1:1	
  sex	
  ratio)	
  in	
  spawning	
  
condition	
  were	
  estimated	
  based	
  on	
  the	
  proportion	
  of	
  total	
  sexually	
  mature	
  adults	
  
captured.	
  	
  This	
  method	
  of	
  estimation	
  was	
  then	
  compared	
  to	
  inferred	
  Ns	
  determined	
  
by	
  pedigree	
  analysis	
  using	
  the	
  2011	
  genetic	
  data.	
  	
  Comparisons	
  were	
  conducted	
  
only	
  using	
  the	
  2011	
  genetic	
  data,	
  since	
  not	
  all	
  sampling	
  sites	
  were	
  represented	
  by	
  
the	
  2012	
  genetic	
  data.	
  
RESULTS	
  
Egg	
  and	
  larval	
  collection	
  and	
  estimation	
  of	
  fertilization	
  date	
  
Egg	
  and	
  larval	
  collection	
  in	
  2011	
  extended	
  from	
  July	
  4	
  to	
  August	
  6	
  at	
  Waneta	
  
(n=466),	
  August	
  2	
  to	
  August	
  12	
  at	
  ALH	
  (n=417)	
  and	
  July	
  26	
  to	
  August	
  9	
  at	
  18.2	
  rkm	
  
(n=33).	
  	
  Water	
  temperatures	
  increased	
  throughout	
  the	
  sampling	
  period	
  ranging	
  
from	
  10.8°C	
  to	
  19.8°C	
  (Figure	
  2a).	
  	
  Based	
  on	
  back	
  calculating	
  fertilization	
  dates	
  from	
  
developmental	
  stages	
  of	
  collected	
  eggs	
  and	
  larvae,	
  spawning	
  at	
  Waneta	
  was	
  
estimated	
  to	
  have	
  occurred	
  from	
  June	
  30	
  through	
  August	
  3	
  with	
  19	
  spawning	
  days	
  
at	
  water	
  temperatures	
  ranging	
  from	
  11.8°C	
  to	
  18.1°C	
  (Figure	
  2a).	
  	
  Spawning	
  was	
  
estimated	
  to	
  have	
  occurred	
  at	
  ALH	
  over	
  a	
  duration	
  of	
  5	
  days	
  from	
  August	
  1	
  to	
  
August	
  5	
  when	
  water	
  temperatures	
  were	
  14.8°C	
  to	
  16.1°C	
  (Figure	
  2a).	
  	
  Spawning	
  
activity	
  was	
  multimodal	
  at	
  Waneta	
  with	
  three	
  distinct	
  peaks	
  while	
  one	
  estimated	
  
spawning	
  peak	
  was	
  found	
  at	
  ALH.	
  	
  
	
  

35	
  

	
  

A.	
  180	
  
Total	
  samples	
  collected	
  

160	
  
140	
  
120	
  
100	
  

ALH:	
  Larvae	
  
ALH:	
  Eggs	
  
Waneta:	
  Larvae	
  
Waneta:	
  Eggs	
  

80	
  
60	
  
40	
  
20	
  
0	
  
30-­‐Jun	
  

07-­‐Jul	
  

14-­‐Jul	
  

21-­‐Jul	
  

28-­‐Jul	
  

04-­‐Aug	
  

Es<mated	
  fer<liza<on	
  date	
  (2011)	
  

	
  

Figure	
  2.	
  Estimated	
  spawning	
  activity	
  duration	
  and	
  sample	
  size	
  of	
  eggs	
  and	
  larvae	
  at	
  
the	
  spawn	
  monitoring	
  sites	
  of	
  ALH	
  and	
  Waneta	
  for	
  the	
  (A)	
  2011	
  and	
  (B)	
  2012	
  
spawning	
  seasons.	
  	
  Estimated	
  fertilization	
  date	
  was	
  back	
  calculated	
  for	
  wild	
  caught	
  
eggs	
  and	
  larvae	
  as	
  a	
  function	
  of	
  developmental	
  stage	
  (Detlaff	
  et	
  al.	
  1993)	
  and	
  
temperature	
  (Jay	
  unpublished;	
  Parsley,	
  U.S.	
  Geological	
  Survey,	
  unpublished).	
  	
  Bars	
  
represent	
  estimated	
  fertilization	
  date	
  for	
  samples	
  collected	
  at	
  Arrow	
  Lakes	
  
Generating	
  Station	
  (ALH;	
  eggs:	
  dark	
  grey;	
  larvae:	
  light	
  grey)	
  and	
  Waneta	
  (eggs:	
  
black;	
  larvae:	
  white).	
  	
  
	
  
	
  

	
  

36	
  

	
  
Figure	
  2.	
  (Cont’d)	
  

B.	
   180	
  
Total	
  samples	
  collected	
  

160	
  
140	
  

Waneta:	
  
Larvae	
  
Waneta:	
  
Egg	
  

120	
  
100	
  
80	
  
60	
  
40	
  
20	
  
0	
  
29-­‐Jun	
  

06-­‐Jul	
  

13-­‐Jul	
  

20-­‐Jul	
  

27-­‐Jul	
  

03-­‐Aug	
  

	
  Es<mated	
  fer<liza<on	
  date	
  (2012)	
  
	
  
Egg	
  and	
  larval	
  collection	
  in	
  2012	
  occurred	
  between	
  July	
  4	
  and	
  July	
  27	
  at	
  
Waneta	
  (n=112)	
  and	
  no	
  eggs	
  or	
  larvae	
  were	
  collected	
  at	
  ALH	
  and	
  18.2	
  rkm.	
  	
  Water	
  
temperatures	
  increased	
  from	
  11.0	
  °C	
  to	
  19.5	
  °C	
  through	
  the	
  sampling	
  period	
  (Figure	
  
2b).	
  	
  Based	
  on	
  back	
  calculation	
  of	
  fertilization	
  dates	
  of	
  collected	
  eggs	
  and	
  larvae,	
  
spawning	
  was	
  estimated	
  to	
  have	
  occurred	
  at	
  Waneta	
  between	
  the	
  dates	
  of	
  June	
  28	
  
and	
  July	
  22	
  with	
  18	
  spawning	
  days	
  (Figure	
  2b).	
  	
  Spawning	
  was	
  estimated	
  to	
  have	
  
occurred	
  at	
  water	
  temperatures	
  ranging	
  from	
  13.0°C	
  to	
  16.0°C.	
  	
  Consistent	
  with	
  
2011,	
  spawning	
  was	
  estimated	
  to	
  have	
  occurred	
  in	
  three	
  distinct	
  peaks	
  at	
  Waneta.	
  	
  	
  

	
  

37	
  

Pedigree	
  analysis	
  
Across	
  the	
  12	
  microsatellite	
  loci,	
  the	
  number	
  of	
  alleles	
  per	
  locus	
  varied	
  from	
  
5-­‐21	
  (12.4±6.4;	
  mean	
  ±	
  SD).	
  	
  The	
  total	
  number	
  of	
  alleles	
  observed	
  was	
  similar	
  in	
  
2011	
  and	
  2012	
  (143	
  and	
  139	
  total	
  alleles,	
  respectively).	
  	
  	
  	
  
The	
  number	
  of	
  kin	
  groups	
  (Nk)	
  varied	
  among	
  sites	
  and	
  between	
  years	
  (Table	
  
4;	
  Figure	
  3	
  and	
  4).	
  	
  The	
  number	
  of	
  full-­‐sibling	
  families	
  nested	
  within	
  each	
  kin	
  group	
  
was	
  significantly	
  different	
  between	
  sites	
  and	
  years	
  (Figure	
  3;	
  F=10.181,	
  P<0.001).	
  	
  
In	
  2011,	
  the	
  Waneta	
  site	
  was	
  estimated	
  to	
  have	
  had	
  the	
  greatest	
  number	
  of	
  kin	
  
groups	
  (Nk	
  =	
  60)	
  with	
  4.75	
  ±	
  2.61	
  (mean	
  ±	
  SD)	
  full-­‐sibling	
  families	
  nested	
  within	
  a	
  
kin	
  group.	
  	
  Twenty	
  kin	
  groups	
  were	
  identified	
  at	
  the	
  ALH	
  site	
  in	
  2011.	
  	
  However,	
  the	
  
mean	
  number	
  of	
  full-­‐sibling	
  families	
  nested	
  within	
  a	
  kin	
  group	
  (4.75	
  ±	
  2.79)	
  was	
  
similar	
  to	
  Waneta	
  (2011).	
  	
  Additionally,	
  inferred	
  kin	
  groups	
  at	
  ALH	
  exhibited	
  
greater	
  variability	
  in	
  numbers	
  of	
  full-­‐sibling	
  families	
  per	
  group	
  compared	
  to	
  the	
  
other	
  sites.	
  	
  Comparatively	
  lower	
  number	
  of	
  full-­‐sibling	
  families	
  per	
  kin	
  group	
  were	
  
estimated	
  to	
  have	
  occurred	
  at	
  the	
  sites	
  of	
  Waneta	
  in	
  2012	
  (2.94	
  ±	
  1.49;	
  Nk	
  =	
  49)	
  and	
  
18.2	
  rkm	
  in	
  2011	
  (2.44	
  ±	
  0.62;	
  Nk	
  =	
  18),	
  indicating	
  spawning	
  individuals	
  at	
  these	
  
sites	
  had	
  a	
  lower	
  number	
  of	
  reproductive	
  partners	
  relative	
  to	
  ALH	
  (2011)	
  and	
  
Waneta	
  (2011).	
  	
  In	
  2011,	
  the	
  proportion	
  of	
  full-­‐sibling	
  individuals	
  estimated	
  to	
  be	
  
fertilized	
  within	
  24	
  and	
  48	
  hours	
  of	
  each	
  other	
  was	
  0.792	
  and	
  0.917	
  at	
  ALH	
  and	
  
0.711	
  and	
  0.844	
  at	
  Waneta,	
  respectively.	
  	
  In	
  2012,	
  0.286	
  and	
  1.000	
  of	
  full-­‐sibling	
  
individuals	
  were	
  estimated	
  to	
  be	
  fertilized	
  within	
  24	
  and	
  48	
  hours	
  at	
  Waneta,	
  
respectively.	
  	
  	
  
	
  

38	
  

Table	
  4.	
  Estimation	
  of	
  White	
  Sturgeon	
  Nb,	
  Ns	
  and	
  Nk	
  based	
  on	
  pedigree	
  analyses	
  of	
  
wild	
  larvae	
  of	
  unknown	
  parentage	
  collected	
  by	
  means	
  of	
  egg	
  mat	
  and	
  drift	
  net	
  from	
  
the	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  in	
  summer	
  2011	
  and	
  2012.	
  
	
  	
  
2011	
  
	
  	
  	
  18.2	
  RKM	
  
	
  	
  	
  ALH	
  
	
  	
  	
  Waneta	
  
2012	
  
	
  	
  	
  Waneta	
  

Nb	
  

Number	
  genotyped	
  
	
  

	
  
33	
  
104	
  
232	
  

	
  

	
  
32	
  
16	
  
46	
  

	
  
112	
  

	
  
[19,	
  58]	
  
[9,	
  34]	
  
[31,	
  70]	
  

	
  
79	
  

Ns	
  

95%	
  CI	
  

	
  
28	
  
29	
  
89	
  

	
  
[56,	
  110]	
  

Nk	
  
18	
  
20	
  
60	
  
	
  

97	
  

49	
  

	
  

	
  
Figure	
  3.	
  Number	
  of	
  inferred	
  full-­‐sibling	
  families	
  per	
  kin	
  group	
  for	
  each	
  year	
  at	
  the	
  
spawning	
  sites	
  of	
  Arrow	
  Lakes	
  Generating	
  Station	
  (ALH),	
  18.2	
  rkm	
  and	
  Waneta.	
  	
  
Numbers	
  above	
  box	
  plots	
  represent	
  the	
  number	
  of	
  kin	
  groups	
  inferred	
  at	
  each	
  site.	
  

	
  

39	
  

30	
  

ALH	
  2011	
  
Waneta	
  2011	
  

Number	
  of	
  Offspring	
  

25	
  

Waneta	
  2012	
  

20	
  
15	
  
10	
  
5	
  
0	
  
0	
  

2	
  

4	
  
6	
  
8	
  
Number	
  of	
  Spawning	
  Partners	
  

10	
  

12	
  
	
  

Figure	
  4.	
  Relationship	
  between	
  number	
  of	
  spawning	
  partners	
  and	
  number	
  of	
  
offspring	
  produced	
  (as	
  a	
  measure	
  of	
  reproductive	
  success)	
  for	
  inferred	
  adults	
  at	
  
sites	
  of	
  Arrow	
  Lakes	
  Generating	
  Station	
  (ALH;	
  solid	
  line)	
  and	
  Waneta	
  in	
  2011	
  
(dotted	
  line)	
  and	
  2012	
  (dash/dot	
  line).	
  Lines	
  are	
  of	
  best	
  fit.	
  	
  	
  	
  
In	
  2011,	
  the	
  estimated	
  effective	
  breeding	
  number	
  (Nb)	
  for	
  the	
  Waneta	
  site	
  
was	
  46	
  	
  (31,	
  70;	
  95%	
  CI)	
  representing	
  48.9%	
  of	
  the	
  total	
  UCR	
  estimated	
  Nb,	
  while	
  
ALH	
  and	
  18.2	
  rkm	
  had	
  an	
  estimated	
  Nb	
  of	
  16	
  (9,	
  34)	
  and	
  32	
  (19,	
  58)	
  contributing	
  
17.0%	
  and	
  34.0%	
  of	
  the	
  total	
  estimated	
  Nb,	
  respectively	
  (Table	
  4).	
  	
  Over	
  the	
  
sections	
  of	
  UCR	
  surveyed,	
  the	
  Waneta	
  site	
  was	
  the	
  major	
  contributor	
  to	
  the	
  
estimated	
  number	
  of	
  spawning	
  adults	
  (Ns)	
  with	
  89	
  inferred	
  spawning	
  adults	
  
	
  

40	
  

representing	
  61.0%	
  of	
  the	
  total	
  estimated	
  Ns,	
  while	
  ALH	
  and	
  18.2	
  rkm	
  were	
  
estimated	
  to	
  have	
  29	
  and	
  28	
  spawning	
  adults	
  contributing	
  to	
  progeny	
  sampled,	
  
respectively;	
  both	
  representing	
  19%	
  of	
  the	
  total	
  Ns.	
  	
  Ns	
  and	
  Nb	
  remained	
  relatively	
  
constant	
  when	
  the	
  number	
  of	
  samples	
  used	
  within	
  an	
  analysis	
  was	
  reduced	
  for	
  ALH	
  
and	
  Waneta	
  while	
  Nk	
  decreased	
  (Table	
  5).	
  	
  Subsampling	
  50%,	
  25%	
  and	
  12%	
  of	
  the	
  
Waneta	
  larvae	
  resulted	
  in	
  estimated	
  Ns	
  of	
  89,	
  87,	
  and	
  48,	
  and	
  estimated	
  Nb	
  of	
  46,	
  52,	
  
and	
  43,	
  respectively.	
  	
  Nk	
  reduced	
  from	
  61	
  with	
  a	
  subsample	
  of	
  50%	
  of	
  the	
  total	
  
larvae	
  to	
  46	
  and	
  28	
  when	
  25%	
  and	
  12%	
  subsampling	
  occurred,	
  respectively.	
  	
  
Subsampling	
  25%,	
  12%	
  and	
  6%	
  of	
  the	
  total	
  ALH	
  larvae	
  collected	
  resulted	
  in	
  
estimated	
  Ns	
  of	
  29,	
  24,	
  and	
  21	
  and	
  estimated	
  Nb	
  of	
  16,	
  17,	
  and	
  24,	
  respectively.	
  	
  A	
  
reduction	
  in	
  Nk	
  (20,	
  15,	
  and	
  13)	
  was	
  also	
  observed	
  within	
  the	
  ALH	
  data	
  when	
  a	
  
subsample	
  of	
  larvae	
  was	
  analyzed	
  (25%,	
  12%,	
  and	
  6%,	
  respectively).	
  	
  In	
  2012,	
  Nb	
  
and	
  Ns	
  were	
  estimated	
  to	
  be	
  of	
  79	
  (56,	
  110)	
  and	
  97,	
  respectively.	
  	
  However,	
  results	
  
only	
  represent	
  adults	
  spawning	
  at	
  the	
  Waneta	
  site	
  since	
  no	
  samples	
  were	
  collected	
  
at	
  the	
  ALH	
  or	
  18.2	
  rkm	
  sites	
  (Table	
  4).	
  	
  	
  

	
  

41	
  

Table	
  5.	
  Comparison	
  of	
  pedigree	
  analyses	
  using	
  reduced	
  number	
  of	
  White	
  Sturgeon	
  
tissue	
  samples	
  to	
  determine	
  the	
  effects	
  of	
  subsampling	
  on	
  pedigree	
  reconstruction.	
  	
  
Estimates	
  include	
  Nb,	
  Ns	
  and	
  Nk	
  of	
  collected	
  progeny	
  from	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  
River	
  in	
  summer	
  2011	
  at	
  the	
  sites	
  of	
  Waneta	
  and	
  ALH.	
  	
  	
  
	
  
Total	
  
Total	
  
%	
  of	
  total	
  
Collected	
   Analyzed	
   collection	
  
	
  	
  
Waneta	
  	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
466	
  
232	
  
0.50	
  
	
  
466	
  
116	
  
0.25	
  
	
  
466	
  
58	
  
0.12	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
ALH	
  	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
417	
  
104	
  
0.25	
  
	
  
417	
  
52	
  
0.12	
  
	
  	
  
417	
  
26	
  
0.06	
  
	
  

Nb	
  
	
  
46	
  
52	
  
43	
  
	
  
	
  
16	
  
17	
  
24	
  

95%	
  CI	
  
	
  
31,	
  70	
  
37,77	
  
29,	
  70	
  
	
  
	
  
9,	
  34	
  
10,	
  34	
  
14,	
  44	
  

Ns	
  
	
  
89	
  
87	
  
48	
  
	
  
	
  
29	
  
24	
  
21	
  

Nk	
  
	
  
61	
  
46	
  
28	
  
	
  
	
  
20	
  
15	
  
13	
  

Estimated	
  fertilization	
  dates	
  of	
  progeny	
  assigned	
  to	
  adults	
  were	
  used	
  to	
  infer	
  
variation	
  in	
  individual	
  adult	
  reproductive	
  success	
  within	
  spawning	
  sites	
  and	
  
between	
  spawning	
  sites	
  and	
  years	
  (Table	
  5;	
  Figure	
  4).	
  	
  At	
  the	
  ALH	
  site	
  in	
  2011,	
  the	
  
number	
  of	
  inferred	
  adults	
  that	
  contributed	
  to	
  an	
  estimated	
  spawning	
  day	
  was	
  10.4	
  ±	
  
7.7,	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  partners	
  per	
  adult	
  was	
  3.6	
  ±	
  2.9,	
  and	
  the	
  number	
  of	
  
estimated	
  spawning	
  days	
  an	
  inferred	
  adult	
  contributed	
  to	
  was	
  2.1	
  ±	
  1.1.	
  	
  In	
  2011,	
  
the	
  number	
  of	
  inferred	
  adults	
  per	
  estimated	
  spawning	
  day	
  at	
  Waneta	
  was	
  17.9	
  ±	
  
12.9,	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  partners	
  was	
  3.6	
  ±	
  2.8,	
  and	
  number	
  of	
  estimated	
  
spawning	
  days	
  an	
  inferred	
  adult	
  contributed	
  to	
  was	
  2.4	
  ±	
  1.2.	
  	
  During	
  the	
  2012	
  
spawning	
  season,	
  the	
  number	
  of	
  inferred	
  spawning	
  adults	
  within	
  a	
  given	
  estimated	
  
spawning	
  day	
  was	
  12.4	
  ±	
  11.9,	
  inferred	
  adults	
  had	
  2.0	
  ±	
  1.5	
  spawning	
  partners,	
  and	
  
the	
  number	
  of	
  estimated	
  spawning	
  days	
  an	
  inferred	
  adult	
  contributed	
  to	
  was	
  1.4	
  ±	
  
	
  

42	
  

0.6.	
  	
  COLONY	
  is	
  unable	
  to	
  determine	
  sex	
  of	
  inferred	
  adults	
  through	
  pedigree	
  
analysis.	
  	
  However,	
  based	
  on	
  the	
  pedigree	
  data,	
  both	
  sexes	
  were	
  estimated	
  to	
  have	
  
spawned	
  over	
  multiple	
  days,	
  with	
  multiple	
  partners	
  and	
  multiple	
  individuals	
  of	
  each	
  
sex	
  contributed	
  to	
  spawn	
  within	
  an	
  estimated	
  spawning	
  day.	
  	
  	
  
Table	
  6.	
  Variation	
  in	
  inferred	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  White	
  Sturgeon	
  adult	
  (Table	
  1)	
  
reproductive	
  success	
  between	
  sampling	
  years	
  (summer	
  2011	
  and	
  2012)	
  and	
  among	
  
sites	
  (ALH	
  and	
  Waneta)	
  including	
  number	
  of	
  contributing	
  inferred	
  adults	
  per	
  
estimated	
  spawning	
  day	
  (ESD),	
  number	
  of	
  breeding	
  partners	
  per	
  inferred	
  adult,	
  and	
  
number	
  of	
  ESD	
  per	
  inferred	
  adult	
  (mean	
  ±	
  SD).	
  	
  	
  
ALH	
  2011	
  

Waneta	
  2011	
  

Waneta	
  2012	
  

ESDb	
  

5	
  

19	
  

18	
  

Ns	
  

29	
  

89	
  

97	
  

Nb	
  
Number	
  of	
  contributing	
  
adults/ESDb	
  
Number	
  of	
  breeding	
  
partners/adult	
  
ESDb/adult	
  
Number	
  of	
  offspring/adult	
  

16	
  

46	
  

79	
  

10.4	
  ±	
  7.7	
  

17.9	
  ±	
  12.9	
  

12.4	
  ±	
  11.9	
  

3.6	
  ±	
  2.9	
  

3.6	
  ±	
  2.8	
  

2.0	
  ±	
  1.5	
  

2.1	
  ±	
  1.1	
  
7.2	
  ±	
  6.9	
  

2.4	
  ±	
  1.2	
  
5.1	
  ±	
  5.6	
  

1.4	
  ±	
  0.6	
  
2.2	
  ±	
  1.8	
  

	
  	
  

bEstimated	
  Spawning	
  Days	
  

	
  
Comparison	
  of	
  empirical	
  and	
  genetic	
  data	
  	
  
Based	
  on	
  empirical	
  data	
  collected	
  between	
  2009	
  and	
  2012,	
  the	
  mean	
  annual	
  
number	
  of	
  captured	
  and	
  sexed	
  individuals	
  was	
  221.12	
  ±	
  25.61	
  (data	
  provided	
  by	
  BC	
  
Hydro;	
  Table	
  7).	
  	
  The	
  annual	
  number	
  of	
  males	
  and	
  females	
  in	
  spawning	
  condition	
  
was	
  137.80	
  ±	
  15.33	
  and	
  83.32	
  ±	
  21.25	
  representing	
  0.24	
  ±	
  0.03	
  and	
  0.14	
  ±	
  0.04	
  of	
  
the	
  total	
  population,	
  respectively	
  (Table	
  7).	
  	
  In	
  2011,	
  a	
  total	
  of	
  213	
  individuals	
  were	
  

	
  

43	
  

empirically	
  estimated	
  to	
  be	
  in	
  spawning	
  condition.	
  	
  The	
  number	
  of	
  males	
  and	
  
females	
  was	
  empirically	
  estimated	
  to	
  be	
  141	
  and	
  72	
  representing	
  0.24	
  and	
  0.13	
  of	
  
the	
  total	
  population,	
  respectively	
  (Table	
  7).	
  	
  Based	
  on	
  genetic	
  data	
  collected	
  in	
  2011,	
  
the	
  number	
  of	
  spawning	
  adults	
  was	
  146	
  representing	
  a	
  proportion	
  of	
  0.13	
  of	
  the	
  
total	
  population.	
  	
  The	
  ratio	
  of	
  Nc:Ns	
  (number	
  of	
  available	
  spawners	
  empirically	
  
estimated	
  to	
  inferred	
  number	
  of	
  spawners	
  through	
  pedigree	
  analysis)	
  was	
  0.683.	
  	
  	
  
Table	
  7.	
  Empirical	
  (Nc)	
  and	
  genetic	
  (Ns;	
  Table	
  1)	
  estimates	
  of	
  the	
  proportion	
  of	
  the	
  
total	
  Canadian	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  White	
  Sturgeon	
  population	
  (1,157	
  [414,	
  1889;	
  
95%	
  CI];	
  Irvine	
  et	
  al.	
  2007)	
  in	
  spawning	
  condition.	
  	
  Empirical	
  estimates	
  of	
  number	
  
of	
  individuals	
  in	
  spawning	
  condition	
  were	
  calculated	
  based	
  on	
  sex	
  ratios	
  (1:1)	
  and	
  
maturation	
  stages	
  of	
  adults	
  captured	
  via	
  set	
  line	
  during	
  the	
  2009	
  –	
  2012	
  broodstock	
  
programs	
  (June).	
  	
  

	
  
Nc	
  
Female	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
Male	
  
	
  
	
  
	
  
	
  	
  

Year	
  

Sexed	
  

Mature	
  
individuals	
  	
  

Proportion	
  in	
  
spawning	
  
conditiona	
  

	
  
2009	
  
2010	
  
2011	
  
2012	
  
	
  Mean	
  
2009	
  
2010	
  
2011	
  
2012	
  
	
  Mean	
  

	
  
51	
  
63	
  
64	
  
71	
  
62	
  	
  
38	
  
41	
  
45	
  
49	
  
43	
  	
  

	
  
10	
  
9	
  
8	
  
8	
  
8	
  
9	
  
11	
  
11	
  
10	
  
10	
  

	
  
0.20	
  
0.14	
  
0.13	
  
0.11	
  
0.14	
  
0.24	
  
0.27	
  
0.24	
  
0.20	
  
0.24	
  

	
  
113.33	
  
82.57	
  
72.25	
  
65.13	
  
83.32	
  
136.89	
  
155.07	
  
141.29	
  
117.96	
  
137.80	
  

0.13	
  

146	
  

Ns	
  
aProportion	
  of	
  Canadian	
  population	
  (1,157)	
  

	
  

44	
  

	
  

	
  

Individuals	
  in	
  
spawning	
  
conditiona	
  

DISCUSSION	
  	
  
We	
  used	
  pedigree	
  analyses	
  to	
  quantify	
  the	
  effective	
  number	
  of	
  breeding	
  
adults,	
  number	
  of	
  adults	
  contributing	
  progeny,	
  and	
  individual	
  reproductive	
  success	
  
of	
  White	
  Sturgeon	
  in	
  the	
  UCR.	
  	
  Developmentally	
  staging	
  collected	
  eggs	
  and	
  larvae	
  
allowed	
  for	
  estimation	
  of	
  spawning	
  period,	
  and	
  thereby	
  spawning	
  group	
  
composition	
  and	
  duration	
  of	
  spawning	
  by	
  an	
  individual	
  adult.	
  	
  Reductions	
  in	
  Nb	
  
relative	
  to	
  Ns	
  were	
  observed	
  and	
  varied	
  among	
  sites	
  and	
  between	
  years,	
  suggesting	
  
variation	
  in	
  spawning	
  population	
  size	
  (Ns),	
  sex	
  ratios,	
  and	
  reproductive	
  success.	
  	
  	
  
Estimation	
  of	
  fertilization	
  date	
  of	
  collected	
  eggs	
  and	
  larvae	
  provided	
  a	
  measure	
  of	
  
spawning	
  activity.	
  	
  However,	
  the	
  observed	
  variation	
  in	
  number	
  of	
  mates,	
  number	
  of	
  
adults	
  contributing	
  offspring	
  within	
  a	
  single	
  spawning	
  day,	
  and	
  spawning	
  duration	
  
of	
  individual	
  adults	
  implies	
  that	
  the	
  estimated	
  number	
  of	
  spawning	
  days	
  was	
  a	
  poor	
  
indication	
  of	
  number	
  of	
  adults	
  contributing	
  to	
  larval	
  production.	
  	
  This	
  study	
  didn’t	
  
incorporate	
  downstream	
  spawning	
  areas	
  south	
  of	
  the	
  Canada/USA	
  border	
  where	
  
adults	
  from	
  the	
  UCR	
  are	
  known	
  to	
  migrate	
  to	
  spawn.	
  	
  Future	
  studies	
  incorporating	
  
samples	
  from	
  other	
  accessible	
  spawning	
  grounds	
  would	
  improve	
  estimates	
  of	
  the	
  
total	
  spawning	
  population	
  of	
  this	
  transboundary	
  population	
  and	
  would	
  further	
  
increase	
  knowledge	
  of	
  reproductive	
  ecology.	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
Results	
  of	
  these	
  pedigree	
  analyses	
  revealed	
  that	
  the	
  Waneta	
  is	
  the	
  main	
  
spawning	
  site	
  within	
  the	
  UCR,	
  representing	
  61%	
  of	
  the	
  total	
  UCR	
  spawning	
  
population	
  during	
  the	
  two	
  years	
  of	
  study.	
  	
  A	
  smaller	
  group	
  of	
  adults	
  was	
  estimated	
  
to	
  have	
  spawned	
  over	
  a	
  shorter	
  time	
  period	
  at	
  the	
  ALH	
  site,	
  a	
  site	
  that	
  has	
  only	
  been	
  

	
  

45	
  

identified	
  in	
  recent	
  years	
  and	
  likely	
  represents	
  an	
  important	
  contributing	
  spawning	
  
site.	
  	
  Despite	
  the	
  few	
  samples	
  collected	
  at	
  18.2	
  rkm,	
  the	
  number	
  of	
  inferred	
  adults	
  
contributing	
  to	
  the	
  collected	
  offspring	
  represented	
  19%	
  of	
  the	
  total	
  spawning	
  
population.	
  	
  Importantly,	
  the	
  exact	
  geographical	
  extent	
  of	
  this	
  spawning	
  area	
  is	
  still	
  
being	
  described,	
  and	
  sampling	
  proximity	
  to	
  the	
  egg	
  depositional	
  area	
  is	
  unknown.	
  	
  
Samples	
  collected	
  at	
  all	
  sites	
  were	
  young,	
  developed	
  only	
  to	
  the	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  
stage,	
  justifying	
  our	
  sampling	
  sites	
  and	
  larvae	
  are	
  not	
  originating	
  from	
  further	
  
upstream.	
  	
  In	
  the	
  wild,	
  hatched	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  burrow	
  into	
  the	
  substrate	
  where	
  
they	
  remain	
  until	
  yolk-­‐sac	
  reserves	
  are	
  depleted	
  (McAdam	
  2011).	
  	
  Yolk-­‐sac	
  larvae	
  
captured	
  here	
  were	
  estimated	
  to	
  be	
  zero	
  to	
  three	
  days	
  post-­‐hatch,	
  suggesting	
  either	
  
larvae	
  were	
  hatching	
  immediately	
  upstream	
  from	
  the	
  sampling	
  equipment	
  or	
  larval	
  
rearing	
  habitat	
  at	
  spawning	
  sites	
  is	
  poor	
  and	
  results	
  in	
  non-­‐volitional	
  dispersal	
  prior	
  
to	
  the	
  larvae	
  utilizing	
  endogenous	
  yolk-­‐sac	
  reserves.	
  	
  	
  
Variance	
  in	
  reproductive	
  success,	
  based	
  on	
  number	
  of	
  offspring	
  produced	
  by	
  
individual	
  adults,	
  was	
  inferred	
  within	
  spawning	
  sites,	
  among	
  spawning	
  sites	
  and	
  
between	
  years.	
  	
  Reconstructed	
  pedigrees	
  revealed	
  differences	
  in:	
  1)	
  the	
  duration	
  of	
  
spawning	
  among	
  individual	
  fish,	
  2)	
  the	
  number	
  of	
  days	
  over	
  which	
  spawning	
  
occurred	
  among	
  individual	
  fish,	
  and	
  3)	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  partners,	
  all	
  of	
  
which	
  were	
  unknown	
  for	
  White	
  Sturgeon	
  populations	
  prior	
  to	
  this	
  study.	
  Spawning	
  
was	
  estimated	
  to	
  have	
  occurred	
  over	
  shorter	
  periods	
  at	
  the	
  ALH	
  site	
  in	
  2011	
  
compared	
  to	
  the	
  Waneta	
  site	
  during	
  2011	
  and	
  2012.	
  	
  However,	
  inferred	
  adults	
  
spawning	
  at	
  ALH	
  were	
  estimated	
  to	
  have	
  a	
  similar	
  mean	
  number	
  of	
  spawning	
  
partners	
  and	
  contributed	
  to	
  a	
  similar	
  mean	
  number	
  of	
  estimated	
  spawning	
  days.	
  	
  

	
  

46	
  

The	
  number	
  of	
  contributing	
  adults	
  per	
  estimated	
  spawning	
  day	
  was	
  greater	
  at	
  the	
  
Waneta	
  site	
  in	
  2011	
  compared	
  to	
  the	
  ALH	
  site	
  in	
  2011	
  and	
  the	
  Waneta	
  site	
  in	
  2012.	
  	
  
Within	
  all	
  sites,	
  variation	
  in	
  number	
  of	
  spawning	
  days	
  and	
  duration	
  of	
  spawning	
  
between	
  inferred	
  individual	
  adults	
  was	
  observed.	
  	
  Although	
  sex	
  was	
  unknown,	
  both	
  
sexes	
  were	
  estimated	
  to	
  have	
  spawned	
  during	
  multiple	
  days.	
  	
  Analyses	
  of	
  genetic	
  
data	
  also	
  determined	
  variation	
  in	
  number	
  of	
  spawning	
  partners	
  within	
  and	
  between	
  
sexes.	
  	
  This	
  observed	
  variation	
  in	
  number	
  of	
  adults	
  spawning	
  on	
  a	
  given	
  day,	
  and	
  
number	
  of	
  days	
  a	
  single	
  inferred	
  adult	
  spawned,	
  implied	
  that	
  the	
  number	
  of	
  
estimated	
  spawning	
  days	
  is	
  not	
  a	
  reliable	
  estimate	
  of	
  annual	
  spawner	
  abundance.	
  	
  
Estimating	
  White	
  Sturgeon	
  spawning	
  period	
  within	
  the	
  UCR	
  using	
  staged	
  eggs	
  has	
  
been	
  used	
  as	
  the	
  primary	
  measure	
  of	
  spawning	
  activity	
  for	
  many	
  years	
  and	
  has	
  been	
  
the	
  best	
  available	
  metric	
  describing	
  start	
  and	
  end	
  dates	
  of	
  spawning	
  activity.	
  	
  We	
  
included	
  staged	
  larvae	
  in	
  the	
  spawning	
  duration	
  estimate	
  to	
  provide	
  a	
  better	
  
representation	
  of	
  all	
  spawning	
  days.	
  	
  Based	
  on	
  these	
  results,	
  managers	
  would	
  be	
  
advised	
  to	
  estimate	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  days	
  using	
  both	
  staged	
  eggs	
  and	
  larvae	
  
as	
  a	
  management	
  tool	
  to	
  determine	
  duration	
  of	
  spawning	
  but	
  not	
  to	
  infer	
  the	
  
number	
  of	
  spawning	
  adults.	
  	
  	
  
The	
  ratio	
  of	
  Ns	
  (genetically	
  estimated)	
  to	
  Nc	
  (number	
  of	
  available	
  spawners	
  
based	
  on	
  stage	
  of	
  maturation)	
  was	
  0.683.	
  	
  Although	
  Ns	
  was	
  lower,	
  an	
  
underestimation	
  is	
  expected	
  due	
  to	
  restrictions	
  in	
  sampling	
  methods	
  and	
  
genotyping	
  a	
  subsample	
  of	
  the	
  total	
  capture.	
  However,	
  when	
  pedigree	
  analyses	
  
were	
  conducted	
  using	
  reduced	
  datasets	
  from	
  Waneta	
  and	
  ALH	
  2011	
  samples,	
  

	
  

47	
  

estimates	
  of	
  Ns	
  were	
  similar	
  (Table	
  7).	
  	
  Estimates	
  of	
  Nb	
  were	
  also	
  similar	
  while	
  Nk	
  
decreased	
  when	
  pedigrees	
  were	
  reconstructed	
  with	
  reduced	
  number	
  of	
  samples	
  
(Table	
  7).	
  	
  These	
  results	
  show	
  that	
  sample	
  sizes	
  of	
  larvae	
  used	
  were	
  representative	
  
of	
  the	
  population	
  present.	
  	
  Not	
  all	
  family	
  crosses	
  were	
  observed	
  with	
  reduced	
  
sample	
  size	
  and/or	
  collection	
  duration,	
  suggesting	
  sample	
  size	
  may	
  affect	
  estimates	
  
of	
  individual	
  reproductive	
  success.	
  	
  An	
  overestimation	
  of	
  Nc	
  within	
  the	
  Canadian	
  
portion	
  of	
  the	
  UCR	
  is	
  expected	
  as	
  all	
  sexually	
  mature	
  adults	
  may	
  not	
  successfully	
  
reproduce	
  and/or	
  mature	
  adults	
  may	
  spawn	
  in	
  areas	
  south	
  of	
  the	
  border.	
  	
  This	
  data	
  
highlights	
  the	
  importance	
  of	
  using	
  multiple	
  methods	
  to	
  describe	
  adult	
  demographics	
  
for	
  understudied	
  species	
  when	
  possible.	
  	
  Future	
  studies	
  that	
  investigate	
  spawning	
  
periodicity	
  for	
  adult	
  males	
  and	
  females	
  would	
  add	
  further	
  information	
  regarding	
  the	
  
number	
  of	
  adults	
  available	
  to	
  spawn	
  in	
  any	
  given	
  year.	
  	
  Finally,	
  additional	
  years	
  of	
  
empirical	
  and	
  genetic	
  data	
  collection	
  would	
  be	
  beneficial	
  to	
  further	
  compare	
  
estimates	
  made	
  using	
  both	
  methods.	
  	
  
Estimates	
  of	
  Nb	
  were	
  found	
  to	
  be	
  less	
  than	
  Ns	
  at	
  the	
  ALH	
  and	
  Waneta	
  sites,	
  
implying	
  there	
  is	
  inter-­‐individual	
  variation	
  in	
  reproductive	
  success.	
  	
  Variation	
  could	
  
be	
  due	
  to	
  unequal	
  sex	
  ratios	
  (Moyer	
  et	
  al.	
  2012),	
  variance	
  in	
  reproductive	
  success	
  
(Duong	
  et	
  al.	
  2013),	
  and/or	
  variation	
  in	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  individuals	
  over	
  
time,	
  which	
  was	
  seen	
  in	
  our	
  results	
  of	
  individual	
  reproductive	
  success.	
  	
  Despite	
  a	
  
stable	
  Ns	
  across	
  years,	
  Duong	
  et	
  al.	
  (2013)	
  found	
  the	
  polygamous	
  mating	
  system	
  of	
  
Lake	
  Sturgeon	
  Acipenser	
  fulvescens	
  resulted	
  in	
  low	
  standardized	
  variance	
  in	
  
reproductive	
  success	
  causing	
  interannual	
  variation	
  in	
  Nb/Ns	
  ratios.	
  	
  We	
  also	
  
	
  

48	
  

observed	
  relatively	
  constant	
  estimates	
  of	
  Ns	
  at	
  Waneta	
  across	
  both	
  years	
  despite	
  the	
  
8-­‐fold	
  difference	
  in	
  number	
  of	
  offspring	
  collected.	
  	
  Results	
  presented	
  here,	
  and	
  by	
  
past	
  studies	
  (Duong	
  et	
  al.	
  2013;	
  Moyer	
  et	
  al.	
  2012),	
  indicate	
  that	
  environmental	
  
conditions	
  and	
  the	
  nature	
  of	
  sturgeon	
  reproductive	
  ecology	
  interact	
  to	
  affect	
  
demographic	
  parameters,	
  Nb/Ns	
  estimates,	
  and	
  offspring	
  survival.	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
The	
  pedigree	
  methods	
  employed	
  in	
  this	
  study	
  are	
  useful	
  for	
  populations	
  
where	
  access	
  to	
  spawning	
  adults	
  is	
  not	
  possible,	
  making	
  more	
  traditional	
  parentage	
  
analysis	
  difficult.	
  	
  Further,	
  the	
  White	
  Sturgeon	
  genome	
  has	
  complicated	
  genetic	
  
analyses	
  to	
  date	
  due	
  to	
  issues	
  with	
  polyploidy.	
  	
  A	
  recent	
  study	
  by	
  Wang	
  and	
  Scribner	
  
(2013)	
  examined	
  the	
  effects	
  of	
  polyploidy	
  levels,	
  actual	
  pedigree	
  structures,	
  and	
  
marker	
  number	
  and	
  polymorphism	
  on	
  the	
  accuracy	
  of	
  sibship	
  assignments	
  using	
  
simulated	
  and	
  empirical	
  data	
  of	
  polyploid	
  species	
  based	
  on	
  full	
  likelihood	
  and	
  
pairwise	
  likelihood	
  methods.	
  	
  Their	
  results	
  showed	
  that	
  sibship	
  could	
  be	
  accurately	
  
recovered	
  for	
  polyploid	
  species	
  based	
  on	
  a	
  typical	
  set	
  of	
  microsatellites	
  (e.g.	
  10	
  
markers	
  each	
  with	
  10	
  alleles)	
  using	
  the	
  full	
  likelihood	
  methods	
  developed	
  for	
  
diploid	
  species	
  (Wang	
  2004;	
  Wang	
  and	
  Santure	
  2009)	
  when	
  applying	
  the	
  marker	
  
data	
  transformation	
  described	
  by	
  Rodzen	
  et	
  al.	
  (2004).	
  	
  Wang	
  and	
  Scribner	
  (2013)	
  
also	
  showed	
  that	
  including	
  more	
  marker	
  information	
  and	
  allowing	
  for	
  a	
  small	
  
mistyping	
  error	
  rate	
  (e	
  =	
  0.04)	
  treats	
  the	
  low	
  proportions	
  of	
  the	
  probability	
  of	
  
recessive	
  phenotypes	
  as	
  a	
  mistyping	
  error	
  within	
  the	
  analysis,	
  thereby	
  reducing	
  
sibship	
  grouping	
  split	
  during	
  reconstruction.	
  	
  Additionally,	
  they	
  found	
  that	
  80	
  
transformed	
  loci	
  were	
  sufficient	
  to	
  achieve	
  almost	
  perfect	
  sibship	
  of	
  uniformly	
  large	
  

	
  

49	
  

full	
  sib	
  families,	
  while	
  125	
  transformed	
  loci	
  were	
  able	
  to	
  correctly	
  reconstruct	
  
sibships	
  containing	
  unrelated	
  individuals	
  (singletons)	
  at	
  a	
  rate	
  of	
  99%.	
  	
  The	
  
inference	
  accuracy	
  for	
  all	
  types	
  of	
  relationships	
  increased	
  rapidly	
  with	
  an	
  increased	
  
number	
  of	
  alleles	
  per	
  untransformed	
  locus.	
  	
  The	
  findings	
  of	
  Wang	
  and	
  Scribner	
  
(2013)	
  validated	
  our	
  methods	
  of	
  inferring	
  sibship	
  from	
  12	
  microsatellite	
  loci	
  (a	
  total	
  
of	
  143	
  transformed	
  loci;	
  Rodzen	
  et	
  al.	
  2004)	
  using	
  the	
  full	
  likelihood	
  method.	
  	
  The	
  
empirical	
  estimates	
  of	
  mistyping	
  error	
  rate	
  we	
  used	
  in	
  analyses	
  were	
  low	
  (0.008	
  
and	
  0.003	
  for	
  2011	
  and	
  2012	
  data,	
  respectively).	
  	
  However,	
  pedigree	
  reconstruction	
  
and	
  estimates	
  of	
  Nb	
  and	
  Ns	
  were	
  similar	
  when	
  the	
  ALH	
  2011	
  data	
  was	
  analyzed	
  
using	
  error	
  rates	
  of	
  0.02	
  and	
  0.04	
  (data	
  not	
  shown).	
  	
  Additionally,	
  we	
  observed	
  a	
  
high	
  degree	
  of	
  consistency	
  in	
  pedigree	
  assignment	
  and	
  estimated	
  Nb	
  and	
  Ns	
  across	
  
replicate	
  runs	
  within	
  a	
  site	
  further	
  confirming	
  the	
  reliability	
  of	
  the	
  results.	
  	
  	
  	
  	
  
The	
  UCR	
  White	
  Sturgeon	
  population	
  has	
  been	
  experiencing	
  recruitment	
  
failure	
  over	
  the	
  past	
  several	
  decades	
  and	
  hatchery	
  supplementation	
  has	
  been	
  the	
  
primary	
  means	
  of	
  mitigation	
  while	
  research	
  into	
  recruitment	
  failure	
  is	
  ongoing	
  
(Hildebrand	
  and	
  Parsley	
  2013).	
  	
  For	
  hatchery	
  programs	
  focused	
  on	
  species	
  that	
  do	
  
not	
  use	
  captive	
  broodstock,	
  factors	
  such	
  as	
  number	
  of	
  spawning	
  adults,	
  limited	
  
access	
  to	
  spawning	
  adults,	
  and	
  life	
  history	
  characteristics	
  (i.e.,	
  intermittent	
  
spawning,	
  delayed	
  maturity,	
  skewed	
  sex	
  ratios)	
  can	
  lead	
  to	
  management	
  practices	
  
that	
  reduce	
  offspring	
  levels	
  of	
  genetic	
  diversity	
  relative	
  to	
  levels	
  represented	
  in	
  the	
  
adult	
  spawning	
  population	
  (Allendorf	
  and	
  Phelps	
  1980;	
  Ryman	
  1991;	
  Crossman	
  et	
  
al.	
  2011).	
  	
  Crossman	
  et	
  al.	
  (2011)	
  found	
  that	
  Lake	
  Sturgeon	
  offspring	
  of	
  naturally	
  

	
  

50	
  

produced	
  eggs	
  and	
  larvae	
  collected	
  in	
  drift	
  nets	
  and	
  raised	
  in	
  a	
  hatchery	
  were	
  less	
  
related	
  (lower	
  coancestry)	
  and	
  were	
  produced	
  by	
  greater	
  effective	
  breeding	
  
numbers	
  than	
  offspring	
  produced	
  from	
  direct	
  gamete	
  collections	
  from	
  adults.	
  	
  
Current	
  UCR	
  White	
  Sturgeon	
  recovery	
  measures	
  include	
  a	
  hatchery	
  supplemental	
  
program	
  capturing	
  broodstock	
  of	
  up	
  to	
  20	
  adults	
  (10	
  females	
  and	
  10	
  males)	
  
annually	
  for	
  the	
  production	
  of	
  offspring.	
  	
  Results	
  from	
  this	
  study,	
  and	
  Crossman	
  et	
  
al.	
  (2011),	
  suggest	
  that	
  representation	
  of	
  additional	
  spawning	
  adults	
  could	
  be	
  
achieved	
  by	
  incorporating	
  wild	
  caught	
  eggs	
  and	
  larvae	
  into	
  the	
  culture	
  program.	
  	
  
This	
  has	
  been	
  recommended	
  for	
  other	
  sturgeon	
  species	
  (e.g.	
  Lake	
  Sturgeon;	
  
Crossman	
  et	
  al.	
  2011).	
  	
  	
  
Using	
  genetic	
  data,	
  we	
  estimated	
  the	
  effective	
  breeding	
  number	
  for	
  polyploid	
  
species	
  inhabiting	
  large	
  river	
  systems	
  where	
  direct	
  observation	
  of	
  mating	
  is	
  
impossible	
  or	
  misleading,	
  and	
  spawning	
  population	
  census	
  data	
  are	
  difficult	
  to	
  
obtain.	
  	
  If	
  genetic	
  techniques	
  are	
  not	
  available	
  or	
  affordable,	
  concordance	
  between	
  
empirical	
  estimates	
  of	
  spawning	
  census	
  size	
  and	
  genetic	
  estimates	
  supports	
  the	
  use	
  
of	
  alternative	
  means	
  of	
  estimating	
  the	
  number	
  of	
  adults	
  that	
  may	
  be	
  spawning	
  in	
  
any	
  given	
  year.	
  	
  Conversely,	
  census	
  data	
  support	
  genetic	
  findings	
  and	
  thus	
  in	
  
situations	
  where	
  adult	
  sampling	
  is	
  not	
  feasible	
  but	
  eggs	
  and	
  larvae	
  are	
  sampled,	
  
genetic	
  data	
  can	
  provide	
  viable	
  means	
  of	
  inferring	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  adults,	
  
at	
  least	
  to	
  the	
  larval	
  stage.	
  	
  These	
  methods	
  of	
  determining	
  spawning	
  population	
  size	
  
and	
  effective	
  population	
  size	
  are	
  fundamental	
  to	
  our	
  understanding	
  of	
  life	
  history	
  
strategies	
  and	
  can	
  be	
  applied	
  to	
  recovery	
  planning	
  and	
  aquaculture	
  programs	
  for	
  
species	
  of	
  conservational	
  concern.	
  	
  	
  	
  	
  

	
  

51	
  

FINAL	
  CONCLUSIONS	
  
	
  
Results	
  presented	
  in	
  my	
  thesis	
  greatly	
  increase	
  our	
  understanding	
  of	
  the	
  
reproductive	
  ecology	
  of	
  white	
  sturgeon	
  in	
  situations	
  where	
  direct	
  observations	
  of	
  
spawning	
  activity	
  cannot	
  be	
  made.	
  	
  I	
  quantified	
  the	
  effective	
  breeding	
  population	
  
size,	
  number	
  of	
  adults	
  contributing	
  offspring	
  and	
  individual	
  reproductive	
  success	
  of	
  
this	
  polyploidy	
  species	
  using	
  pedigree	
  analysis.	
  	
  Methods	
  described	
  here	
  can	
  be	
  
used	
  to	
  accurately	
  characterize	
  adult	
  spawning	
  activities	
  including	
  duration	
  of	
  the	
  
reproductive	
  season	
  and	
  geographically	
  localized	
  spawning	
  days.	
  	
  These	
  data	
  will	
  
facilitate	
  future	
  studies	
  of	
  adult	
  responses	
  to	
  reproductive	
  cues	
  such	
  as	
  water	
  
temperatures	
  and	
  flow	
  regimes.	
  	
  	
  
Estimates	
  of	
  the	
  total	
  number	
  of	
  adults	
  contributing	
  to	
  larvae	
  and	
  eggs	
  
collected	
  was	
  comparable	
  to	
  estimates	
  of	
  the	
  number	
  of	
  adults	
  expected	
  to	
  
reproduce	
  each	
  year.	
  	
  However,	
  estimates	
  of	
  effective	
  breeding	
  population	
  size	
  (Nb)	
  
were	
  consistently	
  lower	
  than	
  estimates	
  of	
  number	
  of	
  spawning	
  adults	
  (N)	
  
suggesting	
  skewed	
  sex	
  ratios	
  and	
  inter-­‐individual	
  variation	
  in	
  reproductive	
  success,	
  
which	
  was	
  documented	
  based	
  on	
  genetic	
  pedigree	
  analysis.	
  	
  Reconstructed	
  
pedigrees	
  revealed	
  that	
  adults	
  varied	
  in	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  days	
  they	
  
contributed	
  to	
  and	
  in	
  the	
  number	
  of	
  mating	
  partners.	
  	
  Because	
  of	
  high	
  inter-­‐
individual	
  variation,	
  visual	
  estimates	
  of	
  the	
  number	
  of	
  spawning	
  days	
  based	
  on	
  egg	
  
and	
  larval	
  developmental	
  stage	
  are	
  poor	
  indicators	
  of	
  number	
  of	
  spawning	
  adults.	
  	
  	
  
As	
  a	
  direct	
  result	
  of	
  this	
  research,	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  White	
  Sturgeon	
  
Recovery	
  Initiative	
  will	
  use	
  these	
  data	
  in	
  ongoing	
  recovery	
  planning	
  and	
  help	
  revise	
  

	
  

52	
  

conservation	
  aquaculture	
  programs	
  for	
  this	
  population.	
  	
  Currently,	
  managers	
  
believe	
  the	
  most	
  effective	
  tool	
  for	
  recovery	
  efforts	
  of	
  UCR	
  white	
  sturgeon	
  involves	
  
hatchery	
  supplementation.	
  	
  Based	
  on	
  my	
  thesis	
  research,	
  the	
  UCR	
  white	
  sturgeon	
  
restoration	
  program	
  could	
  be	
  significantly	
  improved	
  if	
  methods	
  by	
  which	
  white	
  
sturgeon	
  supplemental	
  progeny	
  are	
  acquired	
  are	
  changed.	
  	
  The	
  current	
  stocking	
  
program	
  is	
  limited	
  by	
  the	
  number	
  of	
  contributing	
  adults	
  based	
  on	
  access	
  to	
  
spawning	
  adults.	
  	
  Collection	
  and	
  rearing	
  of	
  naturally	
  produced	
  eggs	
  and	
  larvae	
  for	
  
supplemental	
  purposes	
  would	
  increase	
  Nb,	
  and	
  genetic	
  diversity	
  of	
  stocked	
  
offspring,	
  which	
  would	
  have	
  significant	
  implications	
  for	
  restoration	
  of	
  white	
  
sturgeon.	
  	
  Management	
  programs	
  would	
  be	
  advised	
  to	
  target	
  wild	
  progeny	
  from	
  
many	
  individual	
  spawning	
  days	
  and	
  locations	
  to	
  increase	
  the	
  probably	
  of	
  stocking	
  
offspring	
  representing	
  a	
  large,	
  representative	
  cross-­‐section	
  of	
  the	
  spawning	
  
population.	
  	
  By	
  adapting	
  this	
  collection	
  strategy,	
  managers	
  will	
  also	
  maintain	
  
diversity	
  represented	
  across	
  population	
  subgroups	
  that	
  reproduce	
  at	
  different	
  times	
  
and	
  locations,	
  thereby	
  reducing	
  the	
  potential	
  for	
  loss	
  of	
  adaptations	
  that	
  have	
  
evolved	
  in	
  response	
  to	
  temporal	
  and	
  spatial	
  environmental	
  heterogeneity.	
  
For	
  other	
  white	
  sturgeon	
  populations	
  where	
  management	
  options	
  are	
  restricted	
  to	
  
direct	
  gamete	
  takes	
  from	
  few	
  wild-­‐caught	
  spawning	
  adults,	
  programs	
  should	
  
attempt	
  to	
  incorporate	
  knowledge	
  of	
  the	
  white	
  sturgeon’s	
  reproductive	
  ecology	
  and	
  
enhance	
  diversity	
  by	
  collection	
  of	
  adults	
  from	
  different	
  spawning	
  times	
  and	
  
locations.	
  	
  	
  
Successful	
  recruitment	
  to	
  the	
  egg	
  and	
  larval	
  stage	
  was	
  observed	
  for	
  this	
  
population	
  over	
  two	
  consecutive	
  years.	
  	
  However,	
  recruitment	
  failure	
  has	
  been	
  
	
  

53	
  

identified	
  as	
  the	
  principle	
  cause	
  of	
  endangerment	
  (UCRWSRI	
  2012).	
  	
  Further	
  
research	
  is	
  required	
  to	
  assess	
  suitable	
  habitat	
  availability	
  and	
  other	
  elements	
  of	
  the	
  
physical	
  and	
  biotic	
  river	
  environment	
  for	
  all	
  life	
  stages	
  of	
  sturgeon	
  residing	
  the	
  UCR	
  
including	
  collection	
  of	
  data	
  on	
  juvenile	
  abundance	
  and	
  growth,	
  development	
  and	
  
condition,	
  evidence	
  of	
  food	
  availability	
  and	
  survival	
  rates.	
  	
  	
  
	
  

	
  

54	
  

LITERATURE	
  CITED	
  

	
  

58	
  

LITERATURE	
  CITED	
  
	
  
Anders,	
  P.J.,	
  A.	
  Drauch-­‐Schreier,	
  J.	
  Rodzen,	
  M.S.	
  Powell,	
  S.	
  Narum,	
  J.A.	
  Crossman.	
  	
  	
  
	
  
2011.	
  	
  A	
  review	
  of	
  genetic	
  evaluation	
  tools	
  for	
  conservation	
  and	
  management	
  of	
  
North	
  American	
  sturgeons:	
  roles,	
  benefits	
  and	
  limitations.	
  	
  Journal	
  of	
  Applied	
  
Ichthyology,	
  27(2)	
  3-­‐11.	
  
Anders,	
  P.,	
  D.L.	
  Richards,	
  M.S.	
  Powell.	
  2002.	
  The	
  first	
  endanagered	
  white	
  sturgeon	
  
population;	
  repercussions	
  in	
  an	
  altered	
  large	
  river-­‐floodplain	
  ecosystem	
  In	
  
Biology,	
  management,	
  and	
  protection	
  of	
  North	
  American	
  sturgeon	
  (Eds.)	
  W.	
  Van	
  
Winkle,	
  P.	
  Anders,	
  D.H.	
  Secor	
  and	
  D.A.	
  Dixon.	
  American	
  Fisheries	
  Society,	
  
Symposium	
  28,	
  Bethesda,	
  Maryland,	
  pp.	
  127	
  –	
  150.	
  	
  
Atkinson,	
  D.	
  (1994)	
  Temperature	
  and	
  organism	
  size-­‐a	
  biological	
  law	
  for	
  
ectotherms?	
  Advances	
  in	
  Ecological	
  Research,	
  25,	
  1-­‐58.	
  
Auer	
  N.A.	
  	
  1996.	
  	
  Importance	
  of	
  habitat	
  and	
  migration	
  to	
  sturgeons	
  with	
  emphasis	
  
on	
  lake	
  sturgeon.	
  	
  Canadian	
  Journal	
  of	
  Fisheries	
  and	
  Aquatic	
  Sciences	
  
53(1):152-­‐160.	
  
BC	
  Hydro.	
  2013.	
  Lower	
  Columbia	
  River	
  adult	
  white	
  sturgeon	
  monitoring	
  program:	
  
2009	
  &	
  2010	
  investigations	
  data	
  report.	
  Prepared	
  by	
  BC	
  Hydro	
  Water	
  License	
  
Requirements,	
  Castlegar,	
  BC.	
  59	
  pp.	
  
Beer,	
  K.E.	
  1981.	
  Embryonic	
  and	
  larval	
  development	
  of	
  white	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  
transmontanus).	
  MS	
  Thesis,	
  UC	
  Davis.	
  93	
  pp.	
  	
  
Billard,	
  R.	
  and	
  	
  G.	
  Leconintre.	
  2001.	
  	
  Biology	
  and	
  conservation	
  of	
  sturgeon	
  and	
  	
  
	
  

paddlefish.	
  Rev	
  Fish	
  Biol	
  Fisheries.	
  10:355-­‐392.	
  

Blacklidge,	
  K.H.,	
  and	
  C.A.	
  Bidwell.	
  1993.	
  Three	
  ploidy	
  levels	
  indicated	
  by	
  genome	
  
quantification	
  in	
  Acipenserformes	
  of	
  North	
  American.	
  J.	
  Hered.,	
  84:	
  427-­‐430.	
  
Bonin,	
  A.,	
  E.	
  Bellemain,	
  P.B.	
  Bronken	
  Eidesen,	
  F.	
  Pompanin,	
  C.	
  Brochmann,	
  and	
  P.	
  
Taberlet.	
  	
  2004.	
  	
  How	
  to	
  track	
  and	
  asses	
  genotyping	
  errors	
  in	
  population	
  genetic	
  
studies.	
  Molecular	
  Ecology,	
  13(11)	
  3261-­‐3273.	
  
Bork,	
  K.,	
  A.	
  Drauch,	
  J.A.	
  Isreal,	
  J.	
  Pedroia,	
  J.	
  Rodzen,	
  and	
  B.	
  May.	
  	
  2008.	
  	
  Development	
  	
  
	
  
of	
  new	
  microsatellite	
  primers	
  for	
  green	
  and	
  white	
  sturgeon.	
  	
  Conserv	
  Genet,	
  
9(4):	
  973-­‐979.	
  	
  
Boucher,	
  M.A.	
  2012.	
  The	
  effect	
  of	
  substrate	
  rearing	
  on	
  the	
  growth,	
  development,	
  and	
  
survival	
  of	
  larval	
  white	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  transmontanus)	
  during	
  early	
  
ontogeny.	
  MS	
  Thesis,	
  University	
  of	
  Northern	
  British	
  Columbia.	
  

	
  

59	
  

Braude,	
  S.	
  and	
  B.	
  S.	
  Low.	
  2010.	
  An	
  introduction	
  to	
  methods	
  and	
  models	
  in	
  ecology,	
  
evolution,	
  and	
  conservation	
  biology.	
  Princeton	
  University	
  Press.	
  
Brown,	
  J.R.,	
  A.T.	
  Beckenbach,	
  and	
  M.J.	
  Smith.	
  	
  1992.	
  	
  Influence	
  of	
  Pleistocene	
  	
  
	
  
glaciations	
  and	
  human	
  intervention	
  upon	
  mitochondrial	
  DNA	
  diversity	
  in	
  white	
  
sturgeon	
  (Acipenser	
  transmntanus)	
  populations.	
  	
  Can.	
  J.	
  Fish.	
  Aquat.	
  Sci.	
  49:	
  358-­‐
367.	
  
Charlesworth,	
  B.	
  2009.	
  Effective	
  population	
  size	
  and	
  patterns	
  of	
  molecular	
  evolution	
  
and	
  variation.	
  Nature	
  Reviews	
  Genetics,	
  10:	
  195-­‐205.	
  	
  
Conte,	
  F.S.,	
  S.I.	
  Doroshov,	
  P.B.	
  Lutes	
  and	
  E.M.	
  Strange.	
  	
  1988.	
  	
  Hatchery	
  Manual	
  for	
  	
  
	
  
the	
  white	
  sturgeon,	
  Acipencer	
  Transmontanus,	
  with	
  application	
  to	
  other	
  North	
  
American	
  Acipenseridae.	
  	
  Regents	
  of	
  the	
  University	
  of	
  California	
  Division	
  of	
  
Agriculture	
  and	
  Natural	
  Resources.	
  	
  	
  
Crossman,	
  J.A.,	
  Scribner,	
  K.T.,	
  Duong,	
  Y.T.,	
  Davis,	
  C.A.,	
  Forsythe,	
  P.S.,	
  Baker,	
  E.A.	
  2011.	
  
Gamete	
  and	
  larval	
  collection	
  methods	
  and	
  hatchery	
  rearing	
  environments	
  affect	
  
levels	
  of	
  genetic	
  diversity	
  in	
  early	
  life	
  stages	
  of	
  lake	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  
fulvescnes).	
  Aquaculture	
  310:	
  312-­‐324.	
  
Dettlaff,	
  T.A.,	
  A.S.	
  Ginsburg,	
  and	
  O.I	
  Schmalhausen.	
  	
  1993.	
  	
  Sturgeon	
  Fishes	
  	
  
	
  
Developmental	
  Biology	
  and	
  Aquaculture.	
  	
  Springer-­‐Verlag	
  Berlin	
  Heidelberg.	
  	
  
Drauch,	
  A.,	
  K.	
  Bork,	
  B.	
  May,	
  J.	
  Rodzen.	
  	
  2006	
  .	
  	
  Development	
  of	
  new	
  microsatellite	
  	
  
genetic	
  markers	
  for	
  white	
  sturgeon	
  and	
  continued	
  genetic	
  monitoring	
  of	
  the	
  
KTOI	
  brookstock.	
  Prepared	
  for	
  Kootenai	
  Tribe	
  of	
  Idaho.	
  	
  
Drauch,	
  A.,	
  and	
  B.	
  May.	
  	
  2007.	
  	
  Genetic	
  Monitoring	
  of	
  the	
  Kootenai	
  Tribe	
  of	
  Idaho	
  	
  
	
  
White	
  Sturgeon	
  Conservation	
  Aquaculture	
  Program.	
  	
  Prepared	
  for	
  Kootenai	
  
Tribe	
  of	
  Idaho.	
  
Doung,	
  Y.,	
  Scribner	
  KT,	
  Forsythe	
  P,	
  Crossman	
  JA	
  ,	
  and	
  Baker	
  E.	
  2013.	
  Interannual	
  
variation	
  in	
  effective	
  number	
  of	
  breeders	
  and	
  estimation	
  of	
  effective	
  population	
  
size	
  in	
  long-­‐lived	
  iteroparous	
  lake	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  fulvescens).	
  Molecular	
  
Ecoloy,	
  22:	
  1282-­‐1294.	
  	
  
Duong	
  Y,	
  Scribner	
  KT,	
  Crossman	
  JA,	
  Forsythe	
  P,	
  and	
  Baker	
  E.	
  2011.	
  Environmental	
  
and	
  maternal	
  effects	
  on	
  timing	
  and	
  duration	
  of	
  dispersal	
  of	
  larval	
  lake	
  sturgeon	
  
(Acipenser	
  fulvescens).	
  Can.	
  J.	
  Fish.	
  Aquat.	
  Sci.	
  68(4):	
  643-­‐654.	
  
Frankham,	
  R.	
  1995.	
  Effective	
  population-­‐size	
  adult-­‐population	
  size	
  ratios	
  in	
  wildlife	
  
–	
  a	
  review.	
  Genetics	
  Research,	
  66:	
  95-­‐107.	
  	
  
Gregory,	
  R.,	
  and	
  G.	
  Long.	
  2008.	
  Summary	
  and	
  key	
  findings	
  of	
  Upper	
  Columbia	
  River	
  
white	
  sturgeon	
  recruitment	
  failure	
  hypothesis	
  review.	
  	
  Prepared	
  for	
  the	
  Upper	
  
Columbia	
  River	
  White	
  Sturgeon	
  Technical	
  Working	
  Group.	
  	
  

	
  

60	
  

Golder	
  Associates	
  Ltd.	
  	
  2009.	
  	
  Lower	
  Columbia	
  River	
  adult	
  white	
  sturgeon	
  	
  
monitoring:	
  208	
  investigations	
  data	
  report.	
  	
  Report	
  prepared	
  for	
  BC	
  Hydro,	
  
Castelgar,	
  BC.	
  	
  Golder	
  Report	
  No.	
  08-­‐1480-­‐0032:	
  32	
  p.	
  +	
  2	
  app.	
  	
  	
  	
  
Hardy,	
  O.J.	
  	
  2003.	
  	
  Estimation	
  of	
  pairwise	
  relatedness	
  between	
  individuals	
  and	
  	
  
characterization	
  of	
  isolation-­‐by-­‐distance	
  processes	
  using	
  dominant	
  genetic	
  
markers.	
  	
  Mol.	
  Ecol.	
  12:	
  1577-­‐1588.	
  
Hardy,	
  R.S.	
  &	
  Litvak,	
  M.K.	
  (2004)	
  Effects	
  of	
  temperature	
  on	
  the	
  early	
  development,	
  
growth,	
  and	
  survival	
  of	
  shortnose	
  sturgeon,	
  Acipenser	
  brevirostrum,	
  and	
  Atlantic	
  
sturgeon,	
  Acipenser	
  oxyrhynchus,	
  yolk-­‐sac	
  larvae.	
  Environmental	
  Biology	
  of	
  
Fishes,	
  70,	
  145-­‐154.	
  	
  
Hildebrand,	
  L.,	
  C.	
  McLeod,	
  and	
  S.	
  McKenzie.	
  1999.	
  Status	
  and	
  management	
  of	
  white	
  	
  
sturgeon	
  in	
  the	
  Columbia	
  River	
  in	
  British	
  Columbia,	
  Canada:	
  an	
  overview.	
  	
  
Journal	
  of	
  Applied	
  Ichthyology.	
  15:	
  164-­‐172.	
  	
  
Irvine,	
  R.L.,	
  D.C.	
  Schmidt,	
  and	
  L.R.	
  Hildebrand.	
  2007.	
  Population	
  of	
  white	
  sturgeon	
  in	
  	
  
the	
  Lower	
  Columbia	
  river	
  within	
  Canada.	
  Transactions	
  of	
  the	
  American	
  
Fisheries	
  Society	
  136:1472-­‐1479.	
  
Jager,	
  H.I.,	
  W.	
  Van	
  Winkle,	
  J.A.	
  Chandler,	
  K.B.	
  Lepla,	
  P.	
  Bates,	
  and	
  T.D.	
  Counihan.	
  	
  
2002.	
  A	
  simulation	
  study	
  of	
  factors	
  controlling	
  white	
  sturgeon	
  recruitment	
  in	
  
the	
  Snake	
  River	
  In	
  Biology,	
  management,	
  and	
  protection	
  of	
  North	
  American	
  
sturgeon	
  (Eds.)	
  W.	
  Van	
  Winkle,	
  P.	
  Anders,	
  D.H.	
  Secor	
  and	
  D.A.	
  Dixon.	
  
American	
  Fisheries	
  Society,	
  Symposium	
  28,	
  Bethesda,	
  Maryland,	
  pp.	
  127-­‐
150.	
  	
  
Jones,	
  O.R.,	
  and	
  J.	
  Wang.	
  	
  2009.	
  	
  COLONY;	
  a	
  program	
  for	
  parentage	
  and	
  sibship	
  	
  
inference	
  from	
  multilocus	
  genotype	
  data.	
  	
  Mol.	
  Ecol.	
  Res.	
  10(3):	
  551-­‐555.	
  
Kempinger,	
  J.J.	
  (1988)	
  Spawning	
  and	
  early	
  life	
  history	
  of	
  lake	
  sturgeon	
  in	
  the	
  Lake	
  
Winnebago	
  system,	
  Wisconsin.	
  American	
  Fisheries	
  Society	
  Symposium	
  Series,	
  5,	
  
110-­‐122.	
  
Killgore,	
  Miller	
  and	
  Conley.	
  1987.	
  Effects	
  of	
  turbulance	
  on	
  yolk-­‐sac	
  larvae	
  of	
  
paddlefish.	
  Transactions	
  of	
  the	
  American	
  Fisheries	
  Society,	
  116:670-­‐673.	
  
Kinghorn,	
  B.	
  and	
  S.	
  Kinghorn.	
  2011.	
  Pedigree	
  Viewer.	
  University	
  of	
  New	
  England.	
  	
  	
  
Klimogianni,	
  A.,	
  G.	
  Koumoundouros,	
  P.	
  Kaspiris,	
  and	
  M.	
  Kentouri.	
  2004.	
  Effect	
  of	
  
temperature	
  on	
  the	
  egg	
  and	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  development	
  of	
  common	
  Pandora,	
  
Pagellus	
  erythrinus.	
  Marine	
  Biology,	
  145:	
  1015-­‐1022.	
  
Lahnsteiner,	
  F.,	
  Kletzl,	
  M.	
  and	
  Weismann,	
  T.	
  	
  2012.	
  	
  The	
  effect	
  of	
  temperature	
  on	
  
embryonic	
  and	
  yolk-­‐sac	
  larval	
  development	
  in	
  the	
  burbot	
  Lota	
  lota.	
  Journal	
  of	
  
Fish	
  Biology,	
  81(3):	
  977-­‐986.	
  

	
  

61	
  

Laurel,	
  B.J.	
  and	
  Blood,	
  D.M.	
  2011.	
  	
  The	
  effects	
  of	
  temperature	
  on	
  hatching	
  and	
  
survival	
  of	
  northen	
  rock	
  sole	
  larvae	
  (Lepidopsetta	
  polyxystra).	
  Fishery	
  Bulletin,	
  
109(3):	
  282-­‐291.	
  
McAdam,	
  S.O.	
  2011.	
  Effects	
  of	
  substrate	
  condition	
  on	
  habitat	
  use	
  and	
  survival	
  by	
  
white	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  transmontanous)	
  larvae	
  and	
  potential	
  implications	
  
for	
  recruitment.	
  Canadian	
  Journal	
  of	
  Fisheries	
  and	
  Acquatic	
  Sciences,	
  68:	
  812-­‐
822.	
  
McAdam,	
  S.O.,	
  C.J.	
  Walters	
  and	
  C.	
  Nistor.	
  2005.	
  Linkages	
  between	
  white	
  sturgeon	
  
recruitment	
  and	
  altered	
  bed	
  substrates	
  in	
  the	
  Nechako	
  River,	
  Canada.	
  
Transactions	
  of	
  American	
  Fisheries	
  Society,	
  134:	
  1448-­‐1456.	
  
McCabe,	
  G.T.,	
  and	
  L.G.	
  Beckman.	
  1990.	
  Use	
  of	
  an	
  artificial	
  substrate	
  to	
  collect	
  white	
  
sturgeon	
  eggs.	
  California	
  Fish	
  and	
  Game,	
  76(4):	
  248-­‐250.	
  	
  
Miller,	
  T.J.,	
  Crowder,	
  L.B.,	
  Rice,	
  J.A.	
  and	
  Marschall,	
  E.A.	
  1988.	
  Larval	
  size	
  and	
  
recruitment	
  mechanisms	
  in	
  fishes:	
  Toward	
  a	
  conceptual	
  framework.	
  Canadian	
  
Journal	
  of	
  fisheries	
  and	
  Aquatic	
  Sciences,	
  45:1657-­‐1670.	
  
Morbey,	
  Y.E.	
  &	
  Ydenberg,	
  R.C.	
  (2003)	
  Timing	
  games	
  in	
  the	
  reproductive	
  phenology	
  
of	
  female	
  pacific	
  salmon	
  (Oncorhynchus	
  spp.).	
  America	
  Naturalist,	
  161,	
  284-­‐298.	
  
Myers,	
  R.A.	
  1998.	
  The	
  influence	
  of	
  age	
  structure	
  and	
  fecundity	
  on	
  effective	
  
population	
  size.	
  Proceedings	
  of	
  the	
  Royal	
  Society	
  of	
  Londen	
  Series	
  B-­‐Biological	
  
Sciences,	
  246:	
  71-­‐76.	
  	
  
Ojanguren,	
  A.J.	
  &	
  Brana,	
  F.	
  (2003)	
  Thermal	
  dependence	
  of	
  embryonic	
  growth	
  and	
  
development	
  in	
  brown	
  trout.	
  Journal	
  of	
  Fish	
  Biology,	
  62,	
  580-­‐590.	
  
Paragamian,	
  V.L.,	
  G.	
  Kruse	
  and	
  V.	
  Wakkinen.	
  	
  2001.	
  	
  Spawning	
  Habitat	
  of	
  Kootenai	
  
River	
  White	
  Sturgeon,	
  Post-­‐Libby	
  Dam.	
  	
  North	
  American	
  Journal	
  of	
  Fisheries	
  
Management,	
  21:22-­‐23.	
  
Paragamian,	
  V.L.,	
  R.	
  McDonald,	
  G.J.	
  Nelson	
  and	
  G.	
  Barton.	
  2009.	
  Kootenai	
  River	
  
velocities,	
  depth,	
  and	
  white	
  sturgeon	
  spawning	
  site	
  selection	
  –	
  a	
  mystery	
  
unraveled?	
  Journal	
  of	
  Applied	
  Ichthyology,	
  25:	
  640-­‐646.	
  
Parsley,	
  M.J.	
  and	
  L.	
  G.	
  Beckman.	
  	
  1994.	
  	
  White	
  sturgeon	
  spawning	
  and	
  rearing	
  habitat	
  
in	
  the	
  lower	
  Columbia	
  River.	
  	
  North	
  American	
  Journal	
  of	
  Fisheries	
  Management,	
  
14:812-­‐827.	
  
Parsley,	
  M.J,	
  Beckman,	
  L.G.	
  and	
  McCabe,	
  G.T.	
  1993.	
  Spawning	
  and	
  rearing	
  habitat	
  use	
  
by	
  white	
  sturgeons	
  in	
  the	
  Columbia	
  River	
  downstream	
  from	
  McNary	
  Dam.	
  
Transactions	
  of	
  the	
  American	
  Fisheries	
  Society,	
  122:217-­‐227.	
  
Parsley,	
  M.J.,	
  P.J.	
  Anders,	
  A.I.	
  Miller,	
  L.G.	
  Beckman	
  and	
  G.T.	
  McCabe.	
  2002.	
  Recovery	
  

	
  

62	
  

of	
  white	
  sturgeon	
  populations	
  through	
  natural	
  production:	
  Understanding	
  the	
  
influence	
  of	
  abiotic	
  and	
  biotic	
  factors	
  on	
  spawning	
  and	
  subsequent	
  recruitment	
  
In	
  W.	
  VanWinkle,	
  P.	
  Anders,	
  D.	
  Dixon,	
  and	
  D.	
  Secor	
  (Eds.)	
  Biology,	
  management	
  
and	
  protection	
  of	
  North	
  American	
  sturgeons.	
  	
  American	
  Fisheries	
  
Society,Symposium	
  28,	
  Bethesda,	
  Maryland.	
  
Parsley,	
  M.	
  J.,	
  E.	
  Kotfoot,	
  T.	
  J.	
  Blubaugh.	
  2011.	
  	
  Mid	
  Columbia	
  sturgeon	
  incubation	
  
and	
  rearing	
  study	
  (year	
  2).	
  Report	
  prepared	
  for	
  BC	
  Hydro,	
  Castlegar,	
  BC.	
  23	
  p.	
  +	
  
1	
  app.	
  	
  	
  
Pemberton,	
  J.M.	
  2008.	
  Wild	
  predigrees:	
  the	
  way	
  forward.	
  Proc.	
  R.	
  Soc.	
  B.,	
  275:	
  613-­‐
621.	
  
Perrin,	
  Rempel	
  and	
  Rosenau.	
  	
  2003.	
  	
  	
  White	
  sturgeon	
  spawning	
  habitat	
  in	
  an	
  
unregulated	
  river:	
  Fraser	
  River,	
  Canada.	
  	
  Transactions	
  of	
  American	
  Fisheries	
  
Society,	
  132:154-­‐165.	
  
R	
  Development	
  Core	
  Team	
  (2011)	
  R:	
  A	
  Language	
  and	
  Environment	
  for	
  Statistical	
  
Computing.	
  R	
  Foundation	
  for	
  Statistical	
  Computing,	
  Vienna.	
  	
  
Rice,	
  J.A.,	
  Crowder,	
  L.B.	
  and	
  Binkowski,	
  F.P.	
  1987.	
  Evaluating	
  potential	
  sources	
  of	
  
mortality	
  for	
  larval	
  bloater	
  (Coregonus	
  hoyi):	
  Starvation	
  and	
  vulnerability	
  to	
  
predation.	
  Canaidna	
  Journal	
  of	
  Fisheries	
  and	
  Aquatic	
  Sciences,	
  44:467-­‐472.	
  	
  
Rodzen,	
  J.A.	
  and	
  B.P.	
  May.	
  	
  2002.	
  	
  Inheritance	
  of	
  microsatellite	
  loci	
  in	
  the	
  white	
  
sturgeon	
  (Acipenser	
  transmontanus).	
  	
  Genome	
  45:1064-­‐1076.	
  
Rodzen,	
  J.A.,	
  Famula,	
  T.R.,	
  May,	
  B.	
  2004.	
  Estimation	
  of	
  parentage	
  and	
  relatedness	
  in	
  
the	
  polyploid	
  white	
  sturgeon	
  (Acipenser	
  transmontanus)	
  using	
  a	
  dominant	
  
marker	
  approach	
  for	
  duplicated	
  microsatellite	
  loci.	
  Aquaculture	
  232:	
  165–182.	
  
Semakula,	
  S.N.	
  and	
  P.A.	
  Larkin.	
  1968.	
  Age,	
  growth,	
  food,	
  and	
  yield	
  of	
  the	
  white	
  
sturgeon	
  (Acipenser	
  transmontanus)	
  of	
  the	
  Fraser	
  River,	
  British	
  Columbia.	
  J.	
  
Fish.	
  Res.	
  Board	
  Can.	
  25:	
  2589-­‐2602.	
  
Shepherd,	
  T.D.,	
  Costain,	
  K.E.	
  and	
  Litvak,	
  M.K.	
  2000.	
  Effect	
  of	
  development	
  rate	
  on	
  the	
  
swimming,	
  escape	
  responses,	
  and	
  morphology	
  of	
  yolk-­‐sac	
  stage	
  larval	
  American	
  
plaice,	
  Hippoglossoides	
  platessoies.	
  Marine	
  Biology,	
  137(4):	
  737-­‐745.	
  	
  
Terraquatic	
  Resource	
  Management.	
  2011.	
  Arrow	
  Lakes	
  Generating	
  Station	
  white	
  
sturgeon	
  spawning	
  monitoring	
  program.	
  Report	
  prepared	
  for	
  Columbia	
  Power	
  
Corporation,	
  Castlegar	
  BC.	
  19	
  p.	
  
Upper	
  Columbia	
  River	
  White	
  Sturgeon	
  Recovery	
  Initiative.	
  2002.	
  Upper	
  Columbia	
  
White	
  Sturgeon	
  Recovery	
  Plan.	
  28	
  November,	
  2002.	
  Prepared	
  by	
  the	
  Upper	
  
Columbia	
  White	
  Sturgeon	
  Recovery	
  Initiative.	
  90p.	
  +	
  app.	
  

	
  

63	
  

Upper	
  Columbia	
  River	
  White	
  Sturgeon	
  Recovery	
  Initiative.	
  2006.	
  Upper	
  	
  
Columbia	
  River	
  adult	
  white	
  sturgeon	
  capture	
  transport	
  and	
  handling	
  manual.	
  
Document	
  prepared	
  by	
  UCWSRI.	
  52	
  p.	
  	
  	
  
Upper	
  Columbia	
  White	
  Sturgeon	
  Recovery	
  Initiative.	
  2012.	
  Upper	
  Columbia	
  white	
  
sturgeon	
  recovery	
  plan	
  –	
  2012	
  revision.	
  Prepared	
  for	
  the	
  Upper	
  Columbia	
  White	
  
Sturgeon	
  Recovery	
  Initiative.	
  129	
  p.	
  +	
  1	
  app.	
  	
  	
  
Van	
  Eenennaam,	
  J.	
  P.,	
  J.	
  Linares-­‐Casenave,	
  X.	
  Deng,	
  and	
  S.	
  I.	
  Doroshov.	
  2005.	
  Effect	
  of	
  
incubation	
  temperature	
  on	
  green	
  sturgeon	
  embryos,	
  Acipenser	
  medirostris.	
  
Environmental	
  Biology	
  of	
  Fishes	
  72(2):	
  145-­‐154.	
  	
  
Wang,	
  J.	
  2004.	
  	
  Estimating	
  pair-­‐wise	
  relatedness	
  from	
  dominant	
  genetic	
  markers.	
  
Molecular	
  Ecology	
  13:	
  3169–3178,	
  
Wang,	
  J.	
  and	
  Scribner,	
  K.T.	
  In	
  review.	
  Parentage	
  and	
  sibship	
  inference	
  from	
  markers	
  	
  
in	
  polyploids.	
  Molecular	
  Ecology	
  Resources.	
  	
  	
  
Wang	
  J.,	
  and	
  Santure,	
  A.W.	
  2009.	
  Parentage	
  and	
  sibship	
  inference	
  from	
  mutlilocus	
  	
  
genotype	
  data	
  under	
  polygamy.	
  Genetics	
  181:	
  157-­‐1594.	
  
Wang,	
  Y.L.,	
  F.P.,	
  Binkowski,	
  and	
  S.I.	
  Doroshov.	
  1985.	
  Effect	
  of	
  temperature	
  on	
  early	
  
development	
  of	
  white	
  and	
  lake	
  sturgeon,	
  Acipenser	
  transmontanus	
  and	
  A.	
  
fulvescens.	
  Environmental	
  Biology	
  of	
  Fishes	
  14:43-­‐50.	
  	
  
Wang,	
  Y.L.,	
  Buddington,	
  R.K.	
  and	
  Doroshov,	
  S.I.	
  1987.	
  Influence	
  of	
  temperature	
  on	
  
yolk	
  utilization	
  by	
  white	
  sturgeon,	
  Acipenser	
  transmontanus.	
  Journal	
  of	
  Fish	
  
Biology,	
  30:263-­‐271.	
  
Waples,	
  R.S.	
  2010.	
  Spatial-­‐temporal	
  stratifications	
  in	
  natural	
  populations	
  and	
  how	
  
they	
  affect	
  understanding	
  and	
  estimation	
  of	
  effective	
  population	
  size.	
  Molecular	
  
Ecology	
  Resources,	
  10	
  :	
  785-­‐796.	
  
Waples,	
  R.S.	
  2002.	
  Effective	
  size	
  of	
  fluctuation	
  salmon	
  populations.	
  Genetics,	
  161:	
  
783-­‐791.	
  
Waples,	
  R.S.	
  1990.	
  Conservation	
  genetics	
  of	
  Pacific	
  salmon.	
  II.	
  Effective	
  population	
  
size	
  and	
  the	
  rate	
  of	
  loss	
  of	
  genetic	
  variability.	
  Journal	
  of	
  Heredity,	
  81:	
  267-­‐276.	
  
Wen,	
  W.,	
  Huang,	
  X.X.,	
  Chen,	
  Q.K.,	
  Feng,	
  L.F.	
  and	
  Wei,	
  L.K.	
  2013.	
  Temperature	
  effects	
  
on	
  early	
  development	
  and	
  biochemical	
  dynamics	
  of	
  a	
  marine	
  fish,	
  Inimicus	
  
japonicus.	
  Journal	
  of	
  experimental	
  marine	
  biology	
  and	
  ecology,	
  442:22-­‐29.	
  	
  
Wirgin	
  A.,	
  Stabile	
  J.E.,	
  Waldman	
  J.R.	
  1997.	
  Molecular	
  analysis	
  in	
  the	
  conservation	
  of	
  
sturgeons	
  and	
  paddlefish.	
  Environ.	
  Biol.	
  Fishes	
  48:385–398.	
  
Wright,	
  S.	
  1931.	
  Evolution	
  in	
  mendelian	
  populations.	
  Genetics,	
  16:	
  97-­‐159.	
  

	
  

64