A comparison of methods for evaluating instream flow needs for recreation along rivers in southern Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Four methods were compared for determining recreational instream flow needs (R‐IFN) for paddling canoes, kayaks and rafts on ten river reaches in the Oldman River Basin of southern Alberta. Two flow criteria were evaluated: ‘minimal flow’—the low flow that still provides a reasonable quality river trip; and ‘sufficient flow’—the lower end of the favoured flow range. A voluntary, mail‐in user survey from 1983 to 1997 produced 394 responses (4251 paddler days) relative to flow suitability. An expert judgment approach considered flow recommendations from three regional paddling guides that were considered comprehensive and credible. A flow comparison involved about 20 paddle trips per reach by the authors with differing groups, boats and flows. These subjective approaches produced quite consistent results ( r 2 = 0.63) and these were compared to results from an objective, hydraulic modelling method, the ‘depth, discharge method’ (DDM), that applied stage–discharge functions to determine flows that would satisfy depth criteria of 60 and 75 cm. The DDM minimal flows were closely correlated with the means of the subjective methods ( r 2 = 0.73). Thus, all four approaches produced generally consistent results, indicating that all methods were valid. Typical minimal and sufficient flows were about 15 and 30 m 3 s −1 , respectively, for the medium‐sized river reaches that had average annual discharges (mean Q ) of about 20 m 3 s −1 . A close correlation ( r 2 = 0.90) between the minimal flow and mean Q suggests that mean Q can provide an initial estimate for R‐IFN for rivers of this type and size. We recommend that R‐IFN studies commence with the DDM since it is quick, inexpensive and objectively defensible. This would provide guidelines for subsequent subjective assessments that should involve more than one approach to increase the breadth of subjective consideration. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».