Instream flows for recreation are closely correlated with mean discharge for rivers of western North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective river regulation requires consideration for environmental and economic aspects and also for social aspects including recreation. Our study investigated relationships between river hydrology and recreational flows (RF) for canoes, kayaks, rafts and other non‐motorized boats, for 27 river reaches in the Red Deer and Bow river basins of southern Alberta, Canada. A subjective RF method involved regression analyses of data from River Trip Report Cards, volunteer postcard‐style surveys rating flow sufficiency. A total of 958 trip reports were submitted for the rivers between 1983 and 1997 and about 30 reports permitted confident regression analysis for a river reach. Values from these analyses were very consistent with values from the ‘depth discharge method’, a hydraulic modelling approach that used stage–discharge ratings to determine flows that would produce typical depths of 60 and 75 cm for minimal and preferred flows, respectively. Values were also consistent with expert opinions from river guidebooks and maps and aggregate values were calculated from the combined RF methods. These were very closely correlated with mean discharge ( Q m ) across the rivers ( r 2 = 0.94 for minimal and 0.96 for preferred flows). The relationship best fitted a power function (straight plot on log versus log scales) with a consistent slope but vertical offset for minimal versus preferred flows. Close relationships between guidebook estimates of RF and Q m were also observed for rivers in the American Rocky Mountain states of Idaho ( r 2 = 0.55 and 0.74), Montana ( r 2 = 0.34 and 0.80) and Colorado ( r 2 = 0.43 and 0.51), but the association was weaker for the Pacific Northwest state of Oregon ( r 2 = 0.35 and 0.26). These analyses indicate that RF can be confidently determined through a combination of subjective and hydraulic methods and reveal that RF values represent a systematic function of discharge for a broad range of alluvial and constrained river reaches. From these analyses we provide the ‘Alberta equation’: minimal recreational flow = 3 × Q m 0.59 ( Q m in m 3 /s), and preferred flows would typically be 1.5 times higher. For other river regions the exponent ‘0.59’ may be relatively constant but adjustments to the coefficient ‘3’ could be applicable. Copyright © 2005 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 | 0,000 | 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 ».