Water demand management and adaptations for mountain resort communities in the Canadian Columbia Basin
Notice bibliographique
Résumé
Mountain resort communities need to consider how they will adapt to the increasing demand for domestic water from a growing, often seasonal, population; and to the prospects of climate change. This investigation evaluated domestic water use in Rossland and Invermere: Two resort communities in the Columbia Basin that both face water supply concerns resulting from excessive use and increased climatic variability. The study examined historic and current water use, then developed scenarios of future domestic water demands that take into consideration possible growth and water conservation, or demand management (DM) options. Indoor and outdoor conservation strategies evaluated for domestic and tourism-related use included metering with an increasing block rate, a DM “package” of fixtures/appliances, and rainwater collection. The study does not involve an economic analysis, nor does it examine the values driving water use and consumption. It focuses on DM as it relates to potential water savings through conservation. The primary methods used involved collecting and correlating current water use and climate data, and estimating potential savings from various conservation strategies, both now and in the future. The results confirmed that when domestic consumption is isolated from other sectors, domestic per capita water consumption in both communities remains very high: The average annual consumption for Rossland was 483 litres/capita/day (lcd), while Invermere used 353 lcd. Outdoor water use during the summer resulted in an increase of 50% for Rossland and 40% for Invermere. Future water demands were modelled using scenarios for no conservation versus conservation strategies. The results showed that conservation could accommodate an extra 5,000 people in Rossland and 2,500 people in Invermere, without increasing supplies. This study reinforces the argument that, rather than searching for new water sources or expanding water storage capacity, immediately reducing water consumption is an effective option for sustainable resource use, and will lessen the effects of climate change. The research also highlights the need for better record keeping and/or data collection in four main areas: water consumption (demand) and river flows/ aquifer recharge rates (supply) at the municipal and watershed levels; tourist activity in towns that are tourism-dependent; and high altitude climate information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».