Sensitivity Analysis of Environmental Flow Rule Curves for Water Allocation Optimization: Case Study, the Upper Oldman River Basin, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Water allocation models use a set of decision rule curves to define constraints and priorities for optimal allocation of limited water supply to all water demands and requirements at the river basin scale. These rules are necessary to achieve optimal tradeoff between different river basin management goals (e.g. environment protection, urban development, agricultural expansion). However, many operating rules need to be modified as water demands and river basin priorities change over time due to socio-political forces and climate change. In particular, environmental flow criteria are of major interest; they can raise challenges for resource allocation, and represent an important interface between societal values and operational policy. In this research, a sensitivity analysis of alternate environmental flow rule curves (EFRCs) is examined for different hydrologic regimes. EFRCs are developed using hydrologic methods including flow duration curves, baseflow separation, and Tessman methods. The Water Resources Management Model (WRMM), developed by Alberta Environment, is used in this research. The Upper Oldman River Basin, one of the headwaters of the trans-boundary South Saskatchewan River Basin (SSRB) in western Canada, is used as a case study. The main objective of this research is to develop different EFRCs to understand their sensitivities to alternative future scenarios. All three operational EFRCs are compared using a group of performance criteria: reliability, resilience, and vulnerability. Results show that water allocation performance is very sensitive to the different EFRCs. The Q90 rule curves are superior to the other rules in several respects, and provide optimal trade-off between different water demands including environmental flow and junior irrigation sectors. However, further work is required to evaluate their ecological impact for practical application.
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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 | 0,001 |
| 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 ».