Characterization of natural and environmental flows in New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A good understanding of the natural flow regime plays an important role in many hydrological studies. Also important in such studies is the quantification of environmental flows. This study focuses on flow metrics that best describe the natural flow regime and the hydrological characteristics for rivers in New Brunswick (Canada) as well as quantifying environment flows for these rivers. New Brunswick rivers have a mean annual flow (MAF) of approximately 23 L s −1 km −2 , which is also reflective of the water availability. The frequency analysis showed that low flows ( T = 2–50 years, where T is the recurrence interval) were all below the 10% MAF. Environmental flow methods based on the MAF and flow duration analysis (median flow) showed good regional regression equations. However, flow duration methods showed high variability especially at flows between Q 80 and Q 100 . Flow targets based on the 25% MAF, Q 50 and 70% Q 50 were used to estimate environmental flows, particularly during low‐flow periods (winter and summer). Results showed that the 70% Q 50 method should be used with caution in summer as this method provided flows in the range of 15–16% of MAF. Other methods provided environmental flows higher than 15% MAF, thus, providing better flow protection for aquatic habitat. When comparing water availability for off‐stream use (river flow–environmental flow), different parts of New Brunswick were found to be deficient in flows (i.e., river flows less than environment flows—no extractable water) during the summer and winter low‐flow periods.
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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 ».