Using regional flow regime classes to identify flow anomalies in a set of Canadian rivers regulated by dams
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that a river's natural flow regime is a key determinant of ecological integrity and that dam regulated-flow releases can in some cases be detrimental to biotic communities (e.g. Poff and Zimmerman, 2010). Regional flow classes, groups of rivers that share similar natural flow regimes (called 'river types' by Poff and Zimmerman (2010)) and to which regional fish communities are adapted, have been proposed (e.g. Poff, 1996; Poff and Zimmerman, 2010; McManamay et al., 2012a) as units of analysis to identify significant damming related flow alteration. Specifically, the natural range of flow behaviour within regional classes can be used to identify the most anomalous flow features in rivers regulated by dams. Through ordination analysis, 5 flow regime clusters were identified based on 70 ecologically important flow indices. These clusters are distinct classes of regional flow regimes for 96 unregulated rivers in proximity to 16 regulated sites chosen as NSERC HydroNet sites in Eastern and Western Canada. The distinguishing characteristics of natural flow regimes within each flow class are explored through visualization in principal component space. The 16 regulated HydroNet sites were assigned to these flow classes through discriminate function analysis based on shared geographic location and watershed characteristics. Anomalous flow features in the regulated rivers are identified and characterized in terms of type and strength by identification of flow indices that are significantly different from observed natural variability in the relevant regional class. We also discuss the potential biological implications of the dominant flow anomalies in this set of rivers regulated by hydro dams.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».