Participatory model building for exploring water management and climate change futures in the Okanagan Basin, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Studies of climate change impacts on water resources show that some regions may experience negative impacts and additional strain on the ability to meet future demand. However, few practitioners have incorporated climate change into their water planning initiatives. To do so practitioners must first recognize climate change as a concern, acquire climate impacts information specific to their issues and scales, and then assess the potential impacts and adaptation options within the context of the system. Participatory modeling, in which stakeholders are actively involved in the construction of a computer model, is an effective method for accomplishing these tasks. The collaborative process fosters a shared learning experience and the model helps assess future conditions and policies. A year-long participatory modeling exercise was conducted in the Okanagan Basin in south-central British Columbia, Canada. The region's arid, snowmelt-dominated hydrology combined with recent rapid development make its water resources susceptible to climate change impacts. Participants, including water-related professionals, researchers, and representatives of non-governmental organizations, assisted in all stages of model development, from goal setting and issues identification to model calibration and testing. The completed model, constructed in STELLA™, conducts thirty-year monthly simulations of water supply and agricultural, residential, and conservation flow demands for a historic period and for the 2020's and the 2050's, using statistically downscaled climate information from the Hadley, CGCM2, and CSIRO general circulation models. The model suggests that climatic changes could impact the system more severely than population growth. Current projections show reduced ability of the system to meet demand, particularly during the dry month of August, when demand peaks. Adaptation strategies could play a role in maintaining system reliability. Participants found both the process and the resulting model valuable. They found the model to be a relevant and legitimate tool for exploring long-term water management in the Okanagan when used with the appropriate audience and with minor refinements. The model could support further dialogue with the Okanagan community to determine appropriate management options. This methodology is not limited to this case study, but is well-suited for other applications of resource management, policy development, collaborative learning and negotiation.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».