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Multivariate Modelling of Water Temperature in the Okanagan Watershed.

Daigle, Anik, St-Hilaire, André ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8443-5885, Peters, Daniel L. et Baird, Donald (2010). Multivariate Modelling of Water Temperature in the Okanagan Watershed. Canadian Water Resources Journal , vol. 35 , nº 3. p. 237-258. DOI: 10.4296/cwrj3503237.

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Résumé

Toute initiative pour la préservation des écosystèmes en rivière devrait impliquer un suivi de variables de qualité de l’eau et de son régime hydrologique, de même que des objectifs quantitatifs clairs. La température de l’eau est une variable ayant un impact fondamental sur sa qualité et devrait, en tant que telle, être prise en compte dans le développement d’un plan de préservation. Le travail présenté ici, mené dans le cadre du programme d’Initiative sur les normes agroenvironnementales nationales (INAEN), est une étude préliminaire de faisabilité quant à l’utilisation de différents modèles de régression et d’une approche géostatistique pour la modélisation de statistiques descriptives de la température de l’eau qui pourraient être utilisées pour le développement de normes environnementales. Les modèles ont été développés à partir de séries temporelles de la température de l’eau acquises à 16 stations du bassin versant du lac Okanagan. Les maxima mensuels ont été modélisés pour les mois d’avril à septembre 2007 à l’aide de quatre variables explicatives, soit la longitude au site, l’altitude maximale du bassin versant, la pente locale, et le logarithme du diamètre moyen du substrat. Quatre types de régressions multivariées ont été obtenues pour les maxima mensuels et ont été validées par ré-échantillonnage « leave-one-out ». Les biais relatifs, racines des erreurs quadratiques moyennes (REQM) et des critères d’informations d’Akaike corrigés (AICc) ont été calculés pour chaque statistique mensuelle. Les modèles produisent des REQM entre 0,9°C et 2,1°C sur les maxima mensuels. En général, tous les modèles montrent leur meilleure performance entre les mois de mai et juillet. Une interpolation géostatistique des maxima a aussi été produite dans un espace physiographique multivarié réduit à deux dimensions orthogonales à l’aide de l’analyse canonique des corrélations (ACC). Des exemples de cartes interpolées montrent que l’approche peut être utilisée pour distinguer les cours d’eau chauds et froids.

Abstract

Initiatives for the protection of river ecosystems must include the monitoring of key flow and water quality variables, as well as clear and quantifiable management goals. One variable which strongly influences water quality is water temperature, and its modification arising from human activity should be incorporated into ecosystem protection guidelines. This work, conducted as part of the Canadian National Agri-Environmental Standards Initiative (NAESI) program, presents a preliminary study investigating statistical regression methods and a geostatistical approach to model key water temperature characteristics that could assist in the development of standards. Water temperature time series recorded at 16 sites in the Okanagan watershed were used to develop the models. Monthly maxima were modelled for the period of April-September 2007 using four predictors: the site longitude, the drainage basin maximum altitude, the local slope at the station, and the log of the mean substrate diameter. Four types of multivariate regressions of monthly maxima were produced, and a leave-one-out resampling approach was used to validate the models. Relative Bias, Root Mean Square Errors (RMSE) and a corrected Akaike Information Criterion (AICc) were calculated for each month. Models gave RMSE values between 0.9°C and 2.1°C for the monthly maxima. All models generally performed best between May and July. Geostatistical interpolation of maxima was also performed in a multivariate physiographic space reduced to two orthogonal dimensions using canonical correlation analysis (CCA). Examples of interpolated maps show that the approach can be used to discriminate between warm and cool streams.

Type de document: Article
Mots-clés libres: température; rivière;
Centre: Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt: 05 août 2022 15:27
Dernière modification: 18 nov. 2022 15:53
URI: https://espace.inrs.ca/id/eprint/10723

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