{"help":"https://catalogue.cioos.ca/api/3/action/help_show?name=package_show","success":true,"result":{"id":"8c6f32be-1f60-4fcb-bf8b-a63cbac302f7","ecv":[],"eov":["other"],"url":null,"name":"ca-cioos_5033d8e4-7b58-45b5-86e6-e98e14d1d6b9","tags":[],"type":"dataset","notes":"Méthodes générales sur le terrain\n\nDans les cours d'eau naturels, il n'est pas possible de mesurer en continu le débit du cours d'eau, c'est pourquoi une approche indirecte a été utilisée : la hauteur de la rivière (étape) a été mesurée en continu à une station de jaugeage à l'aide d'un transducteur de pression et des mesures de débit périodiques ont été prises le long de la plage des étapes potentielles pour développer courbe de débit. Une description détaillée des méthodes de mesure décrites ci-dessous se trouve dans le document d'accompagnement « Methods and metadata for discharge time-series version 5.0 ».\n\nDes capteurs de pression ont été installés à l'automne 2013 dans le bassin versant 708 et à l'automne 2014 dans les autres bassins versants. Les faibles débits ont été mesurés manuellement à l'aide de la méthode vitesse-surface, à l'aide d'un vélocimètre à courant Swoffer ou d'un vélocimètre Doppler acoustique Sontek. Les débits des cours d'eau, généralement supérieurs à 0,5 m3/s, ont été mesurés à l'aide de la méthode de dilution du sel, soit manuellement (sel sec), soit à distance (à partir de l'automne 2015) à l'aide d'un système entièrement automatisé. Le système automatisé de dilution du sel (auto-sel) libère des volumes prédéfinis de solution saline à des niveaux d'eau prédéfinis, avec deux sondes de conductivité électrique situées en permanence en aval, pour mesurer la vague de sel qui passe à travers. Les données sont disponibles en temps quasi réel à l'aide du réseau de télémétrie Hakai (www.hakai.org/technology/ #science -1).\n \nCQ et analyse des données générales\n\nLes courbes d'évaluation du débit par étapes ne sont pas statiques mais changent dans le temps en raison de changements dans la morphologie des chenaux fluviaux, souvent associés à des inondations. Par conséquent, les courbes de notation sont mises à jour régulièrement, notamment après des événements à fort débit.\n\nToutes les mesures de débit se voient attribuer une incertitude relative, basée sur les fluctuations du profil de vitesse d'écoulement (pour la méthode surface-vitesse), ou sur la base de l'incertitude du volume de solution saline, de la résolution du capteur CE et du facteur d'étalonnage du capteur CE (pour la méthode de dilution au sel). Les mesures avec des incertitudes supérieures à 20 %, avec des capteurs de bruit ou de conductivité défectueux, ou avec des incertitudes élevées dans la surveillance des étages sont exclues d'une analyse plus approfondie. Les autres mesures de débit de l'étage sont tracées à l'aide d'une régression LOESS qui tient compte de la dispersion dans les données de décharge par étapes et les courbes d'évaluation multi-sections. L'incertitude des données dérivées sur les débits est quantifiée en traçant les intervalles de confiance (IC) autour de la courbe d'évaluation. Suivant la méthodologie proposée par Coxon et al. (2015), ces IC sont dérivés de 500 résultats d'ajustement de courbe de régressions LOESS sur un ensemble aléatoire de mesures de décharge par étapes et leurs valeurs d'erreur maximale et minimale. L'utilisation de la régression LOESS est considérée comme une amélioration par rapport à l'utilisation de fonctions en forme de loi de puissance fixe (méthode utilisée précédemment), car LOESS n'a pas de forme définie et peut donc ajuster les données plus précisément. En particulier, la détermination des intervalles de confiance à l'aide du LOESS fournit des résultats plus réalistes, car l'algorithme d'IC précédent est destiné aux fonctions linéaires et doit donc être transformé logarithmique. Il en résulte de petits IC irréalistes dans le bas débit et des IC élevés irréalistes dans l'extrémité haut débit de la courbe de notation.\n\nCette série chronologique de rejets a été créée à l'aide de mesures d'étape moyennes de 5 minutes qui sont contrôlées par la qualité (CQ), signalées et corrigées si nécessaire. En général, les lacunes de données qui ont été comblées ainsi que les données bruyantes et défectueuses qui ont été corrigées ont reçu un indicateur « EV » — Valeur estimée. Les points de données suspects qui n'ont pas pu être corrigés et estimés ont reçu un indicateur « SVC » — Mise en garde des valeurs suspectes. Tous les autres points de données étaient marqués « AV » — Valeur acceptée. Les indicateurs de CQ attribués aux données d'étape ont été automatiquement copiés dans les calculs de débit correspondants de 5 minutes. Seuls les débits supérieurs au débit mesuré le plus élevé ont reçu un indicateur « SVC » supplémentaire, car l'extrapolation d'une courbe d'évaluation au-delà d'un ensemble de mesures est généralement très incertaine et peut largement surestimer ou sous-estimer le débit.\nLes taux de rejet horaires, quotidiens, mensuels et annuels, ainsi que les volumes de rejet horaires, quotidiens, mensuels et annuels sont calculés à partir des données de rejet de 5 minutes décrites dans le tableau 3.\n\nScripts de calcul en libre accès\nLes scripts R utilisés pour calculer les courbes d'évaluation ainsi que les taux de décharge horaires, quotidiens, mensuels et annuels sont disponibles sur Github :\n- https://github.com/HakaiInstitute/RatingCurve\n- https://github.com/HakaiInstitute/Discharge-editing\n\nVersionnement\nLa décharge v5 inclut les séries chronologiques jusqu'au 1er octobre 2019. Les méthodes et les courbes d'évaluation sont identiques à celles utilisées dans la version 4.1.\nRéférences\nCoxon, G., J. Freer, I. K. Westerberg, T. Wagener, R. Woods et P. J. Smith. : Un nouveau cadre pour la quantification de l'incertitude de décharge appliqué à 500 stations de jaugeage du Royaume-Uni, Water Resour. 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measured at a gauging station using a pressure transducer and periodic discharge measurements were taken along the range of potential stages to develop a stage-discharge rating curve. Detailed description of the measurement methods outlined below can be found in the accompanying document \\\\\"Methods and metadata for discharge time-series version 5.0.\\\\\"\\n\\nPressure transducers were installed in the fall of 2013 at watershed 708 and in the fall of 2014 at the other watersheds. Low flows were manually measured using the velocity-area method, with either a Swoffer Current Velocimeter or a Sontek Acoustic Doppler Velocimeter. Stream flows, generally greater than 0.5 m3/s, were measured using the salt dilution method, either manually (dry salt) or remotely (starting in the fall of 2015) using a fully automated system. The automated salt dilution (auto-salt) system releases pre-defined volumes of salt solution at pre-defined water stages, with two electrical conductivity sensors permanently located down-stream, to measure the salt wave passing through. Data are available in near real-time using the Hakai Telemetry Network (www.hakai.org/technology/#science-1).\\n\\u2003\\nGeneral data QC and analysis\\n\\nStage-discharge rating curves are not static but shift over time due to changes in the morphology of river channels, often associated with flood events. Therefore, rating curves are updated regularly, notably after high-flow events.\\n\\nAll discharge measurements are assigned a relative uncertainty, based on fluctuations in the flow velocity profile (for area-velocity method), or based on the uncertainty in the volume of salt solution, the EC sensor resolution and the EC sensor calibration factor (for salt dilution method). Measurements with uncertainties higher than 20%, with noise or malfunctioning conductivity sensors, or with high uncertainties in stage monitoring are excluded from further analysis. The remaining stage-discharge measurements are plotted using a LOESS regression that accounts for scatter in the stage-discharge data and multi-section rating curves. Uncertainty of derived discharge data is quantified by plotting confidence intervals (CI) around the rating curve. Following the methodology proposed by Coxon et al. (2015), these CI's are derived from 500 curve fitting results of LOESS regressions on a randomized set of stage-discharge measurements and their maximum and minimum value of error. Using LOESS regression is considered an improvement from using fixed power-law shaped functions (previously used method), as LOESS has no defined shape and can therefore fit data more precisely. Especially the determination of confidence intervals using LOESS provides more realistic results as the previous CI algorithm is intended for linear functions and therefore needs to be log transformed. This results in unrealistic small CI's in the low flow end and unrealistic high CI's in the high flow end of the rating curve.\\n\\nThis discharge time-series was created using 5-minute average stage measurements that are Quality Controlled (QC), flagged and corrected where needed. Generally, data gaps that were filled as well as noisy, faulty data that were corrected were assigned an \\u2018EV\\u2019 \\u2013 Estimated Value flag. Suspicious data points that could not be corrected and estimated were assigned an \\u2018SVC\\u2019 \\u2013 Suspicious Value Caution flag. All other data points were flagged \\u2018AV\\u2019 \\u2013 Accepted Value. QC flags assigned to stage data were automatically copied to the corresponding 5-minute discharge calculations. Only flows greater than the highest measured discharge were assigned an additional 'SVC' flag, because the extrapolation of a rating curve beyond a set of measurements is usually highly uncertain and can greatly over or under estimate discharge.\\nHourly, daily, monthly and yearly discharge rates, as well as hourly, daily, monthly and yearly discharge volumes are calculated from 5-minute discharge data as described in Table 3.\\n\\nOpen access calculation scripts\\nThe R scripts used to calculate the rating curves as well as the hourly, daily, monthly and yearly discharge rates are available on Github:\\n- https://github.com/HakaiInstitute/RatingCurve\\n- https://github.com/HakaiInstitute/Discharge-editing\\n\\nVersioning\\nDischarge v5 includes time-series up to October 1st, 2019. Methods and rating curves are identical to those used in version 4.1.\\nReferences\\nCoxon, G., J. Freer, I. K. Westerberg, T. Wagener, R. Woods, and P. J. Smith.: A novel framework for discharge uncertainty quantification applied to 500 UK gauging stations, Water Resour. 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Les m\\u00e9thodes et les courbes d'\\u00e9valuation sont identiques \\u00e0 celles utilis\\u00e9es dans la version 4.1.\\nR\\u00e9f\\u00e9rences\\nCoxon, G., J. Freer, I. K. Westerberg, T. Wagener, R. Woods et P. J. Smith.\\u00a0: Un nouveau cadre pour la quantification de l'incertitude de d\\u00e9charge appliqu\\u00e9 \\u00e0 500 stations de jaugeage du Royaume-Uni, Water Resour. 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Detailed description of the measurement methods outlined below can be found in the accompanying document \"Methods and metadata for discharge time-series version 5.0.\"\n\nPressure transducers were installed in the fall of 2013 at watershed 708 and in the fall of 2014 at the other watersheds. Low flows were manually measured using the velocity-area method, with either a Swoffer Current Velocimeter or a Sontek Acoustic Doppler Velocimeter. Stream flows, generally greater than 0.5 m3/s, were measured using the salt dilution method, either manually (dry salt) or remotely (starting in the fall of 2015) using a fully automated system. The automated salt dilution (auto-salt) system releases pre-defined volumes of salt solution at pre-defined water stages, with two electrical conductivity sensors permanently located down-stream, to measure the salt wave passing through. Data are available in near real-time using the Hakai Telemetry Network (www.hakai.org/technology/#science-1).\n \nGeneral data QC and analysis\n\nStage-discharge rating curves are not static but shift over time due to changes in the morphology of river channels, often associated with flood events. Therefore, rating curves are updated regularly, notably after high-flow events.\n\nAll discharge measurements are assigned a relative uncertainty, based on fluctuations in the flow velocity profile (for area-velocity method), or based on the uncertainty in the volume of salt solution, the EC sensor resolution and the EC sensor calibration factor (for salt dilution method). Measurements with uncertainties higher than 20%, with noise or malfunctioning conductivity sensors, or with high uncertainties in stage monitoring are excluded from further analysis. The remaining stage-discharge measurements are plotted using a LOESS regression that accounts for scatter in the stage-discharge data and multi-section rating curves. Uncertainty of derived discharge data is quantified by plotting confidence intervals (CI) around the rating curve. Following the methodology proposed by Coxon et al. (2015), these CI's are derived from 500 curve fitting results of LOESS regressions on a randomized set of stage-discharge measurements and their maximum and minimum value of error. Using LOESS regression is considered an improvement from using fixed power-law shaped functions (previously used method), as LOESS has no defined shape and can therefore fit data more precisely. Especially the determination of confidence intervals using LOESS provides more realistic results as the previous CI algorithm is intended for linear functions and therefore needs to be log transformed. This results in unrealistic small CI's in the low flow end and unrealistic high CI's in the high flow end of the rating curve.\n\nThis discharge time-series was created using 5-minute average stage measurements that are Quality Controlled (QC), flagged and corrected where needed. Generally, data gaps that were filled as well as noisy, faulty data that were corrected were assigned an ‘EV’ – Estimated Value flag. Suspicious data points that could not be corrected and estimated were assigned an ‘SVC’ – Suspicious Value Caution flag. All other data points were flagged ‘AV’ – Accepted Value. QC flags assigned to stage data were automatically copied to the corresponding 5-minute discharge calculations. Only flows greater than the highest measured discharge were assigned an additional 'SVC' flag, because the extrapolation of a rating curve beyond a set of measurements is usually highly uncertain and can greatly over or under estimate discharge.\nHourly, daily, monthly and yearly discharge rates, as well as hourly, daily, monthly and yearly discharge volumes are calculated from 5-minute discharge data as described in Table 3.\n\nOpen access calculation scripts\nThe R scripts used to calculate the rating curves as well as the hourly, daily, monthly and yearly discharge rates are available on Github:\n- https://github.com/HakaiInstitute/RatingCurve\n- https://github.com/HakaiInstitute/Discharge-editing\n\nVersioning\nDischarge v5 includes time-series up to October 1st, 2019. Methods and rating curves are identical to those used in version 4.1.\nReferences\nCoxon, G., J. Freer, I. K. Westerberg, T. Wagener, R. Woods, and P. J. Smith.: A novel framework for discharge uncertainty quantification applied to 500 UK gauging stations, Water Resour. Res., 51, 5531–5546, doi:10.1002/2014WR016532, 2015.","fr":"Méthodes générales sur le terrain\n\nDans les cours d'eau naturels, il n'est pas possible de mesurer en continu le débit du cours d'eau, c'est pourquoi une approche indirecte a été utilisée : la hauteur de la rivière (étape) a été mesurée en continu à une station de jaugeage à l'aide d'un transducteur de pression et des mesures de débit périodiques ont été prises le long de la plage des étapes potentielles pour développer courbe de débit. Une description détaillée des méthodes de mesure décrites ci-dessous se trouve dans le document d'accompagnement « Methods and metadata for discharge time-series version 5.0 ».\n\nDes capteurs de pression ont été installés à l'automne 2013 dans le bassin versant 708 et à l'automne 2014 dans les autres bassins versants. Les faibles débits ont été mesurés manuellement à l'aide de la méthode vitesse-surface, à l'aide d'un vélocimètre à courant Swoffer ou d'un vélocimètre Doppler acoustique Sontek. Les débits des cours d'eau, généralement supérieurs à 0,5 m3/s, ont été mesurés à l'aide de la méthode de dilution du sel, soit manuellement (sel sec), soit à distance (à partir de l'automne 2015) à l'aide d'un système entièrement automatisé. Le système automatisé de dilution du sel (auto-sel) libère des volumes prédéfinis de solution saline à des niveaux d'eau prédéfinis, avec deux sondes de conductivité électrique situées en permanence en aval, pour mesurer la vague de sel qui passe à travers. Les données sont disponibles en temps quasi réel à l'aide du réseau de télémétrie Hakai (www.hakai.org/technology/ #science -1).\n \nCQ et analyse des données générales\n\nLes courbes d'évaluation du débit par étapes ne sont pas statiques mais changent dans le temps en raison de changements dans la morphologie des chenaux fluviaux, souvent associés à des inondations. Par conséquent, les courbes de notation sont mises à jour régulièrement, notamment après des événements à fort débit.\n\nToutes les mesures de débit se voient attribuer une incertitude relative, basée sur les fluctuations du profil de vitesse d'écoulement (pour la méthode surface-vitesse), ou sur la base de l'incertitude du volume de solution saline, de la résolution du capteur CE et du facteur d'étalonnage du capteur CE (pour la méthode de dilution au sel). Les mesures avec des incertitudes supérieures à 20 %, avec des capteurs de bruit ou de conductivité défectueux, ou avec des incertitudes élevées dans la surveillance des étages sont exclues d'une analyse plus approfondie. Les autres mesures de débit de l'étage sont tracées à l'aide d'une régression LOESS qui tient compte de la dispersion dans les données de décharge par étapes et les courbes d'évaluation multi-sections. L'incertitude des données dérivées sur les débits est quantifiée en traçant les intervalles de confiance (IC) autour de la courbe d'évaluation. Suivant la méthodologie proposée par Coxon et al. (2015), ces IC sont dérivés de 500 résultats d'ajustement de courbe de régressions LOESS sur un ensemble aléatoire de mesures de décharge par étapes et leurs valeurs d'erreur maximale et minimale. L'utilisation de la régression LOESS est considérée comme une amélioration par rapport à l'utilisation de fonctions en forme de loi de puissance fixe (méthode utilisée précédemment), car LOESS n'a pas de forme définie et peut donc ajuster les données plus précisément. En particulier, la détermination des intervalles de confiance à l'aide du LOESS fournit des résultats plus réalistes, car l'algorithme d'IC précédent est destiné aux fonctions linéaires et doit donc être transformé logarithmique. Il en résulte de petits IC irréalistes dans le bas débit et des IC élevés irréalistes dans l'extrémité haut débit de la courbe de notation.\n\nCette série chronologique de rejets a été créée à l'aide de mesures d'étape moyennes de 5 minutes qui sont contrôlées par la qualité (CQ), signalées et corrigées si nécessaire. En général, les lacunes de données qui ont été comblées ainsi que les données bruyantes et défectueuses qui ont été corrigées ont reçu un indicateur « EV » — Valeur estimée. Les points de données suspects qui n'ont pas pu être corrigés et estimés ont reçu un indicateur « SVC » — Mise en garde des valeurs suspectes. Tous les autres points de données étaient marqués « AV » — Valeur acceptée. Les indicateurs de CQ attribués aux données d'étape ont été automatiquement copiés dans les calculs de débit correspondants de 5 minutes. Seuls les débits supérieurs au débit mesuré le plus élevé ont reçu un indicateur « SVC » supplémentaire, car l'extrapolation d'une courbe d'évaluation au-delà d'un ensemble de mesures est généralement très incertaine et peut largement surestimer ou sous-estimer le débit.\nLes taux de rejet horaires, quotidiens, mensuels et annuels, ainsi que les volumes de rejet horaires, quotidiens, mensuels et annuels sont calculés à partir des données de rejet de 5 minutes décrites dans le tableau 3.\n\nScripts de calcul en libre accès\nLes scripts R utilisés pour calculer les courbes d'évaluation ainsi que les taux de décharge horaires, quotidiens, mensuels et annuels sont disponibles sur Github :\n- https://github.com/HakaiInstitute/RatingCurve\n- https://github.com/HakaiInstitute/Discharge-editing\n\nVersionnement\nLa décharge v5 inclut les séries chronologiques jusqu'au 1er octobre 2019. Les méthodes et les courbes d'évaluation sont identiques à celles utilisées dans la version 4.1.\nRéférences\nCoxon, G., J. Freer, I. K. Westerberg, T. Wagener, R. Woods et P. J. Smith. : Un nouveau cadre pour la quantification de l'incertitude de décharge appliqué à 500 stations de jaugeage du Royaume-Uni, Water Resour. Res., 51, 5531 à 5546, DOI : 10.1002/2014 WR016532, 2015."},"title_translated":{"en":"Observed stream flow from seven small coastal watersheds in British Columbia, Canada, Sept 2013 - Sept 2019","fr":"Débit de cours d'eau observé dans sept petits bassins versants côtiers de la Colombie-Britannique, au Canada, de septembre 2013 à septembre 2019"},"xml_location_url":"https://metadata-generator-proxy.server.hakai.app/metadata/hakai/observed_stream_flow_from_seve_5033d.xml","metadata-language":"en","metadata_modified":"2026-09-22T21:22:03.354257","frequency-of-update":"asNeeded","dataset-reference-date":[{"type":"creation","value":"2013-09-09"},{"type":"publication","value":"2019-12-25"}],"cited-responsible-party":[{"role":"author","individual-name":"Korver, Maartje C.","organisation-name":"McGill University","contact-info_email":"maartje.korver@mail.mcgill.ca","individual-uri_code":"https://orcid.org/0000-0003-1062-4864","organisation-uri_code":"https://ror.org/01pxwe438","individual-uri_version":"","individual-uri_authority":"","organisation-uri_version":"","individual-uri_code-space":"","organisation-uri_authority":"","organisation-uri_code-space":"","contact-info_online-resource":""},{"role":"custodian","individual-name":"Haughton, Emily","organisation-name":"Hakai Institute","contact-info_email":"emily.haughton@hakai.org","individual-uri_code":"https://orcid.org/0009-0002-5756-1805","organisation-uri_code":"https://ror.org/02pry0c91","individual-uri_version":"","individual-uri_authority":"","organisation-uri_version":"","individual-uri_code-space":"","organisation-uri_authority":"","organisation-uri_code-space":"","contact-info_online-resource":""},{"role":["author","distributor","owner","pointOfContact"],"individual-name":"Floyd, William","organisation-name":"Vancouver Island University","contact-info_email":"bill.floyd@via.ca","individual-uri_code":"https://orcid.org/0000-0001-7487-5721","organisation-uri_code":"https://ror.org/033wcvv61","individual-uri_version":"","individual-uri_authority":"","organisation-uri_version":"","individual-uri_code-space":"","organisation-uri_authority":"","organisation-uri_code-space":"","contact-info_online-resource":""},{"role":"author","individual-name":"Brunsting, Ray","organisation-name":"Hakai Institute","contact-info_email":"ray@tula.org","individual-uri_code":"https://orcid.org/0000-0001-6272-9364","organisation-uri_code":"https://ror.org/02pry0c91","individual-uri_version":"","individual-uri_authority":"","organisation-uri_version":"","individual-uri_code-space":"","organisation-uri_authority":"","organisation-uri_code-space":"","contact-info_online-resource":""},{"role":"publisher","individual-name":"","organisation-name":"Hakai Institute","contact-info_email":"data@hakai.org","organisation-uri_code":"https://ror.org/02pry0c91","organisation-uri_version":"","organisation-uri_authority":"","organisation-uri_code-space":""}],"metadata-reference-date":[{"type":"publication","value":"2022-03-25"},{"type":"revision","value":"2026-06-03"}],"relationships_as_object":[],"notes_translation_method":{"en":"","fr":""},"relationships_as_subject":[],"title_translation_method":{"en":"","fr":"text translated using the Amazon translate service / texte traduit à l'aide du service de traduction Amazon"},"metadata-point-of-contact":[{"role":"custodian","individual-name":"Haughton, Emily","organisation-name":"Hakai Institute","contact-info_email":"emily.haughton@hakai.org","individual-uri_code":"https://orcid.org/0009-0002-5756-1805","organisation-uri_code":"https://ror.org/02pry0c91","individual-uri_version":"","individual-uri_authority":"","organisation-uri_version":"","individual-uri_code-space":"","organisation-uri_authority":"","organisation-uri_code-space":"","contact-info_online-resource":""},{"role":"funder","individual-name":"","organisation-name":"Tula Foundation","contact-info_email":"","individual-uri_code":"","organisation-uri_code":"https://ror.org/02pry0c91","organisation-uri_version":"","organisation-uri_authority":"","organisation-uri_code-space":""}],"included_in_data_catalogue":[{"url":"https://catalogue.cioos.ca","name":{"en":"CIOOS Catalogue","fr":"Catalogue du SIOOC"},"description":""},{"url":"https://catalogue.hakai.org","name":{"en":"Hakai Data Catalogue","fr":"Hakai Data Catalogue"},"description":{"en":"Science on the Coastal Margin","fr":"Science on the Coastal Margin"}},{"url":"https://catalogue.cioospacific.ca","name":{"en":"CIOOS Pacific","fr":"SIOOC Pacifique"},"description":{"en":"A description of the Catalogue","fr":"Une description du catalogue"}}],"keywords_translation_method":{"en":""},"unique-resource-identifier-full":[{"code":"https://doi.org/10.21966/fh63-w427","version":"","authority":"","code-space":""}]}}