Watershed  Evaluation  of  McGillivray  Creek  Watershed  Katrina  Sigloch  February  5,  2015        Introduction  The  Watershed  being  reviewed  is  the  McGillivray  Creek  watershed,  an  upper  headwater  hanging  valley  tributary  to  the  Louis  Creek  watershed  in  the  Southern  Interior  of  BC  (119°  52'  35"  W,  50°  53'  5"  N).  The  McGillivray  is  a  significant  tributary,  and  has  significant  land  uses  that  directly  influence  the  downstream  Louis  Creek  watershed.  Within  the  approximately  5100  hectare  McGillivray  watershed  are;  the  Resort  Municipality  of  Sun  Peaks,  6  range  tenures  covering  80-­‐90%  of  the  area,  and  current  (Licensee  Sun  Peaks)  and  historic  forest  tenures  (FLNR  Mapview,  2015;  FLNR  E-­‐licensing,  2015).  The  southeastern  most  corner  of  the  watershed  was  burnt  in  the  2003  McGillivray  Fire,  and  there  are  rural  properties  and  the  small  community  of  Whitecroft  at  the  downstream  end  of  McGillivray  Creek  (FLNR  Mapview,  2015).    In  2011,  the  Ministry  of  Environment  ranked  the  watersheds  in  the  Thompson  Okanagan  Region  according  to  water  quality  risk.  Of  182  small  watersheds  in  the  region,  the  Louis  Creek  watershed  was  ranked  12th  in  risk  priority  due  to  land  use  types  and  watershed  characteristics  (Cooper,  2011).  Figure  1.  McGillivray  Watershed  Map  shows  the  McGillivray  watershed  and  associated  land  uses  in  the  area.  The  Louis  creek  watershed,  into  which  McGillivray  drains,  has  high  fish  values  and  is  currently  in  the  process  of  being  designated  as  a  Sensitive  Watershed  under  a  government  action  regulation.  The  McGillivray  sub-­‐basin  is  thought  to  be  a  significant  source  tributary  to  the  Lois  Creek  watershed  and  is  currently  being  examined  more  closely  (Ptolemy,  1980;  McLeary  and  St.  Pierre–  personal  communication,  January  2015).  The  resort  of  is  situated  in  the  valley  bottom  at  the  upper  end  of  McGillivray  creek  watershed  and  is  currently  the  most  significant  impact  to  the  watershed  in  terms  of  both  quality  and  quantity.  Figure  1.  McGillivray  Watershed  Map      Seasonal  Water  Use  and  Shortages  The  area  is  used  as  a  multi  season  resort  with;  downhill  skiing,  cross-­‐country  skiing,  snowshoeing,  dogsledding,  snowmobiling  in  winter,  and  golf,  hiking,  biking  and  lake  activities  such  as  boating  and  fishing  in  summer.  The  area  has  a  regular  rural  population  year  round,  including  ranchers,  and  residential  neighbourhoods,  as  well  as  an  increased  seasonal  population  in  winter.  Water  use  is  year  round  with  the  times  of  stress  being  fall  and  winter  when  both  supply  is  limited  and  demand  is  highest.  There  are  8  water  licenses  allocated  in  the  McGillivray  watershed,  allocated  to  drinking  waterworks  (for  Sun  Peaks),  private  domestic  use,  irrigation,  land  improvement,  and  storage  (non-­‐power).  The  total  allocation  is  429,  866  cubic  meters  per  year  with  the  breakdown  provided  in  Table  1.  Water  Allocations  by  license,  use  and  season  (FLNR  E-­‐licensing,  2015).  There  are  3  restricted  licenses;  two  are  from  April  1  to  September  30  for  irrigation,  and  the  third  is  for  storage  from  April  1  to  June  30.  Total  allocations  for  water  include  8  licenses  on  McGillivray  Creek  and  tributaries  (FLNR  E-­‐licensing,  2015).    Water  is  used  for  drinking  water,  agricultural  irrigation,  snowmaking  and  irrigation  of  the  golf  course  (FLNR  E-­‐licensing,  2015).    The  area  is  currently  fully  allocated  under  the  Province  of  BC’s  Water  Act  (WA)  for  surface  water  allocations.      Table  1.  Water  Allocations  by  license,  use  and  season    McGillivray  Watershed  Area  5105.297   ha's                  PurposeUse   TermStart   TermEnd   Quantity   Units   StreamName   PODNumber   AverageDemand_m3s  00A  -­‐  Waterworks  Local  Auth    Jan    01   Dec    31   58076.29975   m3/year     Resort  Creek   PD48535   0.00185  00B  -­‐  Waterworks  (Other)    Jan    01   Dec    31   111174.631   m3/year     McGillivray  Creek   PD48489   0.00353  01A  -­‐  Domestic     Jan    01   Dec    31   1659.32285   m3/year     McGillivray  Creek   PD48492   0.00005  01A  -­‐  Domestic     Jan    01   Dec    31   829.66325   m3/year     McGillivray  Creek   PD48492   0.00003  03B  -­‐  Irrigation     Apr    01   Sep    30   3700.44   m3/year     McGillivray  Creek   PD63895   0.00024  03B  -­‐  Irrigation     Apr    01   Sep    30   140863.416   m3/year     McGillivray  Creek   PD48489   0.00896  04A  -­‐  Land  Improve     Jan    01   Dec    31   0   *Total  Flow     Armitage  (Five  Mile)  Creek   PD68204   0  08A  -­‐  Storage-­‐Non  Power    Apr    01   Jun    30   113562.3535   m3/year     Armitage  (Five  Mile)  Creek   PD69190   0.0146     Total  Annual    Withdrawals                                429,866.13     m3/year        *  Total  flow  from  spring  freshet  is  allocated  to  storage  for  snowmaking,  but,  the  discharge  from  Five  Mile  creek  is  not  available.  Note:  Discrepancies  between  Figure  1.  McGillivray  Watershed  Map  license  locations,  and  number  of  allocations  listed  are  a  result  of  abandoned  applications  on  McGillivray  Lake,  Switchback  Creek  and  an  active  application  for  a  storage  pond  shown  on  the  Map  but  not  in  allocation  database.    Although  not  within  the  scope  of  this  project,  the  Resort  also  currently  accesses  groundwater.  The  groundwater  source(s)  in  use  will  become  regulated  shortly  under  the  Water  Sustainability  Act  (WSA).  Groundwater  sources  in  the  area  were  initially  thought  to  be  quite  large,  but,  the  source  was  not  adequately  surveyed  initially  and  recent  evaluations  are  showing  that  groundwater  sources  will  contribute  less  water  than  expected  in  the  future  (Christian  St.  Pierre  and  Christa  Pattie,  Personal  Communication,  January  30,  2015).    McGillivray  Creek  average  annual  discharge,  according  to  data  collected  from  retired  hydrometric  station  (08LB081)  between  1982  and  1996,  is  approximately  0.366  m3/second,  while  average  low  flow  discharge  is  0.218  m3/second  (Environment  Canada,  2015).  The  time  period  of  concern,  as  mentioned  previously  is  the  low  flow  period  from  October  to  February,  after  long  periods  of  dry  weather,  and  higher  withdrawals  for  the  ski  season.  The  time  period  recorded  was  reviewed  to  look  at  whether  there  were  significant  trends  during  the  monthly;  low  flow  period  compared  to  the  annual  flow,  the  difference  between  months  in  the  low  flow  period,  annual  over  all  trends  in  average  monthly  flow,  and  low  flow  months  early  in  the  series  compared  to  late  in  the  series.  There  were  no  statistically  significant  trends,  however,  in  all  cases,  the  monthly  flows  declined  over  the  time  period.    Figure  2.  McGillivray  Creek  Hydrometric  Data  Annual  Monthly  Flow  shows  the  monthly  variability,  especially  in  the  month  of  June,  depending  on  the  year,  and  also  shows  that  there  is  little  variability  for  the  months  of  October  –  February,  the  low  flow  period.  The  low  flow  time  period  of  October  to  February  is  shown  in  Figure  3.  McGillivray  Creek  Hydrometric  Monthly  Data  –  Low  Flow  vs  Annual  Average,  comparing  the  time  period  to  the  annual  average.      Figure  2.  McGillivray  Creek  Hydrometric  Data  Annual  Monthly  Flow    Figure  3.  McGillivray  Creek  Hydrometric  Monthly  Data  –  Low  Flow  vs  Annual  Average.      The  extreme  low  and  high  flows  were  also  reviewed.  Figure  4.  Extreme  Low  Flow  Events  (1982-­‐1996)  shows  the  trend  in  extreme  low  flow  events.  The  extreme  low  flows  have  been  decreasing  over  the  period  from  1982-­‐1996.  This  is  a  short  time  period,  but  the  decrease  is  showing  to  be  significant  with  95%  confidence.  The  possibility  that  long  term  decreases  are  related  to;  withdrawals  at  the  resort,  or  0  0.2  0.4  0.6  0.8  1  1.2  1.4  1.6  1.8  2  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13  Flow  (m3/second)  Year  (1982-­‐1996)  McGillivray  Creek  Hydrometric  Data  Annual  Monthly  Flow  Jan  Feb  Mar  Apr  May  Jun  Jul  Aug  Sep  Oct  y  =  -­‐0.0109x  +  0.4242  R²  =  0.13742  y  =  -­‐0.0037x  +  0.2224  R²  =  0.13997  0  0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13  Flow  (m3/second)  Year  (1982-­‐1996)  McGillivray  Creek  Hydrometric  Monthly  Data  &  Trends  -­‐  Low  Flow  vs.  Annual  Average  Mean  low  flow  mean  Linear  (Mean)  Linear  (low  flow  mean)  climate  events  should  be  examined,  but  data  was  not  found.  Of  the  extreme  events,  nine  of  thirteen  occur  within  the  low  flow  period,  with  the  remaining  four  occurring  in  August  and  September.  Figure  4.  Extreme  Low  Flow  Events  (1982-­‐1996)      Figure  5.  McGillivray  Hydrograph  shows  the  variability  in  peak  flows  in  the  spring  runoff  in  both  timing  and  amount,  with  the  remainder  of  the  year  being  relatively  consistent.    Figure  5.  McGillivray  Hydrograph    y  =  -­‐0.0013x  +  2.7584  R²  =  0.04092  0  0.02  0.04  0.06  0.08  0.1  0.12  0.14  1980   1982   1984   1986   1988   1990   1992   1994   1996  Extreme  low  flow  events  (1982-­‐1996)    MIN  Linear  (MIN)  The  time  period  of  Hydrometric  data  collected  on  McGillivray  Creek  is  not  sufficient  to  evaluate  trends.    Water  allocations  have  been  based  on  ad  hoc  data  sources,  as  a  result  of  not  having  a  comprehensive  source  for  hydrometric  data,  and  in  many  cases,  insufficient  data.  Data  on  surface  water  sources  is  limited,  and  must  extrapolated  over  the  long  term,  which  is  problematic  given  climate  change.  It  is  also  important  to  keep  in  mind  that  although  allocated,  most  water  sources  are  not  metered;  therefore,  the  actual  use  may  be  above  or  below  the  allocation.  There  are  not  plans  to  measure  water  use  in  the  short  term,  or  with  the  implementation  of  the  WSA.  There  is  not  climate  data  for  the  Sun  Peaks  area.  The  Weather  Station  at  Kamloops  is  probably  not  representative  of  the  climate  at  Sun  Peaks,  with  a  gain  in  elevation  of  approximately  900m  from  Kamloops  to  the  base  of  Sun  Peaks  (Sun  Peaks,  2015).  However,  if  trends  showing  for  Kamloops  are  similar  to  Sun  Peaks,  then  the  resort  may  experience  less  precipitation  in  the  form  of  snow,  and  warmer  temperatures  in  both  the  winter  and  summer  months.    Snow  data  from  Sun  Peaks  is  available  for  1995  to  2014.  In  reviewing  the  data  for  new  snow,  and  the  snow  base,  there  were  no  significant  trends  over  the  past  20  years;  however,  the  snow  base  does  show  a  decline  (SPRC-­‐SH,  2015).  The  information  provided  does  not  indicate  whether  snow  making  contributes  to  the  snow  base  or  new  snow  data.  Seasonal  Water  Stress  The  need  for  water  in  the  valley  was  not  initially  considered  in  the  development  of  the  resort  (Christa  Pattie  -­‐  Personal  Communication,  January  2015).  The  resort  is  currently  approximately  one  quarter  of  its  proposed  size,  with  only  59.7Ha  of  a  proposed  233.5Ha’s  developed  in  the  valley  bottom  (Ecosign,  2013).  The  proposal  is  for  the  currently  ~7500  bed  capacity  to  reach  ~23,000.  Given  that  the  surface  water  for  the  valley  is  currently  fully  allocated,  there  are  significant  concerns  about  water  availability  particularly  in  the  winter  at  low  flows  (Ecosign,  2013).  The  challenge  in  protecting  many  environmental  services,  such  as  environmental  flow  needs,  is  that  economic  drivers  (resort  development)  are  often  more  effective  than  environmental  arguments  where  data,  monitoring  and  enforcement,  as  well  as  understanding  about  environmental  needs,  are  limited,  as  is  the  case  here.  Given  that  there  is  not  climate  data  available  for  the  area,  the  adjacent  weather  patterns  have  been  considered  (Environment  Canada,  2015).  Environment  Canada  data  for  Kamloops  shows  patterns  of  winter  warming  trends,  and  reduced  precipitation  in  the  form  of  snow.  Both  of  these  trends  were  statistically  significant  for  Kamloops  (Appendix  1  –  Climate  Station  Kamloops).  As  stated,  the  absolute  values  will  not  be  relevant,  but  the  trends  in  weather  patterns  could  be.  The  most  prominent  seasonal  issues  will  likely  arise  in  the  late  summer,  as  the  catchment  is  small  and  steep,  with  little  precipitation,  warm  temperatures  in  summer,  and  reduced  vegetative  cover,  and,  in  winter  when  demand  is  highest.  Low  flows  occur  throughout  the  year,  with  the  significant  period  of  concern  being  when  water  levels  are  at  their  lowest,  and  visitors  and  snowmaking  are  highest.    The  main  ski  area,  Mount  Tod,  is  southern  exposure,  with  little  to  no  vegetative  cover  on  the  ski  runs.  The  lack  of  vegetative  cover  increases  evaporation  losses  in  the  summer  months.  The  ski  slopes  experience  extended  periods  with  little  moisture  during  the  dry  period.  Maintaining  adequate  base  flow  in  McGillivray  creek  is  critical.  The  creek  is  fish  bearing,  and  salmonid  use  of  the  stream  could  be  affected  by  the  seasonal  water  stress  and  low  flows  in  fall  and  winter  (Ptolemy,  1981;  McLeary  –  personal  communication,  January  2015).  McGillivray  is  also  tributary  to  Louis  Creek,  which  has  significant  fisheries  values  (Ptolemy,  1981);  and  is  a  water  source  for  domestic  and  agricultural  purposes  (FLNR  Mapview,  2015).  A  summer  seasonal  water  stress  for  the  resort  is  that  there  is  not  currently  sufficient  water  in  the  surface  water  system  to  allocate  for  irrigation  of  the  golf  course.  The  Municipality  had  constructed  a  diversion  in  McGillivray  creek  as  an  addition  to  the  existing  water  works,  however,  the  diversion  has  been  ordered  removed,  and  it  has  been  determined  the  existing  allocation  is  not  sufficient  to  provide  irrigation  services  to  the  golf  course.  The  resort  will  continue  to  pursue  alternatives,  possibly  increasing  pressure  on  the  already  limited  supply  during  the  dry  period.  The  desired  future  use  of  additional  water  for  resort  expansion  and  water  for  snowmaking  is  also  a  concern.  The  resort  experiences  patchy  snowfall  particularly  in  the  early  part  of  the  ski.  The  resort  is  currently  making  snow  for  49.5ha  with  plans  to  expand  that  to  150ha  (Ecosign,  2013).  The  water  for  current  snowmaking  is  taken  from  Five  Mile  creek  to  fill  a  121,133m3  reservoir  during  spring  freshet  (Ecosign,  2013;  Metric  Conversions,  2015).  Further  snowmaking  will  require  additional  water  sources,  and  three  additional  reservoirs  have  been  proposed  (Ecosign,  2013).  The  first  proposed  new  reservoir  source  is  unclear,  but  may  require  more  water  from  Five  Mile  creek.  The  other  two  reservoirs  have  been  proposed  to  use  treated  effluent  water  from  existing  sewage  lagoons  (Ecosign,  2013).  Based  on  typical  consumption  of  water  required  for  snow  making  to  a  depth  of  30cm,  and,  the  proposed  expansion  from  49.5  to  150  Ha’s,  the  resort  could  require  an  additional  528,630m3  of  water  (Schreier  –  Personal  Communication,  2015).  Studies  in  the  Alps  have  shown  that  as  temperatures  increase,  the  greater  the  losses  to  sublimation  during  snowmaking,  resulting  in  increased  water  requirements  for  snowmaking  (Schreier  –  personal  communication,  2015).    Water  Quality    Data  -­‐  CABIN  Database  The  Canadian  Aquatic  Biomonitoring  Network  (CABIN)  has  two  sample  sites  on  McGillivray  Creek;  Site  Code:  TOP-­‐MCGV-­‐01  (downstream  of  village  location)  and  TOP-­‐MCGV-­‐02  (upstream  of  village  location).  Water  chemistry  information  from  two  sample  periods  was  reviewed  to  determine  whether  there  were  changes  over  the  two-­‐year  period,  as  well  as,  looking  for  contaminants  that  exceed  water  quality  standards.    Table  2.  Water  Chemistry  McGillivray  Creek  Sites,  shows  the  increases  and  decreases  in  water  quality  indicators  over  two  sample  periods  on  CABIN  site  TOP-­‐MCGV-­‐02  and  the  downstream  accumulated  water  quality  impacts  from  one  sample  at  CABIN  site  TOP-­‐MCGV-­‐01  (CABIN,  2015).    Changes  from  the  two  sample  periods  are  not  significant,  however,  some  components  could  be  useful  indicators  of  land  use  impacts,  particularly  comparing  the  downstream  site  to  the  sites  upstream  of  the  resort  village  over  time  (CABIN,  2015).  Impacts  from  forestry,  range  and  non-­‐point  source  pollution  from  the  resort  could  be  monitored  over  time  using  this  methodology  and  building  on  this  data  set.        TABLE  2.  Water  Chemistry  McGillivray  Creek  Sites          Water&Chemistry&-&(CABIN,&2015)& downstream&increaseSample&Date:&September&17&2007 Sample&Date:&September&29&2009 Sample&Date:&September&17&2007Silver 0 mg/L Silver 0.000028 mg/L Silver 0 mg/LAluminum 0.0064 mg/L Aluminum 0.0229 mg/L Aluminum 0.0358 mg/LArsenic 0 mg/L Arsenic 0.00021 mg/L Arsenic 0.0002 mg/LBoron 0 mg/LBarium 0.0255 mg/L Barium 0.00755 mg/L Barium 0.0331 mg/LBeryllium 0.00003 mg/L Beryllium 0 mg/L Beryllium 0 mg/LBismuth 0 mg/L Bismuth 0 mg/L Bismuth 0 mg/LBromide 0 mg/L Bromide 0 mg/L Bromide 0.02 mg/LCadmium 0.00001 mg/L Cadmium 0.000017 mg/L Cadmium 0.00003 mg/LDissolved&Chloride 1.8 mg/L Dissolved&Chloride 0.5 mg/L Dissolved&Chloride 8.9 mg/LCobalt 0.000007 mg/L Cobalt 0.000059 mg/L Cobalt 0.000069 mg/LChromium 0 mg/L Chromium 0.0003 mg/L Chromium 0 mg/LCopper 0.00096 mg/L Copper 0.584 mg/L Copper 0.00121 mg/LAlkalinity 80.6 mg/L Alkalinity 98 mg/L Alkalinity 115 mg/LTotal&Organic&Carbon 1.7 mg/L Total&Organic&Carbon 4.6 mg/L Total&Organic&Carbon 2.5 mg/LColour 0 Unknown Colour 0 Unknown Colour 0 UnknownBottom&Dissolved&Oxygen 9.99 mg/L Bottom&Dissolved&Oxygen 9.68 mg/LpH 8.19 pH pH 8.12 pH pH 8.12 pHTDS&(Filterable&Residue) 112 mg/L TDS&(Filterable&Residue) 120 mg/L TDS&(Filterable&Residue) 180 mg/LTotal&Suspended&Solids 0 mg/L Total&Suspended&Solids 0 mg/L Total&Suspended&Solids 0 mg/LSpecific&Conductance 108 uS/cm Specific&Conductance 201 uS/cm Specific&Conductance 280 uS/cmAir&Temperature 10.5 Degrees&C Air&Temperature 11 Degrees&CTemperature 5.5 Degrees&C Temperature 5.76 Degrees&C Temperature 6.59 Degrees&CTurbidity 0.2 NTU Turbidity 0.6 NTU Turbidity 2.1 NTULithium 0.00051 mg/L Lithium 0 mg/L Lithium 0.00101 mg/LMagnesium 2.72 mg/LManganese 0.00485 mg/L Manganese 0.0291 mg/L Manganese 0.0235 mg/LMolybdenum 0.00107 mg/L Molybdenum 0.00008 mg/L Molybdenum 0.00179 mg/LNickel 0.00168 mg/L Nickel 0.00029 mg/L Nickel 0.00035 mg/LAmmonia 0 mg/L Ammonia 0.154 mg/L Ammonia 0 mg/LNitrate/Nitrite 0.069 mg/L Nitrate/Nitrite 0.035 mg/L Nitrate/Nitrite 0.074 mg/LTKN&(Water) 0.07 mg/L TKN&(Water) 0.08 mg/L TKN&(Water) 0.08 mg/LTotal&Nitrogen 0.14 mg/L Total&Nitrogen 0.12 mg/L Total&Nitrogen 0.16 mg/LTotal&Organic&Nitrogen 0.07 mg/L Total&Organic&Nitrogen 0 mg/L Total&Organic&Nitrogen 0.08 mg/LLead 0.00003 mg/L Lead 0.00253 mg/L Lead 0.00008 mg/LOrtho&Phosphorus 0.006 mg/L Ortho&Phosphorus 0.001 mg/L Ortho&Phosphorus 0.009 mg/LTotal&Phosphorus&(Water) 0.002 mg/L Total&Phosphorus&(Water) 0 mg/L Total&Phosphorus&(Water) 0.007 mg/LAntimony 0.000016 mg/L Antimony 0.00004 mg/L Antimony 0.000035 mg/LSelenium 0.0004 mg/L Selenium 0 mg/L Selenium 0.0006 mg/LTin 0.0001 mg/L Tin 0.00007 mg/L Tin 0.00004 mg/LSulphate 6 mg/L Sulphate 17.6 mg/LStrontium 0.128 mg/L Strontium 0.0918 mg/L Strontium 0.2 mg/LThallium 0.000003 mg/L Thallium 0 mg/L Thallium 0.000004 mg/LUranium 0.000353 mg/L Uranium 0.000005 mg/L Uranium 0.000949 mg/LVanadium 0 mg/L Vanadium 0.0006 mg/L Vanadium 0.00014 mg/LZinc 0.0009 mg/L Zinc 0.0096 mg/L Zinc 0.0033 mg/Ldecrease&from&previous&sample increase&from&previous&sampleSite&Code:&TOP$MCGV$02&-&Upstream&of&Sun&Peaks&Village Site&Code:&TOP$MCGV$02+-&Upstream&of&Sun&Peaks&Village Site&Code:&TOP$MCGV$01&-&Downtream&of&Sun&Peaks&VillageMcGillivray  Creek  Water  Quality  Condition    The  sources  of  chemicals  and  other  water  quality  indicators  in  Table  2  could  include;  natural  geological  and  hydrological  sources,  land  use  sediment  generation  and  associated  contaminants,  as  well  as,  non-­‐point  source  pollutants  (NPS)  from  the  municipality  and  surrounding  land  use.  In  Table  2,  downstream  increases  highlighted  in  yellow  are  potential  indicators  of  NPS  resulting  from  the  land  use  activities  and  municipality  upstream.  Other  potential  indicators  of  land  use  impacts  such  as  total  dissolved  solids,  conductivity,  nitrogen  &  phosphorous  and  metals  were  also  be  considered  with  respect  to  origin  and  potential  effects.  Some  indicators  from  CABIN  have  been  checked  against  the  BC  Water  Quality  Guidelines  and  the  RAMP  guidelines  of  Alberta.  Samples  from  McGillivray  Creek  for  total  dissolved  solids,  specific  conductance,  and  alkalinity  are  below  acceptable  thresholds    (BC  MoE,  2015;  RAMP,  2015).  Other  indicators  reviewed  against  the  water  quality  guidelines  include;  temperature  (well  below  limits),  sulphates  (well  below  limits),  nitrate  and  nitrite  (well  below  limits)  (BC  MoE,  2015).    Aluminum  is  currently  below  the  level  of  0.05mg/L  (median  value)  for  freshwater  aquatic  life,  at  0.0358,  but,  this  value  increased  significantly  from  2007-­‐2009,  and  was  higher  downstream  of  the  resort  (Butcher,  2001).  Arsenic  is  also  below  acceptable  limits  for  all  water  uses  at  0.2  micrograms/L.    At  the  time  of  assessment  (2007  and  2009),  based  on  the  indicators,  the  water  in  McGillivray  Creek  was  of  good  quality  for  all  uses  (drinking  water,  aquatic  ecosystems,  irrigation  etc.)  (BC  MoE,  2015).    Evaluating  trends  in  water  quality,  however,  are  not  possible  without  longer-­‐term  data  collection.  A  review  of  the  sites  monitored  for  water  quality  contaminants  in  BC  shows  that  there  are  very  few  headwater  systems  that  are  monitored,  particularly  over  the  long  term.  In  the  southern  interior,  there  are  monitoring  stations  in  the  North  and  South  Thompson  Rivers,  but,  it  appears  that  typically  water  is  monitored  only  for  drinking  water  purposes  and  most  small  communities  accessing  surface  water  within  the  Thompson  Nicola  Regional  District  (TNRD)  provide  public  data  only  after  water  treatment  has  occurred.  Long-­‐term  water  quality  data  is  very  difficult  to  attain,  particularly  in  small  watersheds,  and  will  be  required  to  assess  the  impacts  of  development  on  water  quality.    Planning  for  Water  Quantity  and  Quality  Protection  Measures    Water  management  considerations  for  reducing  water  quality  impacts  and  water  quantity  concerns  are  important  in  the  McGillivray  Watershed.  Although  the  water  is  currently  of  good  quality,  it  is  necessary  to  focus  on  reducing  the  inputs  of  contaminants  and  adhering  to  best  management  practices  for;  land  use  activities  in  the  area,  urban  non  point  sources  of  pollution.  The  significant  concern  in  this  area  is  for  water  quantity  management  and  the  implementation  of  some  water  conservation  measures  may  assist  in  meeting  water  demand.  Water  quantity  and  quality  protection  often  are  interrelated,  and  many  management  options  provide  benefits  to  both  quality  and  quantity.        Short  Term  Short-­‐term  strategies  for  implementation  or  consideration  include;  sediment  management,  riparian  best  management  practices  and  land  use/  resort  development  considerations.    All  land  uses  in  the  area  should  ensure  sediment  best  management  practices  are  followed,  as  this  is  likely  one  of  the  easiest  and  most  immediate  opportunities.  Preventing  sediment  delivery  to  watercourses  is  a  preventative  measure  that  will  reduce  impacts  to  water  quality.      Minimising  road  area  within  the  watershed  will  reduce  the  amount  of  sediment  delivery  to  water.  Where  roads  are  necessary  for  access  and  development,  ensuring  appropriate  road  construction  and  maintenance  practices  is  critical  for  preventing  sediment  delivery  to  water  sources.  Maintenance  best  management  practices  ensure  that  water  is  directed  off  the  road  through  the  use  of  berms,  and  into  collection  areas,  such  as  sumps  or  areas  that  are  not  hydrologically  connected  to  the  water  source.    Forest/vegetative  cover  protects  soil  surfaces  from  exposure  to  rain,  reducing  the  erosive  potential  of  rain,  which  causes  sedimentation.  Management  practices  that  maintain  vegetative  cover,  forest  floor  and  litter  layers,  serve  as  a  protective  layer  to  mineral  soils  are  required.  In  forest  harvesting,  utilising  appropriate  methods  and  techniques  that  minimise  exposure  of  mineral  soil  are  required.    Timing  and  methods  for  forest  harvesting,  forest  clearing  for  recreational  development  and  grazing  should  be  considered  to  reduce  compaction  and  resulting  reduced  infiltration  ability  of  the  soil.  Best  management  practices  that  avoid  these  outcomes  include;  avoiding  saturated  soils,  utilising  equipment  with  dispersed  weight  loads,  and  avoiding  traffic  on  soil  types  sensitive  to  compaction,  and  effective  grazing  rotations,  that  prevent  overgrazing  and  compaction.    Adhering  to  riparian  management  practices  that  retain  minimum  buffer  widths  of  forest  adjacent  to  streams  in  both  land  use  and  urban  and  recreational  construction  will  be  greatly  beneficial  to  water  quality.  Maintaining  riparian  setbacks  assists  in  trapping  sediments  and  reducing  the  amount  reaching  the  streams.  Riparian  buffers  also  act  to  reduce  evaporation  and  maintain  stream  temperature.  Forested  buffers  better  protect  streams  from  livestock  and  wildlife,  reducing  impacts  from  hoof  shear,  as  well  as  reducing  pathogenic  introductions  from  animal  faeces.  Trails  that  are  near  watercourses  can  be  used  as  an  opportunity  to  raise  awareness  with  residents  and  visitors  about  the  critical  habitat  through  the  use  of  signage.  In  Resort  development,  design  considerations  have  the  greatest  probability  of  protecting  water  quantity.  There  are  opportunities  for  recovery  and  re-­‐use  of  water  for  some  purposes,  which  will  greatly  affect  the  available  water.  When  planning  ski  runs  and  other  recreational  trails;  snowmobile,  snowshoe  etc.,  that  allow  for  retention  of  trees  on  sites  where  it  is  safe  to  do  so  will  minimise  evaporation  losses  from  ski  runs.  Promoting  treed  runs  where  tree  species  are  appropriate,  to  the  degree  necessary  to  allow  snow  through  fall,  while  also  providing  shade,  and  keeping  the  ski  runs  cooler  in  warmer  weather  events,  perhaps  reducing  the  need  for  snowmaking  and  reducing  evaporation  and  sublimation  losses.    Sun  Peaks  Municipality  should  explore  options  for  the  capture,  reuse  and  storage  of  grey  water  and  rainwater.  Water  collected  within  the  municipality  could  be  used  for  irrigation  purposes  on  landscaping  and  the  golf  course,  or  for  snow  making  in  the  lower  portions  of  the  resort,  reducing  the  transport  or  water,  and  reducing  the  pressure  on  treated  water.    Currently  there  are  reservoirs  in  place,  and  proposed  for  development,  that  take  advantage  of  spring  freshet.  There  is  the  need  to  also  consider  the  losses  to  evaporation  during  the  summer  season  between  water  capture  and  use.  The  time  period  varies,  but  on  average  there  is  the  potential  for  significant  evaporation  losses  between  June  and  September,  when  temperatures  are  highest  (Note:  summer  temperature  data  was  not  available).  Reducing  evaporation  losses  could  reduce  the  deficit  in  water  use  for  snowmaking,  which  is  a  concern  going  forward.    These  are  some  of  the  obligations  and  options  of  land  users  in  the  area  and  should  be  considered  standard  practice.  The  long-­‐term  objective  is  to  create  a  better  understanding  by  all  users  in  the  watershed,  to  ensure  water  use  and  protection  is  optimized.  As  a  municipality  and  primary  land  and  water  user  in  the  area,  the  Resort  has  the  responsibility  to  engage  the  public  and  community  through  source  water  protection  strategy  development  and  implementation  to  assist  in  water  quality  and  quantity  protection  measures.  This  process  is  difficult  and  can  take  some  time,  but  as  the  watershed  is  clearly  defined  and  of  a  manageable  size,  it  is  possible  to  create  a  realistic  plan  and  vision  of  a  water  future.      Long  Term  Sun  Peaks  should  address  water  quality  and  quantity  issues  through  initiation  and  development  of  a  Source  Water  Protection  (SWP)  Strategy.  A  SWP  is  defined  by  Simms,  Lightman,  and  de  Loe,  as  “…an  activity  involving;  mapping  water  sources,  identifying  threats,  and  instituting  risk  management  strategies.”  Much  of  this  work  is  complete,  and  could  be  built  upon  to  consider  the  long  term  availability  and  quality  of  the  water;  the  land  uses  that  now,  and  potentially  could  in  the  future,  impact  the  sources;  and,  the  types  of  management  strategies  that  could  be  instituted  to  protect  the  source  from  contamination  and  overuse.      Due  to  the  complexity  of  water  management  and  diversity  of  potential  impacts,  the  protection  of  water  sources  needs  to  be  implemented  as  a  multi  barrier  approach  to  ensure  protection  (Simms,  Lightman  and  de  Loe,  2010).    To  be  effective,  site-­‐specific  options  for  source  water  protection  at  Sun  Peaks  should  include  the  key  considerations  above,  as  well  as,  stakeholder  engagement  in  the  process  of  protection  (WHO,  2011).  The  other  land  users  in  the  valley  must  also  be  included,  as  they  have  a  stake  in  the  outcome,  and  play  a  role  in  protection.  The  process  would  be  time  consuming,  but  would  provide  a  more  realistic  water  future  in  the  McGillivray  and  downstream  Louis  Creek  Watersheds.            References:  BC  Ministry  of  Environment  -­‐  Environmental  Protection  Division  [BC  MoE]  (2015).  Water  Quality  Guidelines  (Criteria)  Reports.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.env.gov.bc.ca/wat/wq/wq_guidelines.html#approved.  [Last  Accessed  February  2,  2015].  BC  Ministry  of  Forests,  Lands  and  Natural  Resource  Operations  E-­‐licnesing  [FLNR  E-­‐licensing]  (2015).  BC  Ministry  of  Forests,  Lands  and  Natural  Resource  Operations  Mapview  [FLNR  Mapview]  (2015).  Database  Query  for  Sun  Peaks  Resort  –  data  derived  from  multiple  FLNR  business  applications.  [ONLINE]  Available  at:  https://webmaps.gov.bc.ca/imfs/imf.jsp?session=8304663830212102200    [Last  Accessed  February  1,  2015].  BC  Ministry  of  Forests,  Lands  and  Natural  Resource  Operations  Mountain  Resort  Branch  [FLNR  MRB]  (2012).  The  Value  of  Mountain  Resorts  to  the  British  Columbia  Economy.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.destinationbc.ca/getattachment/Research/Research-­‐by-­‐Activity/All-­‐Research-­‐by-­‐Activity/Value-­‐of-­‐Mountain-­‐Resorts-­‐to-­‐the-­‐British-­‐Columbia/Value_of_Mountain_Resort_Properties_Phase_One_June-­‐2012.pdf.aspx.  [Last  Accessed  January  31,  2015].  Butcher,  G.  A.  (2001).  Updated  Water  Quality  Criteria  for  Aluminum  -­‐  Overview  Report.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.env.gov.bc.ca/wat/wq/BCguidelines/aluminum/aluminum.html#tab1.  [Last  Accessed  February  2,  2015].  Copper,  Samantha  (2011).  A  GIS-­‐based  risk  assessment  of  Thompson  Region  watersheds.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.env.gov.bc.ca/wat/wq/pdf/gis-­‐report-­‐thompson-­‐jan2011.pdf  [Last  Accessed  January  31,  2015].  Canadian  Aquatic  Biomonitoring  Network  [CABIN]  (2015).  Current  Activities  of  sampling  locations  Map.  [ONLINE]  Available  at:  http://cabin.cciw.ca/cabin/main/cabin_current_activities.asp?lang=en-­‐ca.  [Last  Accessed  February  2,  2015].  Ecosign  (2013).  Sun  Peaks  Resort  Master  Plan  Update  2013.Ecosign  Mountain  Resort  Planners  Ltd.  Whistler,  B.C.  Government  of  Canada  (2015).  Daily  Discharge  Statistics  Graph  for  LOUIS  CREEK  ABOVE  MCGILLIVRAY  CREEK  (08LB081).  [Online}  Available  at:  http://wateroffice.ec.gc.ca/report/report_e.html?stn=08LB081&mode=Graph&type=stat&dataType=Daily&y1Max=1&y1Min=1&y1Mean=1&scale=normal    [Last  Accessed  February  1,  2015].  Harvey,  Julie  K.  (2014).  Pollution  Sources:  Point  and  Nonpoint.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.waterencyclopedia.com/Po-­‐Re/Pollution-­‐Sources-­‐Point-­‐and-­‐Nonpoint.html.  [Last  Accessed  Nov  16,  14].  Metric  Conversions  (2015).  Metric  Conversions  [Online]  Available  at:    http://www.metric-­‐conversions.org/volume/us-­‐liquid-­‐gallons-­‐to-­‐cubic-­‐meters.htm  [Last  Accessed  January  27,  2015].  Ptolemy,  Ronald  A.  (1981).  Salmonid  Biomass  Assessment  and  Potential  carrying  Capacity  of  Louis  Creek  Near  Barriere  BC.  [Online]  Available  at:  http://www.env.gov.bc.ca/wld/documents/fisheriesrpts/RN193.pdf  [Last  Accessed  January  27,  2015].  Regional  Aquatics  Management  Program  [RAMP]  (2015).  Water  Quality  Indicators;  Conventional  Variables.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.ramp-­‐alberta.org/river/water+sediment+quality/chemical/conventional.aspx.  [Last  Accessed  February  2,  2015].  Simms,  G.,  D.  Lightman,  and  R.  De  Loe  (2010).  Tools  and  Approaches  for  Source  Water  Protection  in  Canada.  Governance  for  Source  Water  Protection  in  Canada,  Report  No.  1.  Waterloo,  ON:  Water  Policy  and  Governance  Group.  [ONLINE]  Available  at:  http://poliswaterproject.org/sites/default/files/WPGG_SWPG_No.1.pdf  Sun  Peaks  Resort  Corporation  [SPRC-­‐SH]  (2015).  Snow  History.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.sunpeaksresort.com/weather-­‐and-­‐cams/snow-­‐history.  [Last  Accessed  January  31,  2015].  Sun  Peaks  Resort  Corporation  (2015).  Mountain  Stats.  [Online]  Available  at:  http://www.sunpeaksresort.com/winter/mountain-­‐stats  [Last  Accessed  February  1,  2015].  Thompson  Nicola  Regional  District  (TNRD)  (2013).  Notice  of  Water  Regulations  and  Conservation  Measures  2013.  [ONLINE]  Available  at:  https://tnrd.civicweb.net/Documents/DocumentList.aspx?ID=76218.  [Last  Accessed  January  27,  2015].  World  Health  Organization  (WHO)  (2011).  Optimizing  Regulatory  Frameworks  for  Safe  and  Clean  Drinking  Water  -­‐  Protecting  Drinking  Water  Sources  through  Regulation.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.who.int/water_sanitation_health/dwq/sheet4.pdf.  [Last  Accessed  November  16,  2014].  Personal  Communications:  Rich  McLeary    Regional  Aquatic  Ecologist  Forests,  Lands  and  Natural  Resource  Operations  Thompson  Okanagan  Region  Christian  St.  Pierre,  P.Ag  Resource  Coordination  Officer  Forests,  Lands  and  Natural  Resource  Operations  Thompson  Okanagan  Region    Christa  Pattie,  P.Ag.    Authorizations  Coordinator    Forests,  Lands  and  Natural  Resource  Operations    Thompson  Okanagan  Region      APPENDIX  1  –  Climate  Station  Kamloops    518  Assignment  2  Posted  Oct.  1,  2014.  Due  Date:  November  10,  2014.    Increased  Climatic  Variability    Climate  is  a  multi-­‐dimensional  term  defined  by;  weather,  wind  and  storms,  rainfall,  temperatures,  sunny  and  cloudy  days,  length  of  growing  season  etc.  Climate  affects  living  and  growing  conditions  for  both  ecosystems  and  social/economic  systems  in  all  parts  of  the  world.  For  this  reason,  it  is  critical  that  we  are  aware  of  what  the  changing  climate  signals  are,  and  adjust  for  the  potential  predicted  future.    It  is  important  to  be  aware  that  climate  data  is  difficult  to  interpret  given  the  natural  variability  in  temperatures,  precipitation,  and  other  climate  factors.  Natural  variability  from  one  location  to  the  next,  whether  on  a  large  or  small  scale,  makes  extrapolation  from  climate  data  difficult.  Collection  of  averages  (temperature,  precipitation,  etc.)  of  climate  data  is  how  we  make  it  possible  to  collect  and  consider  that  information,  but,  it  has  limitations.    The  use  of  average  data  has  the  effect  of  masking  variability,  and,  variability  exists  within  even  a  small  geographic  area.  Therefore,  climate  data  must  be  considered  and  interpreted  very  carefully  (Schreier  and  Pang,  2014).  Natural  climatic  variability,  both  spatially  and  temporally,  creates  uncertainty  for  prediction/forecasting  of  future  climate  without  risk  of  errors.  Limited  climate  stations  makes  it  necessary  to  extrapolate  climate  data  interpretations  over  broad  regions,  which,  is  not  necessarily  accurate/feasible,  and  the  use  of  average  temperature  and  precipitation  values  results  in  the  cancelling  out  of  extremes  (Schreier  and  Pang,  2014).    Climate  Station  Kamloops  Airport  (YKA)  The  climate  station  at  the  Kamloops  Airport  was  chosen  as  a  sample  location.  The  weather  station  used  is  at  345.3m  elevation,  a  valley  bottom  location  (Government  of  Canada,  2014).  Members  of  the  urban  community  of  Kamloops  live  at  valley  bottom  up  to  approximately  800m  in  elevation.  Rural  population  in  the  surrounding  area  live  up  to  approximately  1100m  in  elevation.  The  topography  in  the  surrounding  area  is  such  that  the  majority  of  prevailing  wind  comes  from  the  much  higher  surrounding  mountains,  and  the  majority  of  precipitation  from  the  pacific,  is  lost  over  the  Coast  Mountains,  prior  to  weather  systems  arriving  in  Kamloops.    Anecdotally,  I  would  expect  climate  data  to  reflect  that  there  has  been  a  warming  trend  in  the  Kamloops  area  in  the  winter  months.  Anecdotal  evidence  such  as;  increasing  bark  beetle  activity  (mountain  pine  beetle,  Douglas-­‐fir  beetle,  balsam  bark  beetle,  western  bark  beetle  and  spruce  bark  beetle),  forest  defoliator  insect  activity,  trends  in  fire  frequency  and  severity,  and  localised  cases  of  surface  water  scarcity.  All  of  these  can  be  indicators  of  a  changing  climate,  and  all  are  also  affected  by  land  management  decisions  and  human  interference/intervention.    Climate  data  from  1951  to  2012,  was  used  initially  for  winter  and  summer  average  maximums  and  minimums  and  precipitation  to  illustrate  the  difficulty  of  using  averages  to  show  trends.  The  data  for  1952  and  2012  was  then  compiled  and  compared  for  the  winter  and  summer  extremes.  2008  data  was  incomplete  so  in  some  instances  may  be  excluded  from  the  analysis.  For  assessing  whether  there  has  been  a  shift  in  precipitation,  the  data  for  1960-­‐2012  was  used.  All  climate  data  used  is  from  the  Government  of  Canada,  2014.    Temperature  Interpreting  historic  climate  data  is  complicated.  When  average  temperatures  are  used  across  broad  geographic  regions,  the  result  is  that  higher  or  lower  than  normal  temperatures  cancel  one  another  out  and  create  the  perception  that  changes  are  not  consistent  or  significant.    In  one  out  of  three  weather  stations,  data  collected  and  interpreted  for  the  last  50  years  will  show  no  statistically  significant  change  in  climate  variables  (Schreier,  personal  communication,  2014).    To  evaluate  temperature,  winter  and  summer  should  be  evaluated  during  critical  periods  (Schreier  and  Pang,  2014).  The  observations  that  initially  show  trends,  can  then  be  assessed  for  their  significance.  Temperature  critical  periods  assessed  are;  winter  -­‐  December,  January  February,  and,  summer  –  June,  July,  August  (Schreier,  personal  communication,  2014).  In  some  cases  the  entire  period  will  show  trends,  in  others,  they  can  be  evaluated  separately.  Identification  of  the  significance  of  the  changes  are  dependent  on  assessing  the  appropriate  sets  of  data.  Illustrating  the  effect  of  the  use  of  averages  Prior  to  analysis,  it  is  important  to  illustrate  the  effects  that  the  use  of  averages  can  have  on  the  outcome  of  climate  data  interpretation.  The  mean  winter  min  and  max  temperatures  were  used  as  an  example.  The  trend  in  mean  winter  maximum  and  minimum  temperatures  (Figure’s  1a  and  1b)  indicates  that  the  winter  temperatures  are  increasing.  Winter  maximums  appear  to  be  increasing  by  approximately  1  degree  Celsius  every  30  years.  However,  when  the  statistical  significance  of  the  data  was  tested,  it  shows  that  the  increase  is  not  statistically  significant.  With  95%  confidence,  the  trend  is  between  -­‐0.0068  and  +0.0612,  and,  because  zero  is  within  that  range,  we  can't  be  certain  that  there  is  definitely  an  increase  in  temperature  when  using  average  data.  Eliminating  the  extremes,  reduces  the  variability,  and  the  extremes  are  the  events  that  will  cause  most  disruption  to  the  environment  and  society.  This  data  manipulation  and  methodology  does  not  provide  certainty  that  climate  is  changing,  and  as  a  result,  can  be  employed  by  individuals,  corporations  or  governments  whose  interests  are  not  served  or  advanced  by  the  certainty  of  climate  changes.    Figure  1a.  Actual  mean  winter  max  temperatures  recorded  at  Kamloops  Airport  (1952-­‐2012)  and  Figure  1b.  Actual  mean  winter  min  temperatures  recorded  at  Kamloops  Airport  (1952-­‐2012)  show  the  trends  of  the  average  climate  data  for;  winter  maximum  (1a)  and  minimum  (1b)  averages  (Dec/Jan/Feb),  and  demonstrate  the  inability  to  use  mean  temperatures  to  confirm  trends  in  climate.  Means  show  trends,  but  the  lack  of  statistical  significance  shows  that  means  are  inappropriate  due  to  the  natural  variability  in  weather  and  the  limited  data  collection  points.    The  means  will  not  be  the  issue  in  future  climate,  it  will  be  the  extreme  climate  events  that  cause  problems.    Figure  1a.  Actual  mean  winter  max  temperatures  recorded  at  Kamloops  Airport  (1952-­‐2012)          -­‐6  -­‐4  -­‐2  0  2  4  6  1940   1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  Degrees  C  Year  (1952-­‐2012)  Kamloops  Mean  Winter  Max  Actuals  (Dec/Jan/Feb)  Series1   Linear  (Series1)  Figure  1b.  Actual  mean  winter  min  temperatures  recorded  at  Kamloops  Airport  (1952-­‐2012)      The  use  of  means  and  lack  of  statistical  significance  illustrates  the  need  to  use  the  extreme  values  to  attempt  to  determine  whether  there  are  changes  happening  in  the  climate.  It  is  the  extreme  events  that  will  prove  limiting  and  potentially  catastrophic  in  the  future.  In  the  following  sections,  the  extreme  temperatures,  precipitation  events  and  trends,  in  both  winter  and  summer  are  evaluated.  Winter  Extreme  Temperatures  The  extreme  winter  maximum  and  minimum  temperatures  were  analysed  for  Kamloops  for  December,  January  and  February  using  Environment  Canada  data  from  December  1951  to  December  2012.  In  all  three  winter  months,  the  minimum  winter  temperatures  appear  to  be  increasing  while  the  extreme  maximum  temperatures  do  not  appear  to  show  much  of  a  trend.  Figure  2.  Kamloops  Winter  Temperature  Trends  shows  the  combined  winter  maximum  and  minimum  temperatures  for  winter  months  in  Kamloops  from  1952-­‐2012.  The  trend  shows  that  over  60  years,  the  extreme  minimum  winter  temperature  has  increased  by  approximately  5  degrees  Celsius.        -­‐16  -­‐14  -­‐12  -­‐10  -­‐8  -­‐6  -­‐4  -­‐2  0  1940   1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  Degrees  C  Year  (1952-­‐2012)  Kamloops  Mean  Winter  Min  Actuals  (Dec/Jan/Feb)  Series1   Linear  (Series1)  Figure  2.  Kamloops  Winter  Temperature  Trends    Figures;  2a.  Kamloops  December  Trend,  2b.  Kamloops  January  Trend,  and  2c.  Kamloops  February  Trend  show  the  extreme  maximum  and  minimum  temperatures  and  trend  from  1951-­‐2012  for  each  winter  month  individually.  All  three  months  show  an  increasing  trend  in  the  winter  minimum  temperature,  but  the  change  in  the  minimum  January  temperatures  is  most  prominent.  January  shows  a  trend  of  an  increase  of  approximately  eight  degrees  Celsius  over  60  years.  This  illustrates  that  even  the  winter  extreme  averages  for  a  winter,  rather  than  by  month,  can  hide  a  more  prominent  or  extreme  change  in  a  certain  period.      -­‐40  -­‐30  -­‐20  -­‐10  0  10  20  1951  1953  1955  1957  1959  1961  1963  1965  1967  1969  1971  1973  1975  1977  1979  1981  1983  1985  1987  1989  1991  1993  1995  1997  1999  2001  2003  2005  2007  2009  2011  Degrees  C  Year  Kamloops  Winter  Temperatures  -­‐  December/January/February  extreme  max  and  min  temperatures  1952-­‐2012  Extr  Min  Temp  (°C)   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))  Figure  2a.  Kamloops  December  Trend    Figure  2b.  Kamloops  January  Trend    Figure  2c.  Kamloops  February  Trend    -­‐40  -­‐20  0  20  1951  1955  1959  1963  1967  1971  1975  1979  1983  1987  1991  1995  1999  2003  2007  2011  Degrees  C  Year  Kamloops  December    Extr  Min  Temp  (°C)   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))  -­‐40  -­‐30  -­‐20  -­‐10  0  10  20  1951  1955  1959  1963  1967  1971  1975  1979  1983  1987  1991  1995  1999  2003  2007  2011  Degrees  C  Year  Kamloops  January    Extr  Min  Temp  (°C)   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))  -­‐40  -­‐30  -­‐20  -­‐10  0  10  20  1951  1955  1959  1963  1967  1971  1975  1979  1983  1987  1991  1995  1999  2003  2007  2011  Degrees  C  Year  Kamloops  February  Extr  Min  Temp  (°C)   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))  To  determine  whether  the  change  in  temperature  from  a  historic  time  period  to  the  most  recent  time  period  is  significant,  the  minimum  temperature  for  the  decade  1951-­‐1960  vs  2000-­‐2012  has  be  assessed.  The  graph  in  Figure  2d.  Kamloops  1951-­‐1960  vs  2000-­‐2012  winter  extreme  max  and  min,  shows  an  increasing  trend  in  the  minimums.  If  this  trend  is  shown  to  be  significant,  we  can  infer  that  the  increasing  trend  will  continue  into  the  future.  Figure  2d.  Kamloops  1951-­‐1960  vs  2000-­‐2012  winter  extreme  max  and  min      Statistical  Significance  of  Winter  Trends  The  winter  maximum  temperatures  do  not  show  much  of  a  trend,  and  statistical  analysis  confirmed  that  the  trends  are  not  significant.  In  evaluating  the  winter  minimum  temperature  trends,  however,  both  January  alone  and  the  winter  period,  including  December,  January  and  February  combined,  shows  statistically  significant  trends.  Using  linear  regression,  for  the  three  winter  months,  the  R2  value  is  0.0367  and  has  a  P-­‐value  of  0.00897  so  there  would  be  a  0.8%  probability  of  this  being  chance.  The  upper  and  lower  confidence  limits  show  that  with  95%  confidence  the  slope  will  be  between  +0.0205  and  +0.1417,  so  we  can  be  certain  that  there  has  definitely  been  an  increasing  trend  in  temperature  95%  of  the  time.      January  alone  is  also  statistically  significant  with  an  R2  value  of  0.0918  and  a  P-­‐value  of  0.0303.  The  upper  and  lower  confidence  limits  show  that  with  95%  confidence  the  slope  will  be  between  +0.0116  and  +0.2257,  so  we  can  be  certain  that  there  has  definitely  been  an  increase  in  temperature  95%  of  the  time  in  January.          -­‐40  -­‐20  0  20  1940   1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  Degrees  C  1951-­‐1961                    2003-­‐2012  1951-­‐1960  compared  to  2000-­‐2012  Extr  Max  Temp  (°C)   Extr  Min  Temp  (°C)  In  Table  1.  Kamloops  1951-­‐1960  vs  2000-­‐2012  statistical  significance  of  winter  minimum  temp,  the  minimum  temperature  for  the  decade  1951-­‐1960  compared  to  2000-­‐2012  was  analysed  using  an  independent  samples  two  tailed  t-­‐test  in  Microsoft  excel  (Grange,  2011),(Duke,  2010).  The  change  from  the  first  time  period  to  the  second  time  period,  is  shown  to  be  statistically  significant  with  95%  confidence.  We  can  infer  that  the  change  in  minimum  temperature,  by  using  the  P-­‐value  of  0.040,  indicates  that  only  4%  of  the  time  the  temperature  change  would  be  random  (Grange,  2011),  (Wikipedia,  2014),  (Hooper,  Unk).    Summer  Extreme  Temperatures    The  extreme  summer  maximum  and  minimum  temperatures  were  analysed  for  Kamloops  for  June,  July  and  August  In  all  three  summer  months,  the  minimum  temperatures  appear  to  be  increasing  while  the  extreme  maximum  temperature  does  not  appear  to  show  much  of  a  trend.  Figure  3.  Kamloops  Summer  Temperature  Trends,  shows  the  combined  maximum  and  minimum  temperatures  for  summer  months  in  Kamloops  from  1952-­‐2012.  The  trend  shows  that  over  60  years,  the  extreme  minimum  summer  temperature  has  increased  by  approximately  3  degrees  Celsius.    Figure  3.  Kamloops  Summer  Temperature  Trends      The  summer  extreme  maximum  and  minimum  temperatures  for  individual  months  June,  July,  August  shows  that  the  most  prominent  change  is  in  the  extreme  minimum  temperatures  in  August.  Figures;  3a.  Kamloops  June  Trend,  3b.  Kamloops  July  Trend,  and  3c.  Kamloops  August  Trend  show  the  extreme  maximum  and  minimum  temperatures  and  trend  from  1951-­‐2012  for  each  summer  month  individually.  All  three  months  show  an  increasing  trend  in  the  summer  minimum  temperature,  but,  the  change  in  the  minimum  August  temperatures  is  most  prominent.  August  shows  a  trend  of  an  increase  of  0  10  20  30  40  50  1951  1953  1955  1958  1960  1962  1965  1967  1969  1972  1974  1976  1979  1981  1983  1986  1988  1990  1993  1995  1997  2000  2002  2004  2007  2009  2011  Degrees  C  Year  Kamloops  Summer  Temperatures  -­‐  June/July/August  extreme  max  and  min  termperatures  1952-­‐2012  Extr  Max  Temp  (°C)   Extr  Min  Temp  (°C)  Linear  (Extr  Max  Temp  (°C))   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))  Table  1.  Kamloops  1951-­‐1960  vs  2000-­‐2012  statistical  significance  of  winter  minimum  temp  t-­‐Test:  Two-­‐Sample  Assuming  Unequal  Variances       Variable  1   Variable  2        Mean   -­‐19.09   -­‐15.6833  Variance   75.97817   34.08626  Observations   30   30  Hypothesized  Mean  Difference   0      df   51      t  Stat   -­‐1.77855      P(T<=t)  one-­‐tail   0.040637      t  Critical  one-­‐tail   1.675285      P(T<=t)  two-­‐tail   0.081274      t  Critical  two-­‐tail   2.007584      approximately  four  and  a  half  degrees  Celsius  over  60  years.  This  illustrates  that  the  summer  extreme  averages  can  also  hide  a  more  prominent  or  extreme  change  in  a  certain  period.    Figure  3a.  Kamloops  June  Trend    Figure  3a.  Kamloops  July  Trend        0  10  20  30  40  50  1951  1954  1957  1960  1963  1966  1969  1972  1975  1978  1981  1984  1987  1990  1993  1996  1999  2002  2005  2008  2011  Degrees  C  Year  Kamloops  June  Extr  Max  Temp  (°C)   Extr  Min  Temp  (°C)  Linear  (Extr  Max  Temp  (°C))   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))  0  10  20  30  40  50  1951  1954  1957  1960  1963  1966  1969  1972  1975  1978  1981  1984  1987  1990  1993  1996  1999  2002  2005  2008  2011  Degrees  C  Year  Kamloops  July  Extr  Max  Temp  (°C)   Extr  Min  Temp  (°C)  Linear  (Extr  Max  Temp  (°C))   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))  Figure  3a.  Kamloops  August  Trend        Statistical  Significance  of  Summer  Trends  To  determine  the  significance  of  the  summer  trends  over  time,  linear  regression  was  used  to  shows  that  the  summer  minimum  temperatures  are  increasing.  In  the  case  of  summer,  rather  than  compare  the  full  summer  period  to  determine  whether  this  pattern  can  be  anticipated  to  continue,  a  two-­‐tailed  t-­‐test  was  used  for  the  month  of  August  alone  in  two  time  periods.  This  is  a  critical  time  as  it  is  the  height  of  the  drought  season,  and  increased  minimum  temperatures  will  increase  stress  on  aquatic  and  terrestrial  ecosystems  by  reducing  overnight  recovery  and  increasing  losses  to  evapotranspiration.  The  historic  time  period  for  August  1951-­‐1960  was  compared  to  August  2000-­‐2012.  Figure  3d.  August  Extreme  Min  Temp,  shows  the  trend  is  increasing  from  the  historic  decade  1951-­‐1960  compared  to  most  recent  2003-­‐2012.  Table  2.  Statistical  significance  August,  show  that  the  trend  is  statistically  significant  and  we  can  expect  it  to  continue  (Grange,  2011),  (Wikipedia,  2014),  (Hooper,  Unk).  Figure  3d.  August  Extreme  Min  Temp0  10  20  30  40  50  1951  1954  1957  1960  1963  1966  1969  1972  1975  1978  1981  1984  1987  1990  1993  1996  1999  2002  2005  2008  2011  Degrees  C  Year  Kamloops  August  Extr  Max  Temp  (°C)   Extr  Min  Temp  (°C)  Linear  (Extr  Max  Temp  (°C))   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))  Table  2.  Statistical  significance  August  t-­‐Test:  Two-­‐Sample  Assuming  Unequal  Variances       1951-­‐1960   2003-­‐2012  Mean   5.24   8.26  Variance   2.149333333   1.424888889  Observations   10   10  Hypothesized  Mean  Difference   0      df   17      t  Stat   -­‐5.051451268      P(T<=t)  one-­‐tail   0.00004920      t  Critical  one-­‐tail   1.739606726      P(T<=t)  two-­‐tail   0.00009841      t  Critical  two-­‐tail   2.109815578        Precipitation  Changes  in  precipitation  are  difficult  to  quantify,  as  are  the  effects  of  those  changes  on  aquatic  and  terrestrial  ecosystems,  society  and  the  economy.  Precipitation  comes  in  the  form  of  rain  or  snow  and  is  variable  much  like  temperature.  For  many  reasons  the  timing  of  precipitation,  as  well  as  the  intensity  and  frequency  of  precipitation  are  critical.    The  frequency  and  duration  of  precipitation  events,  particularly  of  rain,  is  of  concern  given  the  potential  for  runoff  and  flooding  as  the  soils  are  not  able  to  infiltrate  the  rain  at  the  rate  it  is  falling.  Ideally  precipitation  events  could  be  reviewed  as  daily  data  to  identify  the  extreme  events  and  their  change  in  amplitude  and  frequency,  but,  for  the  purposes  of  this  exercise  only  total  by  month  data  has  been  analysed.    Total  precipitation  data  can  be  considered  in  the  context  of  critical  periods  to  assess  if  there  has  been  a  shift  in  timing.  Winter  precipitation  needs  to  be  considered  for  effects  on  snowpack,  and  spring  replenishment  of  stressed  summer  waterways.  Summer  precipitation  is  critical  for  drought  impacts  and  can  play  a  role  with  fire  risk,  intensity  and  severity  in  fire  prone  locations  like  Kamloops.    The  total  precipitation  for  Kamloops  over  the  time  period  1952-­‐2012  was  reviewed.  Figure  4.  Kamloops  total  precipitation  1952-­‐2012  shows  the  total  precipitation  data  on  its  own  indicates  that  there  has  been  very  little  change  in  the  annual  precipitation  over  the  60  year  period.  This  information  on  its  own  does  not  provide  any  insight  into  the  potential  risks  associated  with  changing  precipitation  regimes.  To  start  to  understand  the  critical  periods,  both  winter  precipitation  and  summer  precipitation  need  to  be  evaluated  on  their  own.    Figure  4.  Kamloops  total  precipitation  1952-­‐2012  0  5  10  15  1940   1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  Degrees  C  1951-­‐1960                                                                                                  2003-­‐2012  August  Extr  Min  Temp;  1951-­‐1960  compared  to  2003-­‐2012  Extr  Min  Temp  (°C)   Linear  (Extr  Min  Temp  (°C))      Winter  Precipitation    Examination  of  the  trends  in  winter  precipitation  for  the  months  December,  January  and  February  (form  here  on  referred  to  as  “winter”)  in  Figure  5.  Kamloops  Change  in  Total  Winter  Precipitation,  show  a  decreasing  trend.  However,  when  the  precipitation  is  shown  as  either  snow  in  Figure  5a.  Change  in  Winter  Precipitation  as  Snow,  or,  rain  in,  Figure  5b.  Change  in  Winter  Precipitation  as  Rain,  the  trends  are  diverging  where  rain  is  increasing  and  snow  is  decreasing.  This  can  be  of  particular  concern  for  ecosystems  that  rely  on  slow  input  of  meltwater  from  the  mountains  to  sustain  flow  and  cool  them  through  the  summer  months.  This  can  also  indicate  an  increase  in  rain-­‐on-­‐snow  events  (which  can  cause  early  melt  of  existing  snow  packs,  as  well  as,  creating  unstable  layers  that  can  cause  avalanches  in  steep  terrain),  reduced  opportunities  for  recreation  that  rely  on  snow  (ski  hill  operations,  backcountry  recreation),  and  potential  flooding  in  winter  when  the  ground  is  frozen  and  has  a  reduced  infiltration  capacity.  This  trend  is  not  surprising  given  the  confirmed  increase  in  winter  minimum  temperatures.    Figure  5.  Kamloops  Change  in  Total  Winter  Precipitation    0  20  40  60  80  100  120  140  1940   1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  cm  of  snow  and  mm  of  rain  Year  Kamloops  Total  Precipita?on  1952-­‐2012.    Total  Precip  (mm)   Linear  (Total  Precip  (mm))  0  50  100  1940   1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  cm  of  snow  and  mm  of  rain  Year  Kamloops  Change  in  Total  Winter  Precipita?on  -­‐  1952-­‐2012    Total  Precip  (mm)   Linear  (Total  Precip  (mm))    Figure  5a.  Change  in  Winter  Precipitation  as  Snow          0  100  200  1960  1962  1964  1966  1968  1970  1972  1974  1977  1979  1981  1983  1985  1987  1989  1991  1993  1995  1997  1999  2001  2003  2005  2007  2010  2012  Axis  Title  Axis  Title  Change  in  Precipita?on  as  Snow  1960-­‐2012  Series1   Linear  (Series1)  Figure  5b.  Change  in  Winter  Precipitation  as  Rain    Signif icance  of  Winter  Precipitat ion  The  primary  consideration  for  winter  precipitation  is  the  change  in  precipitation  in  the  form  of  snow.  Historically,  this  would  provide  a  prolonged  source  of  meltwater  for  spring  replenishment  of  water  courses,  and,  would  provide  a  thermal  blanket  keep  moisture  in  the  ground  and  heat  out.  Figure  5d.  Winter  Precipitation  as  Snow  shows  that  for  the  two  time  periods  1959-­‐1970  compared  to  2002-­‐2012,  the  total  amount  of  snow  is  decreasing,  and  Table  2.  Winter  Snow  Precip  t-­‐Test  indicates  that  this  trend  is  significant  and  we  can  predict  that  it  will  continue  (Grange,  2011),  (Wikipedia,  2014),  (Hooper,  Unk).    Figure  5d.  Winter  Precipitation  as  Snow    Summer  Precipitation  Evaluating  the  summer  precipitation  between  1952  and  2012  for  the  months  of  June  July  and  August  does  not  appear  to  show  any  trend.  Figure  6.  Summer  Precipitation  does  not  show  a  trend.  A  statistical  assessment  of  summer  data  was  done  and  the  data  is  not  significant.      This  is  not  surprising  given  that  the  data  used  was  monthly,  and  individual  precipitation  events  that  are  significant  are  hidden  by  the  use  of  totals.  This  masks  the  significance.    As  a  result,  large  and  unusual  rainfall  events  that  can  result  in;  overland  flow,  reduced  infiltration,  and  sedimentation,  are  lost  in  the  data  set.  In  order  to  assess  the  frequency  and  impacts  of  these  events  it  would  be  necessary  to  look  at  the  frequency,  duration  and  overall  volume  of  rainfall  of  every  rainfall  event  over  time.  The  data  required  would  be  daily  data.    0  500  1960  1962  1964  1966  1968  1970  1972  1974  1977  1979  1981  1983  1985  1987  1989  1991  1993  1995  1997  1999  2001  2003  2005  2007  2010  2012  Axis  Title  Axis  Title  Change  in  Precipita?on  as  Rain  1960-­‐2012  Series1   Linear  (Series1)  0  50  100  1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  precipita?on  as  snow  (cm)  year  Winter  Precip  as  Snow;  1959-­‐1970  compared  to  2002-­‐2012  Series1   Linear  (Series1)  Table  2.  Winter  Snow  Precip  t-­‐Test  t-­‐Test:  Two-­‐Sample  Assuming  Unequal  Variances       Variable  1   Variable  2  Mean   25.25882   15.37576  Variance   298.1352   129.4631  Observations   34   33  Hypothesized  Mean  Difference   0      df   57      t  Stat   2.77415      P(T<=t)  one-­‐tail   0.003735      t  Critical  one-­‐tail   1.672029      P(T<=t)  two-­‐tail   0.007469      t  Critical  two-­‐tail   2.002465      It  is  likely  that  if  daily  data  was  reviewed,  there  would  be  a  trend  in  the  frequency  and  severity  of  rain  events  in  the  spring  and  summer.  There  have  been  a  number  of  these  events  in  the  past  few  years.  On  July  26,  2011  (Kamloops  Daily  News,  2011)  there  was  flash  flooding  that  resulted  in  road  closures  and  debris  flows,  where  some  storm  flows  blew  manhole  covers  off.  The  most  recent,  on  the  23rd  of  July,  2014,  Peterson  creek  that  runs  through  the  downtown  core  broke  through  its  banks  and  damaged  Peterson  Creek  Park  trails  and  infrastructure,  as  well  as,  further  downstream  eroding  the  foundation  from  under  a  house  on  its  bank.  The  north  east  area  of  town,  Sun  Rivers,  is  built  below  silt  bluffs  and  experienced  small  scale  landslides  that  resulted  in  the  closure  of  the  highway  5a.  This  is  in  addition  to  many  other  road  closures,  and  damage  to  personal  properties  and  landscapes.  In  a  climate  that  is  typically  dry,  has  fine  textured,  and  in  some  cases  hydrophobic  soils,  the  impact  to  infrastructure  such  as  roads  and  buildings,  as  well  as  natural  ecosystems,  can  be  severe.    Figure  6.  Summer  Precipitation      Precipitation  Shifts  –  February  to  March  To  answer  the  question  about  whether  or  not  precipitation  is  shifting  from  late  winter  to  early  spring,  the  months  of  February  and  March  were  looked  at  in  a  number  of  ways.  When  you  consider  the  change  in  precipitation  in  winter,  from  snow  to  rain,  and,  the  increase  in  winter  minimum  temperature,  the  change  in  precipitation  form  is  not  surprising.  In  order  to  determine  whether  there  is  more  precipitation  in  the  spring,  the  trend  in  the  months  of  February  and  March  have  been  looked  at.  The  total  precipitation,  shown  in  Figure  7.  Total  precipitation  Trend  shows  that  over  time  the  total  precipitation  has  been  increasing  in  February  and  March  combined,  for  a  total  increase  of  approximately  5mm  over  50  years.  When  the  individual  months  are  looked  at,  February  shows  less  of  an  increasing  trend  than  March.  To  compare  the  change,  the  time  period  of  1960-­‐1970  has  been  compared  to  the  time  period  of  2000-­‐2010,  for  both  months.  Figure  7a.  February  Precipitation  Changes  and  Figure  7b.  March  Precipitation  Changes  show  the  difference  between  the  historic  decade  of  1960-­‐1970  and  recent  decade  2000-­‐2010.  Since  the  total  precipitation  change  in  February  appears  to  be  less  than  that  in  March.  Which  would  imply  that  a  shift  in  precipitation  is  occurring.  The  largest  trend  is  in  precipitation  in  the  form  of  rain  in  March.      0  20  40  60  80  100  120  140  1940   1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  cm  of  snow  and  mm  of  rain  Year  Kamloops  Summer  Precipita?on  1952-­‐2012.    Total  Precip  (mm)   Linear  (Total  Precip  (mm))  Figure  7.  Total  precipitation  Trend    Figure  7a.  February  Precipitation  Changes      Figure  7b.  March  Precipitation  Changes    0  10  20  30  40  50  1960  1962  1965  1967  1970  1972  1975  1977  1980  1982  1985  1987  1990  1992  1995  1997  2000  2002  2005  2007  2010  2012  total  precipita?on  year  Total  Precip  -­‐  February  &  March  Trend  (mm)  Total  Precip  (mm)   Linear  (Total  Precip  (mm))  0  10  20  30  1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  cm  of  snow  and  mm  of  rain  Year  Kamloops  February  Precipita?on  1960-­‐1970  and  2000-­‐2010.    Total  Rain  (mm)   Total  Snow  (cm)   Linear  (Total  Rain  (mm))   Linear  (Total  Snow  (cm))  0  10  20  30  1950   1960   1970   1980   1990   2000   2010   2020  cm  of  snow  and  mm  of  rain  Year  Kamloops  March  Precipita?on  1960-­‐1970  and  2000-­‐2010.    Total  Rain  (mm)   Total  Snow  (cm)   Linear  (Total  Rain  (mm))   Linear  (Total  Snow  (cm))  Significance  of  Early  Spring  Precipitation  The  increased  precipitation  as  rain  in  February  and  March  are  both  statistically  significant.  A  two  tailed  t-­‐test  was  used  to  compare  the  historic  (1960-­‐1970)  and  recent  (2000-­‐2010)  time  periods,  and  showed  that  the  probability  of  either  of  these  trends  being  chance  are  extremely  low.  Given  that  it  has  been  established  that  winter  precipitation  is  decreasing,  and  that  spring  precipitation  in  the  form  of  rain  is  increasing,  we  can  infer  a  shift  from  winter  to  spring  precipitation  regimes.    Conclusions  The  data  assessed  has  provided  a  generic  set  of  baseline  information.  This  information  could  be  used  to  identify  starting  points  to  assess  the  impacts  of  these  significant  observed  changes.  In  order  to  assess  the  potential  impacts  of  increases  in  minimum  temperatures,  the  values  at  risk  need  to  be  determined,  as  do  their  critical  thresholds/tolerances  (E.g.  Forest  seedling  tolerances  to  summer  minimum  temperature  increases).    To  assess  the  impacts  of  changes  and  shift  in  timing  of  precipitation,  it  would  be  necessary  to  evaluate  the  extreme  daily  events  in  the  context  of  values  at  risk.  This  would  require  that  daily  data  be  evaluated  over  time,  in  the  context  the  value  being  considered.  For  precipitation  timing  changes  in  spring,  for  example,  capacity  of  the  environment  to  absorb  the  additional  water  will  have  a  direct  impact  on  spring  freshet.  The  caution  is  that  extrapolation  of  climate  data  from  one  geographic  location  has  inherent  risk,  and  should  be  done  with  extreme  care  and  consideration.  Statistical  significance  of  historic  data  and  its  use  to  predict  future,  is  somewhat  dependent  upon  the  theory  that  all  other  factors  remain  the  same.  Increased  anthropogenic  effects  on  climate  are  therefore  an  important  consideration.  These  effects  are  widespread  and  often  human  activities,  that  are  seemingly  innocuous,  can  affect  local  climate.  Human  interactions  with  the  environment  are  difficult  to  quantitatively  define;  have  cumulative  impacts;  and,  are  increasing.  Land  management  decisions  impact  the  spatial  and  temporal  distribution  of  forest  age  classes,  impacting  resilience  and  susceptibility  to  fire  and  insect  regimes.  Reduced  canopies  on  insect  damaged  or  killed  trees  reduce  interception  cover,  and  thereby  reduce  evapotranspiration  rates.  Fire  management,  through  protection  of  resource  values  and  communities  has  inadvertently  created  decadent  forests  susceptible  to  extreme  fire  behavior.  Urbanisation  creates  heat  sources,  disrupting  natural  air  circulation  patterns.  There  is  increasing  demand  for  withdrawal  of  surface  and  groundwater  for  various  domestic  and  industrial  uses  that  goes  relatively  unmonitored,  but  the  availability  in  critical  periods  is  diminishing.  All  of  these  contribute  to  the  resilience  of  natural  ecosystems,  and  result  in  environmental  outcomes  that  are  similar  to  climate  impacts,  while  also  contributing  to  climate  change.  Close  attention  to  social  and  land  use  trends  is  required  to  more  accurately  predict  climate  impacts  and  future  trends.      Literature  Cited:  Duke,  Chris  (2010).  StatsCast:  What  is  a  t-­‐test?  [ONLINE]  Available  at:  https://www.youtube.com/watch?v=0Pd3dc1GcHc.    Environment  Canada  (2014).  Climate  Trends  and  Variations  Bulletin  –  Winter  2013-­‐2014.  [ONLINE]  Available  at:  http://www.ec.gc.ca/adsc-­‐cmda/default.asp?lang=En&n=383F5EFA-­‐1.    Government  of  Canada  (2014).  Kamloops  Airport  Monthly  Data.  [ONLINE]  Available  at:  http://climate.weather.gc.ca/climateData/monthlydata_e.html?timeframe=3&Prov=BC&StationID=1275&mlyRange=1951-­‐01-­‐01|2012-­‐12-­‐01&Year=1960&Month=01&Day=01.  Grange,  Jim  (2011).  t-­‐test  in  Microsoft  excel.  [ONLINE]  Available  at:  https://www.youtube.com/watch?v=BlS11D2VL_U.    Hooper  (Unknown).  What  is  a  P-­‐Value?  [ONLINE]  Available  at:  http://www.stat.ualberta.ca/~hooper/teaching/misc/Pvalue.pdf.    Schreier  and  Pang,  (2014).  Water  in  International  Development.  [Online]  Available  at:  http://ubclfs-­‐wmc.landfood.ubc.ca/webapp/WID/course/  Wikipedia  (2014).  One  and  two  tailed  tests.  [ONLINE]  Available  at:  http://en.wikipedia.org/wiki/One-­‐_and_two-­‐tailed_tests.