Consistency of groundwater flow patterns in mountainous topography: Implications for valley bottom water replenishment and for defining groundwater flow boundaries
Notice bibliographique
Résumé
Topographic influences on groundwater flow processes that contribute to baseflow and mountain block recharge (MBR) are conceptually investigated using three‐dimensional numerical models of saturated groundwater flow. Model domains for conceptual and real topographies are developed as “mountain groundwatershed units” (MGUs) to represent regional‐scale watershed systems. Results indicate regularity in groundwater flow patterns that reflect consistency of prominent topographic features, providing a basis for conceptualizing three‐dimensional groundwater flow. Baseflow is generated mainly from recharge within the watershed area. MBR is produced primarily from recharge that is focused across triangular facets near the mountain front (∼73%–97% of total MBR), with additional contributions originating within the watershed (up to ∼27% of MBR). MBR contributions originating from recharge near the highest‐elevation watershed boundaries are minimal but are greater for topography with less stream incision. With orographic influences, more MBR originates within the watershed. MBR rates are relatively consistent between models because of similarities in mountain front topography, while baseflow is variable. Gains and losses to systems via cross‐watershed groundwater flux, generated because of topographic differences between adjacent watersheds, cause baseflow to vary by up to ∼10% but do not significantly influence MBR. In data‐sparse regions such as mountains, a basic numerical modeling approach, using the MGU concept with topography data and mapped watershed boundaries, can be used to develop site‐specific conceptual models to constrain water budgets, to delineate recharge areas, and to guide further investigation and data collection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».