Validation of hydraulic tomography in an unconfined aquifer: A controlled sandbox study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we demonstrate the effectiveness of hydraulic tomography (HT) that considers variably saturated flow processes in mapping the heterogeneity of both the saturated and unsaturated zones in a laboratory unconfined aquifer. The successive linear estimator (SLE) developed by Mao et al. (2013c) for interpreting HT in unconfined aquifers is utilized to obtain tomograms of hydraulic conductivity ( K ), specific storage ( S s ), and the unsaturated zone parameters (pore size parameter ( α ) and saturated water content ( θ s )) for the Gardner‐Russo's model. The estimated tomograms are first evaluated by visually comparing them with stratigraphy visible in the sandbox. Results reveal that the HT analysis is able to accurately capture the location and extent of heterogeneity including high and low K layers within the saturated and unsaturated zones, as well as reasonable distribution patterns of α and θ s for the Gardner‐Russo's model. We then validate the estimated tomograms through predictions of drawdown responses of pumping tests not used during the inverse modeling effort. The strong agreement between simulated and observed drawdown curves obtained by pressure transducers and tensiometers demonstrates the robust performance of HT that considers variably saturated flow processes in unconfined aquifers and the unsaturated zone above it. In addition, compared to the case using the homogeneous assumption, HT results, as expected, yield significantly better predictions of drawdowns in both the saturated and unsaturated zones. This comparison further substantiates the unbiased and minimal variance of HT analysis with the SLE algorithm.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».