Locating and characterising groundwater storage areas within an alpine watershed using time‐lapse gravity, GPR and seismic refraction methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unconsolidated sediments in alpine watersheds can store glacier melt and snowmelt as groundwater, which helps sustain flow in mountain rivers during dry periods. However, the amount and distribution of groundwater storage in rugged alpine terrain is not well understood, hindering our ability to predict the rate and timing of groundwater discharge into alpine streams. We show how non‐invasive time‐lapse microgravity surveys can be used to gauge the spatial distribution of groundwater storage changes within a large (ca 1500 × 1000 m) moraine–talus field of the Lake O'Hara alpine watershed of the Canadian Rockies. Additional ground‐penetrating radar (GPR) and seismic refraction surveys provide complementary information on subsurface bedrock topography and reveal the location of a major northwest–southeast trending depression that likely controls groundwater flow to an alpine lake contiguous with the moraine–talus field. Repeat relative gravity measurements made on a network of 80 gravity stations over and around the moraine–talus field during the summers of 2009 and 2010 reveal gravity changes of up to 25 µgal. Although the small gravity changes associated with groundwater flowing out of storage areas are noisy, significant changes are evident on the eastern side of the moraine–talus field. © Her Majesty the Queen in Right of Canada 2012.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».