The influence of seasonal vertical temperature gradients on no‐purge sampling of wells
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seasonal changes in ambient temperature create vertical temperature gradients in shallow groundwater (less than 15 m). These temperature gradients can affect in‐well flow dynamics that impact samples collected using no‐purge sampling methods. In late winter, the shallower water is colder, resulting in thermally mixed conditions and uniform contaminant concentrations. In late summer, the shallower water is warmer, resulting in thermally stratified conditions and contaminant distributions in the monitoring well more consistent with the distribution in the surrounding aquifer. The importance of seasonal temperature gradients on in‐well mixing was evaluated in two shallow monitoring wells in Houston, Texas. In each of the two wells, four vertically spaced passive diffusion samples collected in late winter showed a less than 1.3x difference in trichloroethene (TCE) concentration between depths, while the same sampling conducted in late summer showed greater than a 100x difference in TCE concentration between depths. A simple analytical model originally developed to predict vertical soil temperature profiles can also be used to predict the occurrence of thermally stratified and thermally mixed conditions in monitoring wells as a function of time and well depth. The results of this analysis and modeling suggest that shallow monitoring wells in most of the United States and Canada can have significantly different vertical concentration profiles within the well over the course of a year due to seasonal vertical temperature gradients. This can induce additional intra‐annual temporal variability on passive no‐purge sampling results from these shallow wells, potentially making it more difficult to discern true trends in the data. © 2012 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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.
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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 découle