Quantifying the impacts of climate change on groundwater in an unconfined aquifer that is strongly influenced by surface water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A three-dimensional transient groundwater flow model, implemented in MODFLOW, is used to quantify the impacts of climate change on groundwater in an unconfined aquifer with demonstrated strong connection to surface water (Kettle and Granby Rivers). The Grand Forks aquifer is located in a semi-arid region of south-central British Columbia, Canada. Distributed recharge is modelled using HELP, driven by the LARS-WG stochastic weather generator, and stage–discharge curves for rivers are modelled using BRANCH and calibrated to historical data. For recharge modelling, three year-long climate scenarios were run, each representing one typical year in the present, and future (2020s and 2050s), by perturbing the historical weather according to the downscaled CGCM1 global climate model results. By the 2050s the largest increase in recharge relative to present occurs in late spring, by a factor of three or more, a 50% increase in summer months in most areas of the aquifer, a 10–25% increase in autumn, and a reduction in recharge in winter. CGCM1 downscaling was also used to predict basin-scale runoff for the Kettle River. Future climate scenarios suggest a shift in the hydrograph peak to an earlier date, although the peak flow remains the same, and baseflow level is lower and of longer duration. Groundwater levels near the river floodplain are predicted to be higher earlier in the year due to an earlier onset of peak flow, but considerably lower during the summer months. Away from rivers, groundwater levels increase slightly due to the predicted increase in recharge.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».