Recharge Estimation for Transient Ground Water Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Reliable ground water models require both an accurate physical representation of the system and appropriate boundary conditions. While physical attributes are generally considered static, boundary conditions, such as ground water recharge rates, can be highly variable in both space and time. A practical methodology incorporating the hydrologic model HELP3 in conjunction with a geographic information system was developed to generate a physically based and highly detailed recharge boundary condition for ground water modeling. The approach uses daily precipitation and temperature records in addition to land use/land cover and soils data. The importance of the method in transient ground water modeling is demonstrated by applying it to a MODFLOW modeling study in New Jersey. In addition to improved model calibration, the results from the study clearly indicate the importance of using a physically based and highly detailed recharge boundary condition in ground water quality modeling, where the detailed knowledge of the evolution of the ground water flowpaths is imperative. The simulated water table is within 0.5 m of the observed values using the method, while the water levels can differ by as much as 2 m using uniform recharge conditions. The results also show that the combination of temperature and precipitation plays an important role in the amount and timing of recharge in cooler climates. A sensitivity analysis further reveals that increasing the leaf area index, the evaporative zone depth, or the curve number in the model will result in decreased recharge rates over time, with the curve number having the greatest impact.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».