A comparison of fibre‐optic distributed temperature sensing to traditional methods of evaluating groundwater inflow to streams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are several methods for determining the spatial distribution and magnitude of groundwater inputs to streams. We compared the results of conventional methods [dye dilution gauging, acoustic Doppler velocimeter (ADV) differential gauging, and geochemical end‐member mixing] to distributed temperature sensing (DTS) using a fibre‐optic cable installed along 900 m of Ninemile Creek in Syracuse, New York, USA, during low‐flow conditions (discharge of 1·4 m 3 s −1 ). With the exception of differential gauging, all methods identified a focused, contaminated groundwater inflow and produced similar groundwater discharge estimates for that point, with a mean of 66·8 l s −1 between all methods although the precision of these estimates varied. ADV discharge measurement accuracy was reduced by non‐ideal conditions and failed to identify, much less quantify, the modest groundwater input, which was only 5% of total stream flow. These results indicate ambient tracers, such as heat and geochemical mixing, can yield spatially and quantitatively refined estimates of relatively modest groundwater inflow even in large rivers. DTS heat tracing, in particular, provided the finest spatial characterization of groundwater inflow, and may be more universally applicable than geochemical methods, for which a distinct and consistent groundwater end member may be more difficult to identify. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 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 découle