Time-lapse imaging of subglacial drainage conditions using three-dimensional inversion of borehole electrical resistivity data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We recorded electrical resistivity data at the base of four boreholes drilled through Haut Glacier d’Arolla, Switzerland. The data were acquired repetitively every hour over two diurnal hydrological cycles in the late melt season, separated by 10 days. Constrained three-dimensional (3-D) data inversion allowed reconstruction of hourly variations in bulk resistivity in the subglacial sediment layer. Inverted resistivity models reflect the establishment of channelized subglacial drainage in the study area between the two hydrological cycles, in agreement with previous work. Daily variations in bulk and water resistivity are in phase, and bulk resistivity amplitudes decrease away from the subglacial channel. Using selected electrical–hydraulic relationships, we estimate metre-scale changes in the hydraulic conductivity and porosity of the subglacial sediment layer, accounting for increasing clay content and decreasing median grain radius with distance from the channel. Hydraulic conductivity and porosity were respectively calculated to decrease from (6.4 ± 2.1) × 10–2ms–1 and 0.34 ± 0.01 at the channel to (3.3 ± 2.2) × 10–2ms–1 and 0.26 ± 0.01 at a distance of 5m from it. The hydraulic conductivity estimates are in agreement with previously inferred values, and the porosity estimates fall within the expected range for unlithified subglacial sediments. We conclude that collection and inversion of repeat 3-D subglacial resistivity data is feasible and has the capacity to generate multidimensional images of subglacial hydraulic processes and properties.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».