Coupled modeling approach to assess climate change impacts on groundwater recharge and adaptation in arid areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The effect of future climate scenarios on surface and groundwater resources was simulated using a modeling approach for an artificial recharge area in arid southern Iran. Future climate data for the periods of 2010–2030 and 2030–2050 were acquired from the Canadian Global Coupled Model (CGCM 3.1) for scenarios A1B, A2, and B1. These scenarios were adapted to the studied region using the delta-change method. A conceptual rainfall–runoff model (Qbox) was used to simulate runoff in a flash flood prone catchment. The model was calibrated and validated for the period 2002–2011 using daily discharge data. The projected climate variables were used to simulate future runoff. The rainfall–runoff model was then coupled to a calibrated groundwater flow and recharge model (MODFLOW) to simulate future recharge and groundwater hydraulic heads. As a result of the rainfall–runoff modeling, under the B1 scenario the number of floods is projected to slightly increase in the area. This in turn calls for proper management, as this is the only source of fresh water supply in the studied region. The results of the groundwater recharge modeling showed no significant difference between present and future recharge for all scenarios. Owing to that, four abstraction and recharge scenarios were assumed to simulate the groundwater level and recharge amount in the studied aquifer. The results showed that the abstraction scenarios have the most substantial effect on the groundwater level and the continuation of current pumping rate would lead to a groundwater decline by 18 m up to 2050.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».