MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128268285 · doi:10.5589/m10-024

Land subsidence induced by groundwater pumping, monitored by D-InSAR and field data in the Toluca Valley, Mexico

2010· article· en· W2128268285 sur OpenAlexfundvenueno aff
A. I. Calderhead, A. T. Martel, Pierre-Jean Alasset, Alfonso Rivera, Jaime Gárfias

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyEuropean Space AgencyInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésInterferometric synthetic aperture radarGroundwaterGeographySubsidenceGround subsidenceField (mathematics)Land useHydrology (agriculture)Physical geographyCartographyGeologyWater resource managementRemote sensingEnvironmental scienceGeomorphologySynthetic aperture radarMining engineeringEcologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le pompage excessif de l’eau souterraine dans les aquifères compressible conduit à la subsidence, et peut potentiellement causer des dommages importants aux bâtiments et aux infrastructures. L’interférométrie différentielle est appliquée aux images SAR (D-InSAR) de la vallée de Toluca, au Mexique afin de mesurer l’affaissement régionale. Les résultats D-InSAR sont vérifiés avec des données de terrain. Un total de 30 images SAR de plusieurs senseurs ont étés acquises entre décembre 1995 et mai 2008. Quarante quatre paires D-InSAR ont été traitées dont 31 interférogrammes sont utilisables. ENVISAT ASAR avait généralement des lignes de bases (« baselines ») plus courtes (<500 m) que RADARSAT-1 et il y avait donc plus d’interférogrammes utilisables. La vérification des résultats a été fait avec deux systèmes d’extensomètres. Les argiles compressibles se compactent d’une façon relativement linéaire, où les différents taux de compaction sont fonctions des propriétés géologiques et la charge hydraulique. L’affaissement total maximal d’un point situé dans la vallée entre novembre 2003 et mai 2008 est d’environ 40 cm. Il est estimé que le montant total maximum de subsidence depuis 1962 est de plus de 2,0 mètres.
\n
\n<h2>Abstract</h2>
\nExcessive groundwater pumping from compressible aquifers leads to land subsidence, potentially causing significant damage to buildings and infrastructure. Differential interferometry is applied to synthetic aperture radar (SAR) images (D-InSAR) of the Toluca Valley, Mexico, with the aim of measuring and monitoring land subsidence. D-InSAR results are verified with field data. Additionally, the different sensors are compared and contrasted. A total of 30 SAR images from various C-band sensors with dates ranging from December 1995 to May 2008 were used. Forty-four D-InSAR pairs were generated with 31 usable interferograms. ENVISAT ASAR generally had shorter baselines than RADARSAT-1, and thus more usable interferograms. Verifying InSAR results involved installing and taking measurements from two extensometer systems. The compressible clays compact in a relatively linear fashion, where varying compaction rates are a function of drawdown and geologic properties. The total maximum subsidence for a point location in the valley between November 2003 and May 2008 is approximately 40 cm. It is estimated that the maximum total subsidence since 1962 is over 2.0 m.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Remote SensingMême sujetSynthetic Aperture Radar (SAR) Applications and TechniquesTravaux en français237 207