Monitoring managed aquifer recharge with electrical resistivity probes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of managed aquifer recharge (MAR) to supplement groundwater resources can mitigate the risks to an aquifer in overdraft. However, limited information on subsurface properties and processes that control groundwater flow may lead to low levels of recapture of infiltrated water, reducing the efficacy of MAR operations. We used long 1D electrical resistivity probes to monitor the subsurface response over one diversion season at five locations beneath an operating recharge pond in northern California. The experiment demonstrated the benefits of integrating geophysical and standard hydrologic measurements. The water table response interpreted from time-lapse electrical resistivity images was in good agreement with traditional pore-pressure transducer measurements at coincident locations. Moreover, the electrical resistivity measurements were able to identify vertical variations in water saturation that would not have appeared in pore-pressure data alone. Changes in saturation estimated from electrical resistivity models indicated large hydraulic gradients at early time and suggested the presence of highly permeable conduits and baffles between the surface and the screened interval of recovery wells. The interpreted structure of these conduits and baffles would contribute to the movement of a large amount of infiltrated water beyond the capture zone of recovery wells before pumping begins, accounting in part for the low recovery rates.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».