A view toward the future of subsurface characterization: CAT scanning groundwater basins
Notice bibliographique
Résumé
In this opinion paper we contend that high‐resolution characterization, monitoring, and prediction are the key elements to advancing and reducing uncertainty in our understanding and prediction of subsurface processes at basin scales. First, we advocate that recently developed tomographic surveying is an effective and high‐resolution approach for characterizing the field‐scale subsurface. Fusion of different types of tomographic surveys further enhances the characterization. A basin is an appropriate scale for many water resources management purposes. We thereby propose the expansion of the tomographic surveying and data fusion concept to basin‐scale characterization. In order to facilitate basin‐scale tomographic surveys, different types of passive, basin‐scale, CAT scan technologies are suggested that exploit recurrent natural stimuli (e.g., lightning, earthquakes, storm events, barometric variations, river‐stage variations, etc.) as sources of excitations, along with implementation of sensor networks that provide long‐term and spatially distributed monitoring of excitation as well as response signals on the land surface and in the subsurface. This vision for basin‐scale subsurface characterization faces many significant technological challenges and requires interdisciplinary collaborations (e.g., surface and subsurface hydrology, geophysics, geology, geochemistry, information and sensor technology, applied mathematics, atmospheric science, etc.). We nevertheless contend that this should be a future direction for subsurface science research.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».