Landscape restoration after oil sands mining: conceptual design and hydrological modelling for fen reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Extraction of oil sands in the relatively dry Western Boreal Plains near Fort McMurray, Alberta, destroys the natural surface cover including fen peatlands that cover upto 65% of the landscape. Industry and environmental monitoring agencies have questioned the ability to reclaim fen peatlands in the post-mine landscape. This study proposes a conceptual model to replace fen systems with fen peat materials supported by groundwater inflow from a constructed watershed. A numerical model is used to determine the optimum system geometry, including the ratio of upland to fen area, thickness and slope of sand materials, and thickness of peat and of the liner that would result in flows that sustain peat wetness to a critical threshold soil water pressure of −100 cm of water at a peat depth of 10 cm. We also test the sensitivity of the system to variations in the value and spatial configuration of the hydraulic conductivity (K) of locally available materials. The optimal conditions were achieved using an upland area at least twice that of the fen, underlain by a sloping (3%) layer of fine-grained material with hydraulic conductivity (K) of 10−10 m/s, that maintains lateral groundwater flow in a sand layer with K of 10−4 to 10−5 m/s. Using daily climate inputs that included 1998, the driest summer on record, the model suggests that adequate wetness can be sustained in the fen for the growing season, and that the extent of water table recession was similar to undisturbed systems during that period.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».