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Enregistrement W2163673330 · doi:10.5539/jgg.v6n3p147

Modeling of Groundwater Flow and Water Use for San Luis Potosí Valley Aquifer System

2014· article· en· W2163673330 sur OpenAlexvenueno aff
Briseida López Álvarez, José Alfredo Ramos‐Leal, Noel Carbajal, Guillermo Hernández-García, Janete Morán‐Ramírez

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésAquiferDrawdown (hydrology)GroundwaterHydrology (agriculture)Groundwater flowHydraulic headCone of depressionGeologyEnvironmental scienceArtesian aquiferPopulationGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land use changes are currently one of the indisputable factors in the alteration of processes and cycles of the aquifer system in the San Luis Potosí Valley. Due to its importance, is considered indispensable to investigate this detrimental factor of aquifers. The aim of this research is to use a numerical flow model to analyze the impact that land use changes have had on the aquifer. A finite differences numerical model was adapted to the size and hydrological properties of the aquifer system. It consisted of a regular grid with 30 columns and 34 rows with constant spacing of 1000 meters. It has two layers; the first includes the shallow aquifer and the second, the deep aquifer. The initial hydraulic head of the model corresponds to 1986 and was verified for 1995 and 2007. The model shows the development of a drawdown cone (central valley) extending toward the industrial area (southern valley). Piezometric water levels revealed a decrease of 0.6 to 1.6 meters annually during a period from 1977 to 2007. This work demonstrates that it is the consequence of land use changes and of the incessant overall decline in groundwater reserves. Based on the flow model, population growth projections and water use change, the calculated predictions indicate that by 2021, the total established volume of 136 Mm3/year for consume will be reached. The flow model of the San Luis Potosí Valley aquifer system shows a clear effect of the risks associated with aquifer mining.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,251

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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