Impacts of Recharge Estimation on Groundwater Modeling for Arid Basins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recharge is important for evaluating groundwater sustainability, and efficiently managing water supplies. In arid areas, especially in areas where the amount of aquifer production outweighs aquifer replenishment, it can be extremely important to quantify recharge and to spatially identify recharge distribution. Field sampling with a Guelph Permeameter helped identify specific recharge areas and the use of the Soil Water Assessment Tool (SWAT) provided meaningful recharge rates for an arid basin in southwest Texas. SWAT modeling for Wild Horse Basin generated an annual amount of recharge into the basin aquifer that was subsequently used in two transient MODFLOW simulations, one with the recharge distributed according to the sediment unit location (distributed zonation), and one with the recharge concentrated in cells adjacent to the front of the mountain chains surrounding the basin (mountain-front zonation). When comparing the results of the two recharge distributions on individual well hydrographs to historic data, mountain-front recharge appeared to improve model calibration efforts. This study indicates that recharge in arid basins cannot be determined solely by calibrating numerical models because it is so small that other simulation errors overwhelm reasonable differences. However, the location of the distribution of recharge appeared significant when calibrating individual well hydrographs. A deterministic analytical model like SWAT is a good way to estimate recharge in arid basins and create meaningful input parameters for numerical models like MODFLOW. MODFLOW was in turn able to evaluate the SWAT recharge estimations for Wild Horse Basin with Calibration and sensitivity analyses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».