An integrated technique for delineating groundwater contaminated zones using geophysical and remote sensing techniques: a case study of Al-Quway’iyah, central Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Geophysical and remote sensing techniques were carried out to raise the groundwater quality and delineate expected contaminated zones near an open-waste disposal site in Al-Quway’iyah, central Saudi Arabia. An extracted digital elevation model (DEM) from very high resolution (VHR) satellite images was used to define the surface lineaments and prevailing flow path directions present in the study area. Remote sensing results indicated that groundwater in the Al-Quway’iyah metropolitan area flows through a complex network of interconnected fractures, which are controlled by the regional geological and structural settings of the area. Seismic refraction profiling was applied to delineate the depth to the groundwater table and bedrocks, and to locate those faults that may provide pathways to contaminants associated with the open-waste disposal site in the survey area. The results showed that possible subsurface groundwater contamination zones are mainly associated with weaker–fractured zones underlying the surface lineaments. This survey suggests that adequate integration of remote sensing and seismic refraction data can be applied to map spatial distribution of contaminants efficiently. It can facilitate future studies to be conducted for environment and human health hazard appraisal.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».