Assessing Groundwater Depletion and Dynamics Using <scp>GRACE</scp> and <scp>InSAR</scp> : Potential and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the last decade, remote sensing of the temporal variation of ground level and gravity has improved our understanding of groundwater dynamics and storage. Mass changes are measured by GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) satellites, whereas ground deformation is measured by processing synthetic aperture radar satellites data using the InSAR (Interferometry of Synthetic Aperture Radar) techniques. Both methods are complementary and offer different sensitivities to aquifer system processes. GRACE is sensitive to mass changes over large spatial scales (more than 100,000 km 2 ). As such, it fails in providing groundwater storage change estimates at local or regional scales relevant to most aquifer systems, and at which most groundwater management schemes are applied. However, InSAR measures ground displacement due to aquifer response to fluid‐pressure changes. InSAR applications to groundwater depletion assessments are limited to aquifer systems susceptible to measurable deformation. Furthermore, the inversion of InSAR ‐derived displacement maps into volume of depleted groundwater storage (both reversible and largely irreversible) is confounded by vertical and horizontal variability of sediment compressibility. During the last decade, both techniques have shown increasing interest in the scientific community to complement available in situ observations where they are insufficient. In this review, we present the theoretical and conceptual bases of each method, and present idealized scenarios to highlight the potential benefits and challenges of combining these techniques to remotely assess groundwater storage changes and other aspects of the dynamics of aquifer systems.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».