A global-scale two-layer transient groundwater model: Development and application to groundwater depletion
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater is the world’s largest accessible source of freshwater to satisfy human water needs. Moreover, groundwater buffers variable precipitation rates over time, thereby effectively sustaining river flows in times of droughts and evaporation in areas with shallow water tables. In this study, building on previous work, we simulate groundwater head fluctuations and groundwater storage changes in both confined and unconfined aquifer systems using a global-scale high-resolution (5′) groundwater model by deriving new estimates of the distribution and thickness of confining layers. Inclusion of confined aquifer systems (estimated 6–20% of the total aquifer area) improves estimates of timing and amplitude of groundwater head fluctuations and changes groundwater flow paths and groundwater-surface water interaction rates. Groundwater flow paths within confining layers are shorter than paths in the underlying aquifer, while flows within the confined aquifer can get disconnected from the local drainage system due to the low conductivity of the confining layer. Lateral groundwater flows between basins are significant in the model, especially for areas with (partially) confined aquifers were long flow paths crossing catchment boundaries are simulated, thereby supporting water budgets of neighboring catchments or aquifer systems. The developed two-layer transient groundwater model is used to identify hot-spots of groundwater depletion. Global groundwater depletion is estimated as 7013 km 3 (137 km 3 y − 1 ) over 1960–2010, which is consistent with estimates of previous studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».