Vulnerability assessment of the Toluca Valley aquifer combining a parametric approach and advective transport
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater vulnerability assessment is an important task in water resources and land management. Depending on the availability of data and the complexity of the hydrogeological conditions, different approaches can be adopted. As an alternative, this study involves the use of a combined approach based on vulnerability methods and advective particle tracking to better understand the susceptibility to contamination in the Toluca valley aquifer. An intrinsic vulnerability map (DRASTIC) was used to identify areas that are more susceptible to groundwater contamination. To estimate advective particle tracking, we developed a 3D flow model using VisualModflow and MODPATH to describe the regional flow of groundwater. The vulnerability map demonstrates the problematic application and interpretation of the qualitative vulnerability method of the parametric system group, which indicates a difference of approximately 23% when compared with the modified vulnerability map. Potential contamination sources based on landfill sites were comparatively high; approximately 76% are located in areas that could be susceptible to contamination through vertical infiltration, especially those that are located along the Lerma system of wells. Industrial parks located in the centre of the valley (83%), where continuous extraction of groundwater and land subsidence occurs, have been classified as high vulnerability zones, increasing the risk of contaminants from surface sources reaching the groundwater. In order to understand the susceptibility to contamination in the aquifer, various delineation approaches should be adopted and all the results that validate each other should be considered, thus making a good strategy for implementing different degrees of protection measures.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».