Karst Conduit Networks, Connectivity and Recharge Dynamics of a Sinkhole
Notice bibliographique
Résumé
Management of karst aquifers is often limited by a lack of understanding of recharge and flow dynamics. This article presents the identification of conduit networks and the connectivity, dynamic nature of recharge and inherent uncertainties in recharge assessment in karstic settings. The study was carried out at two large sinkholes located in the Poocher Swamp fresh water lens, south east of South Australia. Point recharge to the sinkholes was calculated using stream flow data at gauging stations and water balance of the swamp. Conduit system and their interconnectivity in the vicinity of sinkholes were characterized by the use of transient electromagnetic survey (TEM) to identify high potential porosity zones of the aquifer. Resistivity data were used to estimate aquifer porosities using Archie’s law. Recharge response to the karstic aquifer was monitored using four monitoring wells located at various distances from sinkholes. Measurements were taken during recharge and recession phases. Four dynamic stages of water level rise and fall were observed in response to filling of conduit zones, transmission and possible effects of entrapped air pressure within conduits. Electrical conductivity (EC) profiles were obtained at two stages. These confirmed interconnectivity of conduits, and re-adjustment to ambient groundwater quality following the recharge event. The lower EC water was found in the monitoring well furthest from the sinkholes indicating the complexity of conduit connection and the nature of mixing with ambient groundwater.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».