Advancing Physically‐Based Flow Simulations of Alluvial Systems Through Atmospheric Noble Gases and the Novel <sup>37</sup>Ar Tracer Method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To provide a sound understanding of the sources, pathways, and residence times of groundwater water in alluvial river‐aquifer systems, a combined multitracer and modeling experiment was carried out in an important alluvial drinking water wellfield in Switzerland. 222 Rn, 3 H/ 3 He, atmospheric noble gases, and the novel 37 Ar‐method were used to quantify residence times and mixing ratios of water from different sources. With a half‐life of 35.1 days, 37 Ar allowed to successfully close a critical observational time gap between 222 Rn and 3 H/ 3 He for residence times of weeks to months. Covering the entire range of residence times of groundwater in alluvial systems revealed that, to quantify the fractions of water from different sources in such systems, atmospheric noble gases and helium isotopes are tracers suited for end‐member mixing analysis. A comparison between the tracer‐based mixing ratios and mixing ratios simulated with a fully‐integrated, physically‐based flow model showed that models, which are only calibrated against hydraulic heads, cannot reliably reproduce mixing ratios or residence times of alluvial river‐aquifer systems. However, the tracer‐based mixing ratios allowed the identification of an appropriate flow model parametrization. Consequently, for alluvial systems, we recommend the combination of multitracer studies that cover all relevant residence times with fully‐coupled, physically‐based flow modeling to better characterize the complex interactions of river‐aquifer systems.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».