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Enregistrement W2766002201 · doi:10.1002/2017wr020754

Advancing Physically‐Based Flow Simulations of Alluvial Systems Through Atmospheric Noble Gases and the Novel <sup>37</sup>Ar Tracer Method

2017· article· en· W2766002201 sur OpenAlexaff
Oliver S. Schilling, Christoph Gerber, Daniel Partington, Roland Purtschert, Matthias S. Brennwald, Rolf Kipfer, Daniel Hunkeler, Philip Brunner

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEidgenössische Anstalt für Wasserversorgung Abwasserreinigung und GewässerschutzSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésTRACERAquiferAlluviumGroundwaterEnvironmental scienceMixing (physics)Hydrology (agriculture)Residence time (fluid dynamics)Noble gasGroundwater flowGeologyAtmospheric sciencesGeomorphologyChemistryPhysicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. 222Rn, 3H/3He, atmospheric noble gases, and the novel 37Ar‐method were used to quantify residence times and mixing ratios of water from different sources. With a half‐life of 35.1 days, 37Ar allowed to successfully close a critical observational time gap between 222Rn and 3H/3He 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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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