Assessment of hydrologic connectivity in an ungauged wetland with InSAR observations
Notice bibliographique
Résumé
The Cienaga Grande de Santa Marta (CGSM) is one of the world’s most productive tropical wetlands and one that has witnessed some of the greatest recorded dieback of mangroves. Human-driven loss of hydrologic connectivity by roads, artificial channels and water flow regulation appears to be the reason behind mangrove mortality in this ungauged wetland. In this study, we determined the CGSM’s current state of hydrologic connectivity by combining a remote sensing technique, termed as Wetland Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR), with a hydrologic study of river water discharge. For this research, we processed 29 ALOS-PALSAR acquisitions taken during the period 2007–2011 and generated 66 interferograms that provide information on relative surface water level changes. We found that change in water discharge upstream on the main tributary of the CGSM could explain at most 17% of the variance of the change in water level in the CGSM. Fresh water inputs into the wetland were identified only when the mean daily water discharge in the river exceeded 700 m³ s⁻¹, which corresponds to only 30% of the days during the period. The interferogram analysis also revealed that artificial channels within the wetland serve as barriers to water flow and contribute to the overall loss in hydrologic connectivity. We recommend increasing fresh water inputs from the Magdalena River by reducing water regulation of fresh water from the river and improving connectivity on either side of the artificial channels crossing the CGSM. This study emphasizes the potential of the application of wetland InSAR to determine hydrologic connectivity in wetlands that are completely or poorly ungauged and to define the necessary guidelines for wetland hydrologic restoration.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».