Groundwater Subsidy From Headwaters to Their Parent Water Watershed: A Combined Field‐Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Headwater groundwater subsidy, defined here as out‐of‐catchment groundwater flow contribution from a headwater catchment to its larger parent watershed (i.e., higher‐order stream), can influence the water quality and quantity of regional water resources. But the integrated flow and transport modeling approaches currently being implemented to quantify this subsidy are limited by an absence of critical field observations, such as water table dynamics and groundwater age that are required to test such models. Here we couple tracer (and hydrometric) observations from the well‐studied 4.5‐ha M8 headwater catchment in the Maimai experimental watershed with a new semianalytical free‐surface integrated flow and transport model. Our main research goals are to quantify the magnitude, age, and flow paths of the headwaters groundwater subsidies at the Maimai experimental watershed. Additionally, we explore through virtual experiments the effects of watershed slope, watershed active thickness, and recharge rate on the age, flow path, and magnitude of out‐of‐catchment headwater groundwater subsidies versus within‐catchment (or local) groundwater flow contributions. Our results show that more than 50% of groundwater recharged in the Maimai headwaters subsidizes their parent watershed. The relative proportion of headwaters groundwater subsidies is inversely proportional to recharge rate and/or directly proportional to slope angle. Our results also show that the age of the headwater groundwater subsidies is more than 500 years, almost 9 times older than the age of within‐catchment groundwater flow contributions. These findings highlight the need to consider headwaters groundwater subsidies in groundwater management area considerations.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».