Estimating long-term groundwater storage and its controlling factors in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Groundwater is one of the most important natural resources for economic development and environmental sustainability. In this study, we estimated groundwater storage in 11 major river basins across Alberta, Canada, using a combination of remote sensing (Gravity Recovery and Climate Experiment, GRACE), in situ surface water data, and land surface modeling estimates (GWSAsat). We applied separate calculations for unconfined and confined aquifers, for the first time, to represent their hydrogeological differences. Storage coefficients for the individual wells were incorporated to compute the monthly in situ groundwater storage (GWSAobs). The GWSAsat values from the two satellite-based products were compared with GWSAobs estimates. The estimates of GWSAsat were in good agreement with the GWSAobs in terms of pattern and magnitude (e.g., RMSE ranged from 2 to 14 cm). While comparing GWSAsat with GWSAobs, most of the statistical analyses provide mixed responses; however the Hodrick–Prescott trend analysis clearly showed a better performance of the GRACE-mascon estimate. The results showed trends of GWSAobs depletion in 5 of the 11 basins. Our results indicate that precipitation played an important role in influencing the GWSAobs variation in 4 of the 11 basins studied. A combination of rainfall and snowmelt positively influences the GWSAobs in six basins. Water budget analysis showed an availability of comparatively lower terrestrial water in 9 of the 11 basins in the study period. Historical groundwater recharge estimates indicate a reduction of groundwater recharge in eight basins during 1960–2009. The output of this study could be used to develop sustainable water withdrawal strategies in Alberta, Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».