Determining Regional-Scale Groundwater Recharge with GRACE and GLDAS
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater recharge (GR) is a key component of regional and global water cycles and is a critical flux for water resource management. However, recharge estimates are difficult to obtain at regional scales due to the lack of an accurate measurement method. Here, we estimate GR using Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) and Global Land Data Assimilation System (GLDAS) data. The regional-scale GR rate is calculated based on the groundwater storage fluctuation, which is, in turn, calculated from the difference between GRACE and root zone soil water storage from GLDAS data. We estimated GR in the Ordos Basin of the Chinese Loess Plateau from 2002 to 2012. There was no obvious long-term trend in GR, but the annual recharge varies greatly from 30.8 to 66.5 mm year−1, 42% of which can be explained by the variability in the annual precipitation. The average GR rate over the 11-year period from GRACE data was 48.3 mm year−1, which did not differ significantly from the long-term average recharge estimate of 39.9 mm year−1 from the environmental tracer methods and one-dimensional models. Moreover, the standard deviation of the 11-year average GR is 16.0 mm year−1, with a coefficient of variation (CV) of 33.1%, which is, in most cases, comparable to or smaller than estimates from other GR methods. The improved method could provide critically needed, regional-scale GR estimates for groundwater management and may eventually lead to a sustainable use of groundwater resources.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».