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Enregistrement W2913287815 · doi:10.4095/313582

A development of a fully integrated groundwater-surface-water modelling platform for the Phanerozoic basin region of southern Ontario

2019· report· en· W2913287815 sur OpenAlexaffabout
S K Frey, Omar Khader, Andrew Taylor, H A J Russell, David R. Lapen, S. J. Berg, E. Sudicky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhanerozoicStructural basinGroundwaterGeologySurface waterPaleontologyHydrology (agriculture)Environmental scienceGeotechnical engineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In early 2018, construction began on a HydroGeoSphere (HGS) fully-integrated GW-SW modelling platform for Southern Ontario, with high resolution subsurface hydro-stratigraphy based on the GSC-OGS 3D geological modelling initiative. In total, four HGS models were constructed, using a combination of coarse (41,000 nodes per layer) and fine (133,000 nodes per layer) unstructured finite element meshes, and with the full Phanerozoic sequence (represented by 21 hydrostratigraphic/soil layers) as well as a version with the Phanerozoic sequence cut off at the sulfur-brine interface (represented by 16 hydrostratigraphic/soil layers). During model construction, extensive effort was devoted to characterizing and reducing model structural uncertainty, with the end result being a heterogeneous subsurface parameterization (which includes effective representation of key karst units) underlying a temporally and spatially varying land surface that incorporates key driving factors for overland flow and evapotranspiration. Results from validation and testing demonstrate that the models can successfully capture the spatially varying transient behavior of the coupled SW and GW flow system at the regional scale, based on simulated vs observed surface water flows and groundwater heads at a respective 27 hydrograph locations and 300 monitoring well locations dispersed across the model domain. Further comparison of the simulation results from the different models combined with the different levels of temporal forcing (steady-state vs. transient) provides insight on how model spatial and temporal resolution can influence simulated heads and stream flows, and can thus be used to help determine prudent use cases for models incorporating varying levels of detail. With the proof-of-concept now near completion, there are numerous applications for the modelling platform and its underlying database to be used to further develop our understanding of regional scale hydrologic processes within Southern Ontario, as well as to inform smaller scale investigations that would benefit from insight on how regional flow systems may be influencing localized areas of interest. Furthermore, the platform will also serve as a tool to help identify current limitations in our knowledge of regional groundwater flow, to help guide future data collection initiatives, and to quantitatively test hypotheses relating to how different conceptual model realizations of subsurface hydrostratigraphy can influence hydrologic behavior. This presentation will provide a brief overview of the methodology employed towards model construction, followed by a discussion of model performance and spatial-temporal sensitivities, and will finish with a set of example applications targeting questions relating to how groundwater - surface water interactions govern inflow to the Great Lakes under different climate conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,137 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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