Calibration of a semi-distributed lumped karst system model and analysis of its sensitivity to climate conditions: the example of the Qachqouch karst spring (Lebanon)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Flow in complex karst aquifers is challenging to conceptualize, therefore to model for better management practices, especially in poorly investigated areas, in semi-arid climates, and under changing climatic conditions. The objective of this work is to propose a calibration approach based on time-series analyses for a karst aquifer and to assess the impact of changing climate conditions on the spring discharge. Based on more than three years of high-resolution continuous monitoring, a semi-distributed lumped model was calibrated and validated for the Qachqouch karst spring, north of Beirut (Lebanon). Time-series analyses and decomposition of spring hydrographs revealed that the system has a high regulatory function, with considerable storage capacity providing stable flow (minimum flow of 0.2 m3/s) during the dry season, and with flow rates exceeding 10 m3/s during the wet season, similar to other karst aquifers in the region. Based on this detailed understanding of the hydrodynamics of the system, the model geometry and parameters were validated. Three linear reservoirs were implemented to reproduce the combined contribution of the different flow components of the system. A satisfactory simulation (Nash–Sutcliffe coefficient = 0.72) of measured spring flow rates was obtained after calibration. Climate change conditions (+1 to +3 °C warming, −10 to −30 % less precipitation annually, and intensification of rain events) were added to a baseline climatic year to produce scenarios of expected spring flow responses. Results show that the Qachqouch karst aquifer is sensitive to decreasing rainfall, which is associated with more pronounced recessions, with flow rates decreasing by 34 % and 1-month longer dry periods. Because of the limited influence of snow on the spring flow rate, a warming climate has less impact on spring flow conditions than a reduction in precipitation. Although the model shows that increasing rainfall intensity induces larger floods, recessions and shorter low flow periods, the real impact of high-intensity precipitation events remains uncertain, since the model does not account for complex unsaturated and epikarst processes. This work shows that calibrating a semi-distributed lumped model using time series analysis can be an efficient approach to improve simulations of complex karst aquifers, thus providing useful models for long-term sustainable water management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».