Repeated Subsurface Thermal Profiling to Reveal Temporal Variability in Deep Groundwater Flow Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reliably quantifying groundwater fluxes to and from confined aquifers in sedimentary basins is increasingly recognized as a critical challenge that impedes sustainable groundwater management. One approach to quantify such fluxes is through the analysis of deep (e.g., >50 m) borehole thermal profiles penetrating through aquifer‐aquitard systems. Recently developed methods to interpret such data exploit the relationship between vertical groundwater flow and the downward propagation of surface temperature disturbances resulting from climate warming. In this note, we advance beyond prior studies that assumed steady‐state groundwater flow by demonstrating how hydrogeological regime shifts on decadal time scales can be quantitatively inferred from temperature‐depth profiles (TDPs). We use a set of repeated temperature‐depth profiles from one site in an unconsolidated sedimentary aquifer system, recorded in 1980 and 2016/2018 to tentatively infer a minimum of a threefold increase in groundwater downwelling to deeper aquifers (i.e., from 100 to 350 mm/year). The enhanced flux likely results from intensified, deep groundwater abstraction in the vicinity since the mid‐1980s. We reach this conclusion through analyzing the occurrence and downward propagation of the minimum temperature in the profiles as well as the temporal trend in deeper groundwater temperatures. We conclude that repeated temperature‐depth profiles can be suitable to archive hydrogeological changes. Our results provide the impetus for more systematic collection of present‐day TDPs to provide a historical benchmark from which to assess future groundwater flow alterations, especially in areas that lack traditional aquifer monitoring via hydraulic head measurements.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».