MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092606194 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-11265

Pathline Density Distributions in a Null‐Space Monte Carlo Approach to estimate Groundwater Pathways for a Major Water Supply System

2020· article· en· W3092606194 sur OpenAlexaff
Christian Moeck, John Molson, Mario Schirmer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamlines, streaklines, and pathlinesMonte Carlo methodField (mathematics)Hydraulic conductivityCalibrationPhysicsMathematicsStatistical physicsEnvironmental scienceSoil scienceStatisticsMechanicsSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A null‐space Monte‐Carlo (NSMC) approach was applied to assess uncertainty in the calibration of the hydraulic conductivity (K) field for a three‐dimensional groundwater flow model of a major water supply system in Switzerland. Different parameter realizations of the K field are generated by applying the pilot point methodology. Backward particle tracking (PT) was then applied to each calibrated model, and the resulting particles are interpreted as the spatial pathline density distribution of multiple sources. The adopted approach offers advantages over classical PT which does not provide a means for treating uncertainty originating from the incomplete description of the K field. Besides evaluating the effect of uncertainty in the K field on pathline distribution, the importance of the chosen boundary conditions for flow predictions is also investigated by applying a linear uncertainty approach. Uncertainty in the K field is shown to strongly influence the spatial pathline distribution. Pathline spreading is particularly evident in locations where the information content of the head observations does not sufficiently constrain the estimated parameters. As demonstrated with the linear uncertainty analysis, however, the artificial recharge rates and the pumping well conditions can also significantly affect the model predictions. Explicitly accounting for uncertainty in the boundary conditions is therefore a necessity rather than a choice. Despite the predictive uncertainty, the pumped drinking water at the study site is most likely dominated by artificially‐infiltrated groundwater originating from the local artificial infiltration canals and ponds. The results suggest that within the well field, the central pumping wells could be extracting regional groundwater, although the probability is relatively low. Nevertheless, a rigorous uncertainty assessment is still required since only a few realizations resulted in flow paths that support the field observations from tracer tests and on-site noble gas measurements to estimate groundwater mixing ratios. We demonstrate that standard PT approaches without a Monte-Carlo approach will not represent the underlying subsurface uncertainty and will always underestimate well capture zones. While PT based on a single flow simulation can be used as an initial screening tool, model results and hence water resource management decisions should not be based on only one model realization; rather, an uncertainty analysis should be carried out to provide simulations within the range of all likely system states, including uncertainties in the hydraulic K distribution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGroundwater flow and contamination studiesTravaux en français237 207