Untangling transient groundwater mixing and travel times with noble gas time series and numerical modeling
Notice bibliographique
Résumé
The quality and quantity of alluvial groundwater in mountainous areas are particularly susceptible to the effects of climate change, as well as increasing pollution from agriculture and urbanization. Understanding mixing between surface water and groundwater as well as groundwater travel times in such systems is thus crucial to sustain a safe and sufficient water supply. We used a novel combination of real-time, in-situ noble gas analysis to quantify groundwater mixing of recently infiltrated river water (Frw<!-- Please note that everything in “$$” will look differently once submitted -->) and regional groundwater, as well as travel times of Frw during a two-month groundwater pumping test carried out at a drinking water wellfield in a prealpine valley in Switzerland. Transient groundwater mixing ratios were calculated using helium-4 concentrations combined with a Bayesian end-member mixing model. Having identified the groundwater fraction of Frw consequently allowed us to infer the travel times from the stream to the wellfield, estimated based on radon-222 activities of Frw. Additionally, we compared and validated our tracer-based estimates of Frw using a calibrated surface water-groundwater model. Our findings show that (i) mean travel times of Frw are in the order of two weeks, (ii) during most of the experiment, Frw is substantially high (~70\%), and (iii) increased groundwater pumping only has a marginal effect on groundwater mixing ratios and travel times. The high fraction of Frw in the abstracted groundwater and its short travel times emphasize the vulnerability of mountainous regions to present and predicted environmental changes.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».