Evaluating lacustrine groundwater discharge to a large glacial lake using regional scale radon‐222 surveys and groundwater modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lacustrine groundwater discharge (LGD) can be an important pathway for delivering pollutants to lakes but this pathway is often poorly characterized. Evaluating the potential impact of LGD on lake water quality requires understanding the magnitude and spatial variability of LGD, as well as understanding the age and flow paths of the discharging groundwater (e.g., recharge area, groundwater flow paths, and travel times). This study first compares LGD rates along two ~40 km shoreline lengths of a large glacial lake, Lake Simcoe, Canada, that were independently estimated via a radon‐222 ( 222 Rn) field survey and via regional scale groundwater‐surface water modelling. Backward particle tracking analysis is then used to examine the age and flow paths of the LGD and thereby assess the potential for the LGD to deliver anthropogenic pollutants to the lake. The field and modelling results compare well with respect to the magnitude and spatial variability of LGD. However, the comparison highlights the need for well‐defined hydrogeological characterization if regional scale models are to be applied for LGD estimation. The particle tracking analysis indicates large variation in the groundwater flow path lengths and travels times (>1000 years to <50 years) for LGD along the shoreline. This illustrates that the LGD along different shoreline areas has varying potential to deliver anthropogenic pollutants to the lake. The study findings demonstrate the benefits of comparing independent field measured and model‐simulated LGD estimates, and moreover suggest that it may be possible, in some cases, to use existing regional scale groundwater‐surface water models, purpose‐built for other water resource and quality objectives, to conduct preliminary evaluation of LGD contributions to lakes. Preliminary model‐based evaluation would enable field efforts aiming to quantify and manage LGD to be better targeted rather than relying solely on regional scale field techniques that are often highly resource intensive.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».