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Enregistrement W3158583861 · doi:10.18268/bsgm2021v73n1a170820

Controles geológicos en el flujo de agua subterránea y distribución de volúmenes de extracción asociados a una estructura volcánica compleja

2021· article· es· W3158583861 sur OpenAlexaff
Marcia Barrera-de-Calderón, Jaime Gárfias, Richard Martel, Javier Salas-García

Notice bibliographique

RevueBoletín de la Sociedad Geológica Mexicana · 2021
Typearticle
Languees
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Tectonic Studies in Latin America
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El conocimiento del flujo de agua subterránea es de suma importancia para la planificación sostenible de los recursos hídricos, especialmente en regiones con demandas crecientes de agua. En el presente estudio, la distribución de los materiales geológicos y la geología estructural han sido integradas en un Modelo Hidroestratigráfico Tridimensional (THM) para evaluar el comportamiento del flujo de agua subterránea en el acuífero de San Salvador, localizado en la porción oriental del volcán de San Salvador. La información geológica fue analizada, clasificada, reinterpretada y correlacionada a partir de informes de perforación de pozos y del mapa geológico nacional para agrupar capas con características geológicas similares, las cuales fueron relacionadas con sus propiedades hidráulicas para definir las Unidades Hidroestratigráficas (UHE) que conforman el acuífero. En el dominio de las UHE, se evaluó la distribución de las fallas, conductividad hidráulica y rendimiento de los pozos existentes en el acuífero para evaluar su relación con el flujo de agua subterránea. El modelo evidenció la existencia de seis unidades hidroestratigráficas (UHE) intercaladas y formadas por piroclasto y toba con la conductividad hidráulica (K) más baja de 10-2 a 1 m/día, lava basáltica y andesítica fracturada con valores de K entre 1 y 101 m / d, y escoria con K más alta de 101 hasta aproximadamente 103 m/día. El modelo también mostró el desplazamiento de los bloques asociados al graben central en la Zona de Falla de El Salvador (ZFES) particularmente en el sur y este de la zona de estudio.Los resultados indican que la UHE de baja producción de material piroclástico y toba se extiende en toda la zona de estudio, y que es aprovechada por la mayoría de los pozos de explotación en el Área Metropolitana de San Salvador (AMSS). Mientras que las UHE de lavas de Cuscatlán y San Salvador son menos extensas y localmente aprovechadas; sin embargo, presentan mayores caudales, principalmente cerca de fallas geológicas. Por su parte, la Escoria del Plan de La Laguna es una UHE localizada, pero la más productiva de la zona y se encuentra densamente fracturada. Adicionalmente, hay cuatro fallas importantes que pueden ser consideradas como potenciales conductos de agua subterránea y una que se comporta como barrera de flujo horizontal. Las fallas reflejan influencia en el flujo de agua subterránea cuando intersectan a flujos de lava; por el contrario cuando intersectan a materiales porosos, esta influencia no fue evidenciada. Este estudio proporciona nuevos elementos al conocimiento de la distribución espacial y aprovechamiento de los materiales permeables en el acuífero de San Salvador y podría respaldar algunas decisiones para el manejo sostenible del agua subterránea, especialmente aquellas orientadas a las zonas de nuevos aprovechamientos. Esta metodología se podría aplicar en acuíferos con condiciones similares de datos escasos y múltiples fuentes de información.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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