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Enregistrement W3160567672 · doi:10.5194/egusphere-egu21-13242

Reactivity of southern Quebec aquifers to meteorological and hydrological conditions

2021· article· en· W3160567672 sur OpenAlexaffabout
Trong Ahn Vu, Marie Larocque, Sylvain Gagné, Marc-André Bourgault

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferGroundwaterHydrology (agriculture)Environmental sciencePopulationWater wellGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater represents an important source of drinking water for 25% of the population in the province of Quebec (Canada) and for 80% of its rural population. The deployment of the Quebec Groundwater Observation Network (Réseau de suivi des eaux souterraines du Québec – RSESQ) since the start of the millennia provides important data on the dynamics of piezometric heads throughout southern Quebec. This study aims to use the wealth of available groundwater data available to better understand the resilience of groundwater resources to changes in meteorological and hydrological conditions. The study area is located between the St. Lawrence River and the Canada-USA border, and between the Quebec-Ontario border and Quebec City (36,000 km²). Available data consist of groundwater level time series from 81 observation wells (2000-2018; 43 in confined aquifers, 15 in semi-confined aquifers and 23 in unconfined aquifers), total flow rates from 179 hydrometric stations (1960-2017), and meteorological data from a spatially interpolated 10 km x 10 km grid (1960-2017). Statistical analyses (Mann Kendall and Sen’s slope) were used to understand if groundwater levels and flow rates are declining or rising, what is their short-, medium- and long-term memory and what are the geomorphological, land use, and climate controls of this reactivity. The results show that groundwater levels since 2007 exhibit statistically significant negative annual trends for most observation wells. Since 1960, river flow rates, total precipitation and air temperature all show significant increases. Trends calculated on five-year sliding windows confirm that groundwater levels and river flow rates are significantly correlated to the climate indices Southern Oscillation index (SOI), NINO-3 and Pacific Decadal Oscillation index (PDO). Autocorrelations of flow rates and groundwater level data indicate that rivers and aquifers have a short hydrological memory rarely extending beyond the hydrological year. Cross-correlations of flow rates and groundwater levels with temperature show high correlation coefficients with a lag of up to 60 days, indicating a season-long effect of temperature changes. As expected, cross-correlation analysis of the two data sets with precipitation shows smaller correlation coefficients and a shorter reaction time (10 days). Standard deviations of daily groundwater levels are significantly higher in shallower wells and in wells where groundwater levels are closer to the ground. This confirms the presence of highly dynamic shallow aquifers reacting rapidly to surface processes. Analyses are under way to test if spatially distributed parameters (e.g., geological setting, slope, land use) and well-related parameters (e.g.: depth, confined or unconfined) are explaining factors of trends and variations in groundwater levels and flow rates. One key observation from this study is that the RSESQ is highly valuable to understand groundwater dynamics and should be maintained on a long-term horizon. This detailed analysis has allowed to identify external influences (e.g., pumping) on some observation wells that do not reflect natural conditions and could be removed from the observation network. Recommendations also include the need for new observation wells in specific locations to improve the representativity of groundwater flow conditions in the study area.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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