Modeling Reactive Solute Transport in Permafrost‐Affected Groundwater Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the interactions between ground freeze‐thaw, groundwater flow, and solute transport is imperative for evaluating the fate of contaminants in permafrost regions. However, predicting solute migration in permafrost‐affected groundwater systems is challenging due to the inherent interactions and coupling between subsurface mass and energy transport processes. To this end, we developed a numerical model that considers coupled groundwater flow, subsurface heat transfer, and solute transport, including water‐ice phase change, solute‐dependent porewater freezing, and temperature‐dependent solute reaction rates. As an illustrative example, we present simulations to investigate the potential for contamination from a municipal wastewater lagoon in the Canadian sub‐arctic. Two‐dimensional groundwater models assuming varying permafrost conditions were developed to evaluate possible contaminant migration scenarios associated with groundwater flow from the lagoon to a river, including the transport of conservative, degradable, and sorbing solutes. Model results reveal important transport mechanisms controlling the behavior of aqueous contaminants in permafrost landscapes as well as the hydrogeologic factors affecting reactive transport in cold regions. Seasonal freeze‐thaw episodically restricts connectivity of transport pathways, which attenuates both transport and reaction rates. However, elevated solute concentrations can depress the freezing temperature of porewater and produce thaw‐induced solute transport. Both thermally driven and solute‐enhanced thaw can decrease ice content in permafrost, which can have significant implications for solute migration. Therefore, thermo‐hydrogeologic process controlling reactive transport in cold‐region groundwater systems must be considered when quantitatively assessing the impact of changing environmental conditions on contaminant hydrogeology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».