Linking the Surface and Subsurface in River Deltas—Part 2: Relating Subsurface Geometry to Groundwater Flow Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding subsurface structure and groundwater flow in deltaic aquifers is essential for evaluating the vulnerability of groundwater resources in delta systems. Deltaic aquifers contain coarse‐grained paleochannels that preserve a record of former surface river channels as well as fine‐grained floodplain deposits. The distribution of these deposits and how they are interconnected control groundwater flow and contaminant transport. In this work, we link depositional environments of deltaic aquifers to stratigraphic (static) and flow and transport (dynamic) connectivity metrics. Numerical models of deltaic stratigraphy were generated using a reduced‐complexity numerical model (DeltaRCM) with different input sand fractions (ISF) and rates of sea‐level rise (SLR). The groundwater flow and advective transport behavior of these deltas were simulated using MODFLOW and MODPATH. By comparing the static and dynamic metrics calculated from these numerical models, we show that groundwater behavior can be predicted by particular aspects of the subsurface architecture, and that horizontal and vertical connectivity display different characteristics. We also evaluate relationships between connectivity metrics and two environmental controls on delta evolution: ISF and SLR rate. The results show that geologic setting strongly influences both static and dynamic connectivity in different directions. These results provide insights into quantitatively differentiated subsurface hydraulic behavior between deltas formed under different external forcing (ISF and SLR rate) and they are a potential link in using information from delta surface networks and depositional history to predict vulnerability to aquifer contamination.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».