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Enregistrement W4200569781 · doi:10.24850/j-tyca-2022-02-07

Estimación de la distribución espacio temporal de la recarga de agua subterránea en regiones húmedas con clima tropical

2021· article· es· W4200569781 sur OpenAlexaff
Marcia Lizeth Barrera-de-Calderón, Jaime Gárfias, Richard Martel, Javier Salas-García

Notice bibliographique

RevueTecnología y Ciencias del Agua · 2021
Typearticle
Languees
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwater rechargeAquiferGroundwaterPrecipitationHydrology (agriculture)Water balanceEnvironmental scienceSpatial variabilityStructural basinGeologyGeographyGeomorphologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precise determination of groundwater recharge variation is a fundamental task for the sustainable planning of groundwater resources, particularly in heavily pressured aquifers. In order to determine the spatial and temporal variability of groundwater recharge in an urban aquifer with a humid climate, such as the San Salvador aquifer, two Mass Balance methods were used (one in the subsurface zone, Soil Water Balance (SWB) and another in the saturated zone, Chloride Mass Balance (CMB)). The SWB was calculated on a daily scale for four years (2012-2015) through the modified Thornthwaite and Mather method, using a set of daily climatic data grids and physical data from the study area. The CMB was used to determine the groundwater recharge in drilled wells and springs samples taken during 2009 and 2016, in the upper part of the basin, where various studies suggest that the main aquifer recharge occurs. The results of the SWB indicate a strong temporal and spatial variation of the recharge in the study area, which can vary between 326 and 561 mm year-1, in dry and wet years, respectively. The CMB results showed consistency with the SWB, groundwater recharge values ranged between 313 and 693 mm year-1. In both methods the mean annual recharge is similar and represents between 20% and 30% of the precipitation. The application of both methods could be used in similar areas, the selection of the method will depend on the objectives of the study.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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