Characterizing Recharge in Southern Mali Using a Combination of Modeling and Stable Isotopes
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater recharge in southern Mali is investigated using interpretive recharge models and stable isotopes to identify the dominant recharge mechanism and explore how local variations in geological materials influence the recharge characteristics. At a regional scale, the groundwater level hydrographs from across southern Mali (1998–2002) are relatively consistent, showing seasonal variations, suggesting diffuse recharge is the dominant mechanism. Groundwater samples plot within the range of the weighted mean monthly δ 18 O and δ 2 H concentrations for July-August-September rainfall, and below the weighted mean annual δ 18 O and δ 2 H concentrations for rainfall, suggesting a dominantly rainy season source of recharge. Recharge is simulated for four representative unsaturated zone environments, each with varying soil, laterite and sedimentary bedrock layers, and three ranges of water table depths, for a total of 12 combinations. The simulated recharge response starts in July, 1 month after the arrival of the rainy season, and recharge is greatly accelerated through August to its peak in September. On an annual basis, ~72% of annual rainfall occurs between July and September, and nearly 60% of simulated recharge occurs between August and October. The simulated regional average annual recharge is 519 mm/year (479–560 mm/year range among models). By comparison, recharge estimated from the observed storage anomaly hydrographs using the water table fluctuation method is 384 mm/year (189–619 mm/year) using a specific yield of 0.05, although the range could be as high as 83–772 mm/year given the uncertainty in specific yield values (0.02–0.07). The simulated recharge also agrees with the timing of regional observed storage anomalies for all observation wells, but somewhat less so for the regional GRACE storage anomaly (2002–2008), which has a slower rate of rise in storage and a faster rate of recession compared to the observed storage anomalies and simulated recharge response.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».