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Enregistrement W4213153369 · doi:10.1002/hyp.14526

Groundwater recharge over the past 100 years: Regional spatiotemporal assessment and climate change impact over the <scp>Saguenay‐Lac‐Saint‐Jean</scp> region, Canada

2022· article· en· W4213153369 sur OpenAlexafffundabout
Lamine Boumaiza, Julien Walter, Romain Chesnaux, Mélanie Lambert, Madan K. Jha, Heike Wanke, Andrea E. Brookfield, Okke Batelaan, Paulo Galvão, Nour‐Eddine Laftouhi, Christine Stumpp

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGroundwater rechargeEnvironmental scienceEvapotranspirationContext (archaeology)GroundwaterClimate changeSnowmeltSurface runoffHydrology (agriculture)Surface waterWater balanceTrend analysisPhysical geographyGeologyAquiferGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Proper knowledge of potential groundwater recharge (PGR) and its spatiotemporal distribution are essential for sustainable groundwater management, especially within the context of climate change. Here, a robust GIS‐based water budget framework was developed to estimate PGR at a regional scale and map its spatial distribution. This framework is demonstrated over the Saguenay‐Lac‐Saint‐Jean region (13 200 km 2 ) of Quebec (Canada). The PGR mapping process was based on a model incorporating water budget components. The vertical inflows (VI) include water amounts from rainfall and snowmelt, whereby the latter was assessed using HYDROTEL model. VI were combined with the maximum and minimum temperatures to estimate actual evapotranspiration (AET), while the surface runoff (Ru S ) was assessed using the curve number method. Field observations of annual variation in temperatures and the water budget components, over a period of 100 years (1910–2009), were used to provide a comprehensive overview of the effects of climate change on PGR. The last 10 years of the observation period (i.e., 2000–2009) indicate that 6% of the study area has PGR rates of 35%–50%. PGR rates of 20%–35% occur in 58% of the study area, while 36% have PGR of 5%–20%. The trend analysis of temperature time series reveals an average of 1.1 ± 0.6°C increase over 100 years. Also, an increase in the water budget components is observed. Despite the increasing trends of Ru S and AET, PGR still showed an increasing trend with an average increase of 0.7 ± 0.4 mm/year over the past 100 years. This observation indicates that the increase in VI was enough to compensate for the increases in AET and Ru S . This finding of an increasing PGR in the study area provides useful information for future studies focusing on predicting long‐term PGR evolution and for the development of efficient long‐term groundwater management strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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