Groundwater recharge over the past 100 years: Regional spatiotemporal assessment and climate change impact over the <scp>Saguenay‐Lac‐Saint‐Jean</scp> region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».