Understanding the Geodetic Signature of Large Aquifer Systems: Example of the Ozark Plateaus in Central United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The continuous redistribution of water involved in the hydrologic cycle leads to deformation of the solid Earth. On a global scale, this deformation is well explained by the loading imposed by hydrological mass variations and can be quantified to first order with space‐based gravimetric and geodetic measurements. At the regional scale, however, aquifer systems also undergo poroelastic deformation in response to groundwater fluctuations. Disentangling these related but distinct 3D deformation fields from geodetic time series is essential to accurately invert for changes in continental water mass, to understand the mechanical response of aquifers to internal pressure changes as well as to correct time series for these known effects. Here, we demonstrate a methodology to accomplish this task by considering the example of the well‐instrumented Ozark Plateaus Aquifer System (OPAS) in the central United States. We begin by characterizing the most important sources of groundwater level variations in the spatially heterogeneous piezometer dataset using an Independent Component Analysis. Then, to estimate the associated poroelastic displacements, we project geodetic time series corrected for hydrological loading effects onto the dominant groundwater temporal functions. We interpret the extracted displacements in light of analytical solutions and a 2D model relating groundwater level variations to surface displacements. In particular, the relatively low estimates of elastic moduli inferred from the poroelastic displacements and groundwater fluctuations may be indicative of aquifer layers with a high fracture density. Our findings suggest that OPAS undergoes significant poroelastic deformation, including highly heterogeneous horizontal poroelastic displacements.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».