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Enregistrement W4236871988 · doi:10.31223/osf.io/tm6j7

Streamflow depletion from groundwater pumping in contrasting hydrogeological landscapes: Evaluation and sensitivity of a new management tool

2020· preprint· en· W4236871988 sur OpenAlexafffundabout
Qiang Li, Samuel C. Zipper, Tom Gleeson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityMinistry of Environment
Mots-clésHydrogeologyMODFLOWStreamflowAquiferGroundwaterHydrology (agriculture)Hydraulic conductivitySTREAMSEnvironmental scienceGroundwater flowGeologySoil scienceGeographyDrainage basinSoil waterCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater pumping can reduce streamflow by reducing groundwater discharge and/or inducing streamflow infiltration, which together are referred to as streamflow depletion. Recently, analytical depletion functions (ADFs) have been suggested as rapid and accurate tools for streamflow depletion assessment, but their performance has only been tested in a few hydrogeological settings. To evaluate whether they will be useful tools for other regions with contrasting stream network and hydrogeological characteristics, we compared ADFs to calibrated MODFLOW models in BX Creek and Peace Region with distinct hydrogeological settings (interior plateaus & highlands, and boreal plains, respectively) and spatial scales (165 km2 and 1952 km2, respectively) in British Columbia, Canada. Results showed that ADFs can accurately identify streams most affected by pumping for 100% and 83% of wells in the BX Creek and Peace Region, respectively, and had small prediction errors compared with MODFLOW. Specifically, the mean absolute error of predicted depletion ranged from 2% to 14% of the highest simulated pumping rate over the study period of 30 years, with improved accuracy during the pumping season. We also found contrasting responses of ADF performance to hydrostratigraphic properties such as hydraulic conductivity, aquifer thickness, streambed conductance, and well depth across two domains, indicating that different drivers control ADF accuracy in different hydrogeological settings. Therefore, we conclude that ADFs are useful tools for conjunctive water management, but a good understanding of local hydrogeological conditions is needed to address the potential uncertainty of ADFs for decision-making.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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