From days to decades: numerical modeling of freshwater lens response to climate change stressors on small islands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Freshwater lenses on small islands are vulnerable to many climate change related stressors, which can act over relatively long time periods, on the order of decades (e.g. sea level rise, changes in recharge), or short time periods, such as days (storm surge overwash). This study evaluates response of the freshwater lens on a small low-lying island to various stressors. To account for the varying temporal and spatial scales of the stressors, two different density-dependent flow and solute transport codes are used: SEAWAT and HydroGeoSphere. The study site is Andros Island in the Bahamas, which is characteristic of other low-lying carbonate islands in the Caribbean and South Pacific regions. In addition to projected sea level rise and reduced recharge under future climate change, Andros Island experienced a storm surge overwash event during Hurricane Francis in 2004, which contaminated the main wellfield. Simulations of reduced recharge result in up to 19% loss of freshwater lens volume, while sea level rise contributes up to 5% volume loss. The lens responds relatively quickly to these stressors, within 0.5 to 3 years. Simulations of the storm surge overwash indicate that the freshwater lens recovers over time; however, prompt remedial action can restore the lens to potable concentrations up to one month sooner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».