Large-scale identification of riverbank filtration wells using an isotopic and geochemical approach
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a simple isotopic framework for the identification of riverbank filtration wells, using time-series of water’s stable isotopes and electrical conductivity at the watershed scale. Riverbank-filtration (RBF) is a widely used managed aquifer recharge method where the infiltration of surface water is induced by pumping groundwater at proximity of a river or lake, and where the quality of the raw water is controlled by the interaction between ground and surface water bodies. As inventories of RBF sites are rare, they limit the development of specific source protection strategies. In the framework of a project funded by the Ministry of the Environment and the Fight against Climate Change of Québec (MELCC, Canada), 40 municipal wells located at less than 500 meters from a surface water body were sampled for 18 months on a monthly to weekly basis. The underlying hypothesis was that a significant contribution of infiltrated surface water to a pumping well would propagate the temporal variations of the tracers observed in surface water. Results highlighted that 25% of the wells pumped a significant contribution of infiltrated surface water: 15% established a continuous connection during the whole hydrological year, while the other 10% revealed a seasonal connection linked to spring floods. All those wells were located less than 120 meters from the surface water and drilled less than 40 meters deep in a granular aquifer. As the number and strength of spring floods may increase in the future, the seasonally connected wells are particularly vulnerable to global change and might prefigure increasing climate forcing on drinking water supply. The remaining 75% were either evidenced as groundwater only (50%) or lacked continuity in the data acquisition (25%). A simple abacus based on the standard deviation of the tracer distribution was then proposed to facilitate the interpretation and make the methods accessible to all. Based on an affordable and easy to perform sampling protocol for water managers, this framework helps in the assessment of specific risks associated to mixed sources of water, and in anticipating variations in quality of the abstracted drinking water.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».