Integrated analysis of Hashtgerd plain deformation, using Sentinel-1 SAR, geological and hydrological data
Notice bibliographique
Résumé
Due to its proximity to Tehran, the Hashtgerd catchment in Iran is an important region that has experienced alarming subsidence rates in recent years. This study estimated the ground surface deformation in the Hashtgerd plain between 2015 and 2020 using Sentinel-1 SAR data and InSAR technique. The average LOS displacement of the ascending and descending tracks was - 23 cm/year and - 22 cm/year, respectively. The central area of the plain experienced the greatest vertical subsidence, with a more than - 100 cm cumulative displacement. The Karaj-Qazvin railway and highway that pass through this area have been damaged by subsidence, according to an analysis of profiles drawn along the transportation lines. The southern sections of Hashtgerd city have experienced a total displacement of - 30 cm/year over the course of about 6 years. The relationship between changes in groundwater level and subsidence rate in this region was examined using piezometer and precipitation data. Geoelectric sections and piezometric well logs were also utilized to investigate the geological characteristics of the Hashtgerd aquifer. According to the findings, the leading causes of subsidence were uncontrolled groundwater abstraction. This research highlights the need to comprehend the spatial distribution of confined aquifers and their effect on subsidence, which can aid in the development of a suitable management strategy to restore these aquifers.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».