Quantifying Groundwater's Contribution to Regional Environmental‐Flows in Diverse Hydrologic Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing recognition of the importance of ecosystem services in water resources management has accelerated the development and application of environmental‐flows requirements for lotic ecosystems. However, most environmental‐flows management focuses on water infrastructure, such as dams or diversions, without explicitly taking groundwater into account and ignoring the importance of groundwater environmental flow contribution. In this study two methods for estimating groundwater environmental flow contributions are presented: (a) a groundwater‐centric method (based on the Sustainability Boundary Approach), which proposes that high levels of ecological protection are maintained if 90% of groundwater discharge is preserved, and (b) a surface water‐centric method (novel method), which quantifies groundwater environmental flow contributions from streamflow using region‐specific streamflow sensitivity metrics and local environmental‐flows policies. The two methods were tested in British Columbia, Canada, which has a diverse, complex, and highly coupled groundwater‐surface water system. The two methods gave comparable results in various hydro‐geoclimatic settings. Although British Columbia was used as a case study, this framework can be implemented across various spatial and temporal scales for different regions and globally, in data‐scarce, hydrologically complex landscapes. Application of these methods can aid in a robust and holistic assessment of environmental‐flows, taking into account the often‐missing groundwater component.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».