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Enregistrement W4380203968 · doi:10.18268/bsgm2023v75n2a080523

Estimación espacio-temporal de la distribución de la recarga potencial en el Valle de Toluca

2023· article· es· W4380203968 sur OpenAlexaff
Cecilia Rodríguez-Campero, Jaime Gárfias, Richard Martel, Ignacio Navarro-de León

Notice bibliographique

RevueBoletín de la Sociedad Geológica Mexicana · 2023
Typearticle
Languees
DomaineEnergy
ThématiqueEnvironmental and Ecological Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El cálculo de la recarga potencial es un aspecto esencial en la gestión de recursos hídricos, planeación del desarrollo urbano/agrícola y la definición de las tasas de bombeo, a fin de prevenir o mitigar la sobreexplotación de acuíferos. En el Valle de Toluca, las altas tasas de extracción han inducido descensos piezométricos acompañados de un desbalance hídrico, al rebasar el volumen de recarga media anual. En este estudio, se desarrolló un balance de humedad del suelo a paso de tiempo 24 horas para la estimación de la recarga potencial histórica y futura. El periodo de análisis comprende de 1980 a 2021, y una proyección hasta 2050 con base en tres escenarios probables de precipitación, temperatura y crecimiento urbano. Los resultados indican un volumen promedio anual de recarga de 369.5 Mm3 con una tasa de 174.5 mm/año, alcanzando los 355.7 mm/año en épocas húmedas. La distribución espacial sugiere una recarga condicionada mayormente por la climatología en las zonas montañosas, mientras que, en el centro del Valle, se asocia con la modificación del uso del suelo. La expansión de la mancha urbana se posiciona como factor preponderante en el aumento de la escorrentía y el gradual decremento de la intercepción y la evapotranspiración real. La disminución en la recarga es una constante en los potenciales escenarios de recarga futura, en comparación con el histórico promedio, se proyecta un cambio negativo de 16.59%, 19.99% y 22.61% para los escenarios bueno, moderado y malo respectivamente. Las tasas de recarga potencial obtenidas constituyen un parámetro inicial en modelos de flujo y análisis regionales de la cuenca.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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