Sensitivity of Subsurface Permeability in Coastal Deltas to Their Morphodynamic and Geomorphic Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The amount of fresh water moving through coastal deltas worldwide is controlled by the complex subsurface structures within a delta. Morphodynamic influences produced by the feeding river, waves, and tides, in addition to sea level transgressions and regressions, have resulted in deltaic aquifers that are highly heterogeneous. We use 171 unique two‐dimensional morphodynamic models to explore the range of subsurface permeability, hydraulic gradient, and groundwater flux within three end‐member delta types (fluvial, wave, and tidal). We quantify the connectiveness of the subsurface permeability and estimate the horizontal heterogeneity and anisotropy of the permeability. A distance‐based generalized sensitivity analysis is used to investigate the impact morphodynamic influences (fluvial, wave, and tidal), basin conditions (sediment concentration and bathymetric gradient), and geomorphic characteristics (number of channels, shape of the delta plain, and shoreline rugosity) have on the subsurface permeability, hydraulic gradient, and connectivity. We find that the median permeability in deltaic landforms is 4.0 × 10 −12 m 2 (relating to a hydraulic conductivity of 2.1 × 10 −5 m/s), the average hydraulic gradient is 3.9 × 10 −4 , and the mean specific discharge is 1.3 × 10 −8 m/s. High permeability bodies are highly connected and are associated with channelization. Subsurface permeability, hydraulic gradient, and the connectiveness of high permeability areas are sensitive to morphodynamic influences (fluvial, wave, and tidal) and the geomorphic characteristics (number of channels and shoreline rugosity) within a delta. Since morphodynamic influences and geomorphic characteristics are easily identified by looking at the surface of the delta, we suggest that the deltaic subsurface can be characterized by identifying features on the delta surface.
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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 | 0,003 | 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 ».