Understanding low-flow periods based on river and aquifer recessions using a sequential groundwater-surface water modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
Low-flow periods are a seasonal component of a river regime characterized by a reduction in discharge. This recession phenomenon is associated with water shortages and quality problems that are detrimental to communities and ecosystems that rely on groundwater-fed rivers. This paper presents a methodology to understand the dynamics of low-flow periods by utilizing the information contained in the response of the river-aquifer system during recessions. The methodology is developed and applied to the 5000 km2 Yamaska River watershed in Quebec (Canada), where critical low-flow conditions are frequently observed in winter and summer, and where the heterogeneous nature of the geology can lead to complex interactions between the rivers and the aquifer. Multiple water table and streamflow recession events recorded over a period of 20-50 years at 16 monitoring wells and 22 gauging stations were combined to obtain an averaged recession response at each location, referred to as the master recession curve (MRC). An MRC, which is minimally influenced by precipitation and evapotranspiration processes, contains important information about the flow and storage characteristics of an aquifer and its connection to rivers. Moreover, MRCs from wells and gauging stations provide complementary information. The recession-based analysis provided a tenable framework to disregard the surface modelling component at this stage since, during the depletion periods, the system is minimally influenced by atmospheric processes. A sequential modelling approach was devised to construct an integrated hydrological model using the HydroGeoSphere simulator to capture the groundwater-surface water interactions during low flows. First, the hydraulic characteristics of the subsurface were derived from the MRCs by history matching with the model in fully saturated mode. With the subsurface domain characterized, the rest of the processes were parameterized to capture the observed groundwater and surface water hydrographs using the fully integrated model. Beyond elucidating the low-flow dynamics, this methodology showcases efficiency due to its sequential strategy, alleviating the inherent computational burdens of setting up integrated models. This communication presents the outcomes from conceptual and numerical analyses, contributing to understanding hydrologic systems under low-flow conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».