Revisiting the historical tritium levels in precipitation in Greece – Preliminary assessment of groundwater transit times
Notice bibliographique
Résumé
The radioactive isotope of hydrogen, known as tritium ( 3 H), is very often used as a dating tool in hydrogeological studies, since it enters the water cycle as part of the water molecule through precipitation. However, the assessment of groundwater transit times and recharge often requires knowing the local historical records of tritium levels in precipitation during the previous seven decades, or the tritium in precipitation (TIP) time series. Here, we compiled all tritium records in precipitation in Greece, with the majority of stations showing sporadic measurements, with the aim of reconstructing a TIP for groundwater dating purposes. The monitoring station of Vienna proved to be more reliable for filling the gaps in the time series than the Ottawa station. Conventional methods to fill the TIP gaps, such as the correlation method (CM), were compared with more advanced machine learning tools, such as the Convolutional Neural Networks (CNN). The comparison showed that the artificial Intelligence Method (AIM) performed best, due to its ability to capture complex nonlinear trends that are usually inherent in real-world data. The preliminary qualitative assessment of groundwater tritium data from Greece, in comparison to the TIP, showed the occurrence of groundwaters of mean transit times ranging from a few years to decades. Better incorporation of groundwater transit times and recharge rates into the study of aquifer systems is essential for developing strategies for sustainable water management in Greece and worldwide. • Tritium data archive for groundwater and precipitation was prepared for Greece. • Tritium-tracer transit times were compared for four time-periods of tritium samples. • Artificial intelligence was used for the construction of tritium time-series in monthly precipitation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».