A Novel Approach to Aquifer Classification Using Hysteresis Loop Analysis and Deep Learning for Sustainable Groundwater Management
Notice bibliographique
Résumé
Aquifer classification plays a pivotal role in understanding groundwater dynamics and informing sustainable water resource management, especially in regions under significant stress from over-extraction. This study presents a novel remote sensing-based methodology for classifying aquifers represented by monitoring wells within the study area. The approach integrates stress-strain analysis, incorporating deformation data derived from Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) and groundwater head measurements from monitoring wells, utilizing advanced deep-learning techniques. Groundwater data from piezometric wells are utilized to create image-based representations of hysteresis loops derived from stress-strain diagrams, capturing aquifer deformation under varying drawdown and recovery cycles. A convolutional neural network is applied to extract high-dimensional features characterizing aquifer response dynamics. Principal component analysis is then employed to reduce dimensionality, highlighting the most significant features driving classification. Finally, unsupervised clustering methods are used to group piezometric wells, revealing distinct aquifer types and deformation patterns. The proposed methodology is tested in three hydrologically and geologically diverse regions of Iran: Shabestar, Urmia, and Neyshabur Plains. In the Shabestar and Urmia Plains, located near the hypersaline Lake Urmia, intensive groundwater extraction has severely strained local hydrological and ecological systems, contributing to declining lake levels and increased stress on water resources. Similarly, in the Neyshabur Plain in northeastern Iran, characterized by its arid to semi-arid environment and intricate geological features, excessive groundwater use has led to significant aquifer depletion and land subsidence. The proposed approach effectively identifies different aquifer types, analyzes the balance between elastic and inelastic deformation, and determines aquifer responses to varying degrees of groundwater extraction. By integrating InSAR-based deformation monitoring of ground surface with advanced deep learning techniques, the study provides a comprehensive framework for aquifer system characterization. The findings are particularly valuable for regions with scarce geological and hydrological data, offering insights to guide sustainable groundwater management practices, mitigate environmental degradation, and support effective decision-making.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».