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Enregistrement W4408440740 · doi:10.5194/egusphere-egu25-3967

The impact of groundwater age and flow patterns on water quality in the Milk River Aquifer, Canada

2025· preprint· en· W4408440740 sur OpenAlexaffabout
Avadhoot Date, Bernhard Mayer, Pauline Humez, Michael Nightingale, Peter Mueller, Michael Bishof, Jeremy Lantis, Christof Vockenhuber, José Antonio Corcho Alvarado, Roland Purtschert, Reika Yokochi, Neil C. Sturchio, Ranjeet M. Nagare, Stephen W. Wheatcraft

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensArkema (Canada)Alberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferGroundwaterHydrology (agriculture)Water qualityStreamflowGroundwater flowEnvironmental scienceGeologyGeographyGeotechnical engineeringDrainage basinBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Milk River Aquifer (MRA) is a regional transboundary aquifer covering over 26,000 km2 across northern Montana (USA) and southern Alberta (Canada). Extensive groundwater extraction since 1960s has led to a decline in groundwater levels, thereby emphasizing the need for informed water management strategies. The objective of this study was to improve the understanding of spatial variations in major ion concentrations with respect to groundwater age and flow paths, and to identify key geochemical processes that influence groundwater quality within the aquifer. A comprehensive digital database was developed using hydrogeological and geochemical data from 1,429 water samples collected from 549 wells. Additionally, 20 new groundwater samples and associated gases were collected during a 2022 field campaign, and these samples were analyzed for concentrations of major and minor ions, gas composition, stable isotope ratios (2H/1H and 18O/16O of water, 13C/12C of DIC and 34S/32S of sulfate, 13C/12C and 2H/1H of methane), and radioactive isotopes (⁸¹Kr, ³⁶Cl and ¹⁴CDIC).Utilizing a newly updated groundwater numerical flow model (FEFLOW software) in combination with recent 14C and 81Kr-based groundwater age dates, distinct patterns in chloride (Cl) concentrations dependent on groundwater age and flow path were identified. Groundwater less than 34,000 years old exhibited Cl concentrations < 25 mg/L near the recharge zone, while groundwater exceeding 200,000 years in age had Cl concentrations > 100mg/L at distances of 125 km from the recharge zone. Increasing δ²H and δ¹⁸O values in older groundwater with elevated Cl concentrations indicate possible mixing of fresh recharge water with formation water from northern regions of the aquifer (Taber and Bow Island formations) or associated aquitards (Pakowki and Colorado formations). Ongoing analysis explores variations in other major ions with a specific interest in redox-sensitive species as a function of flow distance and groundwater age. Preliminary results reveal that elevated sulfate concentrations (> 1200 mg/L) in recharging groundwater are due to pyrite oxidation, but at groundwater flow distances between 50 and 75 km bacterial sulphate reduction becomes dominant resulting in sulfate concentrations < 1 mg/L. At flow distances >80 km, redox conditions become favourable for methanogenesis resulting in occurrence of biogenic methane in groundwater. A particle tracking algorithm within the updated numerical flow model was employed to compare residence times with groundwater ages determined from 81Kr measurements. The tracer ages (14C and 81Kr) were confirmed using a numerical particle tracking model based on an existing numerical steady-state groundwater flow model (FEFLOW). The outcomes of this study that utilizes innovative groundwater age dating tools (81Kr) are new insights into how geochemical processes evolve with respect to flow distance and groundwater age thereby modifying spatial variability of key water quality parameters within the Milk River Aquifer.

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)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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