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Enregistrement W4408466506 · doi:10.5194/egusphere-egu25-16529

Groundwater temperature variations in the Turin metropolitan area (Piedmont, NW Italy): what is the future?

2025· preprint· en· W4408466506 sur OpenAlexaff
Elena Egidio, Manuela Lasagna, Domenico Antonio De Luca, Linda Zaniboni, John Molson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaGroundwaterGeographyHydrology (agriculture)Physical geographyArchaeologyWater resource managementGeologyEnvironmental scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring the qualitative and quantitative state of groundwater is a fundamental tool for investigating and preventing the effects of climate change and anthropic activities on water resources. This study represents the first investigation into the dependency of shallow groundwater temperature (GWT) on climate variability in the Turin metropolitan area (Piedmont, NW Italy).First, a study of GWT and air temperature (AT) data on a regional scale in the time period 2010-2019 was carried out in order to understand the relationship between the two temperatures. It was possible to observe that GWT shows a general increase throughout the Piedmont Po plain, with a mean rise of 0.85 °C/10 years while AT has a mean increase of 1.69 °C/10 years.Given these results, a 3D groundwater flow and heat transport model for the Turin metropolitan area (approximately 130 km2) has been developed using the Smoker/Heatflow numerical code. For building the model 2 different measurement campaigns of GWT in the area has been carried out during 2022. The objective of the modelling was to better understand flow and heat transport dynamics in the shallow aquifer; moreover, a further aim was to analyse how climate change and the urban heat island of the city influences GWT, also from a forecasting perspective.Following calibration of the model with the available data, future predictions has been made using AT data from different IPCC scenarios for the city of Turin. It has been chosen to use RCP 4.5 and RCP 8.5. The results showed for the RCP 4.5 scenario, the maximum GWT reached is 17.9 °C with an average increase of 1°C from 2022 to 2099; for the RCP 8.5 scenario the maximum GWT reached is 19.2°C with an average increase of 1.5°C from 2022 to 2099.The development and application of this model has made possible to simulate variations in GWT on a local and city-scale in order to better understand how urban GWT will respond to the different climate scenarios in the perspective of better future management of the resource.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission1
Résumé présentoui

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