A New Workflow for Estimating Groundwater Recharge in Data-Scarce Environments.
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a novel workflow for estimating groundwater recharge, using the Densu Basin in Ghana as a case study. The method combines the water table fluctuation method (WTFM) and the soil water balance (SWB) approach to address data limitations and enhance estimation accuracy. Recharge estimates from both methods revealed significant spatial and seasonal variability, with higher rates in the northern sectors characterized by favorable soil types (sandy clay loam and sandy clay) and extensive forest cover. The WTFM, applied from 2004 to 2009, yielded an average monthly recharge of 43.9 mm, while the SWB approach, covering 1960 to 2015, estimated a lower average of 33.7 mm. The JJA season (June-July-August) exhibited the highest recharge contribution. The study employed WTFM estimates to bias-correct SWB estimates, with linear scaling emerging as the most effective method. This correction resulted in mean monthly recharge rates ranging from 27 to 39 mm/month, increasing from the southern to the northern parts of the basin. The SCS method estimated an annual runoff of 439 mm (26\% of annual rainfall). The research highlights the significant impact of soil properties, land cover, and rainfall patterns on recharge dynamics and recommends the need for adaptive, localized water management strategies to ensure the long-term sustainability of groundwater resources in the Densu Basin.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».