Image-well solution for island aquifers with pumping, recharge, and complex coastlines
Notice bibliographique
Résumé
This study presents an innovative mathematical framework that integrates a new analytical solution with the image-well method to model island aquifers under the combined influences of pumping, recharge, and complex coastline geometries. Past analytical solutions often rely on simplified boundary conditions and assume axially or radially symmetric coastline geometries, limiting their ability to address multiple stressors and complex island geometries. In contrast, the proposed framework leverages the computational speed and simplicity of analytical modeling while incorporating an image-well approach to accommodate boundaries with arbitrary shapes. To validate the method accuracy and robustness, convergence analyses and comparisons with an established analytical solution are conducted. Additionally, new indices are introduced to evaluate the sensitivity of the freshwater–saltwater interface depth to various forcings and to assess uncertainties in vulnerability indices. An illustrative case study, based loosely on Kinmen Island, Taiwan, is used to demonstrate the applicability of the approach to optimize the pumping rates for multiple wells while ensuring that the interface depth remains within safe limits. Overall, the presented methodology provides a flexible and efficient tool for groundwater resource management in coastal regions, enabling assessment of saltwater intrusion risk and informing sustainable water-use strategies for coastal regions under dynamic environmental conditions. • A new analytical solution is integrated with the image-well method to model freshwater lenses with enhanced complexity. • The solution yields the head and freshwater–saltwater interface depth and accommodates pumping and recharge. • The solution is applied for an illustrative example and pumping optimization of an island aquifer.
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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 | 0,000 | 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 ».