Management of groundwater resources in the coastal aquifers of the Magdalen Islands (Canada) using decision support models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater resources are scarce on islands surrounded by seawater, where groundwater lenses are often the only sources of fresh water. These resources are highly sensitive to climate variability and human activities, requiring specialized management approaches. Here, groundwater flow models that account for climate and parameter uncertainty are used to guide groundwater resource management on the Magdalen Islands (Quebec, Canada). An island-wide groundwater flow model was developed for four islands of the archipelago using MODFLOW-2005 and the sharp interface seawater intrusion package SWI2, driven by a spatially distributed SWB2 recharge model. Parameter estimation was then conducted using PEST_HP, producing island-wide maps of the freshwater lenses and water budgets. Transient simulations were run to determine the percent rise of the freshwater–seawater interface below pumping wells relative to the onset of pumping. The model was then combined with PESTPP-OPT and climate change projections to conduct pumping optimization under climate and parameter uncertainty, and with MODPATH to delineate zones for groundwater protection. The modeling results indicate that groundwater resources will be sufficient to meet the future water demand on the islands as projected through 2050. While some wellfields can provide more fresh water, others cannot, and certain wells may be at risk of saltwater intrusion in the future. Climate change is unlikely to impact overall groundwater resource availability, but it will reduce the volume of freshwater that can be withdrawn from existing wellfields. The scripted, open-source modeling approach used here can be applied to similar environments to address common management challenges encountered in island aquifer settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».