Assessment of seawater intrusion in coastal aquifers by modified CCME-WQI Indicators: Decadal dynamics in North Jiaozhou Bay, China
Notice bibliographique
Résumé
Seawater intrusion (SWI) poses a growing threat to groundwater sustainability in the northern coastal region of Jiaozhou Bay (NCRJB), China. Quantifying SWI impacts is critical for developing targeted groundwater management strategies. This study proposes an enhanced version of the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI), which integrates eight hydrogeochemical indicators to evaluate SWI dynamics in both porous and fractured aquifers in NCRJB. Statistical analysis of 131 groundwater samples collected during 2010–2011 and 2020 demonstrated pronounced salinization in porous aquifers, with 90.11% of samples classified as exhibiting severe SWI impacts. Fractured aquifers exhibited increasing intrusion severity, with the proportion of samples indicating significant intrusion rising to 35.29% by 2020. The modified CCME-WQI outperformed conventional single-indicator assessment methods based on chloride concentrations by detecting nuanced ion-exchange mechanisms and freshening processes in aquifer systems. SWI in NCRJB is driven by the interplay of natural climatic variability and anthropogenic activities. Our results demonstrate the framework’s enhanced sensitivity to heterogeneous aquifers and its potential as a transferable tool for SWI assessment in coastal regions worldwide. This research highlights the urgency of implementing adaptive coastal groundwater management strategies while providing a scientifically robust methodology for global SWI monitoring and mitigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».