Groundwater storage dynamics and climate variability in the Lower Kutai Basin of Indonesia: reconciling GRACE ΔGWS to piezometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Groundwater is considered a climate-resilient source of freshwater yet its long-term response to climate variability remains poorly understood in environments with limited ground-based monitoring networks. In the Lower Kutai Basin (LKB) where Indonesia’s new capital (Nusantara) is under development, we examine evidence from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite data, global-scale models, precipitation records, and in situ piezometric observations to investigate groundwater storage changes (ΔGWS) over the last two decades. GRACE-derived terrestrial water storage anomalies (ΔTWS) exhibit strong seasonal and interannual variability that are dominated by changes in soil moisture storage (ΔSMS). Statistical analyses reveal low to moderate correlations (r: -0.30 to -0.56) between ΔTWS, ΔSMS, ΔGWS and the El Niño-Southern Oscillation (ENSO), particularly during the 2015–2016 El Niño when ΔTWS declined at a rate of 3.8 cm/month. Downscaled ΔTWS (0.25° and 0.5°) are strongly correlated (r = 0.85 to 1) to ΔTWS at coarser spatial scales (3° mascon and the entire Borneo) despite GRACE’s native spatial resolution limitations. As a residual parameter, GRACE ΔGWS is subject to arithmetic uncertainties that arise primarily from uncertainty in GRACE products and simulated storage components. Across the 36 realizations employed in this study, ~30 % of the GRACE-derived ΔGWS estimates per realization are physically implausible, exhibiting positive values during dry periods and vice versa; main sources of uncertainty derive from estimates of ΔSMS and surface water storage anomalies (ΔSWS) in this tropical, data-sparse environment. Despite these limitations, plausible GRACE ΔGWS values generally align with groundwater-level dynamics and trends observed from available piezometric data. High-frequency (hourly) groundwater-level observations indicate that episodic, high-intensity rainfall events (>90th percentile) disproportionately contribute to groundwater recharge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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 ».