Conical ground subsidence morphodynamics in the Yellow River Delta, China: Insights from InSAR analysis
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic-induced subsidence in populated deltas poses critical environmental challenges. However, quantitative links between hydrological processes and land deformation remain poorly understood. Focusing on the Yellow River Delta as a typical study area, this research employed time-series InSAR techniques to monitor land subsidence and systematically analyze its spatiotemporal characteristics. This study quantitatively assessed the dynamic impacts of groundwater dynamics, underground brine resource exploitation, oil-gas extraction, and land use types on subsidence. InSAR-based analysis revealed a pronounced subsidence belt along the Laizhou Bay-Bohai Bay arc-shaped coastal zone, characterized by funnel-shaped subsidence patterns with differentiated evolutionary trends. The spatial distribution of subsidence reflected underlying geological structures and variations in anthropogenic pressure. This study establishes that anthropogenic activities dominate contemporary subsidence patterns in the Yellow River Delta. Quantitative analysis demonstrates that groundwater extraction, brine mining, and hydrocarbon exploitation constitute primary deformation drivers. These findings redefine coastal risk management priorities, confirming human activities as the critical control on land subsidence – with direct implications for infrastructure resilience, wetland stability, and deltaic sustainability. Building on this mechanistic foundation, future research should integrate InSAR-GPS-hydrogeological monitoring to resolve spatiotemporal lags in fluid extraction responses and multi-factor coupling effects.
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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 | 0,001 |
| 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 ».