An integrated InSAR-numerical approach for accurate groundwater head prediction
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the decline of groundwater resources in productive aquifers within arid and semi-arid regions has become a growing concern. This depletion leads to lasting changes in aquifer properties due to fine particle rearrangement caused by pore pressure decline. The issue is especially critical in regions lacking reliable field data. Thus, it is crucial to develop methods that are less dependent on in-situ data but still offer reliable tools for monitoring groundwater levels in such regions. This study presents the deformation-driven groundwater head estimation model, primarily developed to estimate storativity by jointly analyzing groundwater head and Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR)-derived surface deformation, separating seasonal and long-term components. The model then uses these estimated storage coefficients to simulate and predict groundwater levels without requiring detailed knowledge of aquifer type or properties. It can reconstruct historical head data and predict future levels from deformation alone. Model performance was evaluated across two distinct aquifer systems with diverse hydrogeological properties and deformation behaviors. Four wells in each aquifer ensured spatial representativeness. The model showed strong agreement with observed groundwater head, achieving average R 2 values of 0.70 and 0.94 in the simulation phase, and 0.65 and 0.34 in the prediction phase for the two aquifers, respectively.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».