Modelling of groundwater flow in Indira Sagar canal command at central India
Notice bibliographique
Résumé
This study focused on managing the Indira Sagar Canal Command Area (ISCCA) by simulating groundwater flow using Visual MODFLOW version 4.2. The model examined hydraulic head changes under transient pumping conditions from 2001 to 2010, with calibration based on six years of data and validation using the remaining years. Data from 48 observation wells supported this analysis. Convergence was achieved with a maximum of 50 outer iterations and 100 inner iterations, with a residual threshold set to 0.01. Sensitivity analysis identified groundwater recharge as the most critical parameter, followed by aquifer hydraulic conductivity. Specific storage and yield parameters showed less sensitivity. The consistency between observed and computed groundwater head contours validated the model’s accuracy in replicating groundwater dynamics. The groundwater balance calculated from the model closely matched actual field conditions, confirming the model’s reliability. Additionally, the study highlighted the impact of topography and base flow on groundwater flow within the canal command area. Key findings include the successful development of a reliable Groundwater Model (GWM) for the ISCCA, which accurately simulates aquifer behaviour, recharge, and withdrawal patterns. The calibration and validation process demonstrated the model’s potential for future integration with climate models to enhance groundwater predictions and support sustainable water management.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».