Estimating Transmissivity in One‐Dimensional Heterogeneous Aquifers With Groundwater Head Data: From Time or Frequency Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Time series of groundwater head in a semi‐infinite, one‐dimensional confined aquifer due to variable boundary forcing can be decomposed into two signals: head rise from a sudden boundary increase, and head fluctuation from boundary sinusoidal changes. Analyzed from time and frequency domains, these signals reconstruct the original series via convolution or superposition, offering insights into transmissivity ( T ). In this study, the time‐domain head data and frequency‐domain fluctuation data are used to estimate T . For a two‐zone aquifer with a pair of T values, the information content on T from the head at a given time is similar to that of the amplitude of the fluctuation at a certain frequency. In addition, the phase shift of the fluctuation also contains non‐redundant information on T . We introduce two concepts, that is, equivalent and interpreted T , to describe representative T , with which homogeneous aquifer can produce the same head/amplitude/phase shift signal and its temporal/frequency derivative as those observed in a heterogeneous aquifer. By applying Fréchet kernels as a spatial weight, we provide a connection between equivalent/interpreted T and the heterogeneous spatial distribution of T . Based on Monte Carlo simulations, we compare the equivalent/interpreted T against the local‐scale geometric mean T . The equivalent T from high‐frequency phase shift produces the better estimation. Finally, we investigate the effectiveness of observations at different frequencies and times for estimating heterogeneous T during a hydraulic tomography survey. The results show the amplitude and phase shift of multi‐frequency fluctuations can better characterize aquifer heterogeneity than head from the time‐domain perspective alone.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».