Groundwater level forecasting in response to climate change scenarios in southwestern Saskatchewan using wavelet decomposition and artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Global warming has intensified extreme climate events, including prolonged droughts, altering precipitation patterns and threatening groundwater resources. Additional stresses from economic development, population growth, and land use changes exacerbate groundwater depletion, often exceeding recharge rates. This study develops a hybrid artificial neural networks (ANN) and wavelet decomposition (WA) model to forecast long-term groundwater levels (GWLs) until 2100 under future climate scenarios in southwestern Saskatchewan to inform sustainable groundwater management strategies in a data-scarce region with a complex disconnected aquifer system. Monthly gridded precipitation and temperature data were combined with monthly GWLs from three wells in two aquifers. Three machine learning ANN models were applied and evaluated to forecast GWLs: i) nonlinear autoregressive network with exogenous input (NARX), ii) nonlinear autoregressive network (NAR), and iii) nonlinear input-output network (NIO). WA was integrated with NIO and NAR for signal denoising. Moreover, two base models were applied to each well: i) linear regression (LR), and ii) autoregressive integrated moving average (ARIMA) to quantify WA-ANN added value. Three learning algorithms, Levenberg-Marquardt (LM), Bayesian Regularization (BR), and scaled conjugate gradient (SCG), trained the models with varying neurons and delay times. Results show that NARX trained with BR produce the most accurate predictions for all wells. The applicability of WA-NIO and WA-NAR trained with LM in data-sparse settings remains largely exploratory with potential for improvement. GWLs are least impacted under SSP1-2.6, moderately affected under SSP2-4.5, and severely impacted under SSP5-8.5. These findings support decision-making through informing aquifer sustainability management plans under changing climate conditions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».