Low‐Rank Geostatistical Inversion for Spatiotemporal Heterogeneity of Aquitard Hydraulic Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many hydrogeological processes are intricately linked to both the spatial heterogeneity and temporal dynamics of the involved parameters. The variability in hydrogeological parameters across both space and time domains is defined as the spatiotemporal heterogeneity. This study introduces a partitioning geostatistical inversion approach to characterize the spatiotemporal heterogeneity, and further applies this methodology to the long‐term multi‐extensometer data from the second aquitard beneath Qingliang Primary School, Changzhou City, China. The Principal Component Geostatistical Approach (PCGA) is used to capture the temporal variability in the hydraulic conductivity ( K ) and specific storage ( S s ) across the three sub‐layers of the aquitard of interest. Comparative analysis reveals that models accounting for spatiotemporal heterogeneity achieve significantly higher accuracy than those considering only spatial heterogeneity. PCGA effectively captures the temporal variations in aquitard K and S s , with sub‐layer 3 dominating the temporal dynamics. Additionally, neglecting the initial delayed drainage within the aquitard leads to a notable overestimation of K . Moreover, utilizing a stage‐wise distribution of parameters as an initial guess significantly enhances inversion accuracy. The proposed methodology not only deepens the understanding of aquitard deformation but also holds broad potential for advancing the characterization of spatiotemporal heterogeneity in 4D hydrogeological modeling.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».