Seawater intrusions for coastal aquifers are increasingly dominated by anthropogenic drivers in the Southern Mediterranean Basin
Notice bibliographique
Résumé
Study Region Coastal aquifers at river outlets in North Africa are facing rapid degradation due to increasing aridity. Of particular interest is how these degradations extend to vulnerable lagoonal systems in semi-arid areas that are suffering from recent, accentuated climate fluctuations. Among these, the Medjerda River and Ghar El Melh Lagoon exhibit notable hydroclimate complexity, which is representative of several lagoonal systems in the southern Mediterranean Basin that remain poorly quantified. Study Focus To address this deficiency, we utilize GALDIT-AHP statistical methods to assess the susceptibility of coastal aquifers to seawater intrusion under decadal hydroclimatic fluctuations from 1985 to 2023. GALDIT combines aquifer hydraulic conductivity, groundwater levels, proximity to the coastline, seawater intrusion, and aquifer thickness with piezometric data and historical records spanning 1997–2022, encompassing hydrogeological, hydrological, and geospatial parameters during wet and dry seasons. New Hydrological Insights for the Region Our results indicate that aquifer vulnerability in these lagoonal systems is primarily governed by anthropogenic extraction, rather than the river basin’s seasonal hydraulic conditions. The correlation between GALDIT-AHP vulnerability index and seawater intrusion is well established. Vulnerability is most pronounced during the dry season, with hotspots concentrated along lagoon coastlines and in highly urbanized areas. Our findings underscore the need to reinforce sustainable groundwater management practices in the lagoonal systems of the southern Mediterranean Basin, thereby mitigating the growing and potentially irreversible seawater intrusion associated with increasing hydroclimatic fluctuations in coastal watersheds.
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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 | 0,001 | 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 ».