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Enregistrement W7014678519

Recharge estimation from return flow on irrigated land in the Assiniboine Delta Aquifer

2022· dissertation· en· W7014678519 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwater rechargeHydrology (agriculture)Return flowAquiferGroundwaterIrrigationGroundwater modelGroundwater flowDepression-focused recharge
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Assiniboine Delta Aquifer (ADA) is the largest unconfined aquifer and the main water supply for agricultural production in Manitoba, Canada. Groundwater has a critical role in irrigated agriculture to ensure food security, and aquifer recharge is a key to groundwater management. While aquifers are primarily recharged from rainfall and surface sources, return flow from irrigation water can recharge during cropping seasons. The previous studies on the ADA used the water budget method to estimate the recharge but not return flow through irrigation. In this study, both the groundwater recharge and return flow through irrigation water to the ADA were estimated numerically by using HYDRUS-1D. The data were retrieved from soil sensors and weather stations installed at each selected site. This study used three stations on cropland, and three on pastureland. The soil properties used to construct the numerical models were determined by laboratory experiments and retrieved from the Canada-Manitoba Crop Diversification Centre (CMCDC). The numerical models were calibrated by altering the van Genuchten-Mualem (VGM) parameters to match the observed and estimated soil water content. This modelling step was carried out by coupling HYDRUS-1D with Pareto Archived Dynamically Dimensioned Search (PA-DDS) using MATLAB. The results of this research showed that the estimated groundwater recharge based on simulations for the 2019 and 2020 cropping seasons was significantly higher than reported in previous studies and that the return flow on the irrigated cropland positively impacted the groundwater recharge. Return flow was higher in 2019 which was considered a normal year and reduces strongly in the dry year of 2020. The outcomes would be beneficial for new water licensing, an increase in agricultural production, and more importantly, sustainable groundwater management of the Assiniboine Delta Aquifer by limiting the environmental impact from the irrigation withdrawals .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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