Assessing rock aquifer vulnerability using downward advective times from a 3D model of surficial geology: A case study from the St. Lawrence Lowlands, Canada
Notice bibliographique
Résumé
An aquifer vulnerability assessment method which relates vulnerability directly to groundwater Downward Advective Time (DAT) from a 3D geologic model is tested over a 1400 km2 area in the St. Lawrence Lowlands in SW Québec. The goal was to assess the vulnerability of the regional rock aquifer which is overlain by discontinuous and unconsolidated Quaternary units. Hydrogeologic parameters such as groundwater recharge and porosity of each unit overlying the aquifer were integrated to a gOcad 3D stratigraphic grid. This grid was generated from a 3D geologic model made of interlocked surfaces representing the boundaries of Quaternary units and the underlying bedrock topography. Calculations were carried out using a deterministic approach and DAT estimates were obtained for 74% of the model area. Results are tentatively grouped into 6 DAT classes which are interpreted in terms of a relative vulnerability index. The spatial distribution of this index is in good agreement with the hydrogeological settings and available hydrogeochemical data. Results indicate that 40% of the evaluated area falls within the moderately high to very high vulnerability classes. Comparison between this map and a DRASTIC map of the same area reveals some significant discrepancies, particularly in areas of shallow depth to bedrock which are characterized by fast DAT through a thick unsaturated zone. In these areas DRASTIC produces low vulnerability scores while this assessment yields high vulnerability ranking. Overall, this assessment provides a sound basis for regional planning and decision making.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».