Density-dependent flow, solute transport and mixing in the Fraser River delta aquifer
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater flow in coastal aquifers is influenced by density differences between freshwater and saline water, forming a complex density-dependent flow system. The relatively narrow zone where freshwater and saline water mix is the location of strong geochemical gradients, which can drive reactions. Understanding the dynamics of this mixing zone is crucial to understand the biogeochemical reactions that occur during saline intrusion. In this study, we characterized flow and dispersive mixing in a confined sand aquifer subjected to saline intrusion, using both field observations and numerical modeling. Observations from an extensive monitoring network revealed a saline wedge extending approximately 500 m inland. We simulated density-dependent flow with MIN3P and used PEST++ to estimate dispersivity and diffusion from field observations. In effect, we use salinity data to measure the dispersivity through inverse modeling. The longitudinal and transverse dispersivity were calibrated at 0.1 m and 0.001 m, respectively, while the molecular diffusion coefficient was 1.2 × 10 −9 m 2 /s. Sensitivity analyses show that transverse dispersivity affects mixing-zone characteristics more than longitudinal dispersivity. Our results highlight the importance of accurately estimating dispersivity values to model the width of the mixing zone, which strongly controls geochemical reactions at the site. These findings provide insights into the processes driving freshwater–saline water mixing in coastal aquifers and offer guidance for future modeling studies on geochemical dynamics during saline intrusion.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».