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Record W7084266222

Residence time distribution of groundwater sustaining rivers as a new tool for catchments vulnerability assessments (Saint-Charles River, Québec, Canada)

2025· other· fr· W7084266222 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicGlobal Health and Surgery
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGroundwaterWestern europeGroundwater resourcesEconomic shortagePhreatic
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

À échelle globale comme au Québec, les grandes métropoles dépendent principalement des rivières pour leur alimentation en eau potable. La question de la vulnérabilité et de la résilience de ces systèmes de surface face aux pressions croissantes liées à l'urbanisation et aux effets du changement climatique doit être abordée afin d’assurer la disponibilité et la bonne qualité de l'eau utilisée pour la production d'eau potable. Toutefois, les analyses de vulnérabilité des hydrosystèmes, et en particulier des rivières, ne tiennent généralement pas compte des apports souterrains. Cela se traduit notamment dans la législation québécoise qui n’inclue actuellement pas le volet « eaux souterraines » dans les analyses de vulnérabilité des prises d’eau potable de surface. La littérature permet de mettre en évidence que les analyses de vulnérabilité des eaux de surface devraient considérer (i) les apports souterrains ainsi que (ii) leurs caractéristiques intrinsèques comme le temps de séjour dans l’aquifère avant qu’ils n’alimentent les rivières. La première composante du manuscrit rapporte les développements méthodologiques qu’il a été nécessaire de réaliser pour répondre aux deux principaux objectifs de recherche. Pouvoir réaliser des mesures du débit des cours d’eau quelles que soient les conditions climatiques via l’utilisation de traceurs isotopiques (²H, ³⁷Cl) est un atout majeur dans les bassins versants vulnérables où le maintien de la qualité de l’eau est un enjeu important. La validation d’une méthode combinant l’échantillonnage passif des gaz dissous, et notamment des gaz rares, et leur analyse par combinaison de spectrométrie de masse et de chromatographie gazeuse est également un résultat important. Il est maintenant plus facile d’utiliser les traceurs gazeux pour la datation des eaux récentes (gaz rares, CFCs, SF₆) contribuant au débit des rivières mais aussi pour tracer artificiellement les relations nappe/rivière. La seconde partie du manuscrit concerne la quantification des apports d’eaux souterraines à la prise d’eau potable de surface de la rivière Saint-Charles. La base de données de la qualité (ions majeurs, métaux traces) à la prise d’eau a été utilisée dans le but d’identifier les pôles contrôlant la qualité de l’eau de surface entre 2013 et 2023. Couplé aux données hydrodynamiques et à un modèle mathématique de séparation d’hydrogramme, ce suivi a permis de quantifier la part d’eau souterraine alimentant la rivière sur la période. Il a été possible de démontrer que la disponibilité et la qualité de l’eau dans la rivière Saint-Charles sont largement dominées par les apports d’eaux souterraines, en particulier en hiver. En incluant la période printanière influencée par la fonte du manteau neigeux, 55 % du débit moyen annuel de la rivière est constituée d’apports souterrains. Ces apports représentent plus de la moitié du débit de la rivière pour plus de 75 % des jours de l’année. Cela signifie que les rivières du bassin versant sont relativement bien protégées des contaminations à la surface, et donc peu vulnérables. Plus largement, ce travail révèle que les gestionnaires de l’eau au Québec bénéficieraient grandement du suivi de traceurs environnementaux en rivière. En particulier, l’alcalinité se révèle être un excellent traceur de la part d’eau souterraine en rivière puisqu’elle est directement héritée du passage de l’eau dans la zone non saturée. Le couplage avec la silice dissoute, dont la concentration est directement fonction du temps d’interaction eau/roche dans l’aquifère, met en évidence les différents processus contrôlant la disponibilité de l’eau en rivière avec (i) la vidange préférentielle en rivière de l’eau récemment rechargée à la fonte des neiges au printemps et en été, (ii) l’augmentation progressive du temps de séjour des eaux souterraines se déchargeant en rivière en hiver et (iii) la décharge d’eaux relativement vieilles au début de la fonte des neiges. La troisième partie du manuscrit propose une investigation du temps de séjour du débit de base en rivière par bilan massique des traceurs de temps de séjour des eaux récentes (CFCs, SF₆, ³H, ⁸⁵Kr) en rivière, pour la première fois au Canada. Cette approche permet de révéler les informations d’âge du débit de base à l’échelle du bassin versant. La période hivernale a été choisie pour mener à bien ce projet car les conditions particulières (couche de glace partielle sur la rivière, conditions d’étiage prononcé) facilitent l’utilisation de telles méthodes. Bien que les CFCs et le SF₆ se soient révélés inutilisables à des fins de datation à cause d’une pollution locale de l’aquifère, le ³H et le ⁸⁵Kr ont permis de déterminer un temps de séjour moyen de 10 ans. Cela démontre que les éventuelles contaminations de la partie de l’aquifère alimentant la rivière peuvent se déverser en rivière pendant des décennies, ce qui fait le lien avec la relative faible résilience de la partie de l’aquifère qui soutient la rivière. Cette recherche démontre le rôle clé des eaux souterraines dans le cycle des eaux de surface au Québec, et l’intérêt de coupler leur quantification et leur datation pour une meilleure gestion. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : vulnérabilité des bassins versants, traceurs environnementaux, relations nappe/rivière, datation de l’eau souterraine, eau potable, traçages artificiels.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.076

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.240 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2025
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