Regional Climate Influences on Groundwater Drought

April Gullacher, Diana M. Allen

Dans les comptes rendus d’articles de la conférence: GeoNiagara 2021: 74th Canadian Geotechnical Conference; 14th joint with IAH-CNC

RÉSUMÉ: La sécheresse des eaux souterraines est généralement associée à de faibles niveaux d’eau souterraine, mais les facteurs de la sécheresse des eaux souterraines sont mal compris, en particulier dans les régions montagneuses. Cette étude visait à identifier les principales variables climatiques associées aux faibles niveaux d’eau souterraine estivale dans le centre-sud de la Colombie-Britannique. Les puits d’observation provinciaux ont été classés par sous-type d’aquifère et mécanisme d’intervention dominant (entraîné par débit de cours d’eau ou de recharge). Les années au cours de lesquelles des niveaux d’eaux souterraines d’été inférieurs à la moyenne ont été observés variaient d’un puits à l’autre dans différents types d’aquifères. Les niveaux d’eau souterraine d’été ont été comparés à différentes variables prédictrices liées au climat à l’aide de modèles additifs généralisées. Dans l’ensemble, la combinaison de l’équivalent maximal en eau de neige, de la température maximale au printemps et en été, et de l’indice Niño 3,4 pour les mois d’hiver a donné le meilleur ajustement aux valeurs estivales des eaux souterraines, en particulier pour les puits entraînés par le débit des cours d’eau.

ABSTRACT: Groundwater drought is generally associated with low groundwater levels, but the drivers of groundwater drought are poorly understood, particularly in mountainous regions. This study aimed to identify the main climate variables associated with low summer groundwater levels in south-central British Columbia. Provincial observation wells were classified by aquifer subtype and dominant response mechanism (streamflow- or recharge-driven). The years in which lower than average summer groundwater levels were observed varied among wells in different aquifer types. Summer groundwater levels were compared to different climate-related predictor variables using generalized additive models. Overall, the combination of maximum snow water equivalent, maximum spring and summer temperature, and Nino 3.4 index for the winter months yielded the best fit to summer groundwater values, particularly for the streamflow-driven wells.

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