In:
Hydrogeology Journal, Springer Science and Business Media LLC, Vol. 31, No. 4 ( 2023-06), p. 1005-1030
Abstract:
A caracterização de sistemas cársticos e a previsão de suas variáveis de estado são essenciais para o gerenciamento e engenharia de águas subterrâneas em regiões cársticas. Esses objetivos podem ser alcançados pelo uso de processos baseados em modelos discretos contínuos (MDCs). No entanto, os resultados de MDCs podem passar pela não unicidade de inversão. Tem sido demonstrado que a inversão conjunta de observações reguladas por diferentes processos naturais pode resolver o problema da não unicidade na modelagem de águas subterrâneas. No entanto, isso não foi testado para MDCs até o momento. Esta pesquisa propõe uma metodologia para a inversão conjunta de hidro-termo-quimiógrafos aplicando-se a dois experimentos em pequena escala de sumidouro para nascente em Freiheit Spring, Minnesota, EUA. Para lidar com a incerteza conceitual, uma foi implementada abordagem multimodelo, apresentando sete variantes mutuamente exclusivas. Os hidro-termo-quimiógrafos de nascente, para todas as variantes simuladas pelo MODFLOW-CFPv2, foram invertidos conjuntamente usando um algoritmo de mínimos quadrados ponderados. Posteriormente, os modelos foram comparados em termos de performance de inversão e previsão, bem como incertezas dos parâmetros. Os resultados revelam a adequação da abordagem MDC para a inversão simultânea e previsão do comportamento hidro-físico-químico de sistemas cársticos, mesmo em uma escala de metros e segundos. O volume estimado da passagem do conduto varia de aproximadamente 46–51 m 3 , o que é comparável à estimativa do método de pulso-inundação. Além disso, foi demonstrado que o termógrafo e o hidrograma contêm mais informações sobre as características do aquífero do que o quimógrafo. No entanto, essa conclusão pode ser específica do local e deve depender da escala de análise, dos modelos conceituais considerados e do estado hidrológico, que são potencialmente afetados por processos e feições menores e inexplicáveis.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
1431-2174
,
1435-0157
DOI:
10.1007/s10040-023-02631-8
Language:
English
Publisher:
Springer Science and Business Media LLC
Publication Date:
2023
detail.hit.zdb_id:
1481470-5
SSG:
13
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