Geoinformatik und Geostatistik: Ein Überblick

Räumlich-zeitliches Kriging zur Vorhersage der Grundwassertiefe anhand von Überwachungsdaten in einem Naturschutzgebiet im brasilianischen Bundesstaat São Paulo

Manzione RL, Takafuji EHDM, De Iaco S, Cappello C und Da Rocha MM

Abstrakt

Ziel dieser Studie ist es, die räumlich-zeitliche Natur von Grundwasserüberwachungsdaten mithilfe von Raum-Zeit-Geostatistiken (ST) zu untersuchen, um die Grundwassertiefe im Bauru-Grundwassersystem (BAS) in einem Naturschutzgebiet im brasilianischen Bundesstaat São Paulo vorherzusagen. Die Informationen über den Grundwasserschwingungsprozess in Raum und Zeit können anhand der räumlichen und zeitlichen Korrelation durch das ST-Variogramm gemessen werden. Ziel war es, die Grundwassertiefe für ein fehlendes Datum innerhalb des Überwachungszeitraums vorherzusagen und eine Validierung dieser Vorhersagen basierend auf den Verteilungskurven der vorhergesagten und beobachteten Werte für dieses bestimmte Datum vorzuschlagen. Vor der Modellierung des empirischen ST-Variogramms wurde die Trennbarkeit zwischen Raum- und Zeitstrukturen überprüft. Anschließend wurden die ST-Kriging-Vorhersagen für den 31. März 2016 mit unabhängigen beobachteten Datensätzen verglichen. ST-Kriging war ein robuster Interpolator, der eine vernünftige Rekonstruktion eines hypothetischen fehlenden Szenarios innerhalb des Überwachungszeitraums im BAS-Untersuchungsgebiet ermöglichte. Die Ergebnisse zeigten eine starke Abhängigkeit des zeitlichen Mittelwerts in den Vorhersagen.