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Impact of streambed hydraulic conductivity estimates from induced polarization on the predictive uncertainty of a groundwater flow model
Peter Radvanyi
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Interdisziplinäres Masterstudium Environmental Sciences
Betreuer*in
Thilo Hofmann
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17281.68123.190160-0
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Die numerische Grundwasserströmungsmodellierung ist das typische Werkzeug zur Unterstützung von Entscheidungsfindungsprozessen hinsichtlich nachhaltigem Grundwasserressourcenmanagement. Es unterstützt die Bereitstellung von sauberem Wasser für Bewässerung, menschlichen Verbrauch und andere Zwecke. Die Verringerung der Vorhersageunsicherheit nach der Kalibrierung ist unerlässlich, um den Nutzen von Grundwasserströmungsmodellen durch zuverlässigere Prognosen zu erhöhen. Dies kann möglicherweise dadurch erreicht werden, dass bei der regularisierten Modellkalibrierung Parameterbereiche eingeschränkt werden, indem entsprechende Informationen aus geoelektrischen Feldmessungen verwendet werden. In Grundwasser-Oberflächenwasser-Systemen dient die hydraulische Leitfähigkeit des Flussbetts (Ksb) als Steuergröße erster Ordnung für den Austausch von Strömungen zwischen Flusswasser und Grundwasser. Ksb ist jedoch räumlich extrem variabel. Daher bleibt die Quantifizierung von Ksb in Fließgewässern eine Herausforderung, die die Unsicherheit von Simulationsvorhersagen stark beeinträchtigt, insbesondere wenn Grundwasserstände die einzigen verfügbaren Beobachtungstypen sind. Für diese Arbeit wurde die Bildgebung durch Spektral Induzierte Polarisation (SIP) für 133 Profile entlang des Flussbettes in einem subalpinen Einzugsgebiet durchgeführt. In einem ausgewählten Flusssabschnitt wurden 325 tiefenorientierte transiente Slug-Tests durchgeführt, um Ksb zu erhalten. Hier wurden 5 zusätzliche SIP-Messungen bei 5 Frequenzen im Bereich zwischen 7,5 und 75 Hz durchgeführt. Sowohl die Rohdaten als auch die invertierten Bilder korrelierten bei 7,5 Hz am deutlichsten. Extrahierte Pixelwerte der invertierten Phasenverschiebung (φ) bei dieser Frequenz wurden verwendet, um den Zusammenhang mit den aus den Slug-Tests abgeleiteten Ksb-Werten zu untersuchen. Die logarithmisch-lineare Regressionsanalyse zwischen den beiden Parametern ergab eine positive Korrelation (R2 = 0,39). Basierend auf der linearen Korrelation wurde die Ksb-Verteilung entlang der 133 Profile mit Hilfe der φ-Bilder (bei 7,5 Hz) pixelweise geschätzt. Der resultierende Ksb-Datensatz umfasste eine Gesamtlänge von 1607 m (61 % der untersuchten Gesamtflusslänge). Die Pixeldaten der Ksb wurden dann verwendet, um den Bereich der zulässigen Leakage-Koeffizienten (λ) einer Cauchy-Randbedingung bei der Parameterschätzung eines stationären numerischen Grundwasserströmungsmodells des interagierenden Grundwassersystems in Untersuchungsgebiet einzuschränken. Ein Null-Space Monte Carlo Ansatz wurde verwendet, um 210 gleichwahrscheinliche Modellrealisierungen aus dem gleichen Satz von Beobachtungen der Grundwasserstände für das eingeschränkte sowie für ein uneingeschränktes Referenzmodell zu erhalten. Die Vorhersageunsicherheit wurde in Bezug auf die Standardabweichung der gesamten Grundwasser-Oberflächenwasser-Austauschrate über die 210 Realisierungen für jeden der beiden Fälle quantifiziert. Die berechnete Vorhersageunsicherheit wurde um ~56 % reduziert, nachdem die von SIP abgeleiteten λ-Schätzungen als einschränkende Informationen übernommen wurden. Darüber hinaus entsprach die mittlere Infiltrationsrate ders eingeschränkten Modellrealisierungen im Gegensatz zum uneingeschränkten Referenzfall weitgehend dem in einer vorhergehenden Arbeit gemessenen Durchflussverlust des Flusses. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Unterstützung von Grundwassermodellen an der Schnittstelle zwischen Flüssen und Grundwasserleiter mit hydrogeologischen Informationen, die aus der SIP-Bildgebung als Parameterbeschränkungen abgeleitet werden, die Vorhersageunsicherheit verringern und dazu beitragen kann, zuverlässigere Prognosen zu erstellen.
Abstract
(Englisch)
Numerical groundwater flow modelling is the go-to tool for sustainable groundwater resources management. It aids the production of clean water for irrigation, consumption and other purposes. Reducing post-calibration predictive uncertainty is essential for increasing the utility of groundwater flow models by providing more robust forecasts. This can potentially be achieved by constraining parameter ranges during regularized model calibration, using related information derived from geoelectrical field measurements. In stream-aquifer systems, streambed hydraulic conductivity (Ksb) acts as a first-order control for exchange fluxes between stream-water and ground-water. However, Ksb is spatially extremely variable. Therefore, quantifying Ksb in streambeds remains a challenge that greatly impacts the uncertainty of simulations, especially if hydraulic heads are the only available observation types. For this thesis, frequency-domain induced polarization (IP) data was collected on 133 profiles along the streambed of a subalpine headwater stream. At a selected stream reach, 325 depth-discrete transient slug tests were performed, to yield Ksb. Here, 5 additional SIP measurements were performed at 5 frequencies in the range between 0.5 and 75 Hz. Both the raw data and the inverted images revealed the best correlation with the Ksb dataset at 7.5 Hz. Extracted pixel values of the inverted phase-shift (φ) at this frequency were used to investigate the relationship with Ksb values derived from the slug tests. The log-linear regression analysis between the two parameters revealed a positive correlation (R2 = 0.39). Based on the correlation, the Ksb distribution along the 133 profiles was estimated by pixelwise transformation of the φ images (at 7.5 Hz). The resulting Ksb dataset covered a total extent of 1607 m (61 % of the total stream length under investigation). The pixel data of Ksb was then used to constrain the range of permitted leakage coefficients (λ) of a Cauchy-type boundary condition during parameter estimation of a steady-state numerical groundwater flow model of the interacting groundwater system at the site. A null-space Monte Carlo approach was used to come up with 210 equally-likely realizations from the same set of hydraulic head state observations for the constrained model, as well as for an unconstrained reference model. Predictive uncertainty was quantified in terms of the standard deviation of the total stream-aquifer exchange rates throughout the 210 realizations for each of the two cases. The computed predictive uncertainty was reduced by ~56 % after the incorporation of the SIP-derived λ estimates as constraining information. Moreover, in contrast to the unconstrained reference model, the mean infiltration rate of the constrained model closely matched previously measured streamflow loss in the river. The results indicate that supporting groundwater models at stream-aquifer boundaries with hydrogeological information derived from SIP-imaging as parameter constraints, can reduce predictive uncertainty and help to bring about more robust forecasts.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
groundwater groundwater flow modeling hydrogeology geophysics induced polarization model calibration parameter estimation streambed hydraulic conductivity
Schlagwörter
(Deutsch)
Grundwasser Grundwasserströmungsmodellierung Hydrogeologie Geophysik Induzierte Polarisation Modellkalibrierung Parameterschätzung Fließbett hydraulische Leitfähigkeit
Autor*innen
Peter Radvanyi
Haupttitel (Englisch)
Impact of streambed hydraulic conductivity estimates from induced polarization on the predictive uncertainty of a groundwater flow model
Paralleltitel (Deutsch)
Einfluss von Schätzungen der hydraulischen Flussbettdurchlässigkeit durch Induzierte Polarisation auf die Prognoseunsicherheit eines Grundwasserströmungsmodells
Publikationsjahr
2019
Umfangsangabe
XIII, 59 Seiten : Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Thilo Hofmann
Klassifikationen
38 Geowissenschaften > 38.00 Geowissenschaften: Allgemeines ,
38 Geowissenschaften > 38.70 Geophysik: Allgemeines ,
38 Geowissenschaften > 38.86 Grundwasser ,
43 Umweltforschung, Umweltschutz > 43.00 Umweltforschung, Umweltschutz: Allgemeines ,
43 Umweltforschung, Umweltschutz > 43.33 Umweltfreundliche Nutzung natürlicher Ressourcen
AC Nummer
AC15406006
Utheses ID
50650
Studienkennzahl
UA | 066 | 299 | |
Universität Wien, Universitätsbibliothek, 1010 Wien, Universitätsring 1