1. Physical-based time series model applied on water table depths dynamics characteristics simulation
- Author
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Rodrigo Lilla Manzione and Universidade Estadual Paulista (Unesp)
- Subjects
Technology ,Monitoring ,010504 meteorology & atmospheric sciences ,Water table ,0207 environmental engineering ,Soil science ,02 engineering and technology ,Aquatic Science ,Expected value ,Oceanography ,01 natural sciences ,Modelling ,River, lake, and water-supply engineering (General) ,Monitoramento ,Geography. Anthropology. Recreation ,GE1-350 ,Precipitation ,Time series ,020701 environmental engineering ,Groundwater ,0105 earth and related environmental sciences ,Earth-Surface Processes ,Water Science and Technology ,TC401-506 ,Hydrogeology ,System identification ,Hydraulic engineering ,Vegetation ,Modelo PIRFICT ,Environmental sciences ,PIRFICT model ,Environmental science ,Águas subterrâneas ,TC1-978 ,Modelagem - Abstract
Time series modelling applied to study water table depths monitoring data is an elegant way to model irregular and continuous data. When successive observations are dependent, future values may be predicted from past observations, and target parameters can be estimated. These may include expected values of groundwater levels, or probabilities that critical levels are exceeded at certain times or during certain periods. These target parameters are estimated with the purpose of obtaining characteristics of the development of a certain domain in time and such characteristics can, for instance, be extrapolated to future situations. In a system identification approach, is it possible to establish the dynamic relationship between water table perturbations and climatological events, vegetation, hydrogeological local conditions, management and groundwater abstraction. The aim of this work was demonstrate the use of a physical-based time series model to stablish the relationship between precipitation and water table depths from hydrogeological monitoring data. The results enabled to infer about water table dynamics even when it is affected by different climatological patterns, simulating mean, maximum and minimum states. RESUMO A análise de séries temporais aplicada ao estudo de dados de monitoramento do nível freático é uma maneira elegante de modelar dados irregulares e contínuos. Quando observações sucessivas são dependentes, os valores futuros podem ser previstos a partir de observações passadas, e os parâmetros alvo podem ser estimados. Estes podem incluir os valores esperados das profundidades das águas subterrâneas, ou probabilidades de que os níveis críticos sejam excedidos em determinados momentos ou durante determinados períodos. Estes parâmetros alvo são estimados com a finalidade de obter características do desenvolvimento de um determinado domínio no tempo, e tais características podem, por exemplo, ser extrapoladas para situações futuras. Através de uma abordagem de identificação de sistema, é possível estabelecer a relação dinâmica entre perturbações nos níveis freáticos e eventos climáticos, vegetação, condições hidrogeológicas locais, manejo e abstração das águas subterrâneas. O objetivo desse trabalho foi demonstrar a aplicação de um modelo de séries temporais fisicamente embasado no estabelecimento da relação entre precipitação e oscilação de níveis freáticos a partir de dados de monitoramento hidrogeológico. Os resultados permitiram inferir sobre a dinâmica dos níveis freáticos mesmo quando afetados por diferentes padrões climatológicos, simulando estados médios, mínimos e máximos de alturas do nível freático.
- Published
- 2018