A sequential ensemble smoother for multiple data assimilation in hydrogeological modeling
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater is essential for drinking water and economic development, yet its availability and quality are threatened by climate change, pollution, and rising demand. Effective groundwater management relies on accurate numerical models for flow and contaminant transport. Traditional calibration techniques often struggle with the uncertainty and spatial variability inherent in hydrogeological data. Although geostatistical simulations can represent this variability, their computational complexity limits their use in large-scale models. To overcome these challenges, ensemble methods like the Ensemble Kalman Filter (EnKF) and Ensemble Smoother (ES) have been introduced for model updates using spatiotemporal data. However, they face limitations in high-dimensional systems with sparse observational data, common in hydrogeology. This paper introduces an innovative data assimilation method combining Well-by-Well (WbW) and observation Type-by-observation Type (TbT) techniques. This approach utilizes local analysis to effectively calibrate large, complex groundwater models with limited observations, resulting in a more stable and accurate calibration process. The method is tested on a synthetic 3D model and a real regional groundwater flow model, showing significant improvements in calibration and predictions. A 3D synthetic model of a coastal aquifer with saltwater intrusion was developed to evaluate the WbW & TbT updates within the Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA 4x) method. The results indicate improved calibration and reduced errors in hydraulic head and salt concentration predictions. This study demonstrates the robustness of the WbW & TbT method in calibrating the Ville Mercier regional hydrogeological model, showcasing its potential for complex hydrogeological settings. By updating parameters locally around each observation well, the WbW & TbT method addresses high-dimensional challenges while preserving data amplitude and managing the complexity of regional hydrogeological systems. Results confirm that this method enhances the accuracy and reliability of groundwater flow models, making it a vital tool for resource management amid environmental challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».