Advanced techniques for solving groundwater and surface water problems in the context of inverse methods and climate change.

Abstract

[ES] El tema de la investigación se centra en técnicas avanzadas para manejar problemas de aguas subterráneas y superficiales relacionados con métodos inversos y cambio climático. Los filtros de Kalman, con especial atención en Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA), se analizan y mejoran para la solución de diferentes tipos de problemas inversos. En particular, la principal novedad es la aplicación de estos métodos para la identificación de series temporales. La primera parte de la tesis, luego de la descripción del método, presenta el desarrollo de un software escrito en Python para la aplicación de la metodología propuesta. El software cuenta con un flujo de trabajo flexible que puede adaptarse fácilmente para implementar diferentes variantes del filtro de Kalman y ser aplicado para la solución de varios tipos de problemas. Un paquete de herramientas proporciona varias funcionalidades que permiten de configurar el algoritmo de acuerdo con el problema específico analizado. La primera aplicación se refiere a la solución del problema inverso de flujo en ríos. Este es un procedimiento inverso destinado a estimar el flujo de entrada a un sistema hidráulico en función de información recopilada abajo. El procedimiento se prueba mediante dos ejemplos sintéticos y un estudio de caso real; se investiga el impacto de los tamaños de los conjuntos y la aplicación de técnicas de localización e inflación de covarianzas. Los resultados muestran la capacidad del método propuesto de resolver este tipo de problemas; el rendimiento de ES-MDA mejora, especialmente para tamaños de conjuntos pequeños, cuando se aplican técnicas de inflación y localización de covarianza. La segunda aplicación en el campo de las aguas superficiales se refiere a la calibración de un modelo hidrológico-hidráulico que simula los mecanismos de formación de eventos de inundación. ES-MDA se acopla al modelo numérico de forma paralela para la estimación de los coeficientes de rugosidad e infiltración en base al conocimiento de un hidrograma de flujo en una sección del dominio. Los resultados de dos casos sintéticos y un estudio de caso real demuestran la capacidad del método propuesto para calibrar el modelo hidrológico-hidráulico con un tiempo computacional razonable. En el campo de aguas subterráneas, ES-MDA se aplica por primera vez para identificar simultáneamente la ubicación de la fuente y el historial de liberación de un contaminante en un acuífero a partir de datos de concentración detectados en diferentes puntos del dominio. Se realizaron numerosas pruebas para evaluar la influencia de la distribución espacial y temporal de los datos de concentración, el número del conjunto y el uso de técnicas de localización e inflación; además, se presenta un nuevo procedimiento para realizar una localización iterativa espacio-temporal. La metodología se valida mediante un ejemplo analítico y un estudio de caso que utiliza datos obtenidos en el laboratorio mediante una caja de arena. ES-MDA conduce a una buena estimación de los parámetros investigados; una red de monitoreo bien diseñada y la aplicación de correcciones de covarianza mejoran el rendimiento del método y ayudan a mitigar el posible problema de no unicidad de la solución. Otro propósito de la tesis es investigar el efecto del cambio climático en las aguas subterráneas. Se presenta un modelo simplificado que describe la respuesta de los niveles de agua subterránea a las variables meteorológicas hasta 2100. Es un enfoque estadístico sencillo basado en las correlaciones entre los niveles de agua subterránea y dos índices de sequía que dependen de los datos de precipitación y temperatura. El método se utiliza para evaluar el impacto del cambio climático en los recursos de agua subterránea en un área de estudio ubicada en el norte de Italia utilizando datos históricos y de modelos climáticos regionales. Los resultados m

[CA] El tema de la investigació se centra en tècniques avançades per a manejar problemes d'aigües subterrànies i superficials relacionats amb mètodes inversos i canvi climàtic. Els filtres de Kalman, amb especial atenció en Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA), s'analitzen i milloren per a la solució de diferents tipus de problemes inversos. En particular, la principal novetat és l'aplicació d'aquests mètodes per a la identificació de sèries temporals. La primera part de la tesi presenta el desenvolupament d'un programari escrit en Python per l'aplicació de la metodologia presentada. El programari compta amb un flux de treball flexible que pot adaptar-se fàcilment per a implementar diferents variants del filtre de Kalman i ser aplicat per a la solució de diversos tipus de problemes. Un paquet complementar d'eines proporciona diverses funcionalitats que permeten de configurar l'algorisme d'acord amb el problema específic analitzat. La primera aplicació es un nou enfocament per la solució del problema invers de flux en rius. Aquest és un procediment invers destinat a estimar el flux d'entrada a un sistema hidràulic en funció d'informació recopilada aigües avall. El procediment es prova mitjançant dos exemples sintètics i un estudi de cas real; s'investiga l'impacte de les grandàries dels conjunts i l'aplicació de tècniques de localització i inflació de covariàncies. Els resultats mostren la capacitat del mètode proposat de resoldre aquest tipus de problemes; el rendiment de ES-MDA millora, especialment per a grandàries de conjunts xicotets, quan s'apliquen tècniques d'inflació i localització de covariància. La segona aplicació en el camp de les aigües superficials es refereix al calibratge d'un model hidrològic-hidràulic que simula els mecanismes de formació d'esdeveniments d'inundació a partir de sollicitació hidrometeorológicas i la seua posterior propagació. ES-MDA s'acobla al model numèric de manera paral·lela per l'estimació dels coeficients de rugositat i infiltració sobre la base del coneixement d'un hidrograma de flux en una secció del domini. Els resultats de dos casos sintètics i un estudi de cas real demostren la capacitat del mètode proposat per calibrar el model hidrològic-hidràulic amb un temps computacional raonable. En el camp d'aigües subterrànies, ES-MDA s'aplica per primera vegada per identificar simultàniament la ubicació de la font i l'historial d'alliberament d'un contaminant en un aqüífer a partir d'un conjunt de dades de concentració detectats en diferents punts del domini. Es van realitzar nombroses proves per avaluar la influència de la distribució espacial i temporal de les dades de concentració, el número del conjunt i l'ús de tècniques de localització i inflació; a més, es presenta un nou procediment per realitzar una localització iterativa espaciotemporal. La metodologia es valguda mitjançant un exemple analític i un estudi de cas per al qual s'utilitzen dades obtingudes en el laboratori mitjançant una caixa d'arena. ES-MDA condueix a una bona reconstrucció dels paràmetres investigats; una xarxa de monitoratge ben dissenyada i l'aplicació de correccions de covariància milloren el rendiment del mètode i ajuden a mitigar el possible problema de no unicitat de la solució. Un altre propòsit de la tesi és investigar l'efecte del canvi climàtic en les aigües subterrànies. Es presenta un model simplificat que descriu la resposta dels nivells d'aigua subterrània a les variables meteorològiques fins a 2100. És un enfocament estadístic senzill basat en les correlacions entre els nivells d'aigua subterrània i dos índexs de sequera que depenen de les dades de precipitació i temperatura. El mètode s'utilitza per a avaluar l'impacte del canvi climàtic en els recursos d'aigua subterrània en una àrea d'estudi situada en el nord d'Itàlia utilitzant dades històriques i de models climàtics regionals.

[EN] This work focuses on the investigation of advanced techniques to handle groundwater and surface water problems in the framework of inverse methods and climate change. The Ensemble Kalman filter methods, with particular attention to the Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA), are extensively analyzed and improved for the solution of different types of inverse problems. In particular, the main novelty is the application of these methods for the identification of time series function. In the first part of the thesis, after the description of the ES-MDA method, the development of a Python software package for the application of the proposed methodology is presented. It is designed with a flexible workflow that can be easily adapted to implement different variants of the Ensemble Kalman filter and to be applied for the solution of various types of inverse problems. A complemented tool package provides several functionalities that allow to setup the algorithm configuration suiting the specific analyzed problem. The first novelty application of the ES-MDA method aimed at solving the reverse flow routing problem. The objective of the inverse procedure is the estimation of an unknown inflow hydrograph to a hydraulic system on the basis of information collected downstream and a given forward routing model that relates inflow hydrograph and downstream observations. The procedure is tested by means of two synthetic examples and a real case study; the impact of ensemble sizes and the application of covariance localization and inflation techniques are also investigated. The tests show the capability of the proposed method to solve this type of problem; the performance of ES-MDA improves, especially for small ensemble sizes, when covariance localization and inflation techniques are applied. The second application, in the context of surface water, concerns the calibration of a hydrological-hydraulic model that simulates rainfall-runoff processes. The ES-MDA is coupled with the numerical model by parallel way for the estimation of roughness and infiltration coefficients based on the knowledge of a discharge hydrograph at the basin outlet. The results of two synthetic tests and a real case study demonstrate the capability of the proposed method to calibrate the hydrological-hydraulic model with a reasonable computational time. In the groundwater field, ES-MDA is applied for the first time to simultaneously identify the source location and the release history of a contaminant spill in an aquifer from a sparse set of concentration data collected in few points of the aquifer. The impacts of the concentration sampling scheme, the ensemble size and the use of covariance localization and covariance inflation techniques are tested; furthermore, a new procedure to perform a spatiotemporal iterative localization is presented. The methodology is tested by means of an analytical example and a study case that uses real data collected in a laboratory sandbox. ES-MDA leads to a good estimation of the investigated parameters; a well-designed monitoring network and the use of covariance corrections improve the performance of the method and help to minimize ill-posedness and equifinality. A part of the thesis investigates the impact of climate change on the groundwater availability. A surrogate model that describes the response of groundwater levels to meteorological variables up to 2100 is presented. It is a simple statistical approach based on the correlations between groundwater levels and two drought indices that depend on precipitation and temperature data. The presented method is used to evaluate the impact of climate change on groundwater resources in a study area located in Northern Italy using historical and regional climate model data. The results denote a progressive increase of groundwater droughts in the investigated area.