Groundwater vulnerability maps derived from a time-dependent method using satellite scatterometer data

Abstract

Introducing the time variable in groundwater vulnerability assessment is an innovative approach to study the evolution of contamination by non-point sources and to forecast future trends. This requires a determination of the relationship between temporal changes in groundwater contamination and in land use. Such effort will enable breakthrough advances in mapping hazardous areas, and in assessing the efficacy of land-use planning for groundwater protection. Through a Bayesian spatial statistical approach, time-dependent vulnerability maps are derived by using hydrogeological variables together with three different time-dependent datasets: population density, high-resolution urban survey, and satellite QuikSCAT (QSCAT) data processed with the innovative dense sampling method (DSM). This approach is demonstrated extensively over the Po Plain in Lombardy region (northern Italy). Calibrated and validated maps show physically consistent relations between the hydrogeological variables and nitrate trends. The results indicate that changes of urban nitrate sources are strongly related to groundwater deterioration. Among the different datasets, QSCAT-DSM is proven to be the most efficient dataset to represent urban nitrate sources of contamination, with major advantages: a worldwide coverage, a continuous decadal data collection, and an adequate resolution without spatial gaps. This study presents a successful approach that, for the first time, allows the inclusion of the time dimension in groundwater vulnerability assessment by using innovative satellite remote sensing data for quantitative statistical analyses of groundwater quality changes.

Résumé

L’introduction de la variabilité temporelle dans l’évaluation de la vulnérabilité des eaux souterraines est une approche innovante pour étudier l’évolution de la contamination diffuse et pour prédire les tendances évolutives dans le futur. Cela nécessite de déterminer la relation entre les changements au cours du temps de la contamination des eaux souterraines et de l’occupation des sols. Un tel effort permet des avancées significatives dans la cartographie des zones à risques et dans l’évaluation de l’efficacité de la planification de l’occupation des sols pour la protection des eaux souterraines. A partir d’une approche d’analyse spatiale et statistique Bayésienne, des cartes de vulnérabilité dépendantes du temps sont dérivées en utilisant des variables hydrogéologiques ainsi que trois jeux de données dépendantes du temps : la densité de population, une investigation de haute résolution des zones urbaines et des données satellites QuikSCAT (QSCQT) traitées avec la méthode innovante d’échantillonnage dense (DSM). Cette approche est appliquée de manière extensive sur la plaine du Po dans la région de La Lombardie (Nord de l’Italie). Des cartes calibrées et validées montrent des relations physiques cohérentes entre les variables hydrogéologiques et les tendances de nitrates. Les résultats indiquent que des modifications dans les sources urbaines de nitrates sont fortement reliées à la détérioration des eaux souterraines. Parmi les différents jeux de données, QSCAT-DSM s’est avéré le jeu de données le plus efficace pour représenter les sources urbaines de contamination en nitrates avec les principaux avantages suivants: une couverture mondiale, une collecte de données continues décadaires, et une résolution adéquate sans absence de données au niveau spatiale. Cette étude présente une approche réussie qui, pour la première fois, permet l’introduction de la dimension temporelle dans l’évaluation de la vulnérabilité des eaux souterraines en utilisant des données satellitaires innovantes pour l’analyse statistique quantitative des modifications de la qualité des eaux souterraines.

Resumen

La introducción de la variable tiempo en la evaluación de la vulnerabilidad del agua subterránea es un enfoque innovador para estudiar la evolución de la contaminación por fuentes no puntuales y para predecir las futuras tendencias. Esto requiere una determinación de la relación entre los cambios temporales en la contaminación del agua subterránea y en el uso de la tierra. Tal esfuerzo permitirá progresos en los avances del mapeo de áreas peligrosas y en la evaluación de la planificación del uso de la tierra para la protección del agua subterránea. A través de un enfoque estadístico espacial bayesiano, los mapas de vulnerabilidad dependientes del tiempo se derivan usando variables hidrogeológicas junto con tres conjuntos de datos diferentes dependientes del tiempo: densidad de la población, relevamientos urbanos de alta resolución, y datos de satélites QuikSCAT (QSCAT) procesados con el innovador método de muestreo de densidad (DSM). Se demuestra exhaustivamente a través de la planicie del Po en la región de Lombardía (norte de Italia). Los mapas calibrados y validados muestran relaciones físicamente consistentes entre las variables hidrogeológicas y las tendencias de los nitratos. Los resultados indican que los cambios de fuentes de nitratos urbanas están fuertemente relacionados con el deterioro del agua subterránea. Entre los diferentes conjuntos de datos, se prueba que QSCAT-DSM es el conjunto de datos más eficientes para representar las fuentes urbanas de contaminación de nitratos, siendo las principales ventajas: una cobertura mundial, una colección continua de datos decádicos, y una adecuada resolución espacial sin vacíos espaciales. Este estudio presenta un enfoque exitoso que, por primera vez, permite la inclusión de la dimensión del tiempo en la evaluación de la vulnerabilidad del agua subterránea por el uso innovador de datos satelitales de sensores remotos para el análisis estadístico cuantitativo de los cambios de la calidad del agua subterránea.

摘要

在地下水脆弱性评价中引入时间变量是研究非点源污染演化及预测未来趋势的一个创新方法。这就要求确定地下水污染和土地利用时间变化之间的关系。这种努力能够使危险区域编图和为地下水保护而进行的土地利用规划效率评价取得突破性进展。通过贝叶斯空间统计方法,利用水文地质变量加上三个不同的时间相依数据集---人口密度、高分辨率城市勘测和用创新的密集采样方法处理的卫星QuikSCAT数据---得出时间相依脆弱性图。这种方法已在(意大利北部)Lombardy地区Po平原广泛使用。校正过和验证过的图件显示水文地质变量和硝酸盐趋势之间的关系具有一致性。结果表明,城市的硝酸盐源变化和地下水的恶化有很大关联。在不同的数据集中,QSCAT-DSM证明是代表城市硝酸盐污染源最有效的数据集,主要优点是:覆盖全世界、连续十年的数据收集及无空间缺口的足够分辨率。本研究首次展示了一个成功的方法,这个方法就是能够使利用卫星遥感数据进行地下水脆弱性评价中包含时间维度,以对地下水质变化进行定量统计分析。

Resumo

A introdução da variabilidade temporal na avaliação da vulnerabilidade das águas subterrâneas é uma abordagem inovadora para o estudo da evolução da contaminação por fontes difusas e para prever tendências futuras. Isso requer uma determinação da relação entre alterações temporais na contaminação das águas subterrâneas e no uso do solo. Tal esforço permitirá avanços inovadores em áreas de mapeamento de risco, e na avaliação da eficácia do planeamento do uso do solo para a proteção das águas subterrâneas. Através de uma abordagem estatística espacial Bayesiana, são derivados mapas de vulnerabilidade dependentes do tempo usando variáveis hidrogeológicas em conjunto com três diferentes séries de dados dependentes do tempo: densidade populacional, pesquisa urbana de alta resolução e dados processados pelo satélite QuikSCAT (QSCAT) com o inovador Método de Amostragem Denso (MAD). Essa abordagem é extensamente demonstrada sobre a Planície do Pó, na região da Lombardia (norte de Itália). Mapas calibrados e validados mostram relações fisicamente consistentes entre as variáveis hidrogeológicas e as tendências de nitrato. Os resultados indicam que as mudanças nas origens urbanas do nitrato estão fortemente relacionadas com a deterioração das águas subterrâneas. Entre os diferentes conjuntos de dados, o QSCAT-DSM provou ser o conjunto de dados mais eficiente para representar fontes de contaminação urbanas de nitrato, com grandes vantagens: a cobertura mundial, a recolha de dados contínua ao longo de décadas, e uma resolução adequada, sem lacunas espaciais. Este estudo apresenta uma abordagem bem sucedida que, pela primeira vez, permite a inclusão da dimensão temporal na avaliação da vulnerabilidade das águas subterrâneas através do uso de dados de deteção remota recolhidos por um satélite inovador, para análises estatísticas quantitativas de alterações da qualidade das águas subterrâneas.