Gerichtete Interpolation zur verbesserten Darstellung strömungsabhängiger Grundwasserbeschaffenheitsmerkmale

Kurzfassung

Basierend auf der Analyse der Grundwasserproben aus Beobachtungsbrunnen werden üblicherweise Interpolationsverfahren (Kriging, Spline-Interpolation etc.) zur Schätzung der räumlichen Verteilung der Qualitätsparameter des Grundwassers und eventueller Kontaminationen eingesetzt. Bei diesen Interpolationsverfahren werden für vorgegebene Gitterpunkte Schätzwerte gewonnen, indem gewichtete Mittelwerte der benachbarten Messdaten berechnet werden. Als benachbart werden alle Messdaten innerhalb eines Einfluss-Kreises oder einer Ellipse um den Schätzpunkt angesehen

Eine Verbesserung des Interpolationsverfahrens wird erreicht, wenn man die Abstromverhältnisse des Grundwassers berücksichtigt: Gelöste Stoffe breiten sich bevorzugt in Fließrichtung aus, d. h. in einer mehr oder weniger breiten Stofffahne, deren Ursprung – bei permanenter Stoffzufuhr – ein Injektionspunkt oder eine -fläche ist.

Es wurden numerische Strömungs- und Transportsimulationen unter verschiedenen Bedingungen (1. gleichförmiges Strömungsfeld, 2. nach Betrag und/oder Richtung wechselnde hydraulische Gradienten) angenommen, um den Einfluss der Größe des Suchradius und der Einflusssektoren (Öffnungswinkel und Reichweite) zu bestimmen. Schließlich soll ein Vergleich mit Standard-Interpolationsmethoden den Grad der Verbesserung der räumlichen Schätzung veranschaulichen.

Abstract

The monitoring of groundwater quality is an important problem in environmental studies. The detection of anomalous concentrations of pollutants and the localization of possible contaminant sources are based on point data (observation wells) and subsequent spatial analysis. Most GIS packages include more or less sophisticated procedures for interpolation and visualization of spatially distributed variables. Usually weighted local mean of neighboring sample data is calculated for each node of a regular grid followed by isoline construction and plotting. Radial basis functions work properly if a (point-symmetric) range of influence can be assumed. On the other hand it is obvious that transport phenomena reveal preferential directions which can easily be modeled by “sectors of influence” which take into account the local flow regime. A simple improvement of existing interpolation algorithms can be obtained by selecting a suitable neighborhood for each grid node: Only upstream located samples can contribute to the contamination estimated at this grid node. The proposed interpolation method for contaminant concentration in groundwater takes into account the properties of the flow process. The search and weighting procedure can easily be implemented into existing interpolation programs. The improvement of estimation depends on a careful analysis and modeling of the local flow field.