Дайджест ссылок

The Relationship between the Darcy and Poiseuille Laws. Попытка увязать закон Дарси (описывающий, как известно, течение жидкости в пористых средах) с законом Пуазейля (ламинарное течение жидкости в трубках) с помощью модели бочки, заполенной водой с песком и оборудованной сливной трубкой.

The Poiseuille and Darcy laws describe the velocity of groundwater flow under laminar conditions. These laws were deducted empirically in conduit and porous systems, respectively, and are widely used to model the groundwater flow. The analytical relationship between these hydraulic laws has been found by draining a tank-reservoir. Based on equations found, the discharge in a conduit under the Poiseuille law can be transformed in the same amount flowing inside a darcian system, and vice versa. This transformation occurs, for example, in karst aquifers, from the matrix to karst conduits during discharge phases, and from conduits to matrix during recharge phases.

FABDEM. Бесплатная для некоммерческого испозования модель рельефа, полученная из Copernicus GLO 30 Digital Elevation Model путем очистки от зданий и деревьев. Довольно грубая, к сожалению. В частности, там удалили не только деревья и здания, но и некоторые рукотворные холмы (несколько подмосковных свалок почему-то стали на 10-20 м ниже, чем есть на самом деле). Ну и в принципе артефактов постобработки там многовато.

FABDEM (Forest And Buildings removed Copernicus DEM) is a global elevation map that removes building and tree height biases from the Copernicus GLO 30 Digital Elevation Model (DEM). The data is available at 1 arc second grid spacing (approximately 30m at the equator) for the globe. The FABDEM dataset is licensed under a Creative Commons "CC BY-NC-SA 4.0" license.

The Radius of Influence Myth. А ведь я всегда говорил, что в формуле Зихардта что-то не то — слишком маленький радиус влияния получается.

Empirical formulas to estimate the radius of influence, such as the Sichardt formula, occasionally appear in studies assessing the environmental impact of groundwater extractions. As they are inconsistent with fundamental hydrogeological principles, the term “radius of influence myth” is used by analogy with the water budget myth. Alternative formulations based on the well-known de Glee and Theis equations are presented, and the contested formula that estimates the radius of influence by balancing pumping and infiltration rate is derived from an asymptotic solution of an analytical model developed by Ernst in 1971. The transient state solution of this model is developed applying the Laplace transform, and it is verified against the finite-difference solution. Examining drawdown and total storage change reveals the relations between the presented one-dimensional radial flow solutions. The assumptions underlying these solutions are discussed in detail to show their limitations and to refute misunderstandings about their applicability. The discussed analytical models and the formulas derived from it to estimate the radius of influence cannot be regarded as substitutes for advanced modeling, although they offer valuable insights on relevant parameter combinations.

Groundwater Modelling and the Scientific Method: Part 1 и Part 2. Очень интересные рассуждения в формате видеолекции о смыслах и методах гидрогеологического моделирования, сложностях калибровки и достоверности прогнозов. Состоит из двух частей: первая больше философская, а во второй рассматриваются реальные примеры.

This first video begins by examining the scientific method. It then examines the way in which decision-support groundwater modelling is commonly undertaken. It demonstrates that differences between the two are profound. It then shows how groundwater modelling can actually be aligned with the scientific method. Once this happens, it can support groundwater management much better than it presently does. It can also reduce the cost of groundwater model construction and deployment, while increasing returns on investment in groundwater data.

Как выудить в точки рельеф из SRTM или AW3D30

Иногда данных о рельефе территории исследования так мало, что приходится прибегать к помощи космических технологий. Точность у этой информации, прямо скажем, не ахти, особенно на  застроенных или лесистых территориях, но уж что есть —  дарёному коню, как говорится. Знаю, уже есть алгоритмы, которые с помощью нейросетей умеют удалять с этих массивов дома и небольшие лесочки, но пока не встречал их в открытом доступе, пригодном к тому же для использования неквалифицированному пользователю.

Конечной целью предполагается получение CSV файла вида X, Y, Z.  Потребуется следующий инструментарий:

1. QGIS
2. Плагины к нему:
• Какой-нибудь плагин для подгрузки подложек типа QuickMapServices. Ну или загрузить их вручную через XYZ Connections.
• SRTM-Downloader
• Point sampling tool
3. Аккаунты как минимум на одном из сайтов с рельефом со спутников:
• https://search.earthdata.nasa.gov/ - регистрация по ссылке https://urs.earthdata.nasa.gov//users/new
  
• https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/a/en/dataset/aw3d30/aw3d30_e.htm - регистрация по ссылке https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/a/en/dataset/aw3d30/registration.htm

Сразу предупрежу, что выудить данные с японского сайта — тот еще квест, но в детали вдаваться не буду. В сети есть инструкции. С NASA возни гораздо меньше, особенно если вам повезло и SRTM-Downloader работает как надо.

Итак, алгоритм следующий:

1. В QGIS любым известным способом открываем картографическую подложку. Это не обязательно, но как правило сильно облегчает работу.
2. Создаем временный слой типа Polygon. Рисуем в нем полигон по контуру территории, для которой нам нужен рельеф. Зуммируемся так, чтоб нарисованный полигон занимал большую часть экрана (Zoom to Layer).
3. С помощью строенного в QGIS инструмента Vector/Random points in polygons генерируем достаточное количество точек в пределах нарисованного в предыдущем пункте полигона. При этом создается новый временный слой с точками.
4. С помощью SRTM-Downloader скачиваем растры с рельефом для области, показанной на экране. Для чего жмём последовательно Set Canvas Extend и Download. Для данных ALOS придется скачивать данные через сайт и подгружать в QGIS вручную.
5. Запускаем Point sampling tool, указываем слой с точками из пункта 3 в качестве Layer containing sampling points, а в качестве Layers with fields/bands to get values from — растры (можно указать сразу несколько) из пункта 4. Тут важно отметить, что точки и растры должны быть в одной системе координат (WGS 84 -  EPSG 4326 в случае если мы работаем с SRTM). 
6. На выходе получаем векторный слой с точками с атрибутами в виде значений рельефа. Если область интереса попадает сразу на несколько растров, то столбцов с атрибутами будет несколько. Надеюсь, не надо рассказывать, как из нескольких столбцов получить один — это можно сделать как через Field Calculator в самом QGIS, так и в Excel или любом другом табличном редакторе.
7. Пересохраняем полученный точечный слой в виде CSV, не забывая выбрать нужную нам систему координат (если не выбирать, то по умолчанию  координаты будут представлены в виде градусов) и указать, что GEOMETRY сохраняется в виде AS_XY.

Дайджест ссылок

Hydrogeology, groundwater modelling and related geoscience online resources. Подборка ссылок на интересные гидрогеологические ресурсы. В основном там руководства по моделированию с помощью различных инструментов. На языке вероятного противника, разумеется.

Guidelines for Evaluating Ground-Water Flow Models. Руководство по оценке качества геофильтрационных моделей.

Ground-water flow modeling is an important tool frequently used in studies of ground-water systems. Reviewers and users of these studies have a need to evaluate the accuracy or reasonableness of the ground-water flow model. This report provides some guidelines and discussion on how to evaluate complex ground-water flow models used in the investigation of ground-water systems. A consistent thread throughout these guidelines is that the objectives of the study must be specified to allow the adequacy of the model to be evaluated.

BGS Groundhog Desktop. Программа для рисования геологических разрезов. Бесплатная.

We believe that you should have access to geological software which is powerful, without it being complicated or expensive. Our software is available in both no-cost "Community" and low-cost "Professional" editions. With Groundhog, our mission is to provide you with a simple, effective way of visualising and interpreting site data as well as developing conceptual and 3D digital geological models.

iMOD. Еще один бесплатный препроцессор для MODFLOW.

iMOD is an easy to use Graphical User Interface + an accelerated Deltares-version of MODFLOW with fast, flexible and consistent sub-domain modeling techniques. iMOD facilitates very large, high resolution MODFLOW groundwater modeling and also geo-editing of the subsurface.

Simple-Yet-Effective SRTM DEM Improvement Scheme for Dense Urban Cities Using ANN and Remote Sensing Data: Application to Flood Modeling. Если вам доводилось вычищать крыши домов или верхушки деревьев из модели рельефа, скачанной с сайта NASA, то вот тут этот процесс вроде как попытались автоматизировать.

Digital elevation models (DEMs) are crucial in flood modeling as DEM data reflects the actual topographic characteristics where water can flow in the model. However, a high-quality DEM is very difficult to acquire as it is very time consuming, costly, and, often restricted.

Global groundwater modeling platform. А вот самую «вкусную» ссылку я приберег напоследок. Вдумайтесь только в масштаб: бесплатная, браузерная, всемирная платформа для создания геофильтрационных моделей. Очевидно, что по гибкости и удобству такая платформа не способна тягаться с десктопными решениями, но тем не менее.

The MAGNET global modeling platform is built directly on Google or Microsoft Bing Map web applications. Either may be used to develop MAGNET models.

Перевод отметок рельефа из Autocad в табличный вид

При подготовке данных для моделирования весьма часто возникает необходимость в конвертации отметок рельефа из геоподосновы, сохраненной в формате Autocad DWG, в табличный вид (типа X, Y, Z) для того, чтоб скормить эти данные какому-нибудь интерполятору (Surfer или встроенный в PmWin “Field Interpolator”).
Я почти уверен точно знаю, что эта задача может быть легко и быстро решена с помощью самого Autocad — достаточно запустить соответствующую программу на LISP-е и радоваться жизни. К сожалению, я LISP-а не знаю, да и вообще не являюсь большим специалистом в автокаде.
В современных версиях автокада эта проблема решается еще проще: через инструмент, расположенный в пункте меню Tools\Data Extraction. Инструмент довольно мощный, но в нестандартных случаях возможно придется повозиться.
Но проблему как-то надо решать. Я предлагаю использовать для этого MapInfo (согласен, для кого-то это выглядит сменой шила на мыло). Далее по пунктам:

1. Конвертируем слой с отметками (желательно, чтоб слой содержал только отметки в текстовом виде, без самих точек) из формата Autocad DWG  в формат MapInfo TAB (с помощью встроенного в MapInfo мини-приложения Universal Translator).
2. Подчищаем полученную таблицу от нетекстовых элементов: это можно сделать несколькими способами, наиболее удобный и быстрый — мини-приложение MapCad, но можно и с помощью Query Select и функции ObjectInfo(obj, 1), но там придется сначала создать дополнительный столбец в таблицу, занести него результат выполнения функции ObjectInfo(obj, 1), а уж потом делать Query Select по этому столбцу, выбирая значения, отличные от 10 (а 10 — это как раз текстовые).
3. Еще разок запускаем Update Column (создайте новый столбец с типом float или смените тип существующего столбца) с той же функцией, но с другими параметрами: ObjectInfo(obj, 3). Если все сделано правильно, то в вашей таблице появится столбец типа float с отметками рельефа.
4. Запускаем мини-приложение Coordinate Extractor: в таблице теперь будут столбцы с координатами центра текстовой подписи отметки рельефа. Вот тут важно отметить явный недостаток рассматриваемого метода: наши точки будут немного смещены относительно реальных отметок — ровно на столько, на сколько отличаются координаты середины метки от координат точки замера. Если вы страдаете перфекционизмом, то эту проблему можно решить с помощью простейших математических операций со свежеполученными координатами.
5. Запускаем Table/Create Points, если хотим заменить тектовые метки на точки (а уж сами метки пусть MapInfo своими силами рисует, благо соответствующий столбец в таблице уже есть).
6. Экспортируем полученную таблицу в нужный текстовый формат (txt или csv).

Метода только выглядит громоздко, на самом же деле, у меня уходит на все эти действия не больше минуты — главное не сбиваться и соблюдать порядок действий.