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.

Что считать водоносным горизонтом

На одном из форумов в очередной раз всплыл довольно популярный вопрос:

Как определить водоносный горизонт от просто водонасыщенного, то есть от очень влажного слоя? Например, текучий суглинок это ж не есть водоносный горизонт, из которого можно качать воду насосом с фильтром?

И вот какие мысли у меня есть по этому поводу:

Вопрос философский, на самом деле. «Водоносность» и «водоупорность» — понятия относительные. Для крупного гравия супесь будет водоупором. А для водоупорного бетона и глина — водоносный горизонт. Помня о том, что «вода везде дырочку найдет», можно сделать вывод, что в природе вообще всё что угодно является водоносным горизонтом. Просто какой-то «водонос» ну о-о-о-очень медленно «водоносит». К примеру, в зоне развития ММП эта самая мерзлота является абсолютнейшим водоупором. Породы, которые под ней залегают, по проницаемости сопоставимы с твердыми суглинками и даже глинами. И ничего, схематизируются как водоносный горизонт с коэффициентом фильтрации 1e-5 м/сут. Ну просто потому, что мерзлота - это 1e-10 м/сут.
Что же до практического опыта в более южных широтах, то лично для себя я границу водоупор/водоносный провел по текучему суглинку. Т.е. если мне очень хочется видеть именно в этом месте водоносный горизонт, то я позволяю себе считать таковым текучий суглинок, но не более. Но если сверху/снизу от такого суглинка лежат водонасыщенные пески, то суглинок уже никакой не водоносный горизонт, а водоупор, просто со сравнительно большой проницаемостью.

ОФР и моделирование

Даже среди умудренных сединами гидрогеологов довольно популярно мнение, что все эти ваши откачки совершенно не нужны при создании модели. Типа все подберем при калибровке. Накидаем «от фонаря» граничных условий (особенно тех, которые 4 рода, т.е. границ с разными фильтрационными характеристиками) и получим идеальный «диагональный график».
Должен заметить, этот подход возник не сам собой и не от хорошей жизни. Когда изыскатели 90% откачек просто рисуют (о художественной ценности этих «произведений» поговорим как-нибудь потом) — тут уж действительно, уж лучше бы их действительно и вовсе не было. Более того, из оставшихся 10%: 5 — проведены или обработаны неграмотно, а 4 — просто неудачные в силу разных обстоятельств. Так и остается 1% нормально проведенных удачных откачек с правильной обработкой. Маловато, прямо скажем. А еще бы с лупой присмотреться на эти откачки, так и вовсе окажется, что они такие удачные потому, что их «рисовал» не инженер-камеральщик, а более или менее грамотный гидрогеолог.
Вот так и получается, что не нужны откачки при моделировании — только проблем лишних создают, т.к. вынуждают потом отдельно объяснять почему принятые при моделировании параметры не совпадают с данными ОФР. И ведь не скажешь, что «ввиду очевидной фиктивности исходных данных, внимание мы на них обращать не будем», как бы этого ни хотелось.
Совсем другое дело, когда и ОФР и моделирование делает один и тот же специалист-гидрогеолог. Тут даже неудачный опыт может дать толику информации. Правда, далеко не все моделисты хорошо разбираются в откачках (чего греха таить, я и сам такой), но уж хотя бы пусть посмотрят. Поэтому я никогда не отказываюсь от приглашения поприсутствовать на реально проводимых заказчиком ОФР.

Развенчивая мифы

Среди начинающих гидрогеологов бытует мнение, что для обучения гидрогеологическому моделированию достаточно в подробностях изучить какой-либо из имеющихся инструментов и всё — специалист-модельер готов. К сожалению, это не так. Владение инструментом — необходимое, но недостаточное условие. Более того, доскональное знание всех особенностей программы, приводящее к зацикливанию на технической стороне решения проблемы, зачастую даже мешает. Как я уже говорил, модель — это некая визуализация представлений о реальности, возникших в голове специалиста. Очевидно, что если этих представлений в голове специалиста не возникает, то и модель ничего общего с реальностью иметь не будет. Еще чаще случается так, что представления хоть и есть, но неверные.

Ключ к решению — только опыт. Опять же, представляется очевидным, что на начальном этапе карьеры, когда опыта нет и быть не может, его придется позаимствовать. Словом, ищите наставника. Причем вовсе не обязательно, чтоб он сам занимался моделированием — просто опытный гидрогеолог подойдет не хуже.

p.s.: А мне повезло, я учился у лучших.

Философское

Среди заказчиков и даже коллег смотреть бытует мнение, что мол «сейчас сделаем модель и выясним, как там все под землей творится».
Лично мне кажется, что использовать гфм в качестве инструмента познания — это ставить телегу перед лошадью.  Только когда у исследователя уже сложилась в голове четкая картина «мира», тогда следует приступать к моделированию. Но никак не наоборот — рассчитывая из каши в голове получить готовый обед из 16 блюд, который  представляет собой хорошая модель, если оставаться в рамках кулинарной терминологии.
Не получится, увы.