In den letzten Jahrzehnten hat die zunehmende Abhängigkeit von Grundwasser für Bewässerung und häusliche Zwecke die Notwendigkeit präziser Überwachung des Grundwasserstandes verdeutlicht. Konventionelle Methoden zur Kartierung des Grundwasserstandes, wie manuelles Umreißen und kalibrierte numerische Modelle, stoßen auf Herausforderungen in Bezug auf Zeit, Komplexität, Maßstab und Kosten. Um diese Einschränkungen zu überwinden, schlagen wir vor, einen neuartigen Ansatz zu entwickeln, der mehrere Datensätze mithilfe physikbasierte raum-zeitliche geostatistische Methoden integriert, um die Präzision der Grundwasserstandsschätzung zu verbessern. Unser Ansatz wird verschiedene Datenquellen kombinieren, darunter Fernerkundungsdaten, hydrogeologische Untersuchungen und historische Grundwassermessungen, um ein umfassendes Verständnis von Aquifer-Systemen zu schaffen.
Diese Forschung wird dazu beitragen, die Entwicklung physikbasierte raum-zeitliche geostatistischer Methoden voranzutreiben und den Weg für zukünftige Entwicklungen zu ebnen, einschließlich der Verfeinerung der Methode und ihrer Anwendung in der Hydrogeologie. Unser integrierter Ansatz wird eine robuste Lösung für die Bewertung und Bewirtschaftung von Grundwasserressourcen in datenarmen Regionen bieten.
Diese Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Anpassung von Methoden für physikgeführte Geostatistik, maschinelles Lernen und Datenfusion. Das Hauptziel besteht darin, eine effektive Lösung für die Herausforderungen der Grundwasserverwaltung in Regionen mit begrenzten Daten, wie verschiedenen Gebieten in Pakistan und weltweit, bereitzustellen.
