Resumen

Se muestra que el filtro de Kalman de ensamble de puntuación normal localizado funciona para la caracterización de conductividades hidráulicas distribuidas no multi-gaussianas al asimilar datos de observación del estado. Se evalúa la influencia del tipo de régimen de flujo, el número de piezómetros de observación y la estructura del modelo previo en un acuífero sintético. Los datos de observación en estado estacionario no son suficientes para identificar los canales de conductividad. Los datos en estado transitorio son necesarios para una buena caracterización de los patrones curvilíneos de conductividad hidráulica. Dicha caracterización es muy buena con una red densa de datos de observación, y empeora a medida que disminuye el número de piezómetros de observación. También es destacable que, incluso cuando la estructura del modelo previo es incorrecta, el filtro de Kalman de ensamble de puntuación normal localizado puede producir resultados aceptables para una red de observación suficientemente densa.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Método numérico Soluciones múltiples Campos cuadráticos
• Subjects:Differential equations Numerical method Multiple solutions Quadratic fields
• Palabras claves:Conjunto; Filtro de Kalman; Conductividades hidráulicas; Datos de observación; Acuífero; Modelo previo
• Keywords:Ensemble; Kalman filter; Hydraulic conductivities; Observation data; Aquifer; Prior model