Hidrológiai Közlöny 2005 (85. évfolyam)

2. szám - Geiger János–Mucsi László: A szekvenciális sztohasztikus szimuláció előnyei a talajvízszint kisléptékű heterogenitásának térképezésében

GEIGER J. - MUCS

1L.: A szekvenciális sztochasztikus szimuláció . 41 A fúrások rétegsora szerint, a felső aleuritos homokos sorozat alapvetően lencsés települési rendszere alatt, 4-5 méter mélységben már regionális vízzáró réteg jelenik meg (egykori ártéri képződmény), amely alatt a terület DK-i részén ismét megjelenik az óholocén folyóvízi homok. A MOL Rt a gyüjtőállomások környezetében talajvíz megfigyelő kutakat működtet. Ezek információiból lehető736000 736500 737000 737500 738000 738500 739000 108500 108000 107500 107000 106500 106000 105500 105000 104500 ség volt mind a domborzat, mind a talajvízszint nagyvonalú területi változásának rögzítésére (3., 4. ábra). Ezen információk alapján, rácshálóba rendezve - a krigelési szórás változását figyelembe véve - további 17 db, 57 m mély megfigyelő kút helyét jelöltük ki (6.ábra). A kutak rétegsora a terület általános földtani felépítéséhez képest többlet információt nem adott. 739500 740000 740500 741000 741500 742000 742500 743000 104000 + Meglevő kutak • Új kutak 736000 736500 737000 737500 738000 738500 739000 739500 740000 740500 741000 741500 742000 742500 743000 6. ábra. Az új megfigyelő kutak helye a talajvíz kontúrokon Location map of the new observer wells 6. A feldolgozás lépései 6.1. Adat előkészítés A feldolgozás első lépése az adatponti értékek területi és gyakorisági eloszlásának áttekintése (7. ábra, A és B). Ennek során két dolog azonnal szembetűnő: (1) az adatpontok közül sokan csoportokban fordulnak elő (ezek a MOL Rt által készíttetett megfigyelő kutak, amelyeket a gyüjtőállomások körül, egymástól viszonylag kis távolságra telepítettek); (2) ezek között vannak olyan csoportok, amelyeken belül a mért értékek jelentősen különböznek egymástól. Az adatok gyakorisági eloszlása ugyanakkor viszonylag szimmetrikus (7. ábra, B). A kutak csoportos előfordulása olyan jelenség, amely meglehetősen gyakori minden olyan mesterséges objektum környékén, ahol a környezetvédelmi célok miatt kis távolságra történő megfigyelések és a talajvízszint rögzítése miatt nagyobb távolságra telepített kutak vegyesen fordulnak elő. Ugyanakkor a térképezés oldaláról ez olyan problémával jár, hogy a grid cellák kialakításakor a kútcsoportok túlzottan rávetítik értékeiket a környező adatpontokra. Emiatt a kapott kontúrok nem a valós helyzetet fogják tükrözni. Ugyancsak problémát jelent az ilyen geometria a gyakorisági hisztogram elemzésében is, hiszen ekkor a hisztogram a közeli adatpontok értékeinek hatása alatt áll. Ilyen esetben ún. csoportbontó algoritmus alkalmazása a járható út (

DEUTSCH és JOURNEL, 1998). Ennek során olyan elméleti rácsot illesztünk a területre, amelyben a kútcsoportok elemeikre tudnak bomlani. Eredményként olyan súlytényezőket kapunk, amelyek az egymáshoz közeli kutak esetében kis értékűek, míg a távolabbi kutak esetében viszonylag nagyok. Ezáltal biztosítható a közeli értékek „árnyékoló" hatásának elkerülése. A csoportbontó eljárás kb. 500 m-ben jelölte meg a súlyozáshoz legalkalmasabb cella méretet {7 .ábra C). A csoportbontó súlyok alkalmazásával készült gyakorisági hisztogram (7. ábra D) nyilvánvalóbban mutatja a talajvízszintek modális osztályát (7. ábra, B és D). A szekvenciális Gauss-féle szimuláció leírásakor már hangsúlyoztuk a normál érték transzformáció szükségességét. A csoportbontó súlyokkal kezelt adatok eloszlása a grafikus vizsgálat szerint még mindig meglehetősen messze áll a normális eloszlástól (7. ábra E). Ugyanakkor a normál érték transzformáció a mintákat jellegzetes normális eloszlásúvá alakítja, mégpedig úgy, hogy az átalakítási párok rögzítése után a standard normális eloszlásról való visszatérés nagy biztonsággal megtehető (7. ábra F). 6.2. Variográfia A variográfiai elemzések a talajvízszint térbeli folytonosságának és e folytonosság anizotrópiájának mértékeit tárják fel. Egyben fontos adatok a krigelés és a sztochasztikus szimuláció végrehajtásához. A variogram felszín a talajvízszint térbeli folytonosságának vizuális elemzésére szolgál (8. ábra, A). A mért adatok variogram felszíne egy ÉNy-Dk-i fő folytonossági irány mellett egy erre merőleges, láthatóan kisebb hatástávolságú ÉK-DNy folytonossági irányt mutat (8. ábra A része). Az Ény-DK irány a 6. ábra sima relatív talajvízszint felületén is egyértelműen megjelenik, sőt a 6. ábra kontúr térképének DK-i részén az erre merőleges irány is a-