مناطق احتمالية المياه الجوفية

نظرة عامة

تُقرأ كل الطبقات لمنطقتك على شبكة منتظمة واحدة. تأتي طبقات التضاريس من نموذج ارتفاع بدقة 30 م: الانحدار، وشبكة جريان D8 بعد ملء المنخفضات لحساب كثافة التصريف ومؤشر الرطوبة، والخطوط التركيبية المستخرجة آلياً كنطاقات مستطيلة ذات تقعر قوي باتجاه واحد (أو من ملف خطوطك). وتأتي الرطوبة والنبات وحرارة السطح من أقل مشاهد الموسم الجاف غيوماً، حين تكون الأرض الخضراء أو الرطبة على الأرجح مغذّاة بمياه ضحلة.

النتيجة ترتيب للأرض داخل منطقتك وليست قياساً للمياه. فهي لا تعطي العمق ولا سُمك الخزان ولا نوعية المياه؛ استخدم المناطق العالية لتحديد مواقع السبر الكهربائي والآبار الاختبارية. وعند تحميل الآبار تعطي الأداة منحنى معدل النجاح، ومنحنى ROC للآبار المنتجة مقابل الجافة، ونسبة التكرار لكل فئة، والارتباط مع الإنتاجية.

المدخلات · المخرجات

طريقة العمل في الحقل

المنهجية والمعادلات

الدقة وحدود الخطأ

• ترتب الخريطة احتمال المياه الجوفية النسبي، ويقاس نجاحها بالآبار: فالمساحة تحت منحنى النجاح 0.7–0.8 معتادة، وتُعرض النتيجة لآبارك حين تُدخلها.
• الأوزان أحكام خبرة، وطبقات الجيولوجيا والمطر الإقليمية خشنة، ولا يُتنبأ بالعمق ولا الإنتاجية ولا نوعية الماء.
• لتقليل الخطأ: تحقق بأكبر عدد ممكن من الآبار، واختبر أوزاناً أخرى، وأكّد الأهداف بالجسات الكهربائية قبل الحفر.

لمن هذه الأداة

المعايير والمراجع العلمية

1. Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York.
2. Machiwal, D., Jha, M.K. & Mal, B.C. (2011). Assessment of groundwater potential in a semi-arid region of India using remote sensing, GIS and MCDM techniques. Water Resources Management, 25, 1359–1386.
3. Jha, M.K., Chowdary, V.M. & Chowdhury, A. (2010). Groundwater assessment in Salboni Block, West Bengal (India) using remote sensing, geographical information system and multi-criteria decision analysis techniques. Hydrogeology Journal, 18, 1713–1728.
4. Chung, C.F. & Fabbri, A.G. (2003). Validation of spatial prediction models for landslide hazard mapping. Natural Hazards, 30, 451–472.
5. Barnes, R., Lehman, C. & Mulla, D. (2014). Priority-flood: an optimal depression-filling and watershed-labeling algorithm for digital elevation models. Computers & Geosciences, 62, 117–127.
6. Beven, K.J. & Kirkby, M.J. (1979). A physically based, variable contributing area model of basin hydrology. Hydrological Sciences Bulletin, 24(1), 43–69.
7. Horn, B.K.P. (1981). Hill shading and the reflectance map. Proceedings of the IEEE, 69(1), 14–47.
8. Gao, B.-C. (1996). NDWI — a normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58, 257–266.
9. Copernicus Sentinel-2 Level-2A, USGS Landsat Collection 2 Level-2 surface temperature, Copernicus DEM GLO-30, ESA WorldCover 10 m, Macrostrat geological map (CC BY 4.0), ERA5 reanalysis via Open-Meteo; served by the Microsoft Planetary Computer.