Utilisation des vecteurs de cohérence de couleur pour évaluer la performance de l'assimilation de données hydrologiques

Résumé Une caractérisation inadéquate des propriétés hydro-géologiques peut diminuer de manière significative la fiabilité des prédictions des modèles d'écoulement et de transport en sous-surface. Une variété de méthodes d'assimilation de données ont été proposées afin d'estimer les paramètres hydro-géologiques à partir de données spatialement rares en les intégrant dans les modèles physiques régissant. Afin de quantifier la précision des estimations, plusieurs métriques ont été utilisées telles que les histogrammes de rang, l'erreur quadratique moyenne (EQM) et l'étalement d'ensemble. Cependant, ces métriques couramment utilisées ne prennent pas en compte la corrélation spatiale des propriétés de l'aquifère. Cela peut entraîner des champs de perméabilité avec des structures spatiales très différentes ayant des histogrammes ou des EQM similaires. Dans cet article, nous proposons une approche basée sur les vecteurs de cohérence de couleur (VCC) pour évaluer la performance de ces méthodes d'estimation. Le VCC est une technique basée sur les histogrammes pour comparer des images qui intègrent des informations spatiales. Nous représentons les champs estimés comme des images numériques à trois canaux et utilisons le VCC pour comparer et quantifier la précision des estimations. La caractéristique attrayante de cette technique est qu'elle prend en compte la structure spatiale intégrée dans les champs estimés. La sensibilité du VCC à l'information spatiale en fait une métrique appropriée pour évaluer la performance des techniques d'assimilation de données. Sous divers facteurs, tels que le nombre de mesures et les paramètres structurels du champ de conductivité logarithmique, nous comparons la performance du VCC avec celle de l'EQM.