PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Comparison of deteministic interpolation methods for the estimation of groundwater level

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper compares two spatial interpolation techniques – Radial Basis Functions (RBF) and Inverse Distance Weighting (IDW) – with the goal of determining which method creates the best representation of reality for measured groundwater levels in catchment area. The study used the results of research and field observations from the year 2011, in Sosnowica (West Polesie). The data set consists of groundwater levels measured at 15 points in three series of tests. Surface generation was obtained for each method. The water prediction maps showed spatial variation in the groundwater level in the study area and they are quite different. RBF method resulted in a smoother map. The analysis of the methods of interpolation of analyzed data with the help of cross validation statistics and plots showed that Radial Basis Functions creates better representation of reality for measured groundwater levels.
Rocznik
Strony
55--60
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., tab., rys.
Twórcy
autor
  • Department of Applied Mathematics and Computer Science, University of Life Sciences in Lublin, Poland
autor
  • Department of Environmental Engineering and Geodesy, University of Life Sciences in Lublin, Leszczyńskiego 7, 20-950 Lublin, Poland
Bibliografia
  • 1. Azpurua M., Dos Ramos K., 2010. A comparison of spatial interpolation methods for estimation of average electromagnetic field magnitude. Progress In Electromagnetic Research M, 14, 135–145.
  • 2. Bishop C.M., 1995. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford Press, Oxford, 164.
  • 3. Grzywna A., 2011. Zmiany położenia zwierciadła wody gruntowej w latach 2006–2009 na zmeliorowanym obiekcie Sosnowica [Changes the level of the groundwater table in the years 2006–09 on reclaimed object Sosnowica]. Gaz, Woda i Technika Sanitarna, 10, 359–360 [In Polish].
  • 4. Johnston K., Ver Hoef J.M., Krivoruchko K., 2003. ArcGIS 9. Using ArcGIS Geostatistical Analyst ESRI.
  • 5. Karydas C.G., Gitas I.Z.., Koutsogiannaki E., Lydakis-Simantiris N., Silleos G. N., 2009. Evaluation of spatial interpolation techniques for mapping agricultural topsoil properties in Crete. EARSeLeProc. 8, 26–39.
  • 6. Kondracki J., 2002. Geografia regionalna Polski [Regional Geography in Poland]. PWN Warszawa [In Polish].
  • 7. Krivoruchko K., 2006. Introduction to Spatial Data Analysis in GIS. ESRI Press.
  • 8. Kumar V., Remadei., 2006. Kriging of groundwater levels – a case study. Journal of Spatial Hydrology, 6, 1, 81–92.
  • 9. Nikolova N., Vassilev S., 2006. Mapping precipitation variability using different interpolation methods. Proceedings of the Conference on Water Observation and Information System for decision Support (BALWOIS), Ohrid, Macedonia, 25–29.
  • 10. Nyc K., Pokładek R., 2004. Rola małej retencji w kształtowaniu ilości i jakości wód [The role of small retention in shaping the quality and quantity of water]. Zeszyty Naukowe AR we Wrocławiu 502, Seria Inżynieria Środowiska XIII, 72–79 [In Polish].
  • 11. Zawadzki J., 2011. Metody geostatystyczne [Geostatistical methods]. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa [In Polish].
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-0952acf6-f197-44ef-8f71-b1ee8e2e3d33
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.