Métodos de interpolación para la creación de superficies de basamentos rocosos: revisión, comparación e implicancias en aspectos hidrogeológicos

Abstract

La baja densidad de muestras, su distanciamiento, y las distintas fuentes disponibles, así como también la baja conciencia de los parámetros necesarios para interpolar y los tipos de interpolación, muestran ser las principales falencias a la hora de estimar superficies de basamento rocosos para la creación de modelos hidrogeológicos. La omisión de estas variables resulta de particular interés, puesto que una representación simplista de la geometría del basamento puede tener incidencia directa en los volúmenes de espesor saturado considerado, así como también en una eventual modelación numérica del acuífero. A lo largo de este trabajo se aborda esta problemática, desde el diseño de una base de datos que incluya mayores fuentes de información, como pozos, gravimetría, sondeos eléctricos verticales, nanoTEM, y un modelo digital de elevación; su manejo, análisis y segregación, hasta análisis variográficos; estimación por kriging ordinario, kriging ordinario con restricción por tipo de muestra, kriging con deriva externa, y kriging con anisotropía variable; y la correspondiente validación cruzada a cada una las superficies. Además, de una estimación simple de volúmenes de agua subterráneos, para obtener atisbos de posibles impactos directos que puede tener la superficie del basamento rocoso en un modelo conceptual hidrogeológico. Lo anterior se empleó en la Cuenca del Estero Casablanca, con resultados favorables, tanto en términos de continuidad como en volúmenes de agua estimada, al utilizar kriging con restricción por tipo de muestra. Lo que se relaciona a una mejor selectividad de datos a la hora de estimar, disminuyendo la influencia de información proveniente de la cuenca sedimentaria, la cual tiende a distorsionar la media de los datos. Emplear la metodología propuesta a cuencas con características diferentes, requiere la atención a las siguientes variables: geografía. geomorfología y morfometría de la cuenca; estructuras geológicas y tipo de basamento; fuentes de información, número de muestras para estimar y su distanciamiento; así como orientación de anisotropías, y método de interpolación. Mientras que la confiabilidad está sujeta a: objetivos y escalas de modelación; la geometría del acuífero y su interacción con estructuras geológicas; la consistencia entre la resolución deseada para el modelo numérico y la del basamento; y las abundancia y distribución de las fuentes de información.

La baja densidad de muestras, su distanciamiento, y las distintas fuentes disponibles, así como también la baja conciencia de los parámetros necesarios para interpolar y los tipos de interpolación, muestran ser las principales falencias a la hora de estimar superficies de basamento rocosos para la creación de modelos hidrogeológicos. La omisión de estas variables resulta de particular interés, puesto que una representación simplista de la geometría del basamento puede tener incidencia directa en los volúmenes de espesor saturado considerado, así como también en una eventual modelación numérica del acuífero. A lo largo de este trabajo se aborda esta problemática, desde el diseño de una base de datos que incluya mayores fuentes de información, como pozos, gravimetría, sondeos eléctricos verticales, nanoTEM, y un modelo digital de elevación; su manejo, análisis y segregación, hasta análisis variográficos; estimación por kriging ordinario, kriging ordinario con restricción por tipo de muestra, kriging con deriva externa, y kriging con anisotropía variable; y la correspondiente validación cruzada a cada una las superficies. Además, de una estimación simple de volúmenes de agua subterráneos, para obtener atisbos de posibles impactos directos que puede tener la superficie del basamento rocoso en un modelo conceptual hidrogeológico. Lo anterior se empleó en la Cuenca del Estero Casablanca, con resultados favorables, tanto en términos de continuidad como en volúmenes de agua estimada, al utilizar kriging con restricción por tipo de muestra. Lo que se relaciona a una mejor selectividad de datos a la hora de estimar, disminuyendo la influencia de información proveniente de la cuenca sedimentaria, la cual tiende a distorsionar la media de los datos. Emplear la metodología propuesta a cuencas con características diferentes, requiere la atención a las siguientes variables: geografía. geomorfología y morfometría de la cuenca; estructuras geológicas y tipo de basamento; fuentes de información, número de muestras para estimar y su distanciamiento; así como orientación de anisotropías, y método de interpolación. Mientras que la confiabilidad está sujeta a: objetivos y escalas de modelación; la geometría del acuífero y su interacción con estructuras geológicas; la consistencia entre la resolución deseada para el modelo numérico y la del basamento; y las abundancia y distribución de las fuentes de información.