Modelling uncertainty in estimates of recharge to a shallow coastal aquifer

Abstract

Due to the difficulty of field characterization, one is often forced to employ hydrological models in order to determine estimates of aquifer recharge. A Geographical Information System (GIS) and Digital Elevation Model (DEM) may provide the basic support for such hydrological models. Unfortunately, despite the availability of these tools, the values of many parameters within distributed models remain uncertain for application to real world problems. Using the Bisagno basin (100 km²) in the Liguria region of Italy, the role of model parameter uncertainty on estimates of recharge to the Bisagno Aquifer is demonstrated. Uncertainty estimation is achieved through Monte Carlo simulations with the aid of the Generalised Likelihood Uncertainty Estimation procedure of Beven & Binley (1992).

Résumé

La difficulté de caractériser les systèmes réels afin d'estimer la recharge d'un aquifère, nous contraint souvent à utiliser des modèles hydrologiques. Un Système d'Information Géographique (SIG) et un Modèle Numérique de Terrain (MNT) peuvent constituer les données de base de ces modèles. Cependant malgré l'utilisation de tels outils, l'estimation de nombreux paramètres de modèles distribués demeure incertaine en vue de l'application de ces modèles à des cas réels. L'influence de l'incertitude sur les paramètres du modèle est démontrée sur l'exemple de l'aquifère du bassin du Bisagno (100 km²) en Ligurie (Italie). Le calcul de l'incertitude est effectué en utilisant la méthode de Monte Carlo à l'aide de la procédure Generalised Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) de Beven & Binley (1992).