Aquifer vulnerability mapping and GIS: A proposal to monitor uncertainty associated with spatial data processing

摘要

An aquifer assessment was undertaken by the Geological Survey of Canada to estimate the sustainability and aquifer vulnerability in the St. Lawrence Lowlands of south western Quebec. The DRASTIC model and GIS was used to calculate and produce vulnerability maps. A detailed monitoring of data processing was performed to control the accuracy of the vulnerability maps. Overall estimates involved identifying errors and uncertainty associated with spatial and descriptive data used to run the model. The data analysed was related to wells, drillings, thematic maps, and also multiple processing data including errors and uncertainty attributed to calculations of the hydraulic conductivity, data interpolations, intersections of spatial data layers, etc. A categorization system using the Unified Modeling Language (UML) was proposed to categorize spatial data with respect to the degree and sources of possible uncertainties. This article presents the categorization system used, an example of an application for an study area and a discussion around its usefulness in controlling data processing (GIS and model integration). This work shows that uncertainty associated with spatial data processing and integrating data to a numerical system can be very significant, the main ambiguity occurring when cleaning data, interpolating, classifying and overlaying. Uncertainty characterization on the data processes was a valuable source of information. Monitoring the uncertainty associated with spatial data processing is almost more important to assemble than the model itself. However uncertainty monitoring may be complex and subjective and in fact it is rarely done on a regular basis mainly because it requires much more efforts compare to simply running the model.%El Servicio Geológico de Canadá llevó a cabo una evaluación acuífera para estimar la sustentabilidad y la vulnerabilidad acuífera en St. Lawrence Lowlands al suroeste de Québec. El modelo DRASTIC y un SIG fueron usados para calcular y producir los mapas de vulnerabilidad. Paralelamente se realizó un detallado monitoreo del procesamiento de los datos para controlar la exactitud de los mapas de vulnerabilidad. Una estimación global incluyó errores identificados e incertidumbres asociadas con datos espaciales y descriptivos usados en el modelo. Los datos analizados se relacionaron con los pozos, perforaciones, mapas temáticos, y también con los procesos múltiples de los datos incluyendo a los errores e incertidumbre atribuidas a los cálculos de la conductibilidad hidráulica, las interpolaciones de los datos, las intersecciones de capas de los datos espaciales etc. Se propone un sistema de categorización usando el lenguaje UML, para categorizar datos espaciales con respecto al grado y fuente de incertidumbre. Este trabajo presenta este sistema, un ejemplo de aplicación en un área estudiada y una discusión sobre su utilidad en el control del procesamiento de datos. También muestra que la incertidumbre asociada con el procesamiento de datos espaciales y la integración de los datos a un sistema numérico puede ser muy significante; la principal ambigüedad ocurre cuando se limpian datos, se interpolan, se clasifican y se sobreponen. La caracterización de la incertidumbre en los procesos de los datos fue una valiosa fuente de información tan crucial como la misma calidad de los datos.