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Livro: Fluxos Geofísicos (Omta) - Geociências

Livro: Fluxos Geofísicos (Omta) - Geociências


Livro: Fluxos Geofísicos (Omta) - Geociências

Geociências Matemáticas

Geociências matemáticas é um livro expositivo que visa fornecer uma visão abrangente de uma série de assuntos diferentes dentro da Terra e das ciências ambientais. Com exclusividade, ele trata seus assuntos da perspectiva da modelagem matemática com um nível de sofisticação apropriado para sua investigação adequada. O material abrange desde o nível introdutório, onde pode ser utilizado em cursos de graduação ou pós-graduação, até questões de pesquisa de interesse atual. Os capítulos terminam com notas e referências, que fornecem um ponto de entrada na literatura, bem como permitem indicadores discursivos para novas vias de pesquisa.

O capítulo introdutório fornece uma sinopse condensada de técnicas matemáticas de análise aplicadas, conforme usadas na modelagem matemática aplicada moderna. Segue-se uma sucessão de capítulos sobre clima, dinâmica oceânica e atmosférica, rios, dunas, formação da paisagem, fluxo de água subterrânea, convecção do manto, transporte de magma, geleiras e mantos de gelo e inundações sub-glaciais.

Este livro apresenta uma ampla gama de tópicos geocientíficos importantes em um único volume e serve como um ponto de entrada para uma área em rápida expansão de pesquisa interdisciplinar genuína. Ao abordar a interação entre matemática e o mundo real, este livro irá apelar para alunos de pós-graduação, professores e pesquisadores nas áreas de matemática aplicada, ciências ambientais e engenharia.

“A Geociência Matemática cobre muitos tópicos diferentes relacionados à terra, oceanos e atmosfera, mas pode-se ver que todos eles pertencem ao amplo campo da dinâmica dos fluidos geofísicos. … Cada capítulo contém um conjunto de exercícios. … Geociências matemáticas não é apenas um excelente livro-texto para um curso avançado em modelagem matemática para geocientistas e matemáticos aplicados, mas também uma referência inestimável para pesquisadores, como descobri por minha própria experiência. ” (Jean-Claude Mareschal, Mathematical Geosciences, Vol. 44, 2012)

“Este livro ... é para 'atender às necessidades atuais e futuras de interação entre as várias áreas de ciência e tecnologia, por um lado, e matemática, por outro.' as ciências ambientais e a engenharia. … Os leitores com formação matemática interessados ​​em problemas das geociências provavelmente serão os que mais se beneficiarão. … Uma cobertura matemática longa, mas ampla e interessante de muitos tópicos importantes em geociências. ” (Neil Balmforth, SIAM Review, Vol. 54 (2), 2012)

“Este texto interdisciplinar de matemática aplicada está preocupado com aplicações de modelos matemáticos para diversos problemas em dinâmica de fluidos geofísica, física e ciências ambientais que envolvem equações diferenciais ordinárias e parciais. ... pode ser usado como um texto de nível sênior de graduação ou pós-graduação em matemática aplicada, física, ciências ambientais e engenharia. Definitivamente, será útil para estudos e pesquisas avançadas em matemática aplicada, ciências e engenharia. … Isso ajudará a estimular mais estudos e pesquisas por estudantes e profissionais de pesquisa. ” (L. Debnath, Mathematical Reviews, Issue 2012 d)

“Uma visão abrangente da aplicação de modelos matemáticos a problemas no meio ambiente…. o livro é realmente incrível: os tópicos variam de modelagem climática a transporte de magma, evolução da paisagem, oceano, atmosfera e muito mais. … Este livro é muito divertido, até mesmo para folhear. … O livro é dirigido a leitores com alguma familiaridade com equações diferenciais e cálculo avançado. … Os exercícios são outra característica forte do livro: eles são criativos, numerosos e desafiadores. ” (William J. Satzer, The Mathematical Association of America, setembro de 2011)


7 - Reconstruções placas tectônicas de última geração usando GPlates

A tectônica de placas é a teoria cinemática que descreve os movimentos e eventos em grande escala da camada mais externa da Terra sólida em termos de movimentos relativos e interações de fragmentos grandes, rígidos e interligados da litosfera chamados de placas tectônicas. As placas se formam e desaparecem gradualmente ao longo do tempo como resultado de processos tectônicos. Existem atualmente cerca de uma dúzia de placas principais na superfície da Terra e muitas outras menores. A configuração atual das placas tectônicas é ilustrada na Figura 7.1. À medida que as placas de intertravamento se movem em relação umas às outras, elas interagem nos limites das placas, onde as placas adjacentes colidem, divergem ou deslizam umas sobre as outras. As interações das placas resultam em uma variedade de fenômenos de superfície observáveis, incluindo a ocorrência de terremotos e a formação de feições superficiais em grande escala, como montanhas, bacias sedimentares, vulcões, arcos insulares e fossas oceânicas profundas. Por sua vez, o aparecimento desses fenômenos e características de superfície indicam a localização dos limites das placas. Para uma revisão detalhada da teoria das placas tectônicas, consulte Wessel e Müller (2007).

Uma reconstrução placa-tectônica é o cálculo das posições e orientações das placas tectônicas em um instante da história da Terra. A visualização das reconstruções é uma ferramenta valiosa para a compreensão da evolução dos sistemas e processos da superfície da Terra e próximos à subsuperfície. Características geológicas e geofísicas podem ser “embutidas” nas placas simuladas, para serem reconstruídas junto com as placas, permitindo ao pesquisador rastrear os movimentos dessas características ao longo do tempo.


Modelando Fluxos Atmosféricos e Oceânicos: Insights de Experimentos de Laboratório e Simulações Numéricas

Modelagem de fluxos atmosféricos e oceânicos: insights de experimentos de laboratório e simulações numéricas fornece uma ampla visão geral do progresso recente no uso de experimentos de laboratório e simulações numéricas para modelar movimentos de fluidos atmosféricos e oceânicos. Este volume não só examina novos tópicos de pesquisa em experimentação de laboratório, mas também destaca desenvolvimentos recentes nas simulações computacionais correspondentes. À medida que o poder da computação cresce exponencialmente e melhores códigos numéricos são desenvolvidos, a interação entre as simulações numéricas e os experimentos de laboratório está ganhando importância primordial na comunidade científica. As lições aprendidas com as comparações de modelo de laboratório neste volume funcionarão como uma fonte de inspiração para a próxima geração de experimentos e simulações. Os destaques do volume incluem:

A modelagem de fluxos atmosféricos e oceânicos será um recurso valioso para estudantes de graduação, pesquisadores e profissionais nas áreas de geofísica, ciências atmosféricas, oceanografia, ciências climáticas, hidrologia e geociências experimentais.

Biografias do autor

Thomas Gerd Von Larcher é pesquisador do Departamento de Matemática e Ciências da Computação do Instituto de Matemática da Universidade Livre de Berlim, Alemanha. Ele completou seu doutorado em Tecnologia de Engenharia. Ele é autor de alguns artigos de pesquisa e capítulos de livros. Seus interesses de pesquisa incluem método de elementos finitos, mecânica dos fluidos, dinâmica computacional dos fluidos, física computacional, transferência de calor, oceanografia, fluxo de fluidos, modelagem numérica.

Paul D Williams é pesquisador da Royal Society University na University of Reading, no Departamento de Meteorologia e no National Center for Atmospheric Science. Ele está no grau de Leitor. Ele é autor de mais de 80 artigos de pesquisa, incluindo uma publicação recente em Nature Mudança Climática. Seus interesses de pesquisa incluem estudar a atmosfera e o oceano, e seu papel no tempo e no clima, usando modelos matemáticos e numéricos e experimentos de laboratório. Ele também é atualmente o Editor de Cartas de pesquisa geofísica.


Estrutura do Movimento nas Geociências

Jonathan Carrivick é professor titular de Geomorfologia na Escola de Geografia da Universidade de Leeds, Reino Unido. Seus principais interesses de pesquisa estão nos sistemas marginais polares, árticos e alpinos, e se concentram especialmente em enchentes de explosão de geleiras e lagos proglaciais. Ele é especialista em levantamento topográfico digital, especialmente para construção de modelos de terreno para entrada em simulações de computador morfodinâmicas e para detectar mudanças geomorfológicas rápidas e acoplamento geomorfológico em geleiras, encostas alpinas, morenas e leito de cascalho e rios de leito rochoso.

Dr. Mark Smith é conferencista em Pesquisa Hídrica na Escola de Geografia da Universidade de Leeds, Reino Unido. Sua pesquisa se concentra nas interações de superfícies rugosas com fluxos de ar e água e métodos de quantificação dessa rugosidade, com aplicação particular em hidráulica fluvial, transporte de sedimentos e balanços de energia de superfície. Ele é um especialista em métodos de levantamento de alta resolução, tendo trabalhado com Scanners a Laser Terrestre por mais de uma década e, mais recentemente, usando conjuntos de dados Estrutura de Movimento em uma variedade de ambientes, de rios de cascalho, erodindo ermos e derretimento de gelo de geleira.

Dr. Duncan Quincey é Professor Associado em Geomorfologia na Escola de Geografia da Universidade de Leeds, Reino Unido. Sua pesquisa se concentra na evolução dos ambientes glaciais e alpinos, com interesses particulares nos processos de controle do desenvolvimento de lagos e inundações. Ele é um especialista em sensoriamento remoto com habilidades no desenvolvimento de métodos ópticos e baseados em SAR para recuperar dados de velocidade de superfície de imagens de satélite e no emprego de novos métodos de sensoriamento remoto, como Estrutura de Movimento, para modelar processos geofísicos de dados.


3 métodos

Usamos os sismogramas de componente vertical dos 22 fluxos de detritos entre 2017 e 2019 registrados em 6 estações (estações ILL12, ILL13, ILL14, ILL16, ILL17 e ILL18 na Figura 1a) para treinar um modelo de aprendizado de máquina e testar sua capacidade de detecção . O ILL15 e o ILL11 não foram usados, porque o primeiro foi implantado no final da temporada e o último está localizado no Vale do Rhone registrando fortes sinais de ruído antropogênico. As propriedades do fluxo de detritos são mostradas na Tabela S1. Dividimos os sismogramas de fluxo de detritos em janelas de tempo de 100 segundos com uma sobreposição de 50%. Este comprimento de janela é longo o suficiente para extrair características espectrais estáveis ​​e fornece conjuntos grandes o suficiente de dados de treinamento.

3.1 Dados Rotulados

Pré-CD1: sinais de fluxo de detritos antes da passagem de CD1

Pós-CD1: sinais de fluxo de detritos após a passagem de CD1

Ruído: sinais não associados a fluxos de detritos

Dividir os sinais de fluxo de detritos em duas classes atende à necessidade de detecção na captação superior antes da passagem de CD1. Esperamos que os dados sísmicos distingam entre os sinais pré-CD1 e pós-CD1, porque as amplitudes sísmicas e as frequências dominantes dependem das distâncias entre a frente de fluxo e as estações de registro (Walter et al., 2017 Wenner et al., 2019). Além disso, na parte inferior de Illgraben, as barragens de retenção causam vários metros de queda livre, amplificando a geração de sinal sísmico à medida que pedregulhos passam por elas. Para 20 eventos, os tempos de chegada em CD1 são conhecidos por geofones dentro da barragem de controle. Para dois eventos, as detecções de geofone não estavam disponíveis e, em vez disso, usamos estimativas da localização da fonte de amplitude (ASL), que traça a localização da frente de fluxo usando amplitudes variáveis ​​no tempo dos sismogramas de fluxo de detritos (Walter et al., 2017). As três classes de sinal diferentes são indicadas na Figura 1c – 1f e S25 e o particionamento do sinal em janelas de tempo de 100 s é esquematicamente apresentado na Figura S26.

3.2 Compilação e processamento do catálogo

A construção do nosso detector de fluxo de detritos é uma classificação de aprendizado de máquina supervisionado (Goodfellow et al., 2016), pois solicitamos um algoritmo para classificar um sinal de origem desconhecida com base em um modelo de aprendizado de máquina previamente treinado. O treinamento do modelo requer um catálogo de sinais rotulados com sinais cujas classes são conhecidas por observações independentes. Compilamos esse conjunto de dados rotulados a partir de sismogramas de fluxo de detritos definidos por tempos de início e término de sinais escolhidos manualmente (Figuras 1d e 1f, consulte o Texto S1 para obter detalhes). Os sismogramas de fluxo de detritos são definidos como os registros situados entre o início do sinal mais antigo e o final do sinal mais recente entre todas as estações. Incluindo todas as estações disponíveis, isso resulta em 3.631 janelas de tempo pré-CD1 e 13.046 janelas de tempo pós-CD1. Escolhemos aleatoriamente janelas de longo tempo de ruído de 550.100 s de 2017, 2018 e 2019 e vários sismogramas de chuva para compilar o catálogo de ruído. Isso fornece 16.614 janelas de tempo de ruído.

Usamos uma abordagem de teste e treinamento de duas iterações: primeiro nos limitamos aos 18 fluxos de detritos com as assinaturas sísmicas mais limpas. Destes, usamos todas as janelas de tempo de 100 s de 15 eventos com rótulos pré-CD1 e pós-CD1 para treinar o modelo e testá-lo nos sismogramas dos fluxos de detritos restantes. Usamos 2/3 (11.076) das janelas de tempo de ruído selecionadas aleatoriamente para o treinamento e o restante (5.538) para o teste. Na segunda iteração, repetimos este exercício com janelas de tempo de 20 fluxos de detritos para treinamento e dois fluxos de detritos para teste. Além disso, injetamos falsos positivos (29.741 janelas de tempo) da primeira iteração na classe de ruído. Isso aumenta a classe de ruído para 46.355 janelas de tempo.

3.2.1 Implementação e desempenho do detector

Em vez de usar sinais sísmicos brutos, nosso algoritmo opera em 70 recursos de sinais estatísticos. Um recurso é um número escalar, que descreve as características da forma de onda (por exemplo, amplitude quadrática média [RMS]), conteúdo espectral (por exemplo, média e variância da transformada de Fourier discreta) e variações de sinal em toda a rede (por exemplo, relação entre RMS máximo e RMS mínimo). A lista completa de recursos é fornecida na Tabela S2 e em Provost et al. (2017). Cinquenta e nove recursos são extraídos para cada estação separadamente. Onze recursos de rede são calculados com base em todas as estações disponíveis (Figura S26b).

Usamos o classificador supervisionado Random Forest (RF) (Breiman, 2001) como o algoritmo de aprendizado de máquina, que compreende a maioria dos votos entre um conjunto de árvores de decisão aleatórias (Figura S27). As árvores de decisão são formadas por operações consecutivas de desigualdade, que determinam se os recursos são menores ou maiores do que os limites predefinidos. Esses limites, a ordem e o número das operações de desigualdade são aprendidos durante a fase de treinamento, enquanto os hiperparâmetros (por exemplo, o número máximo de operações de desigualdade e o número total de árvores de decisão) são determinados conforme descrito no Texto S1.

RF provou ser útil em aplicações sismológicas (por exemplo, Rouet-Leduc et al., 2017, 2019) e detecção de movimentos de massa (por exemplo, Hibert et al., 2017 Maggi et al., 2017 Provost et al., 2017 Wenner et al. , 2020). Para nossa implementação, usamos a biblioteca Python de aprendizado de máquina Scikit-learn (Pedregosa et al., 2011).

Na fase de treinamento, o algoritmo de aprendizado de máquina tem acesso aos recursos e aos rótulos associados (pré-CD1, pós-CD1 e ruído). Posteriormente, o desempenho do modelo de aprendizado de máquina é avaliado nos dados de teste, que não foram incluídos no treinamento. Os verdadeiros rótulos dos dados de teste são comparados com as previsões do modelo, que podem ou não estar corretas (Figura 2).

Avaliação do modelo de aprendizado de máquina (treinamento de segunda iteração). (a) Relações de pares das três características mais importantes (consulte o texto para obter detalhes). Os recursos de cada classe são marcados em cores diferentes. (b) Matriz de confusão normalizada com rótulos verdadeiros e preditos (colunas e linhas). (c) Resultados do detector baseado em ML e (d) detector baseado em ASL aplicado aos dados contínuos de 2019. A inserção em (c) mostra um zoom no fluxo de resíduos de teste, que não fazia parte do conjunto de treinamento. As linhas tracejadas em cinza denotam detecções individuais e a linha vermelha mostra o alarme acionado após um número fixo de detecções subsequentes.

O algoritmo RF retorna a importância do recurso que elucida como o modelo atinge suas previsões (Breiman, 2001). A Figura 2a mostra as relações de pares entre as três características mais importantes. Em cada subparcela dois recursos são plotados um contra o outro e as distribuições univariadas dos mesmos recursos são plotados na diagonal com gráficos de densidade. Os três recursos mais importantes são recursos de rede: (1) Razão entre o RMS máximo e o RMS mínimo na rede, (2) número da estação com RMS máximo e (3) coerência máxima (correlação cruzada normalizada) entre pares de estações. Isso mostra que: (1) o modelo de aprendizado de máquina depende fortemente das amplitudes RMS relativas em toda a rede e a razão de amplitude RMS é a mais baixa para a classe pré-CD1. (2) Algumas janelas de tempo de ruído são altamente correlacionadas. (3) ILL18 tem o maior RMS para a classe pré-CD1, enquanto ILL12 e ILL13 mostram o maior RMS para a classe pós-CD1.

Usamos uma matriz de confusão (Figura 2b) e curva Receiver Operating Characteristic (ROC) (Figura S30, em SI) para avaliar o desempenho do nosso modelo. A matriz de confusão, também chamada de matriz de erro (Stehman, 1997), avalia o desempenho da classificação em um layout de tabela com rótulos verdadeiros como colunas e rótulos previstos como linhas. Para um classificador ideal, todas as amostras se localizam na diagonal onde o rótulo predito é igual ao rótulo verdadeiro e os valores da diagonal são normalizados para 1.

No manuscrito principal, apresentamos os resultados da segunda iteração, os resultados da primeira iteração são apresentados em SI, Figuras S29-30. A matriz de confusão na Figura 2b mostra a maior classificação incorreta para a classe pré-CD1 com 14% das janelas de tempo pré-CD1 classificadas como ruído. No entanto, ∼30% dessas janelas de tempo "confusas" são as três primeiras janelas de tempo dos sismogramas pré-CD1, e o número normalizado de verdadeiros positivos aumenta de 0,83 para 0,87 (pré-CD1 - classificação incorreta de ruído diminui para 0,11) se removemos essas janelas de tempo do conjunto de teste. Considerando que essas amostras iniciais são rotuladas como pré-CD1, elas podem constituir ruído para estações localizadas mais longe do torrent. Com base na diagonal da matriz de confusão, esperamos que nosso detector identifique sinais de fluxo de detritos com uma precisão próxima a 90%.

3.3 Detecções e alarmes

Detecção: uma janela de tempo única em que a maioria dos votos nas estações online prevê a classe pré-CD1 ou pós-CD1

Alarme: & gt2 detecções subsequentes para a classe pré-CD1 e & gt10 detecções subsequentes para a classe pós-CD1

Se não houver maioria entre as estações online, o detector congela o status do alarme atual e aguarda a previsão da próxima janela de tempo para atualizar o status do alarme. A definição do alarme apresenta um intervalo de tempo entre a detecção inicial do fluxo de detritos (200 s para a classe pré-CD1 e 16 min 40 s para a classe pós-CD1, consulte o detalhe na Figura 2c para uma representação visual). Esse intervalo de tempo é pequeno para a classe pré-CD1, o que é crucial para o aviso e, ao mesmo tempo, minimiza o número de alarmes falsos.


Geoeletromagnetismo

O geoeletromagnetismo examina os conceitos teóricos e as aplicações dos métodos de prospecção elétrica. Este livro está dividido em sete capítulos que abordam especificamente os conceitos eletromagnéticos básicos e as funções matemáticas especiais. Este texto trata primeiro das abordagens numéricas e analíticas para delinear os princípios da resistividade da terra, seguido por uma descrição do modelo de três camadas. Esses tópicos são seguidos por uma discussão sobre a teoria da polarização elétrica induzida. Os capítulos subsequentes são dedicados à teoria eletromagnética relevante do fluxo de corrente de baixa frequência na condução com campos variados. A discussão então muda para os problemas geofísicos associados às fontes dipolo elétricas verticais, com ênfase na faixa quase estática na qual todas as distâncias significativas são pequenas em comparação com o comprimento de onda do espaço livre. Os últimos capítulos delineiam o desenvolvimento analítico relevante da teoria magnetotelúrica e os princípios teóricos dos métodos eletromagnéticos transitórios usados ​​na exploração geofísica. Geofísicos, teóricos e alunos de nível de graduação encontrarão este livro inestimável.

O geoeletromagnetismo examina os conceitos teóricos e as aplicações dos métodos de prospecção elétrica. Este livro está dividido em sete capítulos que abordam especificamente os conceitos eletromagnéticos básicos e as funções matemáticas especiais. Este texto trata primeiro das abordagens numéricas e analíticas para delinear os princípios da resistividade da terra, seguido por uma descrição do modelo de três camadas. Esses tópicos são seguidos por uma discussão sobre a teoria da polarização elétrica induzida. Os capítulos subsequentes são dedicados à teoria eletromagnética relevante do fluxo de corrente de baixa frequência na condução com campos variados. A discussão então muda para os problemas geofísicos associados às fontes dipolo elétricas verticais, com ênfase na faixa quase estática em que todas as distâncias significativas são pequenas em comparação com o comprimento de onda do espaço livre. Os últimos capítulos descrevem o desenvolvimento analítico relevante da teoria magnetotelúrica e os princípios teóricos dos métodos eletromagnéticos transitórios usados ​​na exploração geofísica. Geofísicos, teóricos e alunos de nível de graduação encontrarão este livro inestimável.


Capítulo 5 - Fluxos de lava

Existem muitos tipos de modelos de colocação de fluxo de lava. Um tipo de modelo numérico visa aplicar e vincular equações que descrevem as taxas de resfriamento do fluxo de lava, reologia e dinâmica para simular o espalhamento do fluxo de lava. Geralmente aplicado à colocação de fluxo de lava basáltica, é este tipo de modelo que consideramos aqui. Dentro desse tipo de modelo, podemos definir dois subtipos de simulação: limitado por volume e por resfriamento. Ao aplicar e vincular as leis que regem a capacidade de um fluido de Bingham de se espalhar sob a influência da gravidade, as simulações de volume e de resfriamento limitados espalham os volumes de controle em uma topografia digital. As abordagens de volume limitado espalham e afinam um volume finito erupcionado até que uma folha com uma espessura crítica definida pela força de escoamento de lava seja atingida. Para um modelo limitado por resfriamento, as perdas de calor devido à radiação, convecção e condução são estimadas para calcular as taxas de resfriamento e cristalização do núcleo. Eles podem ser usados ​​para estimar as propriedades reológicas (viscosidade, força de escoamento) da lava. As propriedades reológicas podem ser usadas para estimar a espessura do fluxo por meio de um modelo de limite de escoamento, bem como a velocidade usando as equações de Jeffreys ou Navier-Stokes. Esses modelos de simulação de fluxo dependem, por sua vez, de modelos bem restritos que definem e vinculam a perda de calor do fluxo de lava, taxas de resfriamento, cristalinidade, reologia, velocidade e espessura.


Lajes estagnadas e seus fluxos de retorno da tomografia de frequência finita das descontinuidades de 410 km e 660 km

A tração da laje é geralmente considerada como a força dominante que impulsiona o movimento global das placas tectônicas. Este modo de convecção é bem restrito no manto superior, mas o padrão de convecção no manto médio é mais especulativo. Neste estudo, apresentamos modelos globais de alta resolução da estrutura de descontinuidade de 410 km e 660 km a partir de tomografia de frequência finita de precursores SS. Os novos modelos revelam uma forte correlação positiva entre as duas descontinuidades nas principais zonas de subducção. Em regiões onde lajes estagnadas em grande escala foram relatadas na zona de transição do manto (MTZ), ambas as descontinuidades ocorrem em profundidades maiores do que a média global. Esta estrutura se correlaciona bem com anomalias de velocidade de onda sísmica, sugerindo possíveis fluxos de retorno do manto inferior aquecendo o MTZ raso acima das lajes estagnadas. Usando um modelo simples para lajes estagnadas em simulações geodinâmicas, mostramos que este modo de troca de massa entre o manto superior e o manto inferior ocorre predominantemente nas proximidades das lajes e, os fluxos de retorno tornam-se mais fortes à medida que aumenta a extensão da estagnação da laje .


Manual de Geociências Matemáticas

Este manual de acesso aberto publicado no 50º aniversário do IAMG, apresenta uma compilação de contribuições de pesquisa inovadoras por geocientistas premiados que foram fundamentais na formação do IAMG. Ele contém 45 capítulos que são categorizados amplamente em cinco partes (i) teoria, (ii) aplicações gerais, (iii) exploração e estimativa de recursos, (iv) revisões e (v) reminiscências cobrindo tópicos relacionados, como geociências matemáticas, morfologia matemática, geoestatística, fractais e multifractais, estatísticas espaciais, geoestatística multiponto, análise de dados composicionais, informática, geocomputação, métodos numéricos e teoria do caos nas geociências.

B.S. Daya Sagar é professora titular da Unidade de Ciência de Sistemas e Informática (SSIU) do Instituto de Estatística Indiano em Bangalore, Índia. Dr. Sagar recebeu seu MSc e Ph.D. graduou-se em geoengenharia e sensoriamento remoto pela Faculdade de Engenharia da Andhra University, Visakhapatnam, Índia, em 1991 e 1994, respectivamente. Ele também é o primeiro chefe da SSIU. Anteriormente, ele trabalhou na Faculdade de Engenharia da Universidade de Andhra e no Centro de Sensoriamento e Processamento de Imagens Remotas (CRISP) da Universidade Nacional de Cingapura em vários cargos durante 1992-2001. Ele atuou como Professor Associado e Pesquisador na Faculdade de Engenharia e Tecnologia (FET), Multimedia University, Malásia, durante 2001-2007. Desde 2017, ele é Professor Visitante na Universidade de Trento, Itália. Seus interesses de pesquisa incluem morfologia matemática, GISci, processamento digital de imagens, fractais e multifractais, suas aplicações em extração, análise e modelagem de padrões geofísicos. Ele publicou mais de 85 artigos em revistas científicas e é autor e / ou editou 11 livros e / ou edições temáticas especiais para revistas. Recentemente, ele escreveu um livro intitulado "Morfologia Matemática em Geomorfologia e GISci". Recentemente, ele coeditou duas edições especiais sobre "Filtragem e segmentação com morfologia matemática" para o IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing e "Applied Earth Observation and Remote Sensing in India" para o IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing . Ele é um membro eleito da Royal Geographical Society (1999), Indian Geophysical Union (2011), e foi membro da New York Academy of Science durante 1995-1996. Ele recebeu o Dr. Balakrishna Memorial Award da Andhra Pradesh Academy of Sciences em 1995, a Krishnan Gold Medal da Indian Geophysical Union em 2002 e o "Georges Matheron Award-2011 (com Lecturership)" da International Association for Mathematical Geosciences . Ele é o Presidente Fundador da Seção de Bangalore IEEE GRSS Chapter. É membro do Conselho Editorial de Computadores e Geociências e Fronteiras: Informática Ambiental.
Qiuming Cheng fez seu doutorado. em Ciências da Terra sob supervisão do Dr. Frits Agterberg na Universidade de Ottawa em 1994. Dr. Cheng passou um ano no Geological Survey of Canada como um PDF sob a supervisão do Dr. Graeme Bonham-Carter, e logo se tornou um membro do corpo docente na York University, Toronto, Canadá, em 1995, com nomeações cruzadas no Departamento de Ciência e Engenharia Terrestre e Espacial e no Departamento de Geografia. Ele foi promovido a professor associado em 1997 e a professor titular em 2002. Ele foi premiado com o Changjiang Scholar Professorship na China pelo Ministério da Educação da China, onde montou e lidera o Laboratório Estadual de Processos Geológicos e Recursos Minerais (GPMR) localizado em ambos os campi da Universidade de Geociências da China em Pequim e Wuhan. Atualmente, ele detém uma cátedra especial nacional de mil talentos da China, servindo como diretor fundador do laboratório GPMR. O Dr. Cheng se especializou em geociências matemáticas com foco de pesquisa em modelagem matemática não linear de processos terrestres e técnicas de geoinformática para previsão de recursos minerais. Ele é autor e co-autor de mais de 300 artigos de pesquisa. Ele recebeu vários prêmios de prestígio, incluindo a Medalha Krumbein, o maior prêmio da Associação Internacional de Geociências Matemáticas (IAMG). Dr. Cheng foi eleito presidente da Associação Internacional de Geociências Matemáticas (IAMG) durante 2012-16. Ele é o presidente da União Internacional de Ciências Geológicas (IUGS) para o período entre 2016 e 2020. Dr. Cheng é um líder internacional na aplicação de matemática não linear e geoinformática para a análise, modelagem e previsão de uma ampla gama de processos geológicos e avaliação quantitativa de recursos minerais. O principal interesse de pesquisa do Dr. Cheng envolve o estudo interdisciplinar de propriedades não lineares dos sistemas da Terra, bem como avaliação quantitativa e previsão de recursos naturais e impactos ambientais. Sua pesquisa sobre densidade fractal e teoria de análise de singularidade local e modelos geomatemáticos causou um grande impacto em várias disciplinas geocientíficas, incluindo aquelas relacionadas com o fluxo de calor da crista oceânica, erupção magmática durante o crescimento da crosta continental e formação de supercontinentes, terremotos, inundações, hidrotermal mineralização e previsão de depósitos minerais profundamente enterrados.
Frits Agterberg é um geólogo matemático canadense nascido na Holanda que serviu no Geological Survey of Canada em Ottawa. Ele freqüentou a Universidade de Utrecht na Holanda de 1954 a 1961. Com outros membros fundadores, ele foi fundamental no estabelecimento da Associação Internacional de Geociências Matemáticas (IAMG) em 1968. Ele recebeu a Medalha William Christian Krumbein da IAMG em 1978 e foi professor ilustre da IAMG em 2004. Em 2017 foi agraciado com o título de Membro Honorário do IAMG. Ele é autor ou co-autor de mais de 250 artigos científicos e cinco livros. Ele serviu ao IAMG de várias maneiras, incluindo como presidente de 2004 a 2008. Depois de defender sua tese de doutorado em geologia estrutural dos Alpes italianos na Universidade de Utrecht e uma bolsa de um ano na Universidade de Wisconsin em Madison, ele se tornou " estatístico petrológico "em seu primeiro trabalho no Geological Survey of Canada (GSC) em 1962. Ele foi convidado a criar a Seção de Geomatemática do GSC em 1971. Ele se aposentou do GSC em 1996, mas ainda tem um escritório na sede em Ottawa. Em 1968, ele se associou à Universidade de Ottawa, onde ministrou um curso de "Estatística em geologia" por 25 anos e orientou seis alunos de doutorado em geomatemática. De 1978 a 1989, dirigiu o Projeto de Estratigrafia Quantitativa do Programa Internacional de Correlação Geológica. De 1981 a 2001, o Dr. Agterberg foi correspondente da Royal Netherlands Academy of Arts and Sciences. Durante os últimos 20 anos, principalmente em colaboração com Qiuming Cheng, seus colegas e alunos da Universidade de Geociências da China em Wuhan e Pequim e na Universidade de York, Toronto, ele trabalhou em aplicações de multifractais para estudar a distribuição espacial de metais em rochas e corpos de minério.

“The book is an excellent resource for students, young scientists, practicing geologists, geophysicists, and geoscientists who want to better understand mathematical methods. … The handbook is a comprehensive reference that should have a place on the bookshelves of graduate students and researchers in the field of geosciences who are interested in using mathematical methods to analyze data.” (Yuriy Kostyuchenko, Mohamed Abioui and Andrea Di Cencio, Mathematical Geosciences, Vol. 52, 2020)


Borehole Geophysics

Borehole geophysics is the science of recording and analyzing measurements of physical properties made in wells or test holes. Probes that measure different properties are lowered into the borehole to collect continuous or point data that is graphically displayed as a geophysical log. Multiple logs typically are collected to take advantage of their synergistic nature--much more can be learned by the analysis of a suite of logs as a group than by the analysis of the same logs individually. Borehole geophysics is used in ground-water and environmental investigations to obtain information on well construction, rock lithology and fractures, permeability and porosity, and water quality. The geophysical logging system consists of probes, cable and drawworks, power and processing modules, and data recording units. State-of-the-art logging systems are controlled by a computer and can collect multiple logs with one pass of the probe.

Borehole geophysics is the science of recording and analyzing measurements of physical properties made in wells or test holes. Probes that measure different properties are lowered into the borehole to collect continuous or point data that is graphically displayed as a geophysical log. Multiple logs typically are collected to take advantage of their synergistic nature--much more can be learned by the analysis of a suite of logs as a group than by the analysis of the same logs individually. Borehole geophysics is used in ground-water and environmental investigations to obtain information on well construction, rock lithology and fractures, permeability and porosity, and water quality. The geophysical logging system consists of probes, cable and drawworks, power and processing modules, and data recording units. State-of-the-art logging systems are controlled by a computer and can collect multiple logs with one pass of the probe.

Borehole-geophysical logging can provide a wealth of information that is critical in gaining a better understanding of subsurface conditions needed for ground-water and environmental studies. Geophysical logs provide unbiased continuous and in-situ data and generally sample a larger volume than drilling samples.

The different hydrogeologic units found in the subsurface display a wide range of capabilities to store and transmit ground water and contaminants. Borehole-geophysical logging provides a highly efficient means to determine the character and thickness of the different geologic materials penetrated by wells and test holes. This information is essential for proper placement of casing and screens in water-supply wells and for characterizing and remediating ground-water contamination.


    The quality of ground water is highly variable and ground-water contamination may be caused by man-made or natural sources. Integration of borehole-geophysics logging with water-quality sampling provides a more complete picture, whether the objective is to develop a water-supply well or remediate a contaminated aquifer.
    Wells are the access points to the ground-water system, and knowledge of their construction and condition are important whether they are being used for ground-water supply, monitoring, or remediation. The location and condition of casing and screen can be rapidly evaluated with geophysical logging.

What are the common geophysical logs and how are they used?

Common geophysical logs include caliper, gamma, single-point resistance, spontaneous potential, normal resistivity, electromagnetic induction, fluid resistivity, temperature, flowmeter, television, and acoustic televiewer.

    record borehole diameter. Changes in borehole diameter are related to well construction, such as casing or drilling-bit size, and to fracturing or caving along the borehole wall. Because borehole diameter commonly affects log response, the caliper log is useful in the analysis of other geophysical logs, including interpretation of flowmeter logs.
    record the amount of natural gamma radiation emitted by the rocks surrounding the borehole. The most significant naturally occurring sources of gamma radiation are potassium-40 and daughter products of the uranium- and thorium-decay series. Clay- and shale-bearing rocks commonly emit relatively high gamma radiation because they include weathering products of potassium feldspar and mica and tend to concentrate uranium and thorium by ion absorption and exchange.
    record the electrical resistance from points within the borehole to an electrical ground at land surface. In general, resistance increases with increasing grain size and decreases with increasing borehole diameter, fracture density, and dissolved-solids concentration of the water. Single-point resistance logs are useful in the determination of lithology, water quality, and location of fracture zones.
    record potentials or voltages developed between the borehole fluid and the surrounding rock and fluids. Spontaneous-potential logs can be used in the determination of lithology and water quality. Collection of spontaneous-potential logs is limited to water- or mud-filled open holes.
    record the electrical resistivity of the borehole environment and surrounding rocks and water as measured by variably spaced potential electrodes on the logging probe. Typical spacing for potential electrodes are 16 inches for short-normal resistivity and 64 inches for long-normal resistivity. Normal-resistivity logs are affected by bed thickness, borehole diameter, and borehole fluid and can only be collected in water- or mud-filled open holes.
    record the electrical conductivity or resistivity of the rocks and water surrounding the borehole. Electrical conductivity and resistivity are affected by the porosity, permeability, and clay content of the rocks and by the dissolved-solids concentration of the water within the rocks. The electromagnetic-induction probe is designed to maximize vertical resolution and depth of investigation and to minimize the effects of the borehole fluid.
    record the electric resistivity of water in the borehole. Changes in fluid resistivity reflect differences in dissolved-solids concentration of water. Fluid-resistivity logs are useful for delineating water-bearing zones and identifying vertical flow in the borehole.
    record the water temperature in the borehole. Temperature logs are useful for delineating water-bearing zones and identifying vertical flow in the borehole between zones of differing hydraulic head penetrated by wells. Borehole flow between zones is indicated by temperature gradients that are less than the regional geothermal gradient, which is about 1 degree Fahrenheit per 100 feet of depth.
    record the direction and rate of vertical flow in the borehole. Borehole-flow rates can be calculated from downhole-velocity measurements and borehole diameter recorded by the caliper log. Flowmeter logs can be collected under non-pumping and(or) pumping conditions. Impeller flowmeters are the most widely used but they generally cannot resolve velocities of less than 5 ft/min. Heat-pulse and electromagnetic flowmeters can resolve velocities of less than 0.1 ft/min.
    record a color optical image of the borehole. In addition to being recorded on video-cassette-recorder tape, the optical image can be viewed in real time on a television monitor. Well construction, lithology and fractures, water level, cascading water from above the water level, and changes in borehole water quality (chemical precipitates, suspended particles, and gas) can be viewed directly with the camera.
    record a magnetically oriented, photographic image of the acoustic reflectivity of the borehole wall. Televiewer logs indicate the location and strike and dip of fractures and lithologic contacts. Collection of televiewer logs is limited to water- or mud-filled open holes.

ADVANCES IN BOREHOLE GEOPHYSICS FOR GROUNDWATER INVESTIGATIONS

Detailed information on subsurface conditions is essential for the development and management of ground-water resources and the characterization and remediation of contaminated sites. Borehole geophysical techniques provide a highly efficient means for the collection of such information. Recent advances in methods and equipment have greatly increased the ability of geoscientists to obtain subsurface information in ground-water investigations through borehole geophysical techniques.

    that are specifically designed for ground-water applications are available. The geophysical loggers are PC-based and have menu-driven software for the collection, display, and analysis of digital log data. Drawworks for shallow investigations are highly portable, and some have plastic-coated logging cables for easy decontamination. Many of the logging probes can be used in boreholes with a diameter as small as 5 centimeters. Many probes are capable of collecting multiple geophysical parameters with a single logging run, thereby greatly increasing the efficiency of the logging operation. replaced normal-resistivity logging in the oil industry many years ago. Induction probes have been designed specifically for small-diameter monitoring wells. Induction logs can be collected in water-, air-, and mud-filled holes and through PVC casing. Major factors that affect induction-log response in sand-and-gravel aquifers are the concentration of dissolved solids in the ground water and the silt and clay content of the aquifer. Induction logs, which are commonly run in combination with gamma logs, are used to identify lithology and zones of electrically conductive contamination such as landfill leachate and saltwater intrusion. that use heat-pulse and electromagnetic methods can measure extremely low vertical flow rates in boreholes. Conventional impeller flowmeters that are widely used in ground-water studies have a lower measurement limit of about 2 meters per minute, whereas the high-resolution flowmeters have lower measurement limits of less than 0.03 meters per minute. Flowmeters can be used to measure borehole flow under ambient as well as pumped conditions. Borehole-flow measurements made under ambient conditions can help to delineate transmissive fractures and other permeable zones and to indicate the direction of vertical hydraulic gradients they also are useful in interpreting fluid-conductivity logs and borehole water-quality data. Borehole-flow measurements made under pumped conditions can be used to develop hydraulic-conductivity profiles of aquifers. commonly are used in ground-water studies to inspect the condition of well casing and screens they also can be used to directly view (1) lithologic texture, grain size, and color (2) water levels and cascading water and (3) bedrock fractures. Television logs can be obtained in clear water and above the water level. The most sophisticated television systems are magnetically oriented and provide a 360-degree digital image of the borehole wall. provide a magnetically oriented, 360-degree, photographlike image of the acoustic reflectivity of the borehole wall. Televiewers have been used in the oil industry for many years and are being used increasingly in ground-water applications. Televiewer logs, which indicate acoustic transit time and reflected amplitude, can be obtained from water- or mud-filled holes. The newest digital televiewer systems allow interactive determination of fracture orientation. provides a method to detect fracture zones at distances as far as 30 meters or more from the borehole in electrically resistive rocks. Radar measurements can be made in a single borehole (transmitter and receiver in same borehole) or by cross-hole tomography (transmitter and receiver in separate boreholes). Single-hole, directional radar can be used to identify the location and orientation of fracture zones, and cross-hole tomography can be used to delineate fracture zones between boreholes. The movement of a saline tracer through fracture zones can be monitored by borehole radar.

TRAINING AND TECHNOLOGY TRANSFER

A major component of the Office of Ground Water/Branch of Geophysical Application and Support program in geophysical training and technology transfer is based in the New York Water Science Center. The multi-faceted program includes demonstrations, field training, workshops, and courses at the project, Water Science Center, Region, and Survey-wide level. State-of-the-art geophysical equipment is used for training and demonstrations including borehole radar, electromagnetic induction, digital televiewer and television, heat-pulse flowmeter, and wireline packer.

Johnson, C.D., 1994, Use of a borehole color video camera to identify lithologies, fractures, and borehole conditions in bedrock wells in the Mirror Lake Area, Grafton County, New Hampshire, in U.S. Geological Survey Toxic Substance Hydrology Program - Proceedings of the Technical Meeting, Colorado Springs, Colorado, September 20-24, 1993: U.S. Geological Survey Water-Resources Investigations Report 94-4015, p. 89-93.

Lane, J.W., Haeni, F.P., and Williams, J.H., 1994, Detection of bedrock fractures and lithologic changes using borehole radar at selected sites in Proceedings of the Fifth International Conference on Ground Penetrating Radar, Kitchener, Ontario, Canada, June 12-16, 1994: Waterloo, Ontario, Waterloo Centre for Groundwater Research, p. 557-592.

Lane, J.W., Haeni, F.P., Placzek, G., and Wright, D.L., 1996, Use of borehole-radar methods to detect a saline tracer in fractured crystalline bedrock, Mirror Lake, Grafton County, New Hampshire, in Proceedings of the 6th Annual International Conference on Ground Penetrating Radar, Sendai, Japan, September 30-October 3, 1996, p. 185-190.

Paillet, F.L., Crowder, R.E., and Hess, A.E., 1996, High-resolution flowmeter logging applications with the heat-pulse flowmeter: Journal of Environmental Engineering Geophysics, v. 1, no. 1, pág. 1-11.

Williams, J.H. and Lane, J.W., 1998, Advances in borehole geophysics for ground-water investigations: U.S. Geological Survey Fact Sheet 002-98, 4 p.

Young, S.C. and Pearson, H.S., 1995, The electromagnetic borehole flowmeter - description and application: Ground Water Monitoring and Remediation Review, v. 15, no. 4, pág. 138-147.

For more information on borehole geophysics:

Keys, W.S., 1990, Borehole geophysics applied to ground-water investigations: U.S. Geological Survey Techniques of Water-Resources Investigation, book 2, chap. E2, 150 p.

American Society for Testing and Materials, 1995, Standard Guide for Planning and Conducting Borehole Geophysical Logging (D5753-95): Annual Book of ASTM Standards, 8 p.


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