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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 613648 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 613648

Título del libro: Water-Rock Interaction - Proceedings Of The 13th International Conference On Water-Rock Interaction, Wri-13
Título del capítulo: Hydraulic conductivity and state estimation for stochastic flow and transport models

Autores UNAM:
GRACIELA DEL SOCORRO HERRERA ZAMARRON; JOSE MARIA BRISEÑO ALMARAZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2010

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Palabras clave:

Ensemble Kalman Filter; Field data; Ground-water qualities; Optimal design; Sequential optimization; Space and time; Stochastic characteristic; Stochastic flows; Groundwater; Kalman filters; Models; Parameter estimation; Stochastic systems; Water quality; Stochastic models

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Resumen:

The main objective of groundwater monitoring-networks is to carry out assessments of groundwater hydraulic-heads or groundwater quality and their variation over time. A method that involves space and time in a combined form for the optimal design of this type of networks was proposed by Herrera (1998). The method uses a space-time ensemble Kalman filter coupled with a stochastic flow and transport model and a sequential optimization method. When applying this method, it is important that the stochastic characteristics of the model be congruent with field data. For this reason, the main objective of this work is to apply the space-time ensemble Kalman filter to achieve parameter estimation. A synthetic case study is presented. The results show that for both SGSim and LHS, for all variables lnK, H and C, in general the best results are obtained when both H and C data are used. © 2010 Taylor & Francis Group, London.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9780415604260
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper