سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی، ارتفاع سطح آب در زیر سطح زمین است. این سطح در طول زمان با توجه به عوامل مختلفی مانند میزان بارندگی، میزان برداشت آب و ویژگی‌های زمین تغییر می‌کند.
برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی برای مدیریت منابع آب زیرزمینی بسیار مهم است. این برآورد می‌تواند برای اهداف مختلفی مانند برنامه‌ریزی برای برداشت آب، ارزیابی وضعیت منابع آب زیرزمینی و شناسایی مناطقی که در معرض خطر افت سطح آب هستند، استفاده شود.
روش‌های مختلفی برای برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی وجود دارد. یکی از این روش‌ها، استفاده از روش‌های زمین آماری است.
روش‌های زمین آماری، روش‌هایی هستند که برای تحلیل و مدل‌سازی داده‌های مکانی استفاده می‌شوند. این روش‌ها می‌توانند برای برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی از داده‌های مختلفی مانند داده‌های سطح ایستابی اندازه‌گیری شده، داده‌های توپوگرافی، داده‌های خاک و داده‌های آب و هوایی استفاده کنند.
در روش‌های زمین آماری، سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی به عنوان یک تابع از عوامل مختلف مدل‌سازی می‌شود. این عوامل می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

ارتفاع: ارتفاع یک عامل مهم در تعیین سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی است. به طور کلی، سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی در مناطق مرتفع‌تر بالاتر است.
توپوگرافی: توپوگرافی نیز می‌تواند تأثیر زیادی بر سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی داشته باشد. به طور کلی، سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی در مناطق شیب‌دار پایین‌تر است.
خاک: نوع خاک نیز می‌تواند بر سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی تأثیر بگذارد. به طور کلی، سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی در خاک‌های با نفوذپذیری بالا بالاتر است.
آب و هوا: آب و هوا نیز می‌تواند بر سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی تأثیر بگذارد. به طور کلی، سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی در مناطقی که میزان بارندگی بیشتری دارند بالاتر است.

در ادامه به برخی از روش‌های زمین آماری که برای برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی استفاده می‌شوند، اشاره می‌کنیم:

کریجینگ: کریجینگ یک روش درون‌یابی است که برای پیش‌بینی مقادیر یک متغیر در نقاطی که داده وجود ندارد، استفاده می‌شود. کریجینگ می‌تواند برای برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی از داده‌های سطح ایستابی اندازه‌گیری شده در نقاط مختلف استفاده کند.
رگرسیون: رگرسیون یک روش آماری است که برای تعیین رابطه بین دو یا چند متغیر استفاده می‌شود. رگرسیون می‌تواند برای برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی از داده‌های سطح ایستابی اندازه‌گیری شده و داده‌های عواملی مانند ارتفاع، توپوگرافی، خاک و آب و هوا استفاده کند.
شبکه‌های عصبی مصنوعی: شبکه‌های عصبی مصنوعی روش‌های یادگیری ماشینی هستند که می‌توانند برای حل مسائل پیچیده استفاده شوند. شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند برای برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی از داده‌های سطح ایستابی اندازه‌گیری شده و داده‌های عواملی مانند ارتفاع، توپوگرافی، خاک و آب و هوا استفاده کنند.

انتخاب روش مناسب برای برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی به عوامل مختلفی مانند ویژگی‌های منطقه مورد مطالعه، داده‌های موجود و اهداف برآورد بستگی دارد.
نتایج تحقیقات نشان داده است که روش‌های زمین آماری می‌توانند دقت خوبی در برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی داشته باشند. به عنوان مثال، در یک مطالعه که در حوضه آبریز رودخانه کارون انجام شد، ضریب تعیین روش کریجینگ برای برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی 0.94 بود.
با این حال، لازم به ذکر است که دقت برآورد سطح ایستابی آب‌های زیرزمینی با استفاده از روش‌های زمین آماری به عوامل مختلفی مانند تعداد نقاط اندازه‌گیری شده، ویژگی‌های منطقه مورد مطالعه و عواملی مانند ارتفاع، توپوگرافی، خاک و آب و هوا بستگی دارد.