DREAM算法分析地下水数值模拟不确定性的影响因素

发布时间：2017-10-23 18:05

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【摘要】：地下水数值模拟常受到模型不确定性、观测资料不确定性等多种不确定性因素的影响,对这些影响因素进行定量分析十分必要。将差分进化自适应梅特罗波利斯(Differential Evolution Adaptive Metropolis,DREAM)算法与MODFLOW模型结合应用于地下水数值模拟不确定性的定量分析。以模型结构概化、水位观测资料误差这两种重要不确定性来源为例,通过一个理想地下水流模型,系统分析两者对模型参数及模型输出结果不确定性的影响。研究结果表明:模型结构概化及水位观测资料误差共同引起了地下水数值模拟的不确定性,但模型结构概化起到了主控作用。模型结构概化合理时,模型参数及模型输出结果的不确定性较小,并随观测资料误差不确定性的增大而增大;模型结构概化不合理时,模型参数及模型输出结果主要受控于模型结构概化带来的影响,且不确定性显著增大;观测资料误差相同情况下,模型结构概化越接近于真实的水文地质条件,模型参数及模型输出结果的不确定性越小。
【作者单位】： 南京大学地球科学与工程学院水科学系;水利部淮河水利委员会;合肥工业大学资源与环境工程学院;
【关键词】： DREAM 模型结构概化 观测资料误差 数值模拟 不确定性 地下水
【基金】：国家自然科学基金资助项目(编号:41172207、41502226、41372235) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(编号J2014HGBZ0186)的成果~~
【分类号】：P641
【正文快照】： 地下水数值模拟已成为刻画地下水流和溶质运移行为的重要手段。然而地下水系统复杂的特性加之人类认知的局限性,使得地下水模型和实际的地下水系统之间往往存在着差异,这种差异一般归结为地下水模拟的不确定性( 姚足金等,2009; 吴吉春等,2011) 。一般而言,地下水模拟不确定性

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本文编号：1084650