基于集合卡尔曼滤波的土壤溶质地表径流流失模型参数反演研究
发布时间：2020-11-01 23:08
随着社会的发展,农业面源污染对环境产生的影响越来越严重,而农业面源污染主要是由化肥的过量使用和流失引起的,其中降雨对土壤的侵蚀作用可以使土壤中大量的化学物质迁移到地表径流中,并随径流汇入河流、湖泊,进而污染其它水体,因此对土壤溶质的地表径流流失过程的研究对于解决农业面源污染问题具有重要意义。很多学者对土壤溶质的地表径流流失过程进行建模研究,混合层理论和扩散理论发展为两种主要的理论。Gao等(2004)建立了基于土壤侵蚀机理的土壤溶质地表流失模型,该模型将雨滴驱动的溶质运移过程与土壤层的扩散作用结合,是一种基于对流扩散方程(ADE)的数值模型。此项研究就是基于Gao等(2004)所提出的土壤溶质的地表径流流失模型展开的。集合卡尔曼滤波方法(EnKF)是一种顺序数据同化方法,易于与现有模型相结合,在水文学领域应用广泛。在本论文中,将EnKF方法与基于对流扩散方程的土壤溶质地表径流流失模型相结合,组成EnKF-土壤溶质地表径流流失模型系统。通过该系统来更新模型状态变量,并校准模型参数。这是首次将EnKF方法应用到基于对流扩散方程的土壤溶质地表径流流失模型中,文中分别考虑了Gao等(2004)提出的静态水迁移率模型和夏传安和童菊秀(2016)提出的动态水迁移率模型下的数据同化结果并进行分析,表明动态水迁移率下更新的溶质浓度与实验观测值拟合更好。为了进一步研究模型参数反演情况,通过静态水迁移率的理想模型生成观测值,通过数据同化对结果进行分析并研究影响EnKF方法的6个潜在因素得到以下结论:(1)基于对计算成本和模型预测精度的考虑,300的集合大小最适合此次研究;(2)在较大范围的初始参数估计误差范围内,EnKF对于反演参数和提高模型预测精度都是有效的;(3)关键时刻增加观测值能够大大降低观测成本并保持足够的预测精度;(4)EnKF可以适用于不同的渗透边界条件;(5)EnKF适用于多参数的反演;(6)当观测误差和生成初始集合参数误差在标准情况下同时增加或减少相同倍数时,EnKF方法可以有效提高模型预测精度和更新模型参数。EnKF应用于土壤溶质地表径流流失模型中仍然存在一些不足之处,比如在反演多参数时会出现滤波发散的问题。
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：X52;S157
【部分图文】：
15由于雨滴的驱动作用会造成交换层溶质浓度的变化，因此交换层会与下层土壤之间发生溶质的扩散作用。此模型中，认为交换层的厚度是恒定的，且交换层的不同深度浓度也是相等的。Gao等（2004）在雨滴侵蚀导致的土壤侵蚀率e的基础上定义了水迁移率Er的概念，e=αp，e表示雨滴侵蚀导致的土壤侵蚀率，α表示土壤分离系数[ML-3]（Rose等,1985,1988,1994;Sharma等,1993,1995;Jayawardena和Bhuiyan,1999;Gao等,2003）。由雨滴驱动的水迁移率为：rsbαpE=θρ(2.1)其中bρ表示土壤干容重，[ML-3]；θs表示土壤饱和体积含水率，[-]。图2-1Gao等（2004）的土壤溶质地表径流流失概念模型。2.2数值模型和定解条件2.2.1水流模型和定解条件对于Richards方程来的求解（imnek等，2013），可用下式表示：cosz[0,]hKSltzzθ=∈(2.2)
EnKF-土壤溶质地表径流流失模型系统控制流程
35图4-1Gao等（2004）模拟值和观测值对比虽然根据图4-1可以看出模拟结果与实验结果拟合的良好，但是可以明显观测出存在偏差，在前期，观测值大于模拟值，模拟的中期，观测值小于模拟值。基于这个问题，夏传安和童菊秀（2016）对该模型中水迁移率这个参数进行了改进。夏传安和童菊秀（2016）考虑到随着雨滴侵蚀作用，交换层中形成的“盾层”效应，会抑制土壤的侵蚀过程，将水迁移率改为随时间指数减小的动态水迁移率，与实验数据拟合的更好。下式便是改进的动态水迁移率:0=expsrtrbbeapapEtedθρρ+其中，rtE表示修正后的动态水迁移率，[LT-1];r0e表示残余水迁移率，[LT-1]，该参数表示“盾层”的保护机制形成后，径流层和交换层之间的水量交换。图4-2是动态水迁移率下的土壤溶质地表径流流失模型模拟值与观测值的对比。通过图4-2可以看出，与观测值相比，夏传安和童菊秀（2016）的模型预测值较Gao等（2004）的预测值更接近观测值，可见夏传安和童菊秀（2016）的水迁移率随时间变化是更合理的。
【参考文献】
本文编号：2866230
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：X52;S157
【部分图文】：
15由于雨滴的驱动作用会造成交换层溶质浓度的变化，因此交换层会与下层土壤之间发生溶质的扩散作用。此模型中，认为交换层的厚度是恒定的，且交换层的不同深度浓度也是相等的。Gao等（2004）在雨滴侵蚀导致的土壤侵蚀率e的基础上定义了水迁移率Er的概念，e=αp，e表示雨滴侵蚀导致的土壤侵蚀率，α表示土壤分离系数[ML-3]（Rose等,1985,1988,1994;Sharma等,1993,1995;Jayawardena和Bhuiyan,1999;Gao等,2003）。由雨滴驱动的水迁移率为：rsbαpE=θρ(2.1)其中bρ表示土壤干容重，[ML-3]；θs表示土壤饱和体积含水率，[-]。图2-1Gao等（2004）的土壤溶质地表径流流失概念模型。2.2数值模型和定解条件2.2.1水流模型和定解条件对于Richards方程来的求解（imnek等，2013），可用下式表示：cosz[0,]hKSltzzθ=∈(2.2)
EnKF-土壤溶质地表径流流失模型系统控制流程
35图4-1Gao等（2004）模拟值和观测值对比虽然根据图4-1可以看出模拟结果与实验结果拟合的良好，但是可以明显观测出存在偏差，在前期，观测值大于模拟值，模拟的中期，观测值小于模拟值。基于这个问题，夏传安和童菊秀（2016）对该模型中水迁移率这个参数进行了改进。夏传安和童菊秀（2016）考虑到随着雨滴侵蚀作用，交换层中形成的“盾层”效应，会抑制土壤的侵蚀过程，将水迁移率改为随时间指数减小的动态水迁移率，与实验数据拟合的更好。下式便是改进的动态水迁移率:0=expsrtrbbeapapEtedθρρ+其中，rtE表示修正后的动态水迁移率，[LT-1];r0e表示残余水迁移率，[LT-1]，该参数表示“盾层”的保护机制形成后，径流层和交换层之间的水量交换。图4-2是动态水迁移率下的土壤溶质地表径流流失模型模拟值与观测值的对比。通过图4-2可以看出，与观测值相比，夏传安和童菊秀（2016）的模型预测值较Gao等（2004）的预测值更接近观测值，可见夏传安和童菊秀（2016）的水迁移率随时间变化是更合理的。
【参考文献】
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1 王辉;平李娜;沈紫燕;龚恩磊;;雨滴动能对红壤地表溶质迁移特性影响试验[J];农业机械学报;2014年12期
2 王全九,邵明安,李占斌,雷廷武,吕殿青;黄土区农田溶质径流过程模拟方法分析[J];水土保持研究;1999年02期
3 王全九,王文焰,沈冰,邵明安;降雨 - 地表径流 - 土壤溶质相互作用深度[J];土壤侵蚀与水土保持学报;1998年02期
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1 胡丹;基于集合卡尔曼滤波的区域饱和—非饱和水流模拟[D];武汉大学;2018年
本文编号：2866230
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