本文關鍵詞：基于嵌套貝葉斯方法的水文地質參數(shù)反演

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【摘要】：長久以來地下水數(shù)值模擬的不確定性分析都是地下水模擬關注的熱點,而基于貝葉斯理論的不確定性分析也已成為學者研究的重點。嵌套采樣(Nested Sampling)算法是一種根據(jù)參數(shù)的后驗分布估計樣本的貝葉斯證據(jù)的貝葉斯采樣算法,通過耦合約束采樣和MCMC方法中的M-H算法使樣本的似然度值向高似然度區(qū)域進化并獲得相應的樣本集合。本文在GFModel程序的基礎上開發(fā)了NS采樣算法,并針對理想模型和三堡水文地質試驗場開展了水文地質參數(shù)反演研究。主要研究成果如下:(1)針對理想地下水流模型,分析了當嵌套采樣算法的迭代次數(shù)m、作用集中樣本個數(shù)N取值不同時參數(shù)后驗分布情況及作用集中參數(shù)樣本對應的各觀測孔水位擬合情況。結果表明:當N相同、m越大時,作用集中的參數(shù)樣本方差越小,采樣過程更加集中,而水文地質參數(shù)的不確定性越小,觀測孔的水位擬合情況也較好;當m相同、N越大時,參數(shù)的采樣過程相對分散,作用集和后驗集中的樣本方差大,水文地質參數(shù)的后驗分布相對也較分散;(2)針對野外試驗場地,通過水文地質條件調查、資料收集、室內測試分析、抽水試驗等手段,獲得了試驗場地各個觀測孔的地下水位動態(tài)數(shù)據(jù)。建立了地下水流數(shù)值模型,運用嵌套采樣算法反演了場地的水文地質參數(shù)。結果表明:根據(jù)嵌套采樣算法得到的參數(shù)后驗分布相對集中,后驗參數(shù)的不確定性較小;最終根據(jù)參數(shù)樣本的均值和方差得到參數(shù)的95%置信區(qū)間,含水層滲透系數(shù)K的95%置信區(qū)間為[8.29,8.65],GHB中的水量交換系數(shù)C的95%置信區(qū)間為[0.042,0.090]。
【關鍵詞】：嵌套采樣算法 貝葉斯方法 M-H算法 GFModel
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P641
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 1 緒論13-23
• 1.1 研究背景和選題意義13-14
• 1.2 貝葉斯理論的國內外研究現(xiàn)狀14-21
• 1.3 研究內容與研究目標21-22
• 1.4 研究方法與技術路線22-23
• 2 嵌套貝葉斯方法23-40
• 2.1 嵌套采樣算法23-27
• 2.2 嵌套采樣算法的有效性分析27-38
• 2.3 小結38-40
• 3 研究區(qū)概況40-51
• 3.1 區(qū)域地質及水文地質條件40-43
• 3.2 試驗場地地質及水文地質條件43-49
• 3.3 抽水試驗49-51
• 4 研究區(qū)水文地質參數(shù)反演51-60
• 4.1 確定性地下水流數(shù)值模型51-53
• 4.2 水文地質參數(shù)反演53-59
• 4.3 小結59-60
• 5 結論與展望60-61
• 5.1 結論60
• 5.2 展望60-61
• 參考文獻61-66
• 作者簡歷66-69
• 學位論文數(shù)據(jù)集69

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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本文編號：683254