本文關(guān)鍵詞：基于嵌套貝葉斯方法的水文地質(zhì)參數(shù)反演

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【摘要】：長(zhǎng)久以來(lái)地下水?dāng)?shù)值模擬的不確定性分析都是地下水模擬關(guān)注的熱點(diǎn),而基于貝葉斯理論的不確定性分析也已成為學(xué)者研究的重點(diǎn)。嵌套采樣(Nested Sampling)算法是一種根據(jù)參數(shù)的后驗(yàn)分布估計(jì)樣本的貝葉斯證據(jù)的貝葉斯采樣算法,通過(guò)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(jìn)化并獲得相應(yīng)的樣本集合。本文在GFModel程序的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了NS采樣算法,并針對(duì)理想模型和三堡水文地質(zhì)試驗(yàn)場(chǎng)開(kāi)展了水文地質(zhì)參數(shù)反演研究。主要研究成果如下:(1)針對(duì)理想地下水流模型,分析了當(dāng)嵌套采樣算法的迭代次數(shù)m、作用集中樣本個(gè)數(shù)N取值不同時(shí)參數(shù)后驗(yàn)分布情況及作用集中參數(shù)樣本對(duì)應(yīng)的各觀測(cè)孔水位擬合情況。結(jié)果表明:當(dāng)N相同、m越大時(shí),作用集中的參數(shù)樣本方差越小,采樣過(guò)程更加集中,而水文地質(zhì)參數(shù)的不確定性越小,觀測(cè)孔的水位擬合情況也較好;當(dāng)m相同、N越大時(shí),參數(shù)的采樣過(guò)程相對(duì)分散,作用集和后驗(yàn)集中的樣本方差大,水文地質(zhì)參數(shù)的后驗(yàn)分布相對(duì)也較分散;(2)針對(duì)野外試驗(yàn)場(chǎng)地,通過(guò)水文地質(zhì)條件調(diào)查、資料收集、室內(nèi)測(cè)試分析、抽水試驗(yàn)等手段,獲得了試驗(yàn)場(chǎng)地各個(gè)觀測(cè)孔的地下水位動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。建立了地下水流數(shù)值模型,運(yùn)用嵌套采樣算法反演了場(chǎng)地的水文地質(zhì)參數(shù)。結(jié)果表明:根據(jù)嵌套采樣算法得到的參數(shù)后驗(yàn)分布相對(duì)集中,后驗(yàn)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(guān)鍵詞】：嵌套采樣算法 貝葉斯方法 M-H算法 GFModel
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-21
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與研究目標(biāo)21-22
• 1.4 研究方法與技術(shù)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(jié)38-40
• 3 研究區(qū)概況40-51
• 3.1 區(qū)域地質(zhì)及水文地質(zhì)條件40-43
• 3.2 試驗(yàn)場(chǎng)地地質(zhì)及水文地質(zhì)條件43-49
• 3.3 抽水試驗(yàn)49-51
• 4 研究區(qū)水文地質(zhì)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(zhì)參數(shù)反演53-59
• 4.3 小結(jié)59-60
• 5 結(jié)論與展望60-61
• 5.1 結(jié)論60
• 5.2 展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-66
• 作者簡(jiǎn)歷66-69
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集69

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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本文編號(hào)：683254