本文關鍵詞：優(yōu)化法與貝葉斯估計法在非飽和水力參數(shù)反演中的比較

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【摘要】：非飽和土壤水分運動模型在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護等領域中具有重要的指導意義。非飽和土壤水力參數(shù)的準確獲取是利用模型進行可靠預測的前提。傳統(tǒng)的參數(shù)反演研究大多基于優(yōu)化方法,只能獲取一組最優(yōu)參數(shù),不能量化其中的不確定性。最新發(fā)展的一種基于貝葉斯參數(shù)估計理論的馬爾科夫鏈蒙特卡羅算法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)—DREAM(ZS),可以有效進行參數(shù)反演,且準確量化不確定性。我們在獲取水頭觀測值的基礎上,利用MCMC和Levenberg-Marquardt(LM)非線性優(yōu)化算法分別對非飽和土壤水力參數(shù)進行反演,通過數(shù)值模擬與一維沙柱入滲實驗比較了2種方法對于分層異質的水力參數(shù)估計與水頭預測的準確性。結果表明:1)LM優(yōu)化方法使用廣泛,求解速度較快,但受參數(shù)初始值影響較大,預測結果與觀測值存在一定的偏差,同時由于只能給出一個單一的反演結果,無法量化結果的不確定性。2)與基于優(yōu)化的反演方法相比,MCMC反演方法不僅能夠更好地得出參數(shù)的單一估計值,同時預測結果與觀測值也具有更好的一致性;更重要的是可以給出未知參數(shù)的后驗分布,從而準確量化非飽和水力參數(shù)的不確定性,避免了基于單一參數(shù)反演結果進行預測的風險。但是相對于LM優(yōu)化方法,MCMC計算量大大增加。
【作者單位】： 浙江大學環(huán)境與資源學院土水資源與環(huán)境研究所;
【基金】：國家自然科學基金(41371237;41271470)
【分類號】：S152.7
【正文快照】： 了解非飽和土壤中水分的運動在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、環(huán)境保護等方面具有十分重要的意義。土壤水分運動方程,即Richards方程[1],可以描述土壤中水分的運動規(guī)律。目前,研究者已經(jīng)開發(fā)出了很多用于非飽和土壤中水分溶質運移的數(shù)值模型,其中影響力最大,使用最廣泛的是HYDRUS模型[2]。HYDRUS

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2 陳

本文編號：1233298