【摘要】：為了更好地認(rèn)識養(yǎng)分和農(nóng)藥等土壤溶質(zhì)的環(huán)境行為,數(shù)值模型常用來模擬土壤溶質(zhì)的遷移轉(zhuǎn)化過程。溶質(zhì)在土壤中的遷移轉(zhuǎn)化本質(zhì)上是一個(gè)確定性過程,但由于觀測數(shù)據(jù)的稀缺性以及土壤物理、化學(xué)和生物性質(zhì)的空間非均質(zhì)性,遷移轉(zhuǎn)化過程必然存在不確定性。面對復(fù)雜的自然環(huán)境狀況,遷移轉(zhuǎn)化模擬不僅需要識別正確的模型形式,即處理模型結(jié)構(gòu)的不確定性,也需要確定模型參數(shù),即處理參數(shù)的不確定性。如何從包含有測量誤差的觀測數(shù)據(jù)中提取有效信息,反演識別出正確的模型結(jié)構(gòu)及相應(yīng)的最優(yōu)參數(shù),減小模擬過程中的不確定性,對于準(zhǔn)確模擬土壤溶質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化過程以及理解其內(nèi)在機(jī)理具有重要的理論和實(shí)踐意義。貝葉斯推斷是一種概率方法,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在數(shù)值模擬的反演研究中�；谪惾~斯所進(jìn)行的反演估計(jì)是利用先驗(yàn)認(rèn)識和觀測數(shù)據(jù)推斷出目標(biāo)量的后驗(yàn)概率。本文將貝葉斯方法與土壤溶質(zhì)遷移數(shù)值模型耦合,分別對氮和農(nóng)藥五氯酚(Pentachlorophenol,PCP)的遷移轉(zhuǎn)化過程進(jìn)行反演識別,定量解析各個(gè)過程對溶質(zhì)消減的貢獻(xiàn)率,具體工作如下:(1)基于廣義速率方程的動(dòng)力學(xué)模型貝葉斯推斷方法在土壤溶質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化模擬中,反應(yīng)動(dòng)力學(xué)類型的選擇是很重要的。但在很多情況下,我們卻無法確定反應(yīng)動(dòng)力學(xué)的形式。為了解決這個(gè)難題,本章發(fā)展了一種新的確定反應(yīng)動(dòng)力學(xué)形式的貝葉斯估計(jì)方法。該方法通過定義一個(gè)含有離散和連續(xù)參數(shù)的廣義速率方程,利用可以實(shí)現(xiàn)對離散分布進(jìn)行采樣的馬爾科夫鏈蒙特卡羅算法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)同時(shí)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)模型的選擇和動(dòng)力學(xué)參數(shù)的估計(jì),并通過數(shù)值研究和氮轉(zhuǎn)化實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的有效性。數(shù)值算例表明,此方法可以準(zhǔn)確識別真實(shí)的動(dòng)力學(xué)模型及其動(dòng)力學(xué)參數(shù),在不同的觀測誤差水平和不同的觀測數(shù)據(jù)缺失情況下也表現(xiàn)良好。在氮轉(zhuǎn)化的實(shí)驗(yàn)研究中,本方法能夠從多達(dá)19683(39)個(gè)候選氮轉(zhuǎn)化模型中選擇出最佳模型,最佳模型的模擬結(jié)果能夠準(zhǔn)確再現(xiàn)觀測數(shù)據(jù)。(2)不同溫度和土壤孔隙含水率(Water-filled porespace,WFPS)條件下水稻土中產(chǎn)生N2O主導(dǎo)反應(yīng)的識別在上述研究的基礎(chǔ)上,我們利用氮轉(zhuǎn)化模型對不同溫度和WFPS條件下水稻土中的氮轉(zhuǎn)化濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬研究,利用MCMC對不同處理下氮轉(zhuǎn)化進(jìn)行動(dòng)力學(xué)模型選擇和動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)。各處理組的模擬結(jié)果能夠準(zhǔn)確匹配NH4+、N03-和NO2-濃度數(shù)據(jù),也能夠準(zhǔn)確預(yù)測20T90W(20℃,90%WFPS,下同)、20T120W、30T90W和30T120W的N2O釋放速率數(shù)據(jù)。通過分析不同溫度和WFPS條件下各反應(yīng)路徑的速率水平及其不確定性,我們推斷在30T120W處理組下RNO2-(an)-N2O(s)(即反硝化菌主導(dǎo)的反硝化反應(yīng)或硝酸鹽異化還原成銨(Dissimilatory nitrate reduction to ammonium,DNRA)與ONH4-(ae)-N2O(s)(即自養(yǎng)硝化菌主導(dǎo)的硝化反應(yīng))是N20主要的產(chǎn)生路徑。在30T90W、20T90W和20T120W處理組下,ONH4-(a+,、N2O(s)是N2O主要的產(chǎn)生路徑。在高溫高濕條件下,NH4(ae)-N2O(s)N2O能夠從土壤中逸出,其他處理中土壤中的N2O基本上被還原成N2。(3)基于貝葉斯模型平均的水稻土氮轉(zhuǎn)化路徑反演在上述研究中,我們利用了較復(fù)雜的氮模型,但模擬結(jié)果仍無法匹配低溫低濕條件下5T和60W處理組的N20釋放速率。為了全面考慮模型結(jié)構(gòu)中的不確定性,避免使用單一模型帶來的偏差,我們構(gòu)建了 12個(gè)不同路徑組合的氮轉(zhuǎn)化模型,應(yīng)用貝葉斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)方法,通過加權(quán)平均整合12個(gè)模型的模擬結(jié)果進(jìn)行預(yù)測,找到了符合低溫低濕條件下最為合理的模型結(jié)構(gòu)并完成了較為全面的不確定性分析。模擬結(jié)果表明BMA模擬能夠整合各候選模型對不同氮庫的模擬能力,全面考慮模型結(jié)構(gòu)的不確定性,從而獲得更好的預(yù)測效果。(4)PCP在水稻土好氧厭氧界面中消減過程的反演模擬為了驗(yàn)證反演模型在更復(fù)雜場景中的適用性,我們利用遷移轉(zhuǎn)化模型模擬了水稻土土水好氧-厭氧界面中五氯酚的消減行為。我們主要考慮PCP及其降解產(chǎn)物在土水界面中的擴(kuò)散、吸附和降解過程,利用MCMC反演了未知的擴(kuò)散反應(yīng)模型參數(shù),采用最大后驗(yàn)概率估計(jì)的參數(shù)反演結(jié)果(maximum-a-posteriori,MAP)模擬再現(xiàn)了 PCP在水稻土好氧厭氧界面中的消減,定量化解析了各過程對于消減的貢獻(xiàn)率。根據(jù)PCP和Cl-濃度數(shù)據(jù)得出的反演結(jié)果表明,0-6 mm 土層是整個(gè)土壤剖面中PCP消減的活躍區(qū)域,其中PCP的消減主要是由固相中的降解作用導(dǎo)致的,同時(shí)擴(kuò)散作用將較深層(2.4-4.8 mm)的PCP傳輸?shù)綔\層以促進(jìn)PCP的完全消減;積水層的脫氯水平最高,且不同深度土層的PCP脫氯水平相似,2,3,4,5-TeCP和3,4,5-TCP是PCP的主要脫氯產(chǎn)物。綜上所述,本文發(fā)展的方法可以對未知的模型及參數(shù)進(jìn)行充分地探索,從有限的觀測數(shù)據(jù)中識別出運(yùn)移模型的結(jié)構(gòu)形式以及相應(yīng)的參數(shù),有效減少不確定性,進(jìn)而能夠提供更多土壤溶質(zhì)遷移轉(zhuǎn)化過程的內(nèi)在認(rèn)識,為分析復(fù)雜的遷移轉(zhuǎn)化過程提供一個(gè)有利的信息挖掘工具。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O212.8;S153
【圖文】：

其中ａ、６取值為０或１且ａ、６不能同時(shí)�。埃煌ㄟ^ａ、６的三種取值組合實(shí)現(xiàn)ｖ逡逑的反應(yīng)速率方程形式在零級（“邋＝邋0，６邋＝邋１）、一級（／？二１，６邋＝邋０）、Ｍ－Ｍ（ａ＝ｌ，邋＆逡逑＝１）三種動(dòng)力學(xué)方程之間進(jìn)行轉(zhuǎn)變。圖２－１展示了在零}、一級、Ｍ－Ｍ動(dòng)力學(xué)方逡逑程下反應(yīng)速率隨著濃度變化和濃度隨著時(shí)間變化的情況。對于一級動(dòng)力學(xué)方程，逡逑速率與濃度為正比關(guān)系同時(shí)濃度與時(shí)間為指數(shù)關(guān)系；對于零級動(dòng)力學(xué)方程，速率逡逑１２逡逑

２．３案例１：數(shù)值案例逡逑２．３．１模型描述逡逑如圖２－２所示，數(shù)值案例是一個(gè)虛構(gòu)的生物轉(zhuǎn)化動(dòng)力學(xué)模型，模型包括４個(gè)逡逑庫（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ庫）和４條反應(yīng)路徑（Ｒｌ、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４），用一系列的常微分逡逑方程描述物質(zhì)之間的轉(zhuǎn)化過程，其中ｖ用我們所構(gòu)建的反應(yīng)速率方程表示。逡逑Ｒ３逡逑Ｉ逡逑Ｂ逡逑圖２－２數(shù)值案例反應(yīng)路徑概念圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌ邋ｍｏｄｅｌ邋ｆｏｒ邋ａ邋ｓｉｍｐｌｅ邋ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｄｅｃｅｐｔｉｖｅ邋ｓｕｂｓｔａｎｃｅｓ逡逑１５逡逑

邐５逡逑Ｐｒｉｏｒ邋ｒａｎｇｅ逡逑圖２－４動(dòng)力學(xué)參數(shù)的邊際后驗(yàn)分布直方圖（藍(lán)柱）。“Ｘ”表示ＭＡＰ，紅線表示逡逑真實(shí)參數(shù)值逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－４邋Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｍａｒｇｉｎａｌ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ａｌｌ邋ｔｈｅ邋ｋｉｎｅｔｉｃ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ邋（Ｂｌｕｅ逡逑ｂａｒｓ）．邋Ｔｈｅ邋‘Ｘ’邋ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ邋ＭＡＰ邋ａｎｄ邋ｒｅｄ邋ｌｉｎｅ邋ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ邋ｔｈｅ邋ｔｒｕｅ邋ｓｅｔ邋ｏｆ邋ｅａｃｈ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒ．逡逑１８逡逑

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