DREAM算法分析地下水数值模拟不确定性的影响因素

摘要：

地下水数值模拟常受到模型不确定性、观测资料不确定性等多种不确定性因素的影响,对这些影响因素进行定量分析十分必要.将差分进化自适应梅特罗波利斯(Differential Evolution Adaptive Metropolis,DREAM)算法与MODFLOW模型结合应用于地下水数值模拟不确定性的定量分析.以模型结构概化、水位观测资料误差这两种重要不确定性来源为例,通过一个理想地下水流模型,系统分析两者对模型参数及模型输出结果不确定性的影响.研究结果表明:模型结构概化及水位观测资料误差共同引起了地下水数值模拟的不确定性,但模型结构概化起到了主控作用.模型结构概化合理时,模型参数及模型输出结果的不确定性较小,并随观测资料误差不确定性的增大而增大;模型结构概化不合理时,模型参数及模型输出结果主要受控于模型结构概化带来的影响,且不确定性显著增大;观测资料误差相同情况下,模型结构概化越接近于真实的水文地质条件,模型参数及模型输出结果的不确定性越小.

关键词：DREAM、模型结构概化、观测资料误差、数值模拟、不确定性、地下水

所属期刊栏目：62

分类号：P64;TV2

资助基金：This acritical is financially supported by the National Natural Science Foundation of China.41172207,41502226,41372235;the Fundamental Research Funds for the Central University J2014HGBZ0186.本文为国家自然科学基金资助项目41172207,41502226,41372235;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目编号J2014HGBZ0186的成果

在线出版日期：2016-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：353-361