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题名一种新的估计非高斯分布含水层渗透系数场的方法
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作者
孙猛
骆乾坤
孔志伟
郭明
刘明力
钱家忠
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机构
合肥工业大学资源与环境工程学院
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出处
《水文地质工程地质》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期23-33,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3702200)
安徽省自然科学基金项目(JZ2022AKZR0451)。
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文摘
集合卡尔曼滤波(ensemble Kalman filter,EnKF)是最流行的数据同化方法之一。然而,在处理非高斯问题时,EnKF存在局限性。为了解决非高斯问题并准确描述含水介质连通性,将正态分数变换(normal-score transformation,NST)与多重数据同化集合平滑器(ensemble smoother with multiple data assimilation,ES-MDA)相结合,提出NS-ES-MDA方法。通过对比实验,验证了NS-ES-MDA方法估计非高斯分布含水层渗透系数场的有效性。相较于重启正态分数集合卡尔曼滤波器(restart normal-score ensemble Kalman filter,rNS-EnKF)方法,NS-ES-MDA在吸收相同数据后,参数估计精度提升约34%,计算效率提升约35%。此外,NS-ES-MDA方法受“异参同效”现象的影响较小,具有较强的更新能力,能够保障得到较准确的参数估计值。研究可为非高斯分布含水层参数估计提供一种有效的求解方法。
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关键词
数据同化
非高斯场
参数估计
集合平滑器
正态分数变换
渗透系数
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Keywords
data assimilation
non-Gaussian fields
parameter estimation
ensemble smoother with multiple data assimilation
normal-score transformation
hydraulic conductivity
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分类号
P641.2
[天文地球—地质矿产勘探]
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