基于Bayes理论的田间层状土壤水分运动参数识别及不确定性分析
土壤水分运动参数是非饱和带水分及污染物运移研究的核心参数,根据点尺度土壤样本的室内稳态试验得到的水分运动参数往往不能准确反映天然条件下田间尺度土壤水分运动特征.本文基于为时2年的田间土壤含水量观测数据(2013年为率定期,2014年为验证期),通过土壤转换函数得到了VGM(van Genuchten-Mualem)模型水力参数的先验分布,建立了反演层状土壤持水和导水特征的贝叶斯模型,采用自适应差分演化(DREAMZS)的采样方法,结合Hydrus_1d模型,对田间尺度土壤水分含量预测模型进行优化及不确定性分析,获得了水分特征参数的后验分布,分析了最优参数组的模拟效果及模型预测的95％的置信区间.结果表明,基于DREAMZS采样的Bayes方法可以实现田间尺度层状土壤水分特征参数的率定及土壤水分动态的模拟预测.率定结果显示饱和导水率Ks最不敏感,饱和含水量θs最为敏感,可识别性较高,室内试验反演得到θs可用于田间土壤水分运动的模拟.随着土壤含水量模拟深度的增加,PUCI(单位平均相对宽度所包含的实测点数据比例)值越大,模型预测的性能越高.模拟结果的不确定性主要由模型结构所引起,所以对模型结构的修改完善是未来提高模型预测的关键.
层状土壤、Bayes理论、不确定性分析、参数后验分布、自适应差分演化
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S152.7(土壤学)
国家自然科学基金项目41571214;国家重点研发计划课题2016YFC0402807;山东省自然科学基金项目ZR2014DQ021
2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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