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作 者:孙猛 骆乾坤[1] 孔志伟 郭明 刘明力 钱家忠[1] SUN Meng;LUO Qiankun;KONG Zhiwei;GUO Ming;LIU Mingi;QIAN Jiazhong(School of Resources and Environmental Engineering,Hefei University of Technology,Hefei,Anhui 230009,China)
机构地区:[1]合肥工业大学资源与环境工程学院,安徽合肥230009
出 处:《水文地质工程地质》2024年第3期23-33,共11页Hydrogeology & Engineering Geology
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)。
摘 要: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。The ensemble Kalman filter(EnKF)is one of the most widely used data assimilation methods.However,it exhibits limitations in handling non-Gaussian problems.To effectively address such issues and accurately describe the connectivity of aquifers,a novel approach named NS-ES-MDA is developed in this study.The proposed NS-ES-MDA synergistically combines the normal-score transformation(NST)with ensemble smoother with multiple data assimilation(ES-MDA).Through comparative experiments,the efficacy of NS-ES-MDA in estimating the hydraulic conductivity of non-Gaussian distributed aquifers is demonstrated.By assimilating the same dataset,NS-ES-MDA exhibits approximately 34%improvement in parameter estimation accuracy and about 35%enhancement in computational efficiency compared to the restart normal-score ensemble Kalman filter(rNS-EnKF).Furthermore,the NS-ES-MDA shows case robustness against the“equifinality”and displays remarkable updating capabilities,which leads to more precise parameter estimates.This study provides an effective solution for parameter estimation in non-Gaussian distributed aquifers.
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
分 类 号:P641.2[天文地球—地质矿产勘探]
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