一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法，包括以下步骤：选择模型参数、设定并优化参数取值范围、构建不同方案的海水入侵数值模型；结合氯离子浓度观测数据与预测数据，利用贝叶斯多模型集对分析技术更新不同方案的模型权重；对海水入侵模型预测结果进行加权平均，获取集成后的氯离子浓度时空分布。本发明专利技术将贝叶斯定理与集对分析法有机结合，基于多组集对的相似性，改进权重计算，证实了贝叶斯多模型集对分析法在预测地下水污染物运移方面的可行性。污染物运移方面的可行性。污染物运移方面的可行性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法


[0001]本专利技术涉及水文统计学领域，尤其是涉及一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法。

技术介绍

[0002]海水入侵灾害被广泛认为威胁着滨海地下淡水资源。随着我国城市化进程的推进，水资源开发不合理，导致陆地含水层中的淡水与海洋海水之间平衡被破坏，从而使得海水(或与海水有水力联系的咸水)沿含水层向陆地方向入侵，形成海水入侵现象，对陆地地下淡水造成极大污染。准确可靠的预测海水入侵对于有效防治地下水污染及提高含水层修复效率至关重要。
[0003]地下水数值模拟是研究海水入侵过程的重要手段。比如，基于物理过程的数值模型例如MT3DMS，SEWAWAT，PARFLOW等，能够模拟三维空间内连续的水流和溶质运移过程，提供流场和污染物分布。但模型构建过程通常被进行一定程度的人为简化，而且由于观测数据的缺乏，模型建立后缺少系统有效的校核机制，模型参数选择不合理，导致模型结果出现偏差。这是因为模型存在等效性，模型可通过不同的参数组合达到相同的模拟结果。因此，模型参数的合理选取对于准确预测海水本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立基于物理过程的海水入侵模型，选择对氯离子浓度输出结果影响较为显著的模型参数，优化并确定各参数取值范围；S2、基于S1中所选模型参数的取值范围，设定并构建不同参数组合方案，利用已建立的海水入侵模型，预测不同构建方案下的全局氯离子浓度分布；S3、结合观测井处，根据氯离子浓度观测数据与预测数据的差异，利用贝叶斯多模型集对分析技术更新求解不同方案的海水入侵模型权重；S4、根据S3中所得的模型权重，对不同参数设定方案下的海水入侵模型预测结果进行集成并获取集成后的氯离子浓度分布。2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法，其特征在于：S1中，所述的海水入侵模型为基于物理过程的地下水溶质运移模型，所选择的对氯离子浓度输出结果影响较为显著的模型参数为渗透系数K、贮水率S
s
及纵向弥散度α
L
，所述氯离子浓度为海水入侵模型输出结果且为时空可变的变量。3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法，其特征在于：S2中，基于S1中参数取值范围，采用拉丁超立方抽样方法，分别对渗透系数K、贮水率S
s
、纵向弥散度α
L
进行采样，并构建M种不同模型参数组合方案；基于蒙特卡罗方法，分别运行海水入侵数值模拟模型，获取不同构建方案下对应的全局氯离子浓度场。4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法，其特征在于，S3具体包括以下步骤：S3.1，将所有观测井随机分为训练组和验证组，分别获取不同构建方案(m＝1

【专利技术属性】
技术研发人员：尹吉娜，王宁，鲁春辉，刘柱，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：