文献类型：期刊文章

作　　者：张双圣[1,3] 强静[2] 刘汉湖[1] 刘喜坤[3] 孙韶华[4]

ZHANG Shuangsheng;QIANG Jing;LIU Hanhu;LIU Xikun;SUN Shaohua(School of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China;School of Mathematics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China;Xuzhou City Water Resource Administrative Office, Xuzhou 221018, China;Shandong Province Urban Water Supply and Drainage Monitoring Center, Jinan 250100, China)

机构地区：[1]中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116 [2]中国矿业大学数学学院,江苏徐州221116 [3]徐州市城区水资源管理处,江苏徐州221018 [4]山东省城市供排水水质监测中心,山东济南250100

出　　处：《郑州大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51774270);国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2015ZX07406005)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：3

起止页码：72-78

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、IC、MR、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二维水质对流-扩散方程相耦合,建立地下水污染源识别模型。构建一个污染物在地下水含水层中瞬时排放的算例,分别运用Metropolis算法、多链Metropolis算法以及改进型多链DRAM算法对污染源信息(污染源强度、排放位置(x,y)和排放时长)进行反求。算例研究表明,Metropolis算法受样本初始点影响,容易出现反演结果局部最优或者反演结果难以收敛的问题;多链Metropolis算法虽然显著提高了反演结果的准确性,但是反演效率相对低下;改进型多链DRAM在保证反演准确性的条件下,可显著提高反演效率(相对于多链Metropolis算法提高68%),实现反演结果准确性与效率的双提高。

关 键 词：二维水质模型 贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡洛法  拉丁超立方抽样  延迟拒绝自适应Metropolis算法  污染源识别

分 类 号：X703]