基于尺度因素的地下水随机分析

针对小尺度的各态历经假设的失效,研究了小尺度上多孔介质特性参数统计特征。利用基于K-L(Karhunen-Loeve)展开和混沌展开的谱模型,分析了尺度大小对地下水流动的影响。结果表明,尺度大小导致了特征值系列和特征函数系列的变化,尺度的变化对水头、含水量、流速影响程度不同;水头和流速方差与尺度相关,尺度越大,水头和流速方差越大;研究尺度的变化对水头、含水量、流速均值产生的影响较小。     

土性高斯平稳场-马尔可夫场在渗流随机分析中的应用研究

不同类别土之间的性质差异导致了土性空间变异性的增大,需要建立一种模型以更真实地反映变异产生机制。引入基于马尔可夫场的多元指示地质统计模型,推导了含多类土的土层特性参数统计特征的理论表达式,分析了多类土的存在对K-L(Karhunen-Loeve)展开的影响,应用谱模型对土层进行了渗流力学随机分析。模拟结果证实了高斯平稳场-马尔可夫场的正确性和谱模型的有效性。     

基于田间试验的土壤水分运动模型选择

基于不同形式Richards方程可建立不同适用范围和计算精度的数值模型,针对具体情况下如何选择合适模型的问题,以武汉大学农田水利试验场田间入渗试验为例,选用6种模型(Picard-h模型、Picard-θ模型、Picard-mix模型、Ross模型、动力波模型和水均衡模型),运用贝叶斯模型平均(BMA)方法进行了模型选择的计算;针对BMA方法无法考虑模型计算效率的缺点,进一步提出了可同时考虑模型计算精度与计算效率的改进BMA方法。计算结果表明,在本田间尺度问题中,Ross模型排序最高,说明其兼具高精度与高效率,改进BMA方法可增加高计算效率模型被选中的概率,使模型选择更加全面合理。     

基于随机配点法的地下水污染风险评价

地下水污染事件难以被直接观测,其发生环境通常也具有多种不确定性,风险评价可以量化地下水污染事件的危害性。利用随机配点模型和多项式抽样技术,建立了高效的风险评价模型;考虑了渗透系数、孔隙率和弥散度等多种不确定性因子,探讨了复杂条件下的风险函数的分布特征。研究结果表明:基于随机配点法的风险评价模型避免了多次重复求解对流弥散方程,通过计算成本低廉的随机配点技术得到浓度随机场的拉格朗日多项式,进行多项式抽样获取浓度样本并得到风险函数;与传统的解析算法相比,该方法无需对输入参数和浓度的分布形态做出假设;与传统的蒙特卡罗(Monte Carlo)算法相比,该模型具有明显的效率优势和优越的收敛速度;输入参数的分布类型对风险分布产生显著影响。     

多孔介质随机参数的相关性对非饱和水流的影响

基于van Genuchten-Mualem非饱和水分特征模型,建立了非饱和流运动的随机数值模型。将饱和水力传导度和孔隙大小分布参数视为服从对数正态分布的随机场,用Karhunen-Loeve展开分解,水头表示为混沌多项式展开。通过摄动方法得到一系列关于水头展开的偏微分方程,并用有限差分法进行求解。应用本文的模型分析了两随机场在统计不相关和完全相关模式下对水流随机分析的影响,结果表明两种模式下的水头均值相同,完全相关模式下的水头标准差较不相关模式下的明显偏小。     

地下水位在非饱和水流数据同化中的应用

为理解地下水位观测信息在非饱和水流数据同化中的数据价值,建立了基于地下水位动态观测信息的一维饱和-非饱和水流集合卡尔曼滤波,通过虚拟数值实验检验了地下水位观测信息在非饱和水力参数估计和水分校正中的潜在价值。研究结果表明:在以地下水位为唯一观测数据时,同时更新参数和水头比仅更新水头能更好地校正土壤剖面的水头分布;当多层单个水力参数未知时,地下水位观测可以为参数估计提供有效信息;当多层多个参数未知时,地下水位与多层多个参数之间的复杂关系导致观测信息难以估计出最优的(唯一的)参数值;地下水位可作为辅助信息,与含水量观测等信息联合运用改善参数估计和含水量预测精度。     

Karhunen-Loeve展开在土性各向异性随机场模拟中的应用研究

研究了Karhunen-Loeve(简称KL)展开在土性参数随机场模拟中的应用,分析了KL展开的特点,针对不规则区域和任意类型协方差函数提出了积分方程的Galerkin数值解法,模拟了土壤渗透系数各向异性随机场。分析结果表明：较低阶Karhunen-Loeve展开能够较好描述随机场的空间结构,与转动带法相比,KL展开法在模拟随机场的各向异性特性方面更具优势;与谱展开法相比,KL展开法具有更优的收敛性。     

基于集合卡尔曼滤波的多相流模型参数估计——以室内二维砂箱中重质非水相污染物入渗为例

重质非水相有机污染物(DNAPL)泄漏到地下后,其运移与分布特征受渗透率非均质性影响显著。为刻画DNAPL污染源区结构特征,需进行参数估计以描述水文地质参数的非均质性。本研究构建了基于集合卡尔曼滤波方法(EnKF)与多相流运移模型的同化方案,通过融合DNAPL饱和度观测数据推估非均质介质渗透率空间分布。通过二维砂箱实际与理想算例,验证了同化方法的推估效果,并探讨了不同因素对同化的影响。研究结果表明:基于EnKF方法同化饱和度观测资料可有效地推估非均质渗透率场;参数推估精度随观测时空密度的增大而提高;观测点位置分布对同化效果有所影响,布置在污染集中区域的观测数据对于参数估计具有较高的数据价值。     

输水渠系水动力数字孪生模型糙率估计方法

为提高水动力数字孪生模型校正环节中糙率估计的实时性和精细化，考虑糙率值在渠道纵向上的空间变异性，提出基于水力半径变化和估计精度分段估计糙率的思路；基于渠道分段，提出独立估计法和联合估计法2种不同估计框架。基于有限的观测水位，在框架内应用集合卡尔曼滤波算法，在线估计各渠段的糙率值。结果表明：相比未分段时，2种估计方法可提高模型精度20%～50%,独立估计法误差累积小，适合复杂渠系；而联合估计法适用于观测量缺失的简单渠道。研究成果可服务于水动力数字孪生模型的参数估计和变量更新，为建设数字孪生水网提供参考。