基于多点地质统计与集合平滑数据同化方法识别非高斯渗透系数场

• 作者: 吴吉春 宗成元 康学远 施小清
• 来源期刊: 水文地质工程地质
• 关键词: 参数推估 多点地质统计 向导点 非高斯场 集合平滑数据同化方法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 水文地质
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: P641.2|TU45
• 语种: 中文
• DOI: 10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.201906018

摘要

在冲积含水层中,由于岩相的非均质分布,渗透系数一般呈现出明显的非高斯特性(例如砂和黏土两种岩相),非高斯特性给地下水模型参数的推估带来了困难与挑战.目前广泛使用的集合平滑数据同化方法(ESMDA)虽然有效且计算成本较低,但仅适用于高斯场.多点地质统计方法虽已广泛用于模拟非高斯场,但其无法融入动态观测数据推估参数.基于多点地质统计方法中的直接采样法(DS)与集合平滑数据同化方法,构建一种新的数据同化框架(ESMDA-DS),既可保持参数场的非高斯特性,又可融合多源数据精确推估非高斯场.构建三个理想算例验证ESMDA-DS对非高斯参数场的推估效果,并探讨了不同类型观测数据对推估效果、水位与浓度预测精度的影响.三个理想算例包括仅融合水位数据(Case 1),同时融合水位与浓度数据(Case 2),同时融合水位、浓度与对数渗透系数数据(Case 3).结果 表明:ESMDA-DS方法结合了ESMDA与DS的各自优势,能有效融合观测数据推估渗透系数场,并保持参数场的非高斯特性.通过对比三个算例推估结果,Case 3的参数场推估效果最好,水位与浓度预测精度最高,Case 2次之,Case 1最差,表明融合多源数据可改善推估效果,提高预测精度.