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J-GLOBAL ID:201702243951429424   整理番号:17A0196997

最適化法とベイズ式法の不飽和水理パラメータ反転における比較【JST・京大機械翻訳】

Comparative study on inversion of the unsaturated hydraulic parameters using optimization and Bayesian estimation methods
著者 (4件):
資料名:
巻: 42  号:ページ: 598-606  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2605A  ISSN: 1008-9209  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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不飽和土壌水分移動モデルは農業生産や環境保護などの分野において重要な指導的意義がある。不飽和土壌の水力学的パラメータの正確な取得は,モデルを用いて信頼できる予測を行うための前提である。従来のパラメータ反転研究は最適化手法に基づいており,一組の最適パラメータのみを得ることができ,その不確実性を定量化することはできない。ベイズ式パラメータ推定理論に基づくMARKOV連鎖モンテカルロアルゴリズム(MCMC)-DREAM_(ZS)は,効果的にパラメータを逆転することができて,不確実性を正確に定量化することができた。水頭の観測値の取得に基づき,MCMCとLEVENBERG-MARQUARDT(LM)非線形最適化アルゴリズムを用いて,非飽和土壌の水力学的パラメータを逆転させた。数値シミュレーションと一次元沙柱入Shen実験を用いて,2つの方法の水理的パラメータ推定と水頭予測の精度を比較した。結果は以下を示す。1)LM最適化法は広く使用されているが,解法の速度は速いが,パラメータの初期値によって影響されるが,予測結果と観測値の間には一定の偏差があり,同時に,結果の不確実性を定量化することができない。2)最適化に基づく反転法と比較して,MCMC反転法は単一パラメータ推定値をより良く得るだけでなく,予測結果も観測値とよく一致した。より重要なことは,未知パラメータの事後分布を与えることができ,それによって,不飽和水力パラメータの不確実性を正確に定量化することができ,単一パラメータインバージョン結果に基づく予測リスクを避けることができる。ただし,LM最適化手法に対してMCMC計算量は大きく増加する.Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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著者キーワード (4件):
分類 (2件):
分類
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水質汚濁一般  ,  放射性廃棄物 
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