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實際地下水系統(tǒng)的復(fù)雜程度遠遠超出目前人們可以用數(shù)學(xué)方法準(zhǔn)確刻畫的程度,地下水模型建立通常依賴于一系列對野外真實情況的假設(shè)和近似。由于觀測資料的稀疏性以及觀測誤差等人為因素,導(dǎo)致含水介質(zhì)非均質(zhì)性參數(shù)分區(qū)不能準(zhǔn)確地反映實際情況,存在不同程度的概化,便會引起數(shù)值模擬結(jié)果的不確定性。本文著重探討了不同程度的含水介質(zhì)非均質(zhì)概化對地下水?dāng)?shù)值模擬中參數(shù)識別、降深預(yù)報以及風(fēng)險評估等問題的影響。通過將貝葉斯理論耦合地下水流數(shù)值模擬軟件MODFLOW,結(jié)合單分量自適應(yīng)Meteropolis采樣的馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法(SCAM-MCMC),可以用來獲取模型參數(shù)和降深的貝葉斯后驗分布。算例研究的結(jié)果表明,該方法對于含水介質(zhì)非均質(zhì)概化引起的不確定性能進行系統(tǒng)的量化分析。且借助貝葉斯后驗分布對模型預(yù)報量能給出全面有效的風(fēng)險分析,結(jié)果可為地下水資源利用和管理提供科學(xué)決策依據(jù)。