在地下水数值模拟中,合适准确的模型参数设置是确保模型可靠性和精确性的关键。但由于技术、预算、时间等因素的限制,很多模型参数往往无法直接获得,需要利用一些易获取,精度良好的监测数据（如水头,温度等）来进行推估。但是,由于地下介质的复杂性和观测数据的稀缺性,高度非均质含水层中呈非高斯分布的参数估计仍是一个很大的挑战。ES-MDA是基于集合的数据同化算法之一,因其便捷性和精度而被广泛应用于地下水模型的参数估计,但是由于该算法使用两点统计刻画参数和状态变量之间的共相关关系,因此只能适用于多元高斯分布的参数估计问题。PCM是基于多点地质统计的概率图方法,其能够将非线性水流数据融合到岩相模拟中,但受限于各岩相内的均质假设。为了解决非均质含水层中具有非高斯分布的参数估计问题,本文首先对PCM算法进行了改进,提出可以适用于非均质含水层的改进PCM方法,然后与ES-MDA数据同化框架进行结合,用于估计非均质含水层中的岩相分布和非高斯参数分布。为了说明该方法的有效性,本文构建了理想的两相非均质含水层算例和三相非均质含水层算例。两个算例的研究结果均表明,改进PCM方法对非均质含水层中的岩相划分是有效的,且能够刻画出各岩相内的参数非均质性以及各岩相内部的良好连通性。同时结果表明,数据拟合和模型预测精度高,不确定性低,这也归因于该方法对非均质含水层中非高斯参数的准确推估。此外,本文还讨论了样本数量和同化次数对参数估计结果的影响。结果表明,较大的样本数量和更多的同化次数可以在一定程度上提高参数估计的精度,但同时也会引入更多的误差,并带来更大的计算压力。最后,值得说明的是,虽然本文仅构建了两种和三种岩相的算例,但该方法可推广至更多岩相类型的情景,对多岩相情景下的非高斯非均质参数反演问题均具适用性。