【摘 要】
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非饱和土壤水分运动模型在农业生产和环境保护等领域中具有重要的指导意义。非饱和土壤水力参数的准确获取是利用模型进行可靠预测的前提。传统的参数反演研究大多基于优化方
【机 构】
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浙江大学环境与资源学院土水资源与环境研究所
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非饱和土壤水分运动模型在农业生产和环境保护等领域中具有重要的指导意义。非饱和土壤水力参数的准确获取是利用模型进行可靠预测的前提。传统的参数反演研究大多基于优化方法,只能获取一组最优参数,不能量化其中的不确定性。最新发展的一种基于贝叶斯参数估计理论的马尔科夫链蒙特卡罗算法（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）—DREAM（ZS）,可以有效进行参数反演,且准确量化不确定性。我们在获取水头观测值的基础上,利用MCMC和Levenberg-Marquardt（LM）非线性优化算法分别对非饱
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