Page 111 - 2023年第54卷第10期

［ ５］ 顾文龙，卢文喜，张宇，等．基于贝叶斯推理与改进的 ＭＣＭＣ方法反演地下水污染源释放历史［Ｊ］．水利
学报，２０１６，４７（６）：７７２ － ７７９．
［ ６］ ＨＵＳＳＡＩＮＭ Ｆ，ＢＡＲＴＯＮＲＲ，ＪＯＳＨＩＳＢ．Ｍｅｔａｍｏｄｅｌｉｎｇ：Ｒａｄｉａｌｂａｓｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ｖｅｒｓｕｓｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｓ［Ｊ］．Ｅｕ
ｒｏｐｅａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈ ，２００２，１３８（１）：１４２ － １５４．
［ ７］ 高学平，朱洪涛，闫晨丹，等．基于 ＲＢＦ代理模型的调水过程优化研究［Ｊ］．水利学报，２０１９，５０（４）：４３９ － ４４７．
［ ８］ ＹＯＯＮＨ，ＪＵＮＳ，ＨＹＵＮＹ，ｅｔａｌ．Ａｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｓｔｕｄｙｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ
ｆｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｌｅｖｅｌｓｉｎａｃｏａｓｔａｌａｑｕｉｆｅｒ ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２０１１，３９６（１ － ２）：１２８ － １３８．
［ ９］ 余红玲，王晓玲，王成，等．贝叶斯框架下大坝渗流参数反演组合代理 模 型 研 究 ［Ｊ］．水 利 学 报，２０２２，
５３（３）：３０６ － ３１５，３２４．
［１０］ 梁浩，黄生志，孟二浩，等．基于多种混合模型的径流预测研究［Ｊ］．水利学报，２０２０，５１（１）：１１２ － １２５．
［１１］ ＬＡＬＯＹＥ，ＲＯＧＩＥＲＳＢ，ＶＲＵＧＴＪＡ，ｅｔａｌ．Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｐｏｓｔｅｒｉｏｒｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｏｆａｈｉｇｈ － ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ
ｍｏｄｅｌｆｒｏｍ ｔｗｏ － ｓｔａｇｅＭａｒｋｏｖｃｈａｉｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｃｈａｏｓｅｘｐａｎｓｉｏｎ ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２０１３，４９（５）：２６６４ － ２６８２．
［１２］ ＦＩＥＮＥＮＭ Ｎ，ＭＡＳＴＥＲＳＯＮＪＰ，ＰＬＡＮＴＮＧ，ｅｔａｌ．Ｂｒｉｄｇｉｎｇｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｍｏｄｅｌｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｗｉｔｈａ
Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１３，４９（１０）：６４５９ － ６４７３．
［１３］ 张江江．地下水污染源解析的贝叶斯监测设计与参数反演方法［Ｄ］．杭州：浙江大学，２０１７．
［１４］ 孙博闻，杨晰縮，暴柱，等．基于数据同化的深水湖库水温中短期预报［Ｊ］．水利学报，２０２２，５３（１２）：１４４５ － １４５５．
［１５］ 傅甜甜．ＥｎＫＦ方法在北京市平谷区地下水数值模拟中的应用研究［Ｄ］．北京：中国地质大学（北京），２０２１．
［１６］ 陈冲，张伟，邢庆辉，等．基于数据同化的地下水模型不确定性分析［Ｊ］．冰川冻土，２０２２，４４（６）：１９１２ － １９２４．
［１７］ 周念清，张瑞城，江思珉，等．ＥＳ － ＭＤＡ算法融合 ＥＲＴ数据联合反演地下水污染源与含水层参数［Ｊ］．南
水北调与水利科技（中英文），２０２２，２０（３）：４７８ － ４８６．
［１８］ 张将伟，卢文喜，曲延光，等．基于 ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法的地表水地下水耦合模拟模型不确定分析［Ｊ］．水利
学报，２０１８，４９（１０）：１２５４ － １２６４．
［１９］ ＢＡＫＫＥＲＭ，ＰＯＳＴＶ， ＬＡＮＧＥＶＩＮ Ｃ Ｄ， ｅｔａｌ．ＳｃｒｉｐｔｉｎｇＭＯＤＦＬＯＷ ＭｏｄｅｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＵｓｉｎｇＰｙｔｈｏｎａｎｄ
ＦｌｏＰｙ［Ｊ］．Ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ，２０１６，５４（５）：７３３ － ７３９．
［２０］ 李典庆，蒋水华，周创兵，等．考虑参数空间变异性的边坡可靠度分析非侵入式随机有限元法［Ｊ］．岩土
工程学报，２０１３，３５（８）：１４１３ － １４２２．
［２１］ ＧＡＬＬＡＧＥＲＲＧ．ＤｉｓｃｒｅｔｅＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＰｒｏｃｅｓｓｅｓ［Ｍ］．ＳｐｒｉｎｇｅｒＮｅｗＹｏｒｋ，２０１３．

Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｐａｒａｍｅｔｅｒｆｉｅｌｄａｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｍｏｕｎｔｏｆ
ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＭＣＭＣａｎｄＥＳ － ＭＤＡｍｅｔｈｏｄｓ

ＬＩＵＹｏｎｇｄａ，ＣＨＥＮＸｉ，ＧＡＯＭａｎ，ＭＥＮＧＸｉａｎｇｂｏ，ＬＩＵＷｅｉｈａｎ，ＨＵＡＮＧＲｉｃｈａｏ
（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｒｆａｃｅ － ＥａｒｔｈＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＥａｒｔｈＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３０００７２，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＭａｒｋｏｖｃｈａｉｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ（ＭＣＭＣ）ｍｅｔｈｏｄａｎｄＥｎｓｅｍｂｌｅＳｍｏｏｔｈｅｒＭｕｌｔｉｐｌｅＤａｔａＡｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ（ＥＳ －
ＭＤＡ ）ｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｉｎｖｅｒｓｉｏｎｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｂｕｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｃｏｍ
ｐｕｔａｔｉｏｎａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｒｅｅ － ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｕｌｔｉ － ｌａｙｅｒｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓａｑｕｉｆｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｉｎｖｅｒｓｉｏｎａｒｅｓｔｉｌｌｌａｃｋｉｎｇｃｏｍ
ｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｏｔｈｉｓｅｎｄ ，ｗｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒａｎｄｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｃｏｎｆｉｎｅｄｗａｔｅｒａｑｕｉｆｅｒｓｗｉｔｈ
ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｐａｒａｍｅｔｅｒｆｉｅｌｄｓｂａｓｅｄｏｎＫａｒｈｕｎｅｎ － Ｌｏｅｖｅｅｘｐａｎｓｉｏｎ，ａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈａｎｕｍｅｒｉｃａｌｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｍｏｄｅｌ
ａｎｄａｎａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＫｒｉｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｈｅａｄｉｎｌａｙｅｒｓｏｆａｑｕｉｆｅｒｓ．Ｔｈｅ
ｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｒｅｃｏｖｅｒｙｏｆａｑｕｉｆｅｒｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍ ｔｈｅＭＣＭＣｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｔｗｏ －
ｓｔａｇｅＭＣＭＣｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅＥＳ － ＭＤＡｍｅｔｈｏｄ
ａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｔｗｏ － ｓｔａｇｅＭＣＭＣｉｎｖｅｒｓｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｈａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｔｈｅＥＳ －
ＭＤＡｍｅｔｈｏｄｈａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｎｔｈｅｉｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｍｉｎｉｎｇｑｕａｎｔｉ
ｔｙ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｐｒｏｖｉｄｅｓｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｉｎｖｅｒｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＭＣＭＣａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ＥＳ － ＭＤＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｓｕｒｒｏｇａｔｅｍｏｄｅｌ；ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓ；ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕ
ｌａｔｉｏｎｏｆｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ

（责任编辑：耿庆斋）

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