非饱和土壤水的集合卡尔曼滤波Ⅱ:不一致性问题解决方法比较

集合卡尔曼滤波(En KF)能够便捷地根据观测信息改进土壤水的预测精度,但在非线性问题中存在不一致性问题:当同时更新变量(水头或含水率)和非饱和水力参数时,En KF会导致参数和变量之间不再服从Richards方程关系。本文以Borden试验场的饱和渗透系数数据为基础,构造土柱试验,研究了不一致性对土壤水数据同化带来的破坏以及相应的迭代型解决方案。研究结果表明:在非均匀土壤中,En KF可能会引发强烈的不一致性,对含水率预测和参数估计的精度造成破坏;不一致性的峰值位置与水流锋面保持一致,且受边界条件影响;对于同类型的观测与待求参数,不一致性一般是随着观测点数量与待求参数数量的比例的增大而减小;当观测与水头或含水率之间具有强烈的非线性时(如强烈的干湿交替),推荐采用能在保证计算效率的前提下有效降低不一致性影响的CEn KF或MREn KF方法;当观测信息相对充足,不一致性可忽略时,En KF方法更具优势。     

土壤非饱和水力传导度野外试验方法

非饱和水力传导度是多孔介质中水流运动的重要参数之一,在进行较大区域尺度土壤水动力学模型模拟时,选择客观准确而实用的试验方法对其进行测量显得尤为重要。对国内外非饱和水力传导度的试验方法进行了充分的调研,比较了各种主流试验方法的原理和实用范围,并分析了各自的优缺点,突出阐述了适用于野外试验的方法。为进行较大区域尺度土壤水动力学模型模拟奠定了基础。     

有限差分异质多尺度方法求解非饱和土壤水流问题的计算效率 （Ⅱ） ：数值实验

以控制体尺度取粗网格尺度的一半为例,探讨有限差分异质多尺度方法(FDHMM)求解非饱和土壤水流问题的计算效率。考虑两种不同的本构关系,把这种数值方法应用于包括不同的土壤质地和边界条件的几个测试例子中。在应用FDHMM模拟非均质非饱和土壤中的水流问题时,对于局部微观模型的求解,既考虑Dirichlet边界也考虑周期边界。数值实验表明:在仅使用一半微观信息的情况下,FDHMM能够有效地模拟特定土壤中的非稳定非饱和水流问题,单胞问题使用Dirichlet边界条件的FDHMM能大幅度地节省计算费用。数值实验还表明:FDHMM能够获得准确的全局质量守恒,且是一个全局收敛的算法。     

用于分析有突变土层界面和水流锋面的非饱和土壤水运动的时间差分格式

本文在对非饱和土壤水运动方程时间差分格式中引入了水力传导度K(θ)对含水率θ的变化率和压力梯度在空间上的变化率,两个因子。作者认为这两个变化率反映了土壤水在突变土层界面和水流锋面附近非饱和流动的非线性特征。所得的非饱和土壤水运动方程对时间的差分方程,在空间上不仅可用有限元法而且可用有限差分法处理。     

非饱和双重孔隙率介质中水流新型集总参数模型

介绍一种可模拟双重孔隙介质（如裂隙岩石、团块土壤）中的非饱和水流过程的新的集总参数方法，裂隙网与基块中的水流可用一个将吸水率与裂隙网和基块中的局部水压力差关联起来的非线性方程来描述。与Warren－R。ot型方程不同，该方程对初期和后期流态的描述相当精确。已经将基岩裂隙内的水流方程合并到现有的非饱和水流模拟装置中，使用于裂隙网的有源（汇）项，因而水流过程的模拟只利用计算网格中的裂隙单元。这种新的集总参数方法已经对涉及裂隙和孔隙介质中的瞬变水流的两种问题进行了检验，并与基块显式离散的模拟方法进行了对比。这…     

基于Richards方程切换的土壤水流及溶质运移数值模拟

根据每个节点的土壤水分状态来选择合适的Richards方程形式,并用隐式迭代算法求解,得到一种用于模拟土壤水盐运移过程的通用方程切换方法。该方法能自由切换任意节点的控制方程,从而充分利用水头型和含水量型Richards方程的优势,适用于所有主流的迭代求解算法。成功将该方法应用于非均质土壤饱和-非饱和的溶质运移过程模拟。通过室内及数值试验,证明其在干燥砂土淋盐及干湿交替上边界的土壤积盐等普遍难题中,相比传统数值算法能大幅度提高计算效率和精度。本文方法对大区域饱和-非饱和水流运动及溶质运移数值模拟具有显著优势及应用前景。     

畦灌施肥地表水流与非饱和土壤水流-溶质运移集成模拟Ⅱ：模型率定及验证

摘要：利用冬小麦扬花水畦灌施肥试验数据,对构建的畦灌施肥地表与非饱和土壤水流溶质运移集成模型进行率定,基于冬小麦返青水田间试验数据,对该集成模型在不同畦灌施肥模式下模拟的地表水流推进时间、沿畦长土壤体积含水率和硝态氮浓度、畦灌施肥系统性能评价指标值等进行验证。结果表明,模拟结果与田间实测数据的相对误差值和平均相对误差值均小于相应的控制误差,构建的集成模型可用于模拟预测不同畦灌施肥模式下地表和非饱和土壤水流溶质运移转化过程及分布状况,为开展畦灌施肥系统优化设计和性能评价提供了有效的数值模拟工具。     

基于集合卡尔曼滤波法的二维土壤水流状态变量和参数联合估计

集合卡尔曼滤波方法(EnKF)显式地考虑了模型输入、输出以及模型结构等因素的不确定性,近年来被广泛应用于水文模型参数估计研究中。本文基于EnKF方法开展二维土壤水流运动模型状态变量和参数联合估计研究,设计数值实验探究了在线源入渗条件下EnKF方法对粉壤土、壤土和砂壤土的饱和导水率和进气值参数的估计以及压力水头的同化效果,分析了观测点布置方式和观测点数量对同化效果的影响。研究结果表明,粉壤土条件下观测点垂向布置方式更好;壤土和砂壤土条件下,在0～30cm深土壤中水平向布置观测点可以得到较好的参数估计值。观测点水平向布置时应尽量靠近地表,同化系统可以有效地利用观测信息更新状态向量,参数更快地收敛于真值,但压力水头的同化效果仅限于一定深度的土壤。增加观测点数量可以有效地减小参数估计偏差,进而提高土壤剖面压力水头的预测精度。     

水平土柱法测定非饱和土壤水力扩散度实验

水力扩散度是非饱和土壤水分运动的一个重要指标,对于地表水—土壤水—地下水转化规律的研究、农田土壤水分预测预报、区域水盐运动规律的研究等,它是一个必不可少的参数。介绍了水平土柱法测定土壤水力扩散度的实验方法、实验装置和实验步骤,并对某区土样详细记录了试验的全过程和结论数据,并对实验结果进行了分析比较。     

滑坡滑带土非饱和蠕变特性模型研究

绝大多数滑坡的失稳过程实质为非饱和蠕变过程。在Singh-Mitchell研究成果的基础上,研究了低应力水平下蠕变变形与时间的关系,将蠕变过程划分为衰减蠕变、等速蠕变和加速蠕变3个阶段,并且将基质吸力作为一种新的应力变量反映到模型中,从而建立能够反映应力-吸力-应变-时间的非饱和蠕变模型。以三峡库区千将坪滑坡滑带土为研究对象,根据非饱和三轴蠕变试验数据对模型参数进行求解,并根据参数λ1、λ2与应力水平的关系,参数B、βDR与时间关系对模型进行修正,推导了适用于非饱和土的非线性蠕变模型。采用试验数据对模型进行验证,发现该模型能够较合理地预测滑坡滑带土的蠕变特性。     

Data assimilation using support vector machines and ensemble Kalman filter for multi-layer soil moisture prediction

Hybrid data assimilation (DA) is a method seeing more use in recent hydrology and water resources research. In this study, a DA method coupled with the support vector machines (SVMs) and the ensemble Kalman filter (EnKF) technology was used for the prediction of soil moisture in different soil layers: 0-5 cm, 30 cm, 50 cm, 100 cm, 200 cm, and 300 cm. The SVM methodology was first used to train the ground measurements of soil moisture and meteorological parameters from the Meilin study area, in East China, to construct soil moisture statistical prediction models. Subsequent observations and their statistics were used for predictions, with two approaches: the SVM predictor and the SVM-EnKF model made by coupling the SVM model with the EnKF technique using the DA method. Validation results showed that the proposed SVM-EnKF model can improve the prediction results of soil moisture in different layers, from the surface to the root zone.     

基于EnKS和SWAT模型的闽江流域径流数据同化

地表水文过程中观测变量对状态变量的响应存在时间滞后性,为提高径流数据同化的精度,以闽江流域为研究区,基于集合卡尔曼平滑器（EnKS）和SWAT模型,构建径流数据同化方案,并与集合卡尔曼滤波（EnKF）方法进行对比,评价不同同化模型的精度,分析数据同化对不同径流分量的影响。结果表明：EnKS最优时间窗口长度在不同水文周期、流域存在差异;考虑水文模型的时间滞后性可以有效提高模型的同化精度,对比EnKF方法,EnKS方法的纳什效率系数(NSE)在七里街、沙县、竹岐3个站点上分别提升了0.03、0.12、0.03,均方根误差(RMSE)分别减小了7.43%、26.81%、4.25%;数据同化方法对不同径流分量的改进程度存在空间异质性和时间异质性,在高渗透率土壤和陡坡区域EnKS方法能使壤中流获得更显著的改进,丰水期EnKS方法对地表径流的改进较枯水期更明显。     

Application of ensemble H-infinity filter in aquifer characterization and comparison to ensemble Kalman filter

Though the ensemble Kalman filter (EnKF) has been successfully applied in many areas, it requires explicit and accurate model and measurement error information, leading to difficulties in practice when only limited information on error mechanisms of observational instruments for subsurface systems is accessible. To handle the uncertain errors, we applied a robust data assimilation algorithm, the ensemble H-infinity filter (EnHF), to estimation of aquifer hydraulic heads and conductivities in a flow model with uncertain/correlated observational errors. The impacts of spatial and temporal correlations in measurements were analyzed, and the performance of EnHF was compared with that of the EnKF. The results show that both EnHF and EnKF are able to estimate hydraulic conductivities properly when observations are free of error; EnHF can provide robust estimates of hydraulic conductivities even when no observational error information is provided. In contrast, the estimates of EnKF seem noticeably undermined because of correlated errors and inaccurate error statistics, and filter divergence was observed. It is concluded that EnHF is an efficient assimilation algorithm when observational errors are unknown or error statistics are inaccurate.     

非饱和土的抗剪强度理论研究

从孔隙水的存在状态出发 ,围绕Bishop抗剪强度公式中存在的几个疑点展开讨论 .认为非饱和土中支配强度和变形的应力之所以不同 ,是因为非饱和土中存在一种性质与有效应力不同的应力———内部应力 ,它不传递 ,仅影响土的塑性变形 .同时还对Bishop ,Fredlund和卢肇钧提出的抗剪强度公式中的参数测试方法进行分析 ,指出 :各种抗剪强度理论在概念上都是相同的 ,其区别仅在于确定由吸力产生的那部分有效应力时采用的参数和测试方法不同     

改进的蚁群算法在溶质运移参数识别问题中的应用

非饱和土壤水分和溶质运移参数(扩散率、导水率和水动力弥散系数)取值范围较大,往往跨越几个数量级。采用传统离散化蚁群算法求解此类问题,所需节点较多,这会造成算法收敛时间较长。该文在传统蚁群算法基础上,对蚂蚁搜索路径进行改进,改进后的蚁群算法寻优路径由参数精度位数(整数位和小数位)、参数个数以及0–9十个数字构成,并将路径解码公式修改为具有判别参数正负功能的解码公式。采用改进的连续蚁群算法对非饱和溶质运移参数识别优化模型进行求解。数值模拟表明相同迭代次数下改进的蚁群算法比传统蚁群算法耗时少,算法计算时间与迭代次数满足线性关系,含水率和溶质浓度实测值与计算值吻合较好、相关性较高。     

基于CCI资料与EnKF方法的单点土壤湿度同化

土壤湿度作为天气、农林业、水循环研究中重要的地球物理参数,对气候变化有重要影响。陆面数据同化发展较晚,研究集中在同化土壤/积雪的常规观测与遥感观测来提高土壤湿度廓线/雪水当量的估计精度。卫星遥感资料的同化是一个研究热点,同化遥感数据对提高土壤湿度估计精度有积极的作用。基于CLM4.0(Common Land Model 4.0)陆面过程模式,采用集合卡尔曼滤波(EnKF)同化方法,在美国内布拉斯加州地区的Clay Center、Red Cloud及Grand Island观测站点进行了3个单点同化实验,同化的观测数据是由CDF(Cumulative Distribution Function)技术匹配调整后的卫星遥感资料——CCI(Climate Change Initiative)数据,同化分析实验时间为2008年5月1日至2008年10月31日,利用站点实测数据对0~2cm土壤湿度的同化结果与间接受其同化影响10cm处的土壤湿度估计值进行了验证。结果表明:通过单点同化卫星遥感资料的方法可以提高表层土壤湿度的估计精度,并且受其同化影响,靠近同化层的土壤,其土壤湿度的估计精度也得到提高。     

利用瞬态剖面法测定非饱和黄土的渗透性曲线

瞬态剖面法是量测非饱和土渗透系数的直接方法之一。本文以室内模型试验为基础，利用瞬态剖面法测量重塑黄土试样的非饱和渗透系数。试验以陕西泾阳泾河南岸的黄土塬南缘马兰黄土为对象，将重塑干黄土样筛入一圆形玻璃筒内，上部补给一定量的水，然后量测不同时刻土柱内不同深度的质量含水量，并换算为体积含水量；同时采用张力计法测定模型桶土样的土-水特征曲线，即不同含水量土样的基质吸力。计算得到不同时刻模型桶内土样的水头剖面，由此确定渗流速度和水力梯度，并得出不同体积含水量土样的渗透系数。对瞬态剖面法得到重塑黄土样的非饱和渗透系数进行回归分析，获得渗透系数与含水量，渗透系数与基质吸力的指数函数关系。