基于Landweber迭代重构河流污染物初值

采用Landweber迭代建立了一维河流水体污染物非恒定输运逆问题模型,通过某时刻实测值来反演污染物初始浓度分布,应用Landweber迭代算法反演了一维纯扩散和对流-扩散过程两个算例。结果表明:Landweber迭代能准确重构污染物的初始分布,并且该方法具有良好的抗干扰性;当测量误差较大时,该算法仍能较好地反演污染物初始浓度,即Landweber迭代可以较精确地反演一些非连续的污染物初始浓度,可以较好地解决一些连续污染物初值和污染源项的识别问题。     

大凌河突发水质污染的重构分析

为根据突发水质污染事件的发展动态较为精确地对其污染源进行判断,可将逆向位置概率密度函数法与地质统计法相结合的重构分析方法,前者主要用于确定污染源的位置,而后者主要用于确定污染源的排放时间与浓度。文章以大凌河为研究案例进行突发水质污染试验,根据监测结果及重构分析方法来对其污染源进行溯源,结果证明其重构结果较为准确,可以在实际工作中得到应用,从而提高相关水质管理人员的水质污染应急处理能力。     

用人工神经网络反演扩散波方程

本文通过对人工神经网络与传统扩散波洪水演算方法的一致性研究，提出利用神经网络反演线性扩散波模型的方法，探索从一种新的角度研究洪水波运动传播特性的途径。本文利用断面实测洪水流量资料，应用神经网络对其进行训练，根据网络连接权值辨识扩散波方程的参数，并依据扩散波差分方程预测河道下游断面的流量过程。应用实例表明该方法的模拟精度满足要求，模拟效果良好。说明采用神经网络方法辨识出的扩散波模型能较好地描述洪水波的运动规律，而且，这将极大地扩展人们研究洪水波传播规律的手段和方法。     

对流扩散方程的三阶迎风格式的数值摄动高精度重构

利用高智提出的数值摄动算法,把求解对流扩散方程常用三阶迎风格式(3-UDS)(粘性项和对流项分别用二阶中心格式和3-UDS离散)进行了高精度重构,包括使用离散单元内所有节点的全域重构和分别使用上下游节点的上下游重构,得到两类新的更高阶精度迎风差分格式,称为高的迎风差分格式(记作GUDS)。讨论了GUDS的数学性质,GUDS比原来的3-UDS精度显著提高;全域重构的GUDS和3-UDS均为条件稳定,一些上下游重构GUDS为绝对稳定。本文通过稳定性分析和四个算例(一维常系数、变系数、非线性及二维变系数对流扩散方程)的计算证实了GUDS的优良性质。上下游重构GUDS为避免在3-UDS中使用人工粘性提供了一条有效途径,适合于求解高Reynolds数线性和非线性问题。     

中小河道突发事故污染源强非稳态过程反问题

根据中小型河流水动力特性及突发性水污染事故污染物排放特征,将污染源概化为分布于某一时段的非连续源,基于一维对流-扩散方程,依据事故下游断面污染物浓度的时间序列观测资料,构造中小型河道突发水污染事故污染源强的反问题,给出反问题的数学求解方法。并构造典型案例,通过一维对流分散问题的解析解,对反问题的求解方法进行验证。     

河流水功能过渡区长度的影响研究

采用水功能过渡区的新理念,根据一维水流的污染物对流扩散方程,提出河流水功能过渡区长度的计算方法,并分析了水功能过渡区长度受水动力条件、污染物特性、底泥释放污染物等影响因素的变化规律,为分析论证水功能区的合理性、可行性以及优化调整过渡区提供了关键技术支撑和科学依据。     

对流－扩散方程反问题的控制论求解方法

本文从控制论角度将对流－扩散方程反问题提为分布参数系统的最优控制问题，并提出用计算机辅助优化法实现求解。针对环境工程中的污染排放控制问题，应用计算机辅助优化法分别求解了二维非恒定河道边界及源项控制反问题。计算结果表明，计算机辅助优化法对求解对流－扩散方程反问题是行之有效的；应用于污染排放控制计算，可基本解决多个或单个污染源反演问题；与现有的反问题求解方法相比，其优点是求解过程简单、通用性好，因而在环境水力学领域具有较大的实用价值     

波流环境中污染物混合的分析

本文根据垂向二维数值模型计算求解和分析了波流环境中的一维对流扩散方程中的混合系数。此二维数值模型采用非线性k-ε紊流模型封闭雷诺时均方程,应用VOF方法处理自由面。分析方法是用该二维模型计算波流环境中污染物瞬时源产生的浓度场,计算该浓度场的断面平均浓度,求此断面平均浓度的概率分布,由概率分布的方差随时间的导数得到一维对流扩散问题中的混合系数。通过算例分析,发现波流环境混合系数随着波浪周期和波 高的不同,可能大于纯流和纯波的混合系数之和,也可能比纯流情况下小;波周期与混合系数呈正比。且存在一个使混合系数最大的波高。     

一类流域点污染源识别的稳定性与数值模拟

本文考虑了流域中单个点污染源识别问题的唯一性、稳定性和反演算法.该问题的数学模型为一维线性对流反应扩散方程,方程的源项F(x,t)表示了污染源是一个随时间变化的点污染源.在对污染源及测量点的先验假设下,获得了点源识别的唯一性和局部稳定性,给出了识别污染源位置S和污染强度λ(t)的计算方法.数值例子表明源项反演的算法是有效的.     

对流—扩散方程的一种高精度优化差分格式

本文提出了数值求解一维对流-扩散方程的一种高精度优化差分格式,计算了三个典型问题并和前人工作进行了比较,获得了更加令人满意的结果。     

基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

一种新的洪水频率分析方法研究

为解决采用参数法做洪水频率分析时的线型限制问题,同时避免非参数统计法计算过程中复杂的核函数选取问题,提出一种新的洪水频率分析手段,即基于概率密度演化法来推求洪水频率值。首先通过对概率密度演化法的介绍,给出了年最大洪峰流量联合概率密度函数模型;其次利用具有方向自适应性质的单边差分格式对模型进行数值求解,并对求解结果进行积分,得到洪峰流量概率密度函数值;最终,通过三次样条插值及梯形法由洪峰流量概率密度函数值推求洪峰流量频率值。分别以台湾石门水库及黑龙江省嫩江下游的大赉水文站为例,对其洪水频率进行分析。研究结果表明,同实际工程计算中经常应用的参数洪水频率分析方法相比,采用基于概率密度演化法得到的洪水频率曲线能更好地拟合经验频率点据,是一种有效的水文频率分析方法。     

一种新的洪水频率分析方法研究

为解决采用参数法做洪水频率分析时的线型限制问题,同时避免非参数统计法计算过程中复杂的核函数选取问题,提出一种新的洪水频率分析手段,即基于概率密度演化法来推求洪水频率值。首先通过对概率密度演化法的介绍,给出了年最大洪峰流量联合概率密度函数模型;其次利用具有方向自适应性质的单边差分格式对模型进行数值求解,并对求解结果进行积分,得到洪峰流量概率密度函数值;最终,通过三次样条插值及梯形法由洪峰流量概率密度函数值推求洪峰流量频率值。分别以台湾石门水库及黑龙江省嫩江下游的大赉水文站为例,对其洪水频率进行分析。研究结果表明,同实际工程计算中经常应用的参数洪水频率分析方法相比,采用基于概率密度演化法得到的洪水频率曲线能更好地拟合于经验频率点据,是一种有效的水文频率分析方法。     

基于耦合概率密度方法的河渠突发水污染溯源

以水动力计算为基础,依据正向浓度概率密度与逆向位置概率密度的耦合关系,构建了以污染源位置和释放时间为参数的相关性优化模型,并利用微分进化算法实现了模型的求解。在此基础上,根据污染物正向浓度概率密度函数构建优化模型确定了污染物强度。耦合概率密度方法将突发水污染溯源问题转换为两个最小值优化问题,原理简单,求解方便,实现了污染源参数的解耦。在求解优化模型时,将梯度概念引入到微分进化算法中,提高了搜索效率。将所提出的溯源方法运用于仿真实验案例以及南水北调中线应急示范工程实例,结果表明,模型溯源效果好、模拟精度高,溯源结果对于河渠突发水污染事件应急处置具有一定指导意义。     

混凝土浇筑仓温度双控指标拟定的最大熵法

结合西南某建设中的混凝土特高拱坝高温季节浇筑仓实测温度,采用最大熵法拟定了混凝土浇筑仓温度双控指标,即混凝土浇筑仓达到最高温度前典型龄期对应的容许温度和容许温度变化率。为了获得高精度的最大熵概率密度函数,采用粒子群算法来优化求解拉格朗日乘子系数。工程实例分析表明:最大熵法不需要事先假设样本分布类型,直接根据各基本随机变量的数字特征值进行计算,就可以得到精度较高的概率分布密度函数,由此求出的温度双控指标是可行的。     

Gamma概率分布值的正交多项式矩计算法研究

研究Gamma分布概率分布值的数值计算,以水文分析常用的两参数Gamma分布为例,采用Mathematica数值高精度计算的优势,计算权函数的非古典正交多项式递推系数,进而进行水文概率分布计算。结果表明:文中方法推求的概率分布值计算方法具有较高的计算精度,是一种通用的权函数和积分区间数值积分算法,可为水文概率计算提供一种计算途径。     

对流-扩散方程源项识别反问题的MCMC方法

给出了利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法求解对流-扩散方程源项识别反问题的一种新方法。该方法把源项识别反问题视为贝叶斯估计问题,然后用MCMC法求解。首先利用贝叶斯公式,导出了多点源中源强和位置等未知参数分布规律的后验概率密度函数;接着以后验概率分布为目标分布采用自适应Metropolis算法构造Markov链;然后截取收敛的链序列,利用后验均值方法估计出源项中的未知参数。数值试验结果表明,该方法具有精度高,收敛速度快且易于计算机实现等优点。     

Habitat Suitability Criteria via Parametric Distributions: Estimation,Model Selection and Uncertainty

Previous methods for constructing univariate habitat suitability criteria (HSC) curves have ranged from professional judgement to kernel‐smoothed density functions or combinations thereof. We present a new method of generating HSC curves that applies probability density functions as the mathematical representation of the curves. Compared with previous approaches, benefits of our method include (1) estimation of probability density function parameters directly from raw data, (2) quantitative methods for selecting among several candidate probability density functions, and (3) concise methods for expressing estimation uncertainty in the HSC curves. We demonstrate our method with a thorough example using data collected on the depth of water used by juvenile Chinook salmon (Oncorhynchus tschawytscha) in the Klamath River of northern California and southern Oregon. All R code needed to implement our example is provided in the appendix. Published 2015. This article is a U.S. Government work and is in the public domain in the USA.     

Stochastic simulation of fluid flow in porous media by the complex variable expression method

A stochastic simulation of fluid flow in porous media using a complex variable expression method (SFCM) is presented in this paper. Hydraulic conductivity is considered as a random variable and is then expressed in complex variable form, the real part of which is a deterministic value and the imaginary part is a variable value. The stochastic seepage flow is simulated with the SFCM and is compared with the results calculated with the Monte Carlo stochastic finite element method. In using the Monte Carlo method to simulate the stochastic seepage flow field, the hydraulic conductivity is assumed in three different probability distributions using random sampling method. The obtained seepage flow field is examined through skewness analysis, and the skewed distribution probability density function is given. The head mode value and the head comprehensive standard deviation are used to represent the statistics of calculation results obtained by the Monte Carlo method. The stochastic seepage flow field simulated by the SFCM is confirmed to be similar to that given by the Monte Carlo method from numerical aspects. The range of coefficient of variation of hydraulic conductivity in SFCM is larger than used previously in stochastic seepage flow field simulations, and the computation time is short. The results proved that the SFCM is a convenient calculating method for solving the complex problems.     

地震作用下混凝土坝时变动力可靠度的概率密度演化方法研究

随着混凝土坝运行时间增加,坝体材料性能逐渐退化,其抗震能力降低,所以有必要对大坝进行全寿命周期抗震安全评估。本文基于概率密度演化理论提出一种混凝土坝全寿命周期抗震性能概率分析方法。该方法同时考虑坝体材料的随机性和时变性,引入相对位移角作为性能综合评价指标。首先建立服役时间内坝体动力非线性响应极值的概率密度演化方程,然后结合等价极值事件求得初始条件,并运用差分法求解方程,最后在安全域内对求解结果积分给出时变动力可靠度。通过算例验证了本文方法的可行性。结果表明,所建议方法能够获取坝体抗震性能在整个服役寿命的概率演化信息和动力可靠度时变规律,且与蒙特卡洛法对比具有较高的计算精度和计算效率。