求van Genuchten模型参数的AM-MCMC方法
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国家自然科学基金项目(41171183)和水利部公益性行业科研专项经费项目(201201024)资助


AM-MCMC approach to estimate van genuchten model parameters
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    摘要:

    采用基于自适应采样算法的马尔科夫链蒙特卡罗方法(简称AM-MCMC)来估算描述土壤水分特征曲线的van Genuchten模型的参数,并推求出模型参数的后验分布,从而为模型参数的不确定性分析提供依据。结果表明,对于van Genuchten模型而言,采用AM-MCMC算法能得到模型参数后验均值和方差的分布,并且能推求出模型参数的置信区间,所以用这种算法来求解van Genuchten方程的参数是行之有效的,为求解van Genuchten模型参数提供了一种新的思路。

    Abstract:

    This paper adopted the adaptive Metropolis algorithm of Markov chain Monte Carlo approach (AM-MCMC) to estimate the parameters of van Genuchten model, which describes the soil water characteristic curve. The posterior statistics of the van Genuchten model parameters were obtained to estimated the model uncertainty. It was found that the distribution of the posterior means and variances of the model parameters could be obtained. Confidence intervals of the model parameters could be ascertained. It was proved effective and novel in solving van Genuchten equation with this algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

石晓蕾,徐绍辉,廖凯华.求van Genuchten模型参数的AM-MCMC方法[J].土壤,2012,44(2):345-350. SHI Xiao-lei, XU Shao-hui, LIAO Kai-hua. AM-MCMC approach to estimate van genuchten model parameters[J]. Soils,2012,44(2):345-350

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  • 在线发布日期: 2012-05-10
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