地下水溶质运移模拟中的不确定性研究一直是地下水系统模拟的研究热点。论文结合了贝叶斯推断理论和随机模拟技术，从两个方面分别研究它们对地下水水流和溶质运移模拟不确定性的影响。这两个方面分别是：纵向弥散度的变化对地下水水头和溶质运移的影响及贝叶斯推断方法中先验分布的不同对地下水水头和溶质运移的影响。马尔科夫蒙特卡洛方法(MCMC)通常被用来解决贝叶斯推断方法积分困难的问题，本文选取了MCMC方法中的Metropolis-Hasting(MH-MCMC)采样算法对地下水模拟中的参数不确定性进行识别，随机模拟技术用来生成渗透系数的空间分布场。主要研究结果如下：渗透系数的不确定性能引起其他输入参数的不确定性。纵向弥散度作为地下水溶质运移模型中的一个重要参数，能够反应渗透系数的空间变异性。分析渗透系数的空间异质性和纵向弥散度对地下水水流和溶质运移模拟影响的研究结果表明：贝叶斯方法中参数的后验分布均得到了更新，后验分布不再遵循均匀分布，参数在迭代初期的震荡并没有影响到纵向弥散度后验分布的收敛性；在地下水水头的不确定性预测中，参数的不确定性比随机模拟带来的不确定更加重要，而当水头的不确定性及纵向弥散度的不确定性传递给地下水溶质运移模拟时，随机模拟的不确定性比参数的不确定性大。因此，很难断定随机模拟的不确定性和参数的不确定性哪种更重要，因为这与所选观测数据的位置和数量及参数的先验分布的选择等很多因素有关。分析贝叶斯推断方法中两种先验分布(均匀分布和高斯分布)对地下水水流模拟中参数不确定性及水头、溶质运移模拟影响的研究结果表明：①参数的先验分布知识会影响参数的后验分布，两种先验分布情况下的参数后验分布均得到了更新，先验分布为高斯分布时的参数后验分布的收敛性比先验分布为均匀分布时的参数后验分布的收敛性要好；②先验分布的选择可以影响到地下水水头和溶质运移的模拟，先验分布为高斯分布时给地下水水头和溶质运移带来的不确定性比先验分布为均匀分布时给地下水水头和溶质运移带来的不确定性小。以上两个分析结果可能会给出这样一个结论，高斯先验分布比均匀先验分布更好。然而，很难准确地做出与先验分布相对影响有关的结论，这是因为这一结论的获得跟很多因素有关，如观测数据的位置和个数、反应渗透系数非均质性的方法等均能对模拟结果产生一定的影响。