土壤溶质运移模型参数反演及其不确定性分析

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土壤溶质运移模型是定量模拟预测水分、养分、污染物等在非饱和土壤中迁移转化过程的重要工具,在农业、环境、水文等领域得到广泛应用。模型主要参数的不确定性在很大程度上决定了模型的预测能力。溶质运移模型的主要参数(如水分特征曲线、非饱和导水率、弥散度等)难以大量直接试验测定,多通过数值反演求解逆模型获得。由于运移模型本身的复杂性和非线性,以有限的观测数据进行参数数值反演,其结果常存在很大的不确定性。定量化评价参数反演和模型模拟结果中的不确定性,不仅直接关系到模型对现实世界的仿真程度和预测能力,而且在很大程度上决定了模型作为决策支持工具的可靠性。本文在传统的非线性最小二乘寻优方法(non-linear least sqarr,NLLS)基础上,引入通用似然不确定性估计方法(gneralized likelihood uncertainty estimation,GLUE),利用采自封丘的原装潮土土柱进行室内土柱蒸发试验、Cu2+出流试验以及位于河南省新乡市的中国科学院封丘农业生态试验站的田间水氮运移试验,分别对土壤水力学性质模型、土柱和田块尺度溶质运移模型的关键参数进行了数值反演,分析评价了参数反演和模型模拟结果中的不确定性。获得以下主要结论:  (1)通过三种质地(激光粒度仪测定)原状潮土室内蒸发试验,利用NLLS和GLUE分析了van Genuchten-Mualem土壤水力学性质模型参数反演结果的不确定性,并就采样次数及阈值对GLUE结果的影响进行了分析。结果表明:1)基于NLLS得到的单一“最优”解虽对蒸发试验观测数据拟合较好(决定系数R2在壤砂土,砂壤土以及砂黏壤中分别为0.793,0.976以及0.931)。但GLUE结果却显示仍有152组水力学参数是可接受的(R2>0.6),且大多数落在NLLS结果的参数的95%置信区间外。采用经典的NLLS反演土壤水力学参数存在较高的风险和不确定性。2)GLUE方法分析土壤水分特征曲线(θ(h))和非饱和导水率曲线(K(h))的结果均对采样次数和区分“行为集”与“非行为集”的阈值十分敏感。当采样次数<15000次时,最大似然值获取受到影响。此外,GLUE分析还表明,预测水分特征曲线(θ(h))的不确定性低于预测非饱和水力传导率(K(h)),但超过测量范围的外插依然具有较高的不确定性,特别是在曲线的低水吸力端。  (2)通过原状土柱室内示踪和溶质运移试验,利用NLLS和GLUE拟合溶质穿透曲线、反演对流弥散方程中溶质运移参数(平均孔隙流速v、水动力弥散度口、阻滞系数Rd、汇项速率系数μ),探讨了参数反演和模型预测结果的不确定性。结果表明:1)NLLS“最优”参数组合对Br及Cu2+穿透曲线的拟合效果较好(R2>0.937,均方根误差(RMSE)<0.046),与GLUE最大似然函数值对应的参数组合效果相当(R2=0.937,RMSE=0.048)。2)GLUE结果中有多个参数组合可满足拟合精度(R2>0.9)(即“异参同效”现象),而且由似然值大于0.9的“行为集”获得的参数后验取值范围包括并显著大于NLLS的参数取值范围。这表明,NLLS摒弃了许多可接受的参数组合。3)与观测土柱出流数据对比,NLLS反演结果的95%置信区间分别覆盖了三种质地土壤28.13%、64.00%、46.01%的出流浓度观测点,而GLUE结果的覆盖度则分别为87.62%、80.93%、84.3%。这表明GLUE是溶质运移模型参数反演和不确定性评价的更佳选择,而NLLS反演结果用于预测溶质迁移时“鲁棒性”则不及预想。  (3)通过中国科学院封丘农业生态试验站田间水氮运移试验,将敏感度分析与NLLS方法相结合,通过反演确定土壤水分运动参数组合。在此基础上,利用GLUE方法定量分析田间土壤氮素运移模型的不确定性。结果表明:1)NLLS“最优”参数组合对硝态氮运移拟合良好(R2=0.965,RMSE=0.055),与GLUE最大似然函数值对应的参数组合效果相当(R2=0.959,RMSE=0.059),但两组参数完全不同。2)NLLS方法拟合硝态氮运移过程中,参数的“异参同效”现象显著,GLUE方法结果表明有841组参数的似然值大于阈值0.85,可被接受。其中,有大量参数落在NLLS法参数的95%置信区间外。这表明,采用经典的NLLS反演田间尺度溶质运移模型参数存在较高的风险和不确定性,而采用GLUE方法能更好的阐释模型参数的不确定性并定量模型模拟结果的不确定性。3)降水对硝态氮迁移影响巨大,增加降水前后的观测密度有助提高模拟硝态氮运移的精度。观测值缺乏对搜寻参数“真值”影响巨大。  综上,土壤溶质运移模型参数存在的不确定性会在很大程度上制约模型预测结果的可靠性。与传统采用的基于单一“最优”解的NLLS法相比,GLUE法的结果不仅能提供与“最优”解拟合优度相当的能直接用于模型预测的单一最优解(MNS),还可识别及应对“异参同效”现象,同时能提供拟合结果可接受的参数的取值范围,并根据“行为集”的响应界面统计和有效量化模型模拟结果的不确定性。为溶质运移模型结果的不确定性分析、决策方案的风险评估提供了数学方法和科学依据。
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