基于GLUE的土壤溶质运移参数反演及不确定性

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溶质运移模型参数的识别结果常存在较高的不确定性,制约了模型的实际应用。以土壤中Cu2+运移过程为例,采用广义似然不确定性估计(Generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)并引入最大似然值(MaximumNash-Sutcliffe,MNS)等三种定量指标,探讨了数值反演估计弥散系数等参数的不确定性。结果表明,非线性最小二乘法(Nonlinear least squares,NLLS)得到的唯一"最优"参数组合对Cu2+出流曲线拟合效果很好(R
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