【摘 要】
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基于贝叶斯理论,结合浓度时间序列方差假定和Adaptive Metropolis MCMC后验采样,建立了用于突发水污染应急溯源的贝叶斯推理方法.该方法结合经验知识和监测事实对源项参数的
【机 构】
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哈尔滨工业大学环境学院,南方科技大学环境科学与工程学院
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项基金(2012ZX07205-005);中国博士后科学基金(2014M551249)
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基于贝叶斯理论,结合浓度时间序列方差假定和Adaptive Metropolis MCMC后验采样,建立了用于突发水污染应急溯源的贝叶斯推理方法.该方法结合经验知识和监测事实对源项参数的分布进行推理,直接对溯源结果的反向不确定性用概率分布形式进行表征.依据河流实地示踪剂实验案例,对Bayesian推理溯源的实际效果、后验参数相关性和影响因素等方面进行了验证和测试,结果表明源项参数和方差的后验概率密度的偏度对方差假定敏感,且得到关键参数推荐值：使用RMSE为目标函数;异方差假定中稳定化因子λ1为0,λ2为0
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