DE-MCMC算法对水污染溯源的效果分析

采用网络机器人从水质监测大数据平台及相关网站获取实时监测数据,与《地表水环境质量标准》(GB3838-2022)进行比较,锁定污染超标水域,分析该水域的分布特征。利用二维水质模型,建立流经水域中超标指标的动态变化函数,运用DE-MCMC溯源反演算法,模拟污染强度、距污染源位置及污染发生时间,实现污染溯源分析。溯源仿真结果与实际数值相近,最大误差为4.9%,最小误差为2.7%,平均误差为4.4%,表明DE-MCMC算法溯源结果真实可靠。

基于DE-MCMC方法的滑坡堆积体土壤水力参数反演研究

极端降雨条件下,入渗可急剧增大滑坡体中软弱结构面上的土壤含水量和孔隙水压力,是触发滑坡的重要因素。因此,土壤水动力模拟是滑坡预警系统的核心,其模拟结果的准确与否取决于土壤渗透特性的参数化。该文以汶川地震扰动区的银洞子滑坡堆积体为例,以土壤含水量野外观测数据为基础,基于Richards方程构建入渗模型,利用自适应差分演化算法的马尔科夫链蒙特卡罗方法(Differential Evolution Markov chain Monte Carlo,简称DE-MCMC)反演van Genuchten土壤水力参数。通过比较土壤含水量的模拟值与实测值的拟合程度,评估DEMCMC算法在土壤水动力模拟中的适用性。结果表明,基于DE-MCMC算法反演的后验参数极大降低了先验参数分布的不确定性,并显著提升土壤含水量的模拟精度。将DE-MCMC方法应用于滑坡水文,可有效率定土壤渗透特性参数,为降雨型滑坡预警提供更为可靠的土壤水动力模拟结果。

从水质监测数据分析水质污染的研究

本文结合水质监测大数据平台提供的实时数据,分析DE-MCMC水污染溯源模型在真实污染情况下的溯源效果。即当水质受到污染时,流经水域中的水质指标一定超出标准值,此时监测平台及时监测到这一情况后,相关人员利用水质监测指标大数据与云平台,分析污染超标水域的分布特征;然后利用二维水质模型,建立留经水域中超标指标的动态变化函数,再运用DE-MCMC溯源反演算法,可知污染水域的时间点与污染强度,以此达成对污染的溯源分析。