基于GLUE的土壤溶质运移参数反演及不确定性

来源：土壤学报杂志2018年第5期北京时间：

作者：闫一凡,李晓鹏,张佳宝,刘建立

单位：闫一凡，中国科学院南京土壤研究所；yfyan@issas.ac.cn,李晓鹏，中国科学院南京土壤研究所；,张佳宝，中国科学院南京土壤研究所；,刘建立，中国科学院南京土壤研究所；jlliu@issas.ac.cn,

摘要：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（Maximum Nash-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（R2 >0.937），但因“异参同效”，无法刻画预测结果的不确定性。GLUE则可明确溶质运移参数及其响应界面的不确定性，MNS对应的参数组合对Cu2+出流曲线拟合R2 >0.937，效果与NLLS的拟合结果高度一致。GLUE计算的95%置信区间覆盖了80%以上的观测点（NLLS为46.3%），其反演参数的取值范围也远大于NLLS的结果。在模型参数及响应界面不确定性分析两方面GLUE方法均优于NLLS方法。

关键词：溶质运移模型;参数反演;广义似然不确定性估计（GLUE）方法;不确定性分析

基金资助：国家自然科学基金项目（41771265）、国家重点研发计划课题（2016YFD0300601,2016YFD0200603）和南京土壤研究所“一三五”（领域前沿）项目（ISSASIP1661）资助