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作者：高航;江思珉;夏学敏;栗现文;
单位：西北农林科技大学水利与建筑工程学院;同济大学土木工程学院;上海理工大学环境与建筑学院;
摘要：为了联合水头与温度数据反演河床含水层渗透系数场，采用水热耦合数值模型COMSOL Multiphysics和数据同化方法（迭代局部更新集合平滑器，ILUES）构建了非均质河床含水层渗透系数场识别的求解框架，并利用Karhunen-Loève展开技术实现渗透系数场的参数降维，最后通过同化稀疏稳态水头和温度数据实现河床含水层渗透系数场的反演。结果表明：(1)对于不同类型的观测数据，ILUES算法能精确识别渗透系数场，且联合水头与温度数据反演的渗透系数场精度最高、不确定性最低，相比仅采用水头数据反演的精度提升了40.11%；(2)对于仅用部分深度温度数据场景，温度数据仅表征含水层小范围内的非均质性，且在观测数据量相近的情形下，反演结果的RMSE（均方根误差）和AES（平均集合离散度）相差不大；(3)河床表面水位变化将会改变上、下边界的水力梯度，较大的水力梯度反演得到的河床含水层渗透系数场精度较高。
关键词：河床含水层;;渗透系数场;;数据同化方法;;温度;;地下水逆问题
基金资助：国家自然科学基金项目(42077176)
