【摘 要】
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有效识别地下水污染源信息既是设计合理修复方案的基础,也是依法治污明确责权的依据。本文将污染源反演过程转化为贝叶斯推断过程,并与克里格替代模型相结合,提出了一种反演
【机 构】
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吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室,吉林大学环境与资源学院
【基金项目】
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中国地调局项目（1212011140027,12120114027401）,吉林大学研究生创新基金项目（2015026）
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有效识别地下水污染源信息既是设计合理修复方案的基础,也是依法治污明确责权的依据。本文将污染源反演过程转化为贝叶斯推断过程,并与克里格替代模型相结合,提出了一种反演地下水污染源释放历史的新思路,同时针对求解过程中采用的Metropolis抽样算法提出改进方案。算例结果表明：（1）该方法能够有效识别地下水污染源释放历史,反演结果的平均相对误差为3.45%;（2）在500次迭代条件下,改进的Metropolis算法将反演结果的平均相对误差从57.41%降低至3.45%,有效提高了反演效率与精度;（3）在污染源释
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