基于多模态数据同化的滨海变密度污染迁移模拟方法

本发明涉及环境污染研究，具体是涉及基于多模态数据同化的滨海变密度污染迁移模拟方法。

背景技术：

1、在针对土壤与地下水的污染研究过程中，由于地下水系统具有隐蔽性、复杂性和长周期演化的特点，无法通过物理试验或直观观测直接获取污染物的时空迁移规律，因此，需要利用模拟方法或模型对地下水污染进行数值模拟，数值模拟是通过构建数学模型并求解，进而在虚拟环境中重现水流、溶质运移及多相多组分反应过程，定量预测污染羽的扩散范围、浓度变化及到达敏感目标的时间，为污染源头识别、风险管控方案制定和修复效果评估提供科学依据，同时大幅降低现场试验成本并规避二次污染风险。

2、但是，现有地下水污染数值模拟技术通常是将含水层简化为均质或分层均质介质，采用单一参数表征渗透性，难以刻画滨海沉积环境下透镜体、互层等复杂非均质结构的空间变异特征，导致污染优势流通道识别困难、迁移路径预测偏差显著。同时，传统模拟方法多依赖单一类型观测数据进行手动调参，数据利用率低且无法量化地质结构不确定性，难以满足滨海高盐潮汐环境下变密度流-多相流-多反应耦合过程的高精度模拟需求。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了一种基于多模态数据同化的滨海变密度污染迁移模拟方法。

2、基于多模态数据同化的滨海变密度污染迁移模拟方法，包括以下步骤：

3、s101、含水介质非均质性刻画；

4、根据待研究区域的水文地质钻孔数据与水文地球物理探测数据，采用转移概率地质统计模拟方法，得到含水介质渗透系数场的初始空间分布；

5、基于所述初始空间分布，识别出含水介质渗透系数场的空间结构特征；然后通过现场示踪试验获取的水流与溶质运移响应信息，对所述空间结构特征进行参数反演校正，得到含水介质非均质性的参数场；

6、s102、构建污染物迁移数值模型；

7、采用变密度多相反应运移模拟方法，建立初始数值模型，所述初始数值模型的输入为所述含水介质非均质性的参数场、输出为地下水位场和污染物浓度场；所述初始数值模型通过数值求解变密度地下水流方程与多组分反应运移对流-弥散耦合方程模拟在密度驱动与水力驱动共同作用下污染物浓度的时空动态演化；

8、通过贝叶斯数据同化方法，利用地下水位、污染物浓度及示踪试验数据，更新所述初始数值模型的模型参数，得到用于模拟滨海变密度污染迁移的所述污染物迁移数值模型；

9、s103、基于所述污染物迁移数值模型对所述滨海变密度污染迁移过程进行模拟。

10、说明：上述方法将转移概率地质统计、变密度耦合数值模拟与贝叶斯多模态数据同化有机整合，克服了传统方法中含水介质非均质性刻画主观性强、忽略密度效应以及模型无法动态更新的缺陷，通过钻孔、地球物理与示踪试验等多源数据的序贯融合，实现了非均质参数场的精细构建与模型关键参数的动态校正，并能量化预测结果的不确定性，显著提升了滨海变密度条件下污染迁移模拟的可靠性与适应性，为滨海地下水污染防控提供了科学依据。

11、现有技术采用t-progs、toughreact等软件分步串行计算，数据转换依赖人工导出。本发明构建了“转移概率地质统计-变密度反应运移”模拟流程，基于钻孔岩性编码和地球物理探测软数据，利用转移概率矩阵与序贯指示模拟生成渗透系数场，并通过现场示踪试验的水流与溶质响应信息对空间结构特征（尤其是优势流通道位置及连通性）进行反演校正；然后在统一网格框架下，直接以校正后的参数场驱动变密度地下水流方程与多组分反应运移对流-弥散方程的耦合数值求解。同时，将地下水位、污染物浓度及示踪突破曲线等观测数据，通过贝叶斯数据同化方法序贯吸收至模型，动态更新弥散度、反应速率等关键参数，实现非均质性刻画-正向模拟-参数反演的闭环迭代。避免了外部软件间的数据人工转换，具有良好的可解释性，且序贯同化策略有效降低了计算冗余。

12、传统贝叶斯数据同化多采用静态先验假设或仅基于单一类型观测数据更新参数，且常忽略后验分布的不确定性量化，难以应对滨海地区多源异构观测数据（水位、浓度、示踪）的联合约束。本发明采用序贯贝叶斯数据同化框架，将先验数值模拟结果作为背景场，依次吸收地下水位实测数据、污染物浓度实测数据以及示踪试验突破曲线数据，利用蒙特卡洛采样（如马尔可夫链蒙特卡洛方法）对模型参数的后验分布进行随机采样，获得参数集合；进而通过正向模拟得到预测结果的置信区间和方差，实现从参数到预测的全链条不确定性量化。同化过程中，无需预先对观测误差作严格分布假设，而是通过实际观测数据驱动后验采样，使得参数更新更符合现场数据特征。最后，利用未参与同化的独立观测数据对更新后模型进行交叉验证，计算均方根误差、纳什效率系数及预测区间覆盖率等精度指标，确保模型预测精度满足要求。该框架在数据量有限或存在观测噪声时仍能输出带有可靠不确定性区间的模拟结果，为滨海变密度污染迁移的决策提供科学依据。

13、进一步地，所述根据待研究区域的水文地质钻孔数据与水文地球物理探测数据，采用转移概率地质统计模拟方法，获取含水介质渗透系数场的空间分布；包括：

14、对所述水文地质钻孔数据进行岩性分类与编码，将各钻孔的岩性描述转化为沿钻孔深度方向的岩性类型序列；

15、根据所述岩性类型序列，统计不同岩性类型在三维空间各方向上的转移概率，构建转移概率矩阵；

16、以所述转移概率矩阵作为空间结构驱动，采用序贯指示模拟方法，在三维网格节点上逐点模拟岩性类型的空间分布，生成岩性类型场；模拟过程中，将所述水文地球物理探测数据作为软数据，通过贝叶斯更新方式对模拟结果进行约束，使岩性类型场的空间分布同时符合钻孔硬数据与地球物理软数据的响应特征；

17、根据预先建立的岩性类型与渗透系数之间的转换关系，将所述岩性类型场转换为渗透系数场，得到含水介质渗透系数场的空间分布。

18、说明：上述方法以岩性类型为桥梁，利用转移概率矩阵客观刻画不同岩性在三维空间各方向上的转换规律，从而更真实地反映非均质含水层中透镜体、夹层等复杂结构的空间展布，同时将地球物理探测数据作为软数据以贝叶斯更新方式对模拟结果进行约束，使最终渗透系数场在兼顾钻孔硬数据精度的同时，充分利用了地球物理数据横向连续覆盖的优势，显著提高了参数场构建的合理性与可靠性，为后续污染迁移数值模拟提供了更准确的地质模型输入。

19、进一步地，所述空间结构特征包括渗透系数的空间变异规律、各向异性方向、高渗透区域的分布形态及优势流通道的发育位置与连通性。

20、进一步地，通过现场示踪试验，对所述空间结构特征中的优势流通道的优势流通道的发育位置与连通性进行修正。

21、说明：上述方法聚焦对溶质运移起控制性作用的优势流通道，利用示踪试验提供的实际水流与溶质迁移响应信息对其进行独立反演修正，使最终参数场既保留了地质统计方法对大尺度结构特征的刻画能力，又通过动态试验数据弥补了静态地质统计方法对连通性表征不足的缺陷，显著提升了非均质参数场对污染物优势迁移路径的表征精度，为后续变密度污染迁移模拟提供了更可靠的参数基础。

22、进一步地，所述采用变密度多相反应运移模拟方法，建立初始数值模型，包括：

23、基于所述含水介质非均质性的参数场，对待研究区域划分为多个单元，为每个单元赋予渗透系数、孔隙度及弥散度参数；

24、设定变密度地下水流方程的初始条件和边界条件、组分反应运移对流-弥散方程的初始条件和边界条件；

25、基于所述变密度地下水流方程的初始条件和边界条件、组分反应运移对流-弥散方程的初始条件和边界条件，对所述变密度地下水流方程与所述多组分反应运移对流-弥散方程进行耦合数值求解，得到初始的先验地下水位场和先验污染物浓度场，完成所述初始数值模型的建立。

26、说明：上述方法明确了从非均质参数场到初始数值模型的完整构建流程，包括空间离散化与参数赋值、变密度流方程与反应运移方程的边界/初始条件设定、以及耦合数值求解得到先验水位场和浓度场；区别于传统方法中人为分区赋值的经验化处理，使模型在空间离散层面即真实反映含水介质的非均质特征，同时通过变密度地下水流方程与多组分反应运移方程的耦合求解，首次在初始建模阶段即纳入了密度驱动与水力驱动的协同作用，更符合滨海地区海水入侵与污染羽交互的实际物理过程。

27、进一步地，还包括：

28、将所述先验地下水位场和先验污染物浓度场作为背景场，通过贝叶斯数据同化方法，依次吸收地下水位实测数据、污染物浓度实测数据及示踪试验突破曲线数据，对初始模型中的弥散度及反应速率等关键参数进行序贯更新，得到同化更新后的污染物迁移数值模型；

29、基于贝叶斯后验分布量化模型参数及预测结果的不确定性，并利用未参与同化的独立观测数据对更新后模型的预测精度进行交叉验证，最终输出带有不确定性区间的变密度污染迁移数值模型。

30、说明：实现了多源异构数据的序贯融合与模型参数的动态校正，使模型能够根据实际观测信息自适应调整，同时引入贝叶斯后验分布量化参数及预测结果的不确定性，并采用未参与同化的独立观测数据进行交叉验证，有效避免了数据同化过程中的过拟合问题，确保更新后的模型在预测精度与可靠性之间达到平衡，为滨海变密度污染迁移模拟提供了可量化的置信评估体系。

31、进一步地，所述基于贝叶斯后验分布量化模型参数及预测结果的不确定性；包括：

32、采用蒙特卡洛采样方法，对污染迁移数值模型中模型参数的后验分布进行随机采样，生成包含多组参数样本的参数集合；将所述参数集合中的每一组参数样本分别输入所述污染物迁移数值模型进行正向模拟，得到对应的多组输出结果；

33、基于所述多组输出结果进行统计，计算各时刻各空间位置上输出结果的置信区间和方差，作为模型预测结果的不确定性量化指标。

34、进一步地，所述验证污染物迁移数值模型包括：

35、利用地下水位、污染物浓度及示踪试验数据，对更新后的污染物迁移数值模型进行验证；

36、计算预测精度指标，所述预测精度指标包括均方根误差、纳什效率系数及预测区间覆盖率；

37、将所述预测精度指标与预设阈值进行比较，若预测精度指标满足预设要求，则输出更新后的污染物迁移数值模型及其参数不确定性量化结果；若不满足，则调整贝叶斯数据同化框架的超参数或重新进行马尔可夫链蒙特卡洛采样，直至模型预测精度达到要求。

38、本发明还提供基于多模态数据同化的滨海变密度污染迁移模拟系统，用于实现多模态数据同化的滨海变密度污染迁移模拟方法，包括数据采集与预处理模块、含水介质非均质性刻画模块、数值模型构建模块、数据同化与参数更新模块以及模型验证与优化模块；

39、所述数据采集与预处理模块用于，获取待研究区域的水文地质钻孔数据与水文地球物理探测数据、地下水位、污染物浓度及示踪试验数据；

40、所述含水介质非均质性刻画模块用于，根据待研究区域的水文地质钻孔数据与水文地球物理探测数据，采用转移概率地质统计模拟方法，获取含水介质渗透系数场的空间分布；基于所述含水介质渗透系数场的空间分布，识别出含水介质渗透系数场的空间结构特征；然后通过现场示踪试验，对所述空间结构特征进行修正，得到修正后的空间结构特征；

41、所述数值模型构建模块用于，基于所述含水介质渗透系数场的空间分布及修正后的空间结构特征，采用变密度多相反应运移模拟方法，构建污染物迁移数值模型；

42、所述数据同化与参数更新模块用于，通过贝叶斯数据同化方法，利用地下水位、污染物浓度及示踪试验数据，更新污染物迁移数值模型的模型参数并量化不确定性；

43、所述模型验证与优化模块用于，验证更新后的污染物迁移数值模型的预测精度，计算预测精度指标；当预测精度指标满足预设阈值时，输出更新后的污染物迁移数值模型及其不确定性量化结果；当预测精度指标不满足预设阈值时，调整贝叶斯数据同化框架的超参数，触发所述数据同化与参数更新模块重新执行参数更新，直至模型预测精度达到要求。

44、本发明的有益效果是：

45、本发明针对现有技术将含水层简化为均质介质、依赖单一数据手动调参导致优势流通道识别难、预测偏差大及不确定性无法量化的问题，通过转移概率地质统计融合钻孔与地球物理数据，结合示踪试验修正刻画非均质结构，构建变密度多相反应运移模型，并利用贝叶斯方法同化多模态观测数据实现参数反演与不确定性量化，经独立数据闭环验证，显著提升了滨海高盐潮汐环境下污染迁移模拟的精度与可靠性。