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土壤和地下水系统污染物迁移的高效模拟和数据同化方法研究
编号：3536
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-13 21:38:27
浏览：858次
特邀报告
报告开始：2024年05月19日 16:39（Asia/Shanghai）
报告时间：12min
所在会场：[S14] 主题14、水文地球科学 [S14-6] 主题14、水文地球科学 专题14.8、专题14.12、专题14.13（19日下午，401）
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摘要
人类生活和工农业生产等因素导致土壤和地下水系统受到不同程度的污染，严重威胁着人类健康和生态安全。为了准确预测土壤和地下水系统中污染物的来源、迁移路径和分布情况，必须建立有效的预测模型，并采用数据同化等先进方法，以准确识别关键参数。为了提高对土壤和地下水系统污染物迁移预测的精度，我们开发了基于多保真度模拟和大数据驱动的高效建模方法，并将其与数据同化方法耦合，实现了对污染源和空间非均质多孔介质参数的有效识别，以及对我国土壤砷污染时空分布的有效预测。针对传统数据同化方法面临的高维性、非均质性、非高斯分布等挑战，我们开发了一系列新型的数据同化方法（ILUES、DREAM_KZS、ES_DL），能够从观测数据中有效地提取关键信息，显著降低模型参数和预测的不确定性，为土壤和地下水污染的精准治理提供了重要的科学支持。
关键词
污染物迁移,数据同化,深度学习,污染源识别
报告人
张江江
教授 河海大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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