基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性

康学远; 施小清; 邓亚平; 廖凯华; 吴吉春

doi:10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

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基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性

康学远, 施小清, 邓亚平, 廖凯华, 吴吉春

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康学远, 施小清, 邓亚平, 廖凯华, 吴吉春. 基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性[J]. 水科学进展, 2018, 29(1): 40-49. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

引用本文:

康学远, 施小清, 邓亚平, 廖凯华, 吴吉春. 基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性[J]. 水科学进展, 2018, 29(1): 40-49. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

KANG Xueyuan, SHI Xiaoqing, DENG Yaping, LIAO Kaihua, WU Jichun. Assimilation of hydrogeophysical data for the characterization of subsurface heterogeneity using Ensemble Kalman Filter (EnKF)[J]. Advances in Water Science, 2018, 29(1): 40-49. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

Citation:

KANG Xueyuan, SHI Xiaoqing, DENG Yaping, LIAO Kaihua, WU Jichun. Assimilation of hydrogeophysical data for the characterization of subsurface heterogeneity using Ensemble Kalman Filter (EnKF)[J]. Advances in Water Science, 2018, 29(1): 40-49. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

1.
南京大学地球科学与工程学院表生地球化学教育部重点实验室, 江苏南京 210023;
2.
中国科学院南京地理与湖泊研究所中国科学院流域地理学重点实验室, 江苏南京 210008

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（41672229）

详细信息

作者简介:
康学远(1994-),男,河北邯郸人,博士研究生,主要从事水文地球物理方面研究。E-mail:xykang@smail.nju.edu.cn

通讯作者:
施小清,E-mail:shixq@nju.edu.cn

中图分类号: P641

Assimilation of hydrogeophysical data for the characterization of subsurface heterogeneity using Ensemble Kalman Filter (EnKF)

1.
Key Laboratory of Surficial Geochemistry, School of Earth Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China;
2.
Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China

Funds: The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 41672229).

摘要: 含水层非均质性的刻画是模拟地下水中污染物运移的关键。以渗透系数为研究对象，构建了综合集合卡尔曼滤波方法、有效电阻率模型与地下水运移模型的同化框架，通过融合地球物理观测数据与污染物浓度观测数据来推估渗透系数的空间分布。基于理想算例，验证了该同化框架刻画含水层非均质渗透系数场的有效性，并针对不同初始参数信息与观测类型对比了耦合与非耦合水文地球物理方法的适用性。研究结果表明：基于集合卡尔曼滤波方法同化多种类型的观测数据，可有效地推估非均质参数空间分布。当初始信息较准确时，耦合方法的参数推估精度更高；初始信息存在偏差时，非耦合方法有更好的同化效果。由于非耦合方法计算成本较低且对初始信息缺失时适用性更强，在实际应用中可先基于非耦合方法初步估计参数，再利用耦合方法进一步提高参数推估精度。融合多种类型观测数据可有效提高参数推估效果。
- 水文地球物理 /
- 集合卡尔曼滤波 /
- 参数估计 /
- 地下水-水文地球物理模型耦合 /
- 渗透系数
Abstract: Characterization of spatial variability of hydrogeologic properties is the key to simulate and predict the fate and transport of contaminants in the subsurface. In this study, we present a sequential data assimilation framework to estimate the heterogeneous saturated hydraulic conductivity fields through the assimilation of Electrical Resistivity Tomography (ERT)-monitored data and groundwater flow/transport observation data. This framework is integrated Ensemble Kalman Filter (EnKF), groundwater flow/transport models and effective medium resistivity model. To test the performance of the framework, synthetic cases of contaminant transport are reconstructed. We compare the performance of the coupled and uncoupled methods. The factors to control the performance of coupled and uncoupled methods are also discussed in a number of different scenarios. Results showed that both methods can effectively estimate the spatial distribution of hydraulic conductivity via time-lapse ERT-monitored data. The coupled method performs better than the uncoupled one when the prior statistics are close to real field. Meanwhile, the uncoupled method is more robust when the prior statistics is biased. The accuracy of estimated heterogeneous parameter field could be improved when integrating of multiple type observations including ERT-monitored data and a few observations of groundwater flow/transport model (i. e., concentration). As the uncoupled method requires a small computational effort compared to the coupled one, it is suggested to use the uncoupled method as a preliminary inversion before refining the results with a fully coupled method. We conclude that integrating multiple types of observations is recommended to improve the ability to delineate subsurface heterogeneity.
- hydrogeophysics /
- ensemble Kalman filter /
- parameter estimation /
- groundwater-geophysical model /
- hydraulic conductivity

[1]	王卫光, 李进兴, 魏建德, 邵全喜, 邓超, 余钟波. 基于蒸散发数据同化的径流过程模拟 . 水科学进展, 2018, 29(2): 159-168. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.02.002
[2]	戴云峰, 刘九夫, 闵星, 林锦, 韩江波, 柳鹏, 李兆峰, 孙晓敏. 气压式振荡试验确定地层渗透系数适宜性 . 水科学进展, 2018, 29(3): 398-406. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.03.012
[3]	史良胜, 张秋汝, 宋雪航, 方旭东. 地下水位在非饱和水流数据同化中的应用 . 水科学进展, 2015, 26(3): 404-412. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2015.03.011
[4]	褚楠, 黄春林, 杜培军. 基于集合卡尔曼平滑算法的土壤水分同化 . 水科学进展, 2015, 26(2): 243-249. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2015.02.012
[5]	施小清, 吴吉春, 吴剑锋, 姜蓓蕾, 徐红霞. 多个相关随机参数的空间变异性对溶质运移的影响 . 水科学进展, 2012, 23(4): 509-515. doi: CNKI:32.1309.P.20120614.2158.001
[6]	金光炎. 水文频率分布模型的异同性与参数估计问题 . 水科学进展, 2010, 21(4): 466-470.
[7]	南统超, 吴吉春. 集合卡尔曼滤波估计水文地质参数的局域化修正 . 水科学进展, 2010, 21(5): 613-621.
[8]	赖锡军. 水动力学模型与集合卡尔曼滤波耦合的实时校正多变量分析方法 . 水科学进展, 2009, 20(2): 241-248.
[9]	黄春林, 李新. 土壤水分同化系统的敏感性试验研究 . 水科学进展, 2006, 17(4): 457-465.
[10]	阎婷婷, 吴剑锋. 渗透系数的空间变异性对污染物运移的影响研究 . 水科学进展, 2006, 17(1): 29-36.
[11]	施小清, 吴吉春, 袁永生, 姜蓓蕾. 含水介质各向异性对渗透系数空间变异性统计的影响 . 水科学进展, 2005, 16(5): 679-684.
[12]	施小清, 吴吉春, 袁永生. 渗透系数空间变异性研究 . 水科学进展, 2005, 16(2): 210-215.
[13]	陈彦, 吴吉春. 含水层渗透系数空间变异性对地下水数值模拟的影响 . 水科学进展, 2005, 16(4): 482-487.
[14]	独仲德, 马炳辉, 姚来根, 王志明. 确定含水层渗透系数的冲击试验方法 . 水科学进展, 2003, 14(6): 759-762.
[15]	束龙仓, CHEN Xun-hong. 美国内布拉斯加州普拉特河河床沉积物渗透系数的现场测定 . 水科学进展, 2002, 13(5): 629-633.
[16]	朱春龙. 非稳定流抽水试验参数计算的优化算法 . 水科学进展, 1999, 10(1): 75-78.
[17]	金光炎, 汪家权, 郑三元, 宋家常. 地下水计算参数的测定与估计 . 水科学进展, 1997, 8(1): 16-24.
[18]	王黎, 马光文. Streeter-Phelps模型参数估计的遗传算法 . 水科学进展, 1997, 8(1): 32-36.
[19]	陈元芳. 一种可考虑历史洪水的马氏权函数法研究 . 水科学进展, 1994, 5(3): 174-178.
[20]	金忠青, 王玲玲. 抛物型方程和Poisson方程参数控制反问题的求解及其应用 . 水科学进展, 1993, 4(2): 89-97.

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基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

1. 南京大学地球科学与工程学院表生地球化学教育部重点实验室, 江苏南京 210023;

2. 中国科学院南京地理与湖泊研究所中国科学院流域地理学重点实验室, 江苏南京 210008

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（41672229）

作者简介:
康学远(1994-),男,河北邯郸人,博士研究生,主要从事水文地球物理方面研究。E-mail:xykang@smail.nju.edu.cn

通讯作者: 施小清,E-mail:shixq@nju.edu.cn

收稿日期: 2017-09-12
刊出日期: 2018-01-25

中图分类号: P641

关键词:

摘要: 含水层非均质性的刻画是模拟地下水中污染物运移的关键。以渗透系数为研究对象，构建了综合集合卡尔曼滤波方法、有效电阻率模型与地下水运移模型的同化框架，通过融合地球物理观测数据与污染物浓度观测数据来推估渗透系数的空间分布。基于理想算例，验证了该同化框架刻画含水层非均质渗透系数场的有效性，并针对不同初始参数信息与观测类型对比了耦合与非耦合水文地球物理方法的适用性。研究结果表明：基于集合卡尔曼滤波方法同化多种类型的观测数据，可有效地推估非均质参数空间分布。当初始信息较准确时，耦合方法的参数推估精度更高；初始信息存在偏差时，非耦合方法有更好的同化效果。由于非耦合方法计算成本较低且对初始信息缺失时适用性更强，在实际应用中可先基于非耦合方法初步估计参数，再利用耦合方法进一步提高参数推估精度。融合多种类型观测数据可有效提高参数推估效果。

English Abstract

Assimilation of hydrogeophysical data for the characterization of subsurface heterogeneity using Ensemble Kalman Filter (EnKF)

1. Key Laboratory of Surficial Geochemistry, School of Earth Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China;

2. Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China

Funds: The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 41672229).

Received Date: 2017-09-12
Publish Date: 2018-01-25

Keywords:

Abstract: Characterization of spatial variability of hydrogeologic properties is the key to simulate and predict the fate and transport of contaminants in the subsurface. In this study, we present a sequential data assimilation framework to estimate the heterogeneous saturated hydraulic conductivity fields through the assimilation of Electrical Resistivity Tomography (ERT)-monitored data and groundwater flow/transport observation data. This framework is integrated Ensemble Kalman Filter (EnKF), groundwater flow/transport models and effective medium resistivity model. To test the performance of the framework, synthetic cases of contaminant transport are reconstructed. We compare the performance of the coupled and uncoupled methods. The factors to control the performance of coupled and uncoupled methods are also discussed in a number of different scenarios. Results showed that both methods can effectively estimate the spatial distribution of hydraulic conductivity via time-lapse ERT-monitored data. The coupled method performs better than the uncoupled one when the prior statistics are close to real field. Meanwhile, the uncoupled method is more robust when the prior statistics is biased. The accuracy of estimated heterogeneous parameter field could be improved when integrating of multiple type observations including ERT-monitored data and a few observations of groundwater flow/transport model (i. e., concentration). As the uncoupled method requires a small computational effort compared to the coupled one, it is suggested to use the uncoupled method as a preliminary inversion before refining the results with a fully coupled method. We conclude that integrating multiple types of observations is recommended to improve the ability to delineate subsurface heterogeneity.

康学远, 施小清, 邓亚平, 廖凯华, 吴吉春. 基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性[J]. 水科学进展, 2018, 29(1): 40-49. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

引用本文:

康学远, 施小清, 邓亚平, 廖凯华, 吴吉春. 基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性[J]. 水科学进展, 2018, 29(1): 40-49. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

Citation:

KANG Xueyuan, SHI Xiaoqing, DENG Yaping, LIAO Kaihua, WU Jichun. Assimilation of hydrogeophysical data for the characterization of subsurface heterogeneity using Ensemble Kalman Filter (EnKF)[J]. Advances in Water Science, 2018, 29(1): 40-49. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

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基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

作者简介: 康学远(1994-),男,河北邯郸人,博士研究生,主要从事水文地球物理方面研究。E-mail:xykang@smail.nju.edu.cn

通讯作者: 施小清,E-mail:shixq@nju.edu.cn

Assimilation of hydrogeophysical data for the characterization of subsurface heterogeneity using Ensemble Kalman Filter (EnKF)

计量

出版历程

基于EnKF融合地球物理数据刻画含水层非均质性

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.005

1. 南京大学地球科学与工程学院表生地球化学教育部重点实验室, 江苏 南京 210023; 2. 中国科学院南京地理与湖泊研究所中国科学院流域地理学重点实验室, 江苏 南京 210008

作者简介: 康学远(1994-),男,河北邯郸人,博士研究生,主要从事水文地球物理方面研究。E-mail:xykang@smail.nju.edu.cn

通讯作者: 施小清,E-mail:shixq@nju.edu.cn

English Abstract

Assimilation of hydrogeophysical data for the characterization of subsurface heterogeneity using Ensemble Kalman Filter (EnKF)

1. Key Laboratory of Surficial Geochemistry, School of Earth Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China; 2. Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China

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作者简介:
康学远(1994-),男,河北邯郸人,博士研究生,主要从事水文地球物理方面研究。E-mail:xykang@smail.nju.edu.cn

通讯作者:
施小清,E-mail:shixq@nju.edu.cn

1. 南京大学地球科学与工程学院表生地球化学教育部重点实验室, 江苏南京 210023;

2. 中国科学院南京地理与湖泊研究所中国科学院流域地理学重点实验室, 江苏南京 210008

作者简介:
康学远(1994-),男,河北邯郸人,博士研究生,主要从事水文地球物理方面研究。E-mail:xykang@smail.nju.edu.cn

1. Key Laboratory of Surficial Geochemistry, School of Earth Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China;

2. Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China