Inverse Modeling withMODFLOWPIn con

Inverse Modeling with
MODFLOWP
In conventional or “forward modeling,”
model parameters (such as aquifer
properties) are specified and water levels
and flow quantities are computed (fig. 4).
For most aquifer systems, however, more
information is available from field data on
water levels, flows, and advective transport
or ground-water age than on input parameters. Typically, input parameters are
adjusted during model calibration using a
trial-and-error process. This calibration
process can yield acceptable agreement
between computed model results and field
data but is time consuming, may not
produce parameter values that result in the
best fit of field data, and does not result in
quantitative estimates of uncertainty in
model results and estimated parameter
values.
Inverse modeling is a more formal
approach to model calibration that includes
automatic parameter adjustment in order to
match field data. Program MODFLOWP
(pronounced MOD•FLOW•P) is the USGS
version of MODFLOW that includes
automatic parameter estimation (Hill,
1992). MODFLOWP uses a weighted
least-squares objective function as a
measure of how well model results agree
with field measurements. Weights are used
to reflect reliability of individual
measurements. Parameters that can be
estimated by MODFLOWP include
transmissivity; hydraulic conductivity;
storage coefficient; vertical leakance;
vertical and horizontal anisotropy;
hydraulic conductance between aquifer
systems and rivers, drains and other
features; areal recharge; maximum evapotranspiration;
pumping; and water levels at
constant-head boundaries. Measured or
externally estimated information on
parameters also can be included. Parameter
values that minimize the objective function
(fig. 5) are calculated by MODFLOWP
using the modified Gauss-Newton method
or the conjugate-direction method. The
resulting parameter values are “best-fit” in
that they provide the closest match between
measured and simulated heads and flows,
as measured by the objective function. The
task of the modeler is to evaluate how well
these calculated values represent the
physical system being simulated.
Model output includes estimates of
parameters and statistics relating to the
parameter estimates. The statistics can be
used to quantify the reliability of the
resulting model, suggest changes in model
construction, and compare results of
models constructed in different ways. Postprocessors
can be used to calculate
confidence intervals on predicted heads and
flows to depict prediction uncertainty.
To effectively use MODFLOWP, an
understanding of principles of groundwater
flow and basic statistics is needed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การสร้างแบบจำลองผกผันกับ
MODFLOWP
ในการชุมนุมหรือ "การสร้างแบบจำลองไปข้างหน้า"
พารามิเตอร์แบบ (เช่นน้ำแข็ง
คุณสมบัติ) ที่ระบุและระดับน้ำ
และปริมาณการไหลจะคำนวณ (รูปที่. 4).
สำหรับส่วนมากระบบน้ำแข็ง แต่เพิ่มเติม
ข้อมูลที่สามารถใช้ได้จากข้อมูลภาคสนาม ใน
ระดับน้ำไหลและการขนส่ง advective
อายุหรือพื้นน้ำมากกว่าบนป้อนพารามิเตอร์ โดยปกติแล้วป้อนพารามิเตอร์จะ
ปรับรูปแบบในระหว่างการสอบเทียบโดยใช้
กระบวนการพิจารณาคดีและข้อผิดพลาด การสอบเทียบนี้
กระบวนการสามารถให้ผลผลิตได้รับการยอมรับข้อตกลง
ระหว่างผลการคำนวณแบบจำลองและเขต
ข้อมูล แต่ใช้เวลานานอาจจะไม่
ผลิตค่าพารามิเตอร์ที่มีผลใน
แบบที่ดีที่สุดของข้อมูลภาคสนามและไม่ได้ผลใน
การประมาณการปริมาณของความไม่แน่นอนใน
รูปแบบและผลการประมาณค่าพารามิเตอร์
ค่า .
การสร้างแบบจำลองผกผันเป็นทางการมากขึ้น
วิธีการในการจำลองการสอบเทียบที่มี
การปรับพารามิเตอร์โดยอัตโนมัติเพื่อ
ให้ตรงกับข้อมูลภาคสนาม โปรแกรม MODFLOWP
(ออกเสียง MOD •กระแส• P) เป็น USGS
รุ่น MODFLOW ที่มี
การประมาณค่าพารามิเตอร์อัตโนมัติ (Hill,
1992) MODFLOWP ใช้ถ่วงน้ำหนัก
น้อยสแควร์ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์เป็น
ตัวชี้วัดของวิธีการที่ดีผลรูปแบบการเห็นด้วย
กับวัดสนาม น้ำหนักที่ใช้ใน
การสะท้อนให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือของแต่ละ
วัด พารามิเตอร์ที่สามารถ
ประมาณโดย MODFLOWP รวมถึง
การส่งผ่าน; การนำไฮดรอลิ;
สัมประสิทธิ์การเก็บรักษา แนวตั้ง leakance;
anisotropy แนวตั้งและแนวนอน
เป็นสื่อกระแสไฟฟ้าไฮดรอลิระหว่างน้ำแข็ง
และแม่น้ำระบบท่อระบายน้ำและอื่น ๆ ที่
มีคุณสมบัติ; เติมขนหัวลุก; การคายระเหยสูงสุด
สูบน้ำ; และระดับน้ำที่
เขตแดนคงที่หัว วัดหรือ
ข้อมูลภายนอกประมาณ
พารามิเตอร์ยังสามารถรวม พารามิเตอร์
ค่าที่ลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์
(รูปที่. 5) คำนวณโดย MODFLOWP
โดยใช้การปรับเปลี่ยนวิธีการเกาส์นิวตัน
หรือวิธีการผันทิศทาง
ค่าพารามิเตอร์ที่มีผล "ที่ดีที่สุดพอดี" ในการ
ที่พวกเขาให้การแข่งขันที่ใกล้เคียงที่สุดระหว่าง
หัววัดและจำลองและกระแส,
เป็นวัดโดยฟังก์ชันวัตถุประสงค์
งานของการสร้างแบบจำลองคือการประเมินว่า
ค่าที่คำนวณเหล่านี้เป็นตัวแทน
ของระบบทางกายภาพถูกจำลอง.
รุ่นส่งออกรวมถึงการประมาณการของ
พารามิเตอร์และสถิติที่เกี่ยวข้องกับการ
ประมาณการพารามิเตอร์ สถิติที่สามารถ
ใช้ในการวัดปริมาณความน่าเชื่อถือของ
รูปแบบที่เกิดขึ้นแสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงในรูปแบบ
การก่อสร้างและการเปรียบเทียบผลของการ
สร้างแบบจำลองในรูปแบบที่แตกต่างกัน postprocessors
สามารถนำมาใช้ในการคำนวณ
ช่วงความเชื่อมั่นคาดการณ์ไว้บนหัวและ
ไหลไปแสดงให้เห็นถึงความไม่แน่นอนของการทำนาย.
เพื่อให้มีประสิทธิภาพการใช้ MODFLOWP,
ความเข้าใจในหลักการของน้ำใต้ดิน
ไหลและสถิติพื้นฐานเป็นสิ่งจำเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตรงกันข้ามการสร้างแบบจำลองด้วย

modflowp ในปกติหรือ " ไปข้างหน้าการสร้างแบบจำลองพารามิเตอร์ "
รูปแบบ ( เช่น คุณสมบัติน้ำ

) ที่ระบุไว้และน้ำไหลและระดับปริมาณคำนวณ ( ภาพที่ 4 ) .
ระบบน้ำมากที่สุด อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถใช้ได้จากเขตข้อมูล

น้ำไหลและระดับ advective การขนส่ง
หรืออายุน้ำผิวดินมากกว่าบนพารามิเตอร์การป้อนข้อมูล โดยปกติ พารามิเตอร์การป้อนข้อมูลจะ
ในการปรับรูปแบบการใช้
การทดลองและข้อผิดพลาดในกระบวนการ กระบวนการสอบเทียบ

ยอมรับข้อตกลงนี้สามารถให้ผลผลิตระหว่างการคำนวณรูปแบบผลลัพธ์และเขตข้อมูล แต่จะเสียเวลา

อาจไม่ผลิตค่าพารามิเตอร์ที่ส่งผลให้พอดีกับที่ดีที่สุดของเขตข้อมูล

และไม่ส่งผลในเชิงปริมาณของความไม่แน่นอนในการประมาณการแบบจำลองและประมาณการค่า


ค่าแบบผกผันเป็นวิธีที่เป็นทางการมากขึ้น ซึ่งรวมถึงการสอบเทียบแบบจำลอง

โดยอัตโนมัติการปรับค่าพารามิเตอร์ต่างๆเพื่อ
ข้อมูลตรงกับสาขา โปรแกรม modflowp
( ออกเสียง mod - ไหล - P ) เป็นรุ่นของผลที่มี

ของการประมาณค่าพารามิเตอร์อัตโนมัติ ( Hill ,
1992 ) modflowp ใช้ฟังก์ชันวัตถุประสงค์หนัก

วิธีเป็นวัดดี ผลแบบเห็นด้วย
วัดทุ่งน้ำหนักใช้เพื่อสะท้อนให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือของการวัดแต่ละคน

พารามิเตอร์ที่สามารถประเมินโดยรวม

modflowp transmissivity ; การนำชลศาสตร์ ;
1 กระเป๋า ; leakance
แนวตั้ง และแนวนอน แนวตั้ง ระบบไฮดรอลิกแอนไอโซทรอปี ;

ระหว่างระบบน้ำและแม่น้ำ ท่อระบายน้ำและคุณสมบัติอื่น ๆเพิ่มเติม ;
; การคายระเหยน้ำสูงสุด ;
-
; และระดับน้ำที่ขอบเขตหัวคง วัดหรือประมาณค่า

ภายนอกข้อมูลยังสามารถรวม พารามิเตอร์ที่ลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ค่า

( รูปที่ 5 ) จะถูกคำนวณโดยการใช้ modflowp
ดัดแปลงวิธีเกาส์นิวตัน
หรือผันทิศทาง .
ผลพารามิเตอร์ " พอดี " ในที่พวกเขาให้ใกล้

คู่ระหว่างวัดและจำลองหัวและไหล
เป็นวัดโดยฟังก์ชันวัตถุประสงค์
งานโมเดล เพื่อประเมินวิธีการคำนวณค่า

เหล่านี้เป็นตัวแทนของระบบทางกายภาพเป็นรูปแบบจำลอง

ออกรวมถึงการประเมินพารามิเตอร์ และสถิติที่เกี่ยวข้องกับ
ค่าประมาณการ เครื่องมือที่สามารถใช้วัดค่า

) รุ่นแนะนำการสร้างโมเดล

และเปรียบเทียบผลของแบบจำลองที่สร้างขึ้นในวิธีที่แตกต่างกัน สามารถใช้คำนวณ postprocessors

ช่วงความเชื่อมั่นที่คาดหัวและไหล แสดงถึงความไม่แน่นอนทำนาย
.
มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพ modflowp มีความเข้าใจในหลักการของการไหลของน้ำบาดาล


สถิติเบื้องต้นที่จำเป็น