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申请/专利权人：北京工业大学;生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
摘要：本发明涉及一种面向水质污染溯源的方法，特别是涉及一种基于机理模型，贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡罗算法MarkovChainMonteCarlo,MCMC的水体污染物溯源方法。首先，设计基于水质污染物的对流扩散模型。其次，将污染物的对流扩散模型结合贝叶斯推理框架，获得基于实验数据的排污源待反演参数的后验分布。最后，针对贝叶斯推理中后验分布概率函数参数维度高、连续性可微性差、计算极其复杂的问题，使用MCMC概率分布抽样方法实现高维复杂概率分布抽样的简化。该方法可实现在缺乏先验知识的情况下大幅度缩小排污参数的取值范围，最终给出排污参数的参数总结。
主权项：1.一种基于贝叶斯推理和MCMC采样的水质污染溯源方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1获河流过去一段时间监测到示踪剂实验数据；2对该数据进行处理获得采样浓度数据C，研究采样浓度数据C与污染源排放位置参数s，污染源排放质量m，污染物排放时间t的关系；3在2的基础上，设计基于水质污染物的对流扩散模型；4将3得到的对流扩散模型代入贝叶斯框架中，在假定误差非相关均方差误差下建立似然函数，通过公式计算获得基于实验数据的排污源待反演参数的后验分布；5对4输出的复杂后验分布进行MCMC采样以获得待反演参数的数值总结。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) 基于贝叶斯推理和MCMC采样的水质污染溯源方法
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