GMS中随机建模的技巧

地下水模型通常需要处理相当多的不确定性，尤其是当模型可用的校准数据有限时。一个随机建模方法可以通过运行一组模型来估计某些结果的概率这种不确定性处理一个有用的选项，以及大湄公河次区域提供了一些工具和方法，利用这种方法，这篇文章将回顾在GMS中进行随机建模时的一些技巧和窍门。

GMS提供了三种随机建模方法，使用MODFLOW 2000或2005。它们是参数区分（可以通过随机抽样方法或拉丁超立方体方法完成）、指标模拟和零空间蒙特卡罗（NSMC）方法。

在参数化模型并确定哪些模型输入需要随机化时，目标是具有高不确定性的参数。但是一定不要选择太多的参数，因为选择太多将需要大量的模型运行才能完成充分探索参数组合，这可能会变得不合理。还要确保在为参数区域定义键值值，不要使用预期通常出现在MODFLOW输入中的值。负值通常可以实现这一点。

在指标模拟方面，T-PROGS软件通常用于生成随机模拟的多个材料集或多个MODFLOW HUF输入集。请记住，T-PROGS算法至多只能使用五种材料。这是故意强加的限制，以防止数据处理和用户界面变得过于复杂。虽然这是一个硬性限制，但通常将钻孔数据压缩到五种材料或更少。

生成随机建模结果后，您可以使用风险分析向导或使用随机文件夹上的统计分析命令来优化结果。后者将为平均值、min、max和标准偏差创建数据集，这些数据集可以使用3D网格显示选项进行可视化。