土壤水动力学模拟：模型敏感性分析与参数识别

该资源主要涉及的是土壤水动力学模拟中的模型识别敏感性分析，重点关注模型参数不确定性对预测结果的影响，以及如何通过数值模拟软件进行实际操作。涉及到的软件包括RETC和HYDRUS-1D，同时也推荐了一些相关教材。 在土壤水动力学模拟中，模型识别敏感性分析是一项关键任务，它旨在量化模型参数不确定性对模拟结果的影响。当模型预测的地下水流动或溶质运移受到参数不确定性的影响时，敏感性分析可以帮助我们确定哪些参数对模型的预测至关重要。这有助于我们优先识别和估算这些关键参数，从而提高模型的预测精度。 首先，非饱和带水盐运移模拟是研究的重点，这涉及到土壤中的水分和溶质在不饱和状态下的动态行为。这部分内容可能包括水分特征曲线的建立，它描述了土壤含水量与负压之间的关系，这对于理解水分的入渗、蒸发和传导至关重要。 参考书目中列举了几本重要的教材，如"The HYDRUS-1D Software Package"详细介绍了用于模拟变饱和介质中一维水、热和多溶质运动的软件HYDRUS-1D。"Applied Groundwater Modeling"和"Hill, M.C.'s book"探讨了地下水模型校准、敏感性分析和不确定性分析的方法。而"雷志栋的《土壤水动力学》"和"薛禹群的《地下水数值模拟》"则提供了关于土壤水分运动和地下水模拟的深入理论知识。 在实际操作中，会使用到如RETC这样的软件来估计土壤水分特征曲线。RETC是一款用于土壤水分特征曲线计算的工具，它可以基于实验数据拟合不同的土壤水分特征曲线函数，如Gardner和VanGenuchten模型，这些函数可以描述不同负压下土壤的含水量变化。 在HYDRUS-1D软件的应用中，会进行三次上机实践，涵盖数值模拟的基本过程。学生需要在指定的时间和地点在信息技术教学实验中心的105机房完成作业。作业可能包括编写数值模拟报告和水分特征曲线试验报告。 此外，土壤水分特征曲线通常由经验公式如Brooks-Corey和VanGenuchten模型来描述，这些模型通过几个经验系数来刻画土壤的物理特性。在进行模型识别敏感性分析时，会改变这些参数的值，观察预测值的变化，如△Vp表示预测值的变化量，△Pr表示参数的变化量，以此判断参数对模型预测的敏感程度。 该资源提供了一个全面的框架，让学生和研究人员能够理解和应用敏感性分析来优化土壤水动力学模型，提高模拟的可靠性和准确性。通过使用特定的软件工具和理论知识，学习者可以深入研究土壤中的水分和溶质行为，并有效地处理模型中的不确定性。