土体热参数是寒区工程温度场预测和稳定性分析至关重要的参数。根据冻土温度场计算的特点,建立冻土一维相变热参数估计模型,采用非线性有限元法得到土体温度场,基于一种非常快速的模拟退火(VFSA)算法对热参数进行反分析。考虑各个参数的敏感度因子和土体分层情况,将热参数分组、分步进行反演,克服参数较多反演困难的缺陷。以青藏公路多年冻土区监测断面下土体反分析为例,反演分析冻土路基下部不同土层的导热系数、体积热容量和孔隙率等参数。最后,运用参数反演结果对温度场进行预测,经检验和与实测地温对比,表明参数反分析结果可靠,有较高的精度,该方法可用于实际工程。

近年来,青藏高原多年冻土区生态环境呈现出逐年恶化趋势,从而对多年冻土活动层水热过程造成显著影响.此外,如何构建更加有效、针对寒区的陆面过程模式成为寒区研究的重点、热点之一.作为一种有效的参数估计方法,Bayes参数估计算法具有准确估计陆面过程模式参数的能力.因此,基于2005—2008年观测数据,利用CoupModel模型对青藏高原风火山流域土壤水热运移过程进行模拟;同时,利用Bayes参数估计方法估计部分水热运移参数.结果显示:模型对土壤温度(ST)的模拟效果较好,NSE系数均在0.90以上;也能够较好模拟浅层(0～40cm)土壤水分,NSE值均达到0.80以上,而对40cm以下土壤水分的模拟结果较差.模型也能够较准确模拟活动层土壤的冻结-融化过程.模型对温度水分极值和40cm深度以下水分的模拟存在一些偏差.值得一提的是,基于重要性采样MCMC方案的Bayes参数估计算法能够有效估计水热运移参数,模型模拟结果得到极大的改进.Bayes算法能够广泛解决陆面过程模式参数估计问题.

近年来,青藏高原多年冻土区生态环境呈现出逐年恶化趋势,从而对多年冻土活动层水热过程造成显著影响.此外,如何构建更加有效、针对寒区的陆面过程模式成为寒区研究的重点、热点之一.作为一种有效的参数估计方法,Bayes参数估计算法具有准确估计陆面过程模式参数的能力.因此,基于2005—2008年观测数据,利用CoupModel模型对青藏高原风火山流域土壤水热运移过程进行模拟;同时,利用Bayes参数估计方法估计部分水热运移参数.结果显示:模型对土壤温度(ST)的模拟效果较好,NSE系数均在0.90以上;也能够较好模拟浅层(0～40cm)土壤水分,NSE值均达到0.80以上,而对40cm以下土壤水分的模拟结果较差.模型也能够较准确模拟活动层土壤的冻结-融化过程.模型对温度水分极值和40cm深度以下水分的模拟存在一些偏差.值得一提的是,基于重要性采样MCMC方案的Bayes参数估计算法能够有效估计水热运移参数,模型模拟结果得到极大的改进.Bayes算法能够广泛解决陆面过程模式参数估计问题.