一种基于数据同化的地表深浅耦合模型参数优化方法

本发明涉及深浅耦合模型参数优化，尤其涉及一种基于数据同化的地表深浅耦合模型参数优化方法。

背景技术：

1、有限体积法，作为流体力学中的基础和关键技术，在数值算法中扮演着至关重要的角色，该方法以积分形式的守恒方程为基础，通过控制体积的物理守恒特性来构建算法框架，而非依赖于传统的微分方程，在流体力学的各个应用领域都展现出了其强大的适用性和灵活性。

2、然而，尽管有限体积法在流体力学领域取得了显著的成就，但在数据处理方面，特别是在地质数据的整合上，它仍然面临着一定的挑战，缺少必要的数据约束力，使得该方法在实际应用中可能无法充分发挥其潜力。

3、地表深浅耦合模型，作为地质演变理解和预测的重要工具，其在整合和同化观测数据到模型中发挥着关键作用，但模型中的参数不确定性，往往会导致预测结果的偏差，影响模型的准确性，传统的数据同化方法，主要集中于模型状态的估计，而忽视了对模型参数的直接优化。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于数据同化的地表深浅耦合模型参数优化方法，利用有限体积法和观测数据来优化耦合模型参数，提高了地质模型中深浅部耦合过程的预测精度。

2、为达到上述目的，本发明提供一种基于数据同化的地表深浅耦合模型参数优化方法，包括以下步骤：

3、步骤1、生成初始地表非结构化网格；

4、步骤2、创建地表深浅耦合模型输入数据集，包括古高程输入数据集和降水输入数据集；

5、步骤3、构建地表演变的构造网格特征图；

6、步骤4、将初始地表非结构化网格、古高程数据集、降水数据集和地表演变的构造网格特征图输入地表深浅耦合模型，地表深浅耦合模型运行得到地表三维模拟结果，将地表三维模拟结果对比地质历史时期的真实环境状态进行状态估计；

7、步骤5、根据地表三维模拟结果与地质历史时期观测数据构建垂直构造输入文件，并利用垂直构造输入文件对参数集合进行校正更新，以反映观测数据对模型参数的影响；

8、步骤6、若校正更新后的参数集合分布过窄，根据模型对参数的敏感性对参数集合进行扰动处理；

9、步骤7、反复执行步骤3到6，模拟地表随时间的演变过程，通过不断循环参数校正和扰动处理，直至完成所有观测数据的同化。

10、可选的，所述步骤1具体包括：

11、设置网格节点坐标、网格单元节点索引及每个节点相邻索引、模型运行计算的时间间隔和拉格朗日描述的初始网格密度，并基于此构建并保存以三角不规则网络形式存在的初始地表非结构化网格，将生成的初始地表非结构化网格文件加载到相应软件或使用库函数进行可视化绘图，验证网格空间分布的有效性。

12、可选的，所述步骤2具体包括：

13、为地表深浅耦合模型中的每个参数设定一个初始值和初始标准差；

14、把新创建的相同分辨率和投影方式的欧拉网格坐标映射到古高程数据集和降水数据集的坐标系上，使得古高程数据集和降水数据集的坐标系和空间分辨率保持一致；

15、采用克里金插值法在欧拉网格上对古高程数据集和降水数据集进行插值处理。

16、可选的，所述步骤3具体包括：

17、利用gplates软件进行板块重建，生成初始的三维速度场数据，其中所述三维速度场数据包括每个板块在全球球形坐标系中的x、y、z方向的速度分量；

18、将初始的三维速度场数据映射到初始地表非结构化网格的各个节点上，使得初始地表非结构化网格的每个节点都能够获得x、y、z方向的速度值；

19、将每个网格节点的x、y、z速度值与指定的时间间隔相乘计算每个网格节点在这一时间段内的位移，得到构造网格特征图的初始位移数据；

20、将位移数据从全球球形坐标系映射到新创建的欧拉网格坐标系；

21、利用转换后的欧拉网格坐标系中的位移数据，生成并保存最终的构造网格特征图。

22、可选的，所述步骤4具体包括：

23、将初始地表非结构化网格、古高程数据集、降水数据集和地表演变的构造网格特征图进行平均化处理，得到运行地表深浅耦合模型所需的所有输入条件；

24、运行地表正演模型模拟从过去地质历史时期演化至现今的过程，得到三维地貌、河流网络、沉积物通量、三角洲演化模拟结果，其中，所述地表正演模型为地表深浅耦合模型中的一个组成部分；

25、将地表三维模拟结果与地质历史时期的真实环境状态进行对比，评估模型的模拟精度和演化规律。

26、可选的，所述步骤5具体包括：

27、计算地表三维模拟结果与地质历史时期观测数据之间的差值，并基于差值创建垂直构造输入文件；

28、采用线性插值方法将垂直构造输入文件中的垂直位移分阶段、逐步地施加到地表深浅耦合模型进行模拟，对模型参数集合进行校正。

29、可选的，所述步骤6具体包括：

30、从gplates软件导出水平位移数据应用到上一次运行的地表深浅耦合模型中执行水平位移操作；

31、将整个计算区域划分为若干离散的控制体积，并将每个控制体积作为计算单元进行模型模拟；

32、对古高程数据统一进行数据参数扰动处理，具体公式如下：

33、h=h0+alpha*deltah0，

34、其中，h为构造网格特征图的垂向数值，h0为预先估算好的构造网格特征图的二维分布值，设deltah0=0.1*h0，deltah0代表地表演变的构造抬升量的扰动值，它为初始构造抬升量的10%，每5百万年分别代入h=h0+alpha*deltah0，alpha为扰动系数，alpha=-1.0，-0.8，-0.6，-0.4，-0.2，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0，每个扰动系数均进行一次平行模拟实验，共进行10次平行数值模拟实验；

35、对10个5百万年的构造网格特征图的垂向数值与相应的模拟结果的每个点的高程值进行统计分析得到二者的皮尔逊相关系数k，并计算回归线的截距b，具体公式如下：

36、，

37、，

38、其中， x为10个5百万年的构造网格特征图的垂向数值， y为模拟结果的每个点的高程值，和分别是 x和 y的样本均值；

39、计算扰动系数alpha为0时单独计算的模拟结果和扰动系数alpha不为0时计算的模拟结果之间的差值△ y，并根据公式 y=k* x+ b计算△ x；

40、将△ x应用到下一个时间步的垂直构造输入文件中，用于下一个时间步的地表正演模型运行模拟。

41、采用上述技术方案后，本发明至少具有如下有益效果：

42、1. 提高了地表深浅耦合模型参数估计的准确性

43、本发明通过假设真实值进行参数扰动并大量搜集观测值，并在比较两者差值后进行数据同化，同时进行网格再划分处理，这一改进将古地形图、古降水网格和水平位移文件整合在同一流程中，显著提高了参数估计的精度，由于参数扰动和数据同化过程有效减少了模型与真实地质数据之间的差异，确保了模拟结果更贴近实际地质演化过程，因此，产生了更准确的参数估计效果，增强了对地质构造演化的模拟能力。

44、2. 提升了地表深浅耦合模型模拟的精度与连续性

45、本发明通过对扰动参数的优化，开发出更可靠的模型集合，提高了模拟中参数估计的准确性，这一改进不仅提升了数据同化的精度，还有效改善了地表沉积物质随河流输运的连续性，正因为这种耦合过程持续对沉积和侵蚀过程进行校正，正演模型与真实地质历史的演化过程更为一致，提供了更可靠和精细的地表过程模拟结果，使模型能够更准确地反映地表构造演变的细节。