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文献综述
文 献 综 述1. 研究背景随着地下水数值模拟技术的广泛使用，如何减少模拟过程中的不确定性开始变成相关学者以及相关专业从业者关注的重点。
尤其是在高各向异性的含水层中，过高的不确定性甚至会影响最终模拟结果的准确性，导致模拟出来的结果与实际情况无法很好的对应。
在这种情况下，地下水流随机模拟成为水文地质学领域的研究热点，利用随机理论尽可能的消除模型建立过程中的不确定性成为主要的解决问题的手段。
地下水系统的复杂性以及多方面因素的耦合共同导致了建模过程中的不确定性，要针对这些不确定性下明确的定义是很困难的。
目前最为广泛接受并且迫切需要解决的不确定性可以分为三类[1, 2]：(1) 模型参数的不确定性，即控制地下水流动和储存的主要介质场参数，如渗透系数、给水度以及弥散系数等，这些参数往往具有时空变异性，使得参数的合理化分区变得十分困难；(2) 概念模型中的不确定性，包括对边界条件、含水层分布及其结构概化过程中的简化处理，同时受到建模者经验和理解的影响，必然会导致一部分信息的丢失；(3) 测量过程中的不确定性，建立模型所用到的参数都是经过测量得到的，凡是测量则必有误差，其次数据处理过程中所用到的插值技术也给建模带来了一定程度的随机误差。
研究对象的客观随机性以及不确定性决定了地下水数值模拟模型的随机属性，将需要输入的各项条件视为服从某种随机分布的随机变量，带入模型中进行求解，其模拟结果（水头分布）也可以看作是具有一定概率分布的随机函数，将此过程称为地下水流随机模拟[2]。
2. 地下水流随机模拟方法目前的随机模拟总的来说可以分为两个大类[3]，一类是仅含有随机边界或随机初始条件的模型，如蒙特卡罗（Monte-Carlo）方法；一类是附加随机函数或随机系数的模型，如矩方程（Moment Equation）法。
蒙特卡罗方法是最为直接的求解随机地下水流运动方程的数值方法，同时也是各项研究和工程实际中应用最广泛的方法[4]。
一般过程为将某一随机参数（通常是介质的水力传导系数）作为随机场，通过一定的数学技术，产生随机参数分布的大量实现；将参数长的每一个实现用于数值模拟计算。
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