地球統計学的な疑似生成観測値の利用によるパラメータの空間分布同定

Abstract

本研究では，地下水モデルの透水係数分布同定において，未知数が観測数よりも多いという非適切条件下で事前情報を使った従来手法の逆解析結果と，地球統計学を基に疑似生成した観測データを利用して観測数が未知数よりも多くなるよう条件改善した本提案手法の逆解析結果を数値実験で比較検討した。前者は解の一意性が確保されていないため同定精度は部分的に高くない領域が複数見受けられた。一方，後者は疑似観測データ生成で観測条件が改善されたため解の一意性が確保されて比較的高い同定精度が得られた。以上から，本提案手法は観測条件の改善に寄与して逆解析の適切化がなされ，透水係数分布同定が良好な精度で得られることが確認できた。

This study proposes a mathematical approach to uniquely distributed parameters of an ill-posed inverse problem in hydrology and demonstrates a performance of such an approach through numerical tests by employing geostatistics-generated observation data. For numerical tests, we design a hypothetical aquifer divided into twenty piecewise zones. Twenty permeabilities are individually identified with inaccuracy just through the conventional method using prior information. They are also estimated with well accuracy along the given method of employing observation data generated by geostatistics. It can be proven that the proposed approach is greatly effective and helpful in parameter identification with ill-posedness.