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本发明涉及一种面向水质污染溯源的方法，特别是涉及一种基于机理模型，贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡罗算法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的水体污染物溯源方法。首先，设计基于水质污染物的对流扩散模型。其次，将污染物的对流扩散模型结合贝叶斯推理框架，获得基于实验数据的排污源待反演参数的后验分布。最后，针对贝叶斯推理中后验分布概率函数参数维度高、连续性可微性差、计算极其复杂的问题，使用MCMC概率分布抽样方法实现高维复杂概率分布抽样的简化。该方法可实现在缺乏先验知识的情况下大幅度缩小排污参数的取值范围，最终给出排污参数的参数总结。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202410897864.1
Filing Date： 2024-07-05
Publication Date： 2024-11-08
Pub. No.： CN118917857A
Applicants： 北京工业大学 ;;生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)
Legal Status： 实质审查
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