[1] Spatialt distribuerade hydrologiska modeller används i allt högre grad för att studera och förutsäga jordens fuktflöde, grundvattenuppladdning, ytavrinning och utsläpp från floder. Nyttan och tillämpligheten av sådana komplexa modeller hålls i allt högre grad tillbaka av de potentiellt många hundratals (tusentals) parametrar som kräver kalibrering mot vissa historiska uppgifter. Den nuvarande generationen av sök- och optimeringsalgoritmer är vanligtvis inte tillräckligt kraftfull för att hantera ett mycket stort antal variabler och summera parameter och prediktiv osäkerhet. Vi har tidigare presenterat en general-purpose Markov chain Monte Carlo (MCMC) algoritm för Bayesian slutsatser om den bakre sannolikhetstäthet funktion hydrologiska modellparametrar. Denna metod, betitlad differential evolution adaptiv Metropolis (DREAM), kör flera olika Markov kedjor parallellt och använder en diskret förslag distribution för att utveckla sampler till den bakre fördelningen. DREAM-metoden upprätthåller en detaljerad balans och uppvisar utmärkta resultat när det gäller komplexa, multimodala sökproblem. Här presenterar vi vår senaste algoritmiska utveckling och introducerar MT-DREAM (ZS), som kombinerar styrkor av flera försök provtagning, snooker uppdatering, och provtagning från ett arkiv av tidigare tillstånd. Denna nya kod är särskilt utformad för att lösa högdimensionella sökproblem och får särskilt spektakulära prestandaförbättringar jämfört med andra adaptiva MCMC-metoder när man använder distribuerade datorer. Fyra olika fallstudier med ökande dimensionalitet upp till 241 parametrar används för att illustrera fördelarna med MT-DREAM (ZS). Citering: Laloy, E. och J. A. Vrugt (2012), Högdimensionell bakre undersökning av hydrologiska modeller med hjälp av flera försök DREAM (ZS) och högpresterande datorer, Water Resour. Res., 48. W01526. Res., 48. W01526. Res., W01526. Res., W01526. Res., W01526. Res., W01526. Res., W01526.
Inversion utfördes med hjälp av en anpassad Markov-Chain Monte-Carlo (MCMC) REF algoritm där den generativa modellen användes som en villkorslös före prov hydrologiska modellparametrar.
High-dimensional posterior exploration of hydrologic models using multiple-try DREAM(ZS) and high-performance computing
{'venue': None, 'journal': 'Water Resources Research', 'mag_field_of_study': ['Geology']}