A Comparison of Various Uncertainty Propagation Methods: An Example of Subsurface Contaminant Transport
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater resources are under increasing threat of contamination and wasteful use in many parts of the world. Groundwater flow and integrated contaminant transport models are commonly used to predict the fate of contaminants in the subsurface environments. However, the lack of reliable data and complexity of the natural environmental systems, the predictions are subjected to large uncertainties. For reliable decision-making, these contaminant transport models are required to explicitly consider associated uncertainties in their parameters. This paper aimed to compare the results of three common uncertainty propagation methods using an example of contaminant transport in groundwater. The research employed an advection—dispersion equation (ADE) to describe the transport of a contaminant in groundwater. For simplicity, two parameters - dispersivity and velocity - were considered in the uncertainty analysis. Fuzzy set theory, Monte Carlo simulation (MCS), and Probability Box (P-Box) method were investigated. The cumulative distribution functions generated from these analyses were compared to evaluate the capabilities of these methods. The comparison showed that P-Box method provided a more comprehensive analysis with lesser assumptions as compared to other methods, and also found to be more pragmatic way to describe and propagate uncertainties in complex environmental systems. Furthermore, execution time required to perform uncertainty analysis using P-Box method was comparatively much less than MCS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».