2013年4月23日下午，资源与环境信息系统国家重点实验室石坚论坛第18讲顺利举行。本次论坛报告由岳天祥研究员主持，来自瑞士联邦理工学院（ETH）的Wolfgang Kinzelbach 教授为大家做了一场题为“Uncertainty analysis of water resources management models”的主题报告。 

        Wolfgang Kinzelbach 博士，瑞士理工大学终身教授，现任瑞士理工大学环境工程研究所所长，ETH研究委员会委员、 NEAT隧道洛伊恩贝格（Leuenberger）委员会委员、以及GSF BRGM和PSI组织的学术顾问。Wolfgang Kinzelbach教授长期从事水资源管理、污染控制、核废料隔离与修复等方面的水文传输过程研究，特别是干旱和半干旱地区的水资源可持续模拟与管理。Wolfgang Kinzelbach教授在地下水水力学、地下水水环境以及地下水模型等学科具有很深的造诣，近年来，他针对干旱区盆地地下水资源特点，开发了地下水管理SimSalinI-1软件平台。他在Journal of Fluid Mechanics,Water Resources Research等国际著名刊物上发表学术论文100多篇，曾获得卡尔斯鲁厄大学Ehrensenator Huber奖、欧洲Förderpreis柯尔柏基金、联邦政府研究部软件奖和欧洲地球物理学会Henry Darcy奖章。Wolfgang Kinzelbach教授精通中文、英文和德文等多国语言，与中国同行有着广泛的合作。 

        在本讲座中，Wolfgang Kinzelbach 教授介绍了水资源管理模型中不确定性因素的来源、指出应该为决策者提供给定误差范围的预测结果，通过列举地下水保护区设计和焉耆盆地水资源管理这两个案例，阐述了基于贝叶斯方法的参数不确定性和不同情景下的水资源管理模型的不确定性的量化、缩小方法。案例一证实了采样点观测数据可以缩小参数不确定性，再者基于参数先验分布和采样点观测值的贝叶斯方法可以得到参数的最可能取值，从而缩小参数不确定性。案例二介绍了贝叶斯方法在耦合模型不确定性量化、缩小中的应用，贝叶斯方法以拉丁超立方体抽样获得的观测数据时间序列为约束条件、基于ESMDA-EnKF算法和ESMDA-USRF算法、以先验参数分布及它们的估计不确定性为初值，假定参数相互独立，根据参数的校正协方差矩阵迭代计算参数联合分布集合，得到不确定性相对较小的后验参数集合。