地下水 と MCMC

ようやくMCMC を概ね理解し動かせるようになったので、地下水モデル10章の不確実性に関する部分へ少しだけ立ち戻ることに。
https://phreeqc.blogspot.com/2019/07/4.html

MCMC関連の文献を探してみると、簡単な計算をされている事例がありました。第2著者以降は日本の方ですね。
Julien Boulange, Hirozumi Watanabe, Shinpei Akai (2017) A Markov Chain Monte Carlo technique for parameter estimation and　inference in pesticide fate and transport modeling

• 気候、水収支、土壌、農薬特性などの40以上のパラメータから、農薬濃度の予測精度に大きな影響を与えることが報告されている以下の4パラメータを選択
  
• 農薬溶解速度（kdiss）、水田土壌中の農薬の一次分解速度（kbio）、農薬の脱離速度（kdes）、農薬分配係数（kd）
• これらの事前確率分布を作成（最大・最小間で一様分布）
• 尤度は正規分布(E(θ)は観測値と予測値の平均2乗誤差)
• MCMC で事後確率分布を作成

尤度を計算する前に採択されたパラメータでシミュを回す必要があります。大きなモデルを扱う実務向きではないですね。

実務で扱う地下水モデルで不確実性を検討するには、PEST一択なのでしょうか？確かに、市販のパッケージソフトには組み込まれており、使い勝手も良かった印象はあります。加えて、逆解析を古くから扱っているせいか、Bayes も良く出てきます。海外では当たり前なのかな？

もう少し、文献等を読んでみましょう。