電気抵抗トモグラフィ反転における不確実性定量化：ブロック単位のブートストラップと地質統計学のハイブリッド化

要約 電気抵抗トモグラフィ反転は、主に2つの源から発生する不確実性にしばしば直面します。1つは、基礎的な物理学の不完全さやモデルパラメータの不適切な初期近似から生じる認識的不確実性、もう1つは測定誤差による観測値の偶然変動です。さまざまな水文地球物理学や工学目的のために地下構造の抵抗分布を画像化するために電気抵抗トモグラフィが広く応用されているにもかかわらず、反転した抵抗トモグラム内での不確実性の評価はほとんど行われていません。認識的不確実性と偶然変動が抵抗モデルに与える影響を探るために、最初に観測データを最適なブロックサイズの非パラメトリックなブロック単位ブートストラップ再抽出を使用して摂動させ、フィールドデータの異なる実現を生成します。次に、地質統計学的手法を適用して、前のステップの各ブートストラップデータセットに対して一連の初期モデルを確率的に生成します。最後に、各ブートストラップデータセットと初期モデル実現に対して全体的に収束するホモトピック継続法を用いて、ポスデータ抵抗モデルを探査します。不確実性情報はポスター統計分析を通じて提供されます。私たちのアルゴリズムのシンプルさは、既存の勾配ベースの反転法と簡単に統合でき、わずかな修正のみで済むことを可能にします。さまざまな合成データおよび実際の電気抵抗トモグラフィ実験への応用を通じて、私たちのアプローチの多用途性を示します。その結果、この不確実性を定量化するためのアプローチは実装が簡単で、計算効率も高いことが明らかになりました。