兰天

南京大学地下科学与工程专业本科生。1995年7月出生，女，汉族，江苏镇江人。2013—2017年在南京大学学习，获得本科学士学位，期间曾担任水文班班长与院女篮队队长。

在本科期间，兰天充分利用课余时间学习地下水数值模拟和不确定性分析方法，对地下水模型参数估计这一国际前沿和热点问题的研究表现出极大的热情和兴趣。2015年11月起、端玉在施小清副教授的指导下负责开展国家级大学生创新训练计划项目“地下水反应运移模型的不确定性分析”，该项目于2016年年底顺利通过验收，结题评估“优秀”。自2015年起至今，主要取得了如下成果：

1、针对以往模型参数估计过程中多数研究者忽略观测数据权面的不足，以污染场地下水中有机污染物生物降解的反应运移模拟为例，深入讨论了反应运移模型中不不同类型观测数据权重对参数估计的影响。研究结果表明参数估计需充分考虑观灵数据的权重，从而更真实地反映不同类型观消数据的观测误差，更准确地估计模型参数，此项研究结果为野外实际污染场地的相关工作提供了参考。

2、针对地下水模型中观测数据类型的多源化趋势，基于集合卡尔曼滤波(EnKF)数据同化方法有效她探究了三氛乙烯降解反应运移模型中不同类型观测数据(水头和浓度)在模型参教估计中的数据价值，研究结果表明，相比于单一类型观测数据，联合多种类型观别数据能有效提高非均质空间分布参数的估计精度，同时提高模型的预测能力。观测井的数量和布局也都影响地下水模型的同化效果，此项研究成果有效展示了多类型数据在参数估计中的数据价值，为提高地下水模型参数估计提供了一种新方法。(《水文地质工程地质》，录用待刊)孟针对参数识别过程中观测数据采样策略优化问题，基于一种顺序集合优化试验设计方法(sequentialensembl-based opimaldesign,SEOD)，首次联合多种类型的观测数据同时估计反应运移模型中的物理和化学非均质参数。研究结果证实了SEOD方法的有效性。相比较于传统的固定位置采样，该方法在反应运移过程的不同时段内基于试验设计可有效确定出每个时间步内最具数据价值的观测位置，从而有效估计高维非均质参数的空间分布。该研究成果对污染场地采样布置以及观测网优化均具有重要的实际应用价值。

兰天学习工作严谨认真，勤于思考，以第一作者身份已发表中文核心期刊论文2篇，SCI期刊投稿论文一篇。