A hybrid deep learning-data assimilation approach for joint inversion of groundwater contaminant sources and hydraulic conductivity with uncertain boundary conditions

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标题	A hybrid deep learning-data assimilation approach for joint inversion of groundwater contaminant sources and hydraulic conductivity with uncertain boundary conditions 相关领域水文地质学反演（地质）导水率边值问题地下水反问题数学优化计算机科学地下水模型土壤科学数据同化不确定度量化特征选择地质学环境科学边界（拓扑）共轭梯度法迭代法算法估计理论地下水污染液压头电导率
网址	http://dx.doi.org/10.1016/j.advwatres.2026.105260
DOI	10.1016/j.advwatres.2026.105260 doi
其它	期刊：Advances in Water Resources 作者：Xuemin Xia; Yule Zhao; Simin Jiang; Yao Hu; Xianwen Li 出版日期：2026-05-01
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