關(guān)鍵詞：蒙古櫟天然異齡林 單木枯死模型 最大似然法 層次貝葉斯統(tǒng)計 

摘要：【目的】貝葉斯統(tǒng)計法在提高模型參數(shù)穩(wěn)定性上有較大的優(yōu)勢,研究貝葉斯方法在單木枯死模型中的應(yīng)用,改進模型參數(shù)的估計方法,為蒙古櫟天然林林分生長收獲與經(jīng)營管理提供參考。【方法】以蒙古櫟天然異齡林為對象,基于202塊固定樣地數(shù)據(jù),利用二分類Logistic模型構(gòu)建基于經(jīng)典概率統(tǒng)計法、貝葉斯法和分層貝葉斯法的蒙古櫟單木枯死模型。隨機抽取80%的數(shù)據(jù)用于建立模型,剩下的20%用于檢驗?zāi)Ｐ?利用經(jīng)典概率統(tǒng)計法(非線性最小二乘法)、有先驗信息的貝葉斯統(tǒng)計法和無先驗信息的分層貝葉斯統(tǒng)計法進行參數(shù)估計,分析模型的表現(xiàn)和參數(shù)分布。模型的擬合效果通過計算ROC曲線下的面積AUC(Under Curve)來判斷,并利用Pearson-χ2檢驗來檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度。【結(jié)果】(1)貝葉斯法與傳統(tǒng)極大似然法的估計值相近,且其估計參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差小于傳統(tǒng)方法。(2)貝葉斯法估計參數(shù)的可信區(qū)間最小,比傳統(tǒng)極大似然法的置信區(qū)間小6.0%~31.8%。層次貝葉斯法估計參數(shù)的可信區(qū)間最大,比傳統(tǒng)極大似然法的置信區(qū)間大11.2%~185.0%。(3)擬合效果最好的是層次貝葉斯法,其模型AUC值為0.83,貝葉斯法與傳統(tǒng)極大似然法模型的AUC值均為0.73。【結(jié)論】層次貝葉斯法在擬合枯死模型方面具有明顯的優(yōu)勢,擬合效果最好,模型預(yù)估精度最高。

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