关键词：蒙古栎天然异龄林 单木枯死模型 最大似然法 层次贝叶斯统计 

摘要：【目的】贝叶斯统计法在提高模型参数稳定性上有较大的优势,研究贝叶斯方法在单木枯死模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林林分生长收获与经营管理提供参考。【方法】以蒙古栎天然异龄林为对象,基于202块固定样地数据,利用二分类Logistic模型构建基于经典概率统计法、贝叶斯法和分层贝叶斯法的蒙古栎单木枯死模型。随机抽取80%的数据用于建立模型,剩下的20%用于检验模型,利用经典概率统计法(非线性最小二乘法)、有先验信息的贝叶斯统计法和无先验信息的分层贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过计算ROC曲线下的面积AUC(Under Curve)来判断,并利用Pearson-χ2检验来检验模型的拟合优度。【结果】(1)贝叶斯法与传统极大似然法的估计值相近,且其估计参数的标准差小于传统方法。(2)贝叶斯法估计参数的可信区间最小,比传统极大似然法的置信区间小6.0%~31.8%。层次贝叶斯法估计参数的可信区间最大,比传统极大似然法的置信区间大11.2%~185.0%。(3)拟合效果最好的是层次贝叶斯法,其模型AUC值为0.83,贝叶斯法与传统极大似然法模型的AUC值均为0.73。【结论】层次贝叶斯法在拟合枯死模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。

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