林分径级分布预测模型参数的贝叶斯法估计——以金沟岭林场样地数据为例

• 作者: 于汝川 亢新刚 岳朝方 张青
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 转移矩阵模型 林分径级分布 贝叶斯统计 MCMC方法 Gibbs抽样算法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 分类号: S758.5
• 语种: 中文

摘要

以吉林省金沟岭林场云冷杉针阔混交异龄林26块检查法样地的5次观测数据为基础,建立转移矩阵模型对一定周期的林分径级分布进行预测.分别利用经典统计学方法和贝叶斯方法对转移矩阵模型的参数进行估计,建立了固定参数的矩阵模型和贝叶斯矩阵模型,并对两种模型的预测效果进行对比.结果显示,固定参数的转移矩阵模型对林分径级分布的预测值比实际值偏高,贝叶斯模型的预测结果更接近林分的实际径级分布,证明了贝叶斯参数估计方法比固定参数平均的方法所建模型具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	亢新刚		116	1859	26.0	37.0
2	张青		43	206	9.0	11.0
3	于汝川		1	0	0.0	0.0
4	岳朝方	德国巴登-符腾堡州林业科学研究院	1	0	0.0	0.0