Bayesian calibration and Bayesian model comparison of a stand level dynamic growth model for Sitka spruce and Scots pine
Bayesian calibration and Bayesian model comparison of a stand level dynamic growth model for Sitka spruce and Scots pine
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西加云杉和欧洲赤松林分水平动态生长模型的贝叶斯校准和贝叶斯模型比较
DOI：
10.1093/forestry/cpv003
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
2.8
通讯作者：
Lonsdale J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lonsdale J
在现代多功能林业中，生长模型在提供预测方面仍然很重要。贝叶斯校准允许在概率框架中同时评估模型结构和参数，提供了一个模型，使用后验概率分布可以更好地理解和量化预测及其不确定性。贝叶斯校准的林分水平动态生长（SLeDG）模型进行了锡特卡云杉和苏格兰松在英国的第一次。校准使用差分进化马尔可夫链方法，以减少所需的迭代次数进行推断。两种不同的模型结构被认为是估计当地林分生产力：一个使用测得的高度年龄关系，和一个使用估计的网站产量级。在贝叶斯模型比较（总模型probability0.64和0.58锡特卡云杉和苏格兰松，分别），虽然模型性能的指标是相似的两个模型结构（在所有变量）的高度-年龄的关系被证明是更可能的两个物种。然后完成更可能的模型结构的完整校准（使用所有数据），并观察到极好的模型拟合（对于两个物种中的所有变量）。示范了使用校准输出的示例预测，并且与两个物种的现有产量表兼容。这种方法可以应用于其他物种或其他模式结构的未来。
Growth models continue to be of importance in modern multi-functional forestry to provide forecasts. Bayesian calibrations allow both model structure and parameters to be assessed simultaneously in a probabilistic framework, providing a model with which forecasts and their uncertainty can be better understood and quantified using posterior probability distributions. A Bayesian calibration of a stand-level dynamic growth (SLeDG) model is carried out for both Sitka spruce and Scots pine in the UK for the first time. The calibration used the differential evolution Markov-Chain method to reduce the required number of iterations for inference. Two different model structures were considered for estimating local stand productivity: one using the measured height–age relationship, and one using estimated site yield class. The height–age relationship was shown to be more probable for both species in a Bayesian model comparison (total model probability0.64 and 0.58 for Sitka spruce and Scots pine, respectively), although metrics of model performance were similar for both model structures (in all variables). A complete calibration (using all data) of the more probable model structure was then completed, and excellent model fit was observed (for all variables in both species). Example forecasts using the output from the calibration were demonstrated, and are compatible with existing yield tables for both species. This method could be applied to other species or other model structures in the future.
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