Application of Bayesian model and discriminant function analysis to the estimation of sediment source contributions

　　近年来，贝叶斯模型和判别分析模型分别被越来越多的研究应用到泥沙来源计算中来。但与多元混合线性模型相比，这两个模型的计算精度仍不甚明确。本研究通过采集四个已知物源地的样品制作一系列测试样品对贝叶斯模型和判别分析模型的计算精度进行检验，并将已通过精度检验的多元混合线性模型——Walling-Collins模型作为可信度参考模型进行对比分析。总体上，测试样品分为五类，每类样品包括5个已知物源比例的子样品。三个模型分别用来对这些样品的物源比例进行计算。为了比较这些模型的准确度和稳定性，对平均绝对误差（MAE）及其标准差（SE）进行了计算。结果表明，对单个沉积样品而言，基于贝叶斯模型（MAE=7.4%, SE=0.6%）和Walling-Collins模型（MAE=7.5%, SE=0.7%）的计算结果最接近真实值，判别分析模型的计算精度较差（MAE=18.4%, SE=1.4%）；对成组的沉积样品而言，Walling-Collins模型计算的结果与真实值最为接近（MAE=5.4%），贝叶斯模型次之（MAE=5.9%），判别分析模型精度最低（MAE=18.5%）；随着样品规模的扩大，Walling-Collins模型和贝叶斯模型的计算精度均有提高，但判别分析模型提升精度有限。研究表明，贝叶斯模型和Walling-Collins模型一样，在泥沙来源计算中有着广阔的应用前景，但判别分析模型的计算精度仍有待进一步提高。