杉木人工林林分断面积生长模型的贝叶斯法估计

以江西杉木人工林为例,以Korf型、Richards型和Hossfeld型3种模型为基础,通过广义代数差分法(GADA)分别建立杉木林分断面积生长模型。结果表明:以Richards型为基础的杉木林分断面积预测精度最高,以Richards型模型为最优模型,分别基于贝叶斯法和传统法(非线性最小二乘法)估计杉木林分断面积生长模型。研究发现,利用贝叶斯法估计杉木林分断面积生长模型,预测精度相当且预测值的可靠性比传统法好。     

基于线粒体16S rRNA基因探讨蜘蛛几个重要类群的系统发生关系

[目的]基于16S rRNA基因序列探讨蜘蛛几个重要类群系统发生关系。[方法]采用贝叶斯法、最大简约法、最大似然法对蜘蛛目（Araneae）6科2亚科蜘蛛的16S rRNA基因序列进行系统发育分析。[结果]隙蛛亚科Coelotinae是漏斗蛛科Agelenidae的一个亚科,隙蛛亚科＋漏斗蛛亚科是暗蛛亚科的姐妹群;红螯蛛属Cheiracanthium与管巢蛛属Clubiona之间的关系远于管巢蛛属与近管蛛科Anyphaenidae之间的关系。[结论]16S rRNA基因系统发生结果证实了隙蛛亚科和红螯蛛属的分类地位。     

中国马铃薯Y病毒的检测鉴定及CP基因的分子变异

【目的】查明马铃薯Y病毒（Potato virus Y,PVY）病在中国的发生情况,及时、准确地鉴定出PVY并对其分子变异进行分析。【方法】采用ELISA 方法对采自中国14个省（直辖市）马铃薯种植区疑似受PVY感染的样品进行了检测,并对其中的部分材料镜检验证,然后根据CP基因序列设计1对简并引物针对随机选择感染PVY的14个省（直辖市）代表样品进行CP基因扩增克隆,将测序得到的序列进行分子变异分析,并使用贝叶斯法（Bayesian inference,BI）重建系统发育关系。【结果】ELISA检测结果表明,691份样品中220个样品与PVY抗体呈阳性反应,其余呈阴性反应;ELISA检测的阳性材料在透射电镜下均可观察到明显的风轮状内含体,14个PVY分离物均成功扩增出预期大小（约800 bp）的特异性片段,CP基因的核苷酸序列与已报道PVY不同株系的核苷酸序列一致性均在88%以上;在14个PVY分离物CP基因中共发现有29个多态性位点,其中6个简约信息位点,23个单一变异位点。系统发育分析结果显示,14个PVY分离物与PVYN:O株系相聚成簇,表明其在系统发育关系上,与PVYN:O株系的亲缘关系最近。【结论】PVY CP基因高度保守,但不同地区分离物也存在一定的分子变异,本研究可为今后了解PVY病毒病流行、变异趋势及其防治提供依据。     

用线性方法和贝叶斯方法对奶牛受胎能力的分析研究

利用京郊７个奶牛场１９７９～１９８９年的３１７７个实际配种记录和２６８２个产奶记录，对奶牛的情期一次受胎结果进行了线性及非线性模型分析。系统环境场、年、季效应对情期一次受胎结果有显著的影响。情期一次受胎结果育种值的ＱＢＬＵＰ估计值与贝叶斯方法估计值相比，ＱＢＬＵＰ估计值所导致的公牛排列顺序显著地不同于贝叶斯估计值的排列顺序。情期一次受胎结果的遗传力分别用ＨｅｎｄｅｒｓｏｎⅢ、ＲＥＭＬ以及最大边际后验概率密度法进行了估计，估计值分别为０．００３、０．００８和０．０１６．情期一次受胎结果与产奶量存在着拮抗关系。     

基于贝叶斯法的长白落叶松林分优势高生长模型研究

贝叶斯统计推断是基于总体信息、样本信息和先验信息的一种统计推断方法,并已成为森林生长模型中的一种重要方法。本文以长白落叶松人工林为对象,基于1 687对林分优势高与年龄数据,利用Richards生长方程构建基于贝叶斯法和经典概率统计法的林分优势高生长模型,探讨贝叶斯统计法拟合小样本量数据的稳定性。分别基于全部样本,以及随机抽取的10%、5%和2%样本,利用经典概率统计法(非线性最小二乘法)、无先验信息的贝叶斯统计法和有先验信息的贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型表现和参数分布。模型评价指标包括均方根误差(RMSE)、贝叶斯统计常用的DIC统计值以及参数的可信区间。结果表明:基于小样本的贝叶斯统计与大样本的经典概率统计的拟合结果相近,但贝叶斯统计法估计的参数稳定性强,且抽样5%时的RMSE值最小。有先验信息的贝叶斯统计拟合结果优于无先验信息的贝叶斯统计拟合结果,参数分布也较为集中,不确定性小;有先验信息贝叶斯统计和经典概率统计的参数分布区间有较大重叠。另外,有先验信息贝叶斯统计对3种不同样本量的拟合结果显示,参数标准差以及模型RMSE值都是在抽样5%时最小,说明用贝叶斯统计的拟合精度及参数确定性与样本量大小也有一定关系。研究验证了贝叶斯统计在利用先验信息、基于小样本量进行森林生长建模时的优越性。      

利用贝叶斯法进行水稻籽粒植酸含量性状的QTL定位及互作分析

 利用水稻植酸含量差异较大的品种中花11(粳型)和LPA（籼型）为亲本杂交获得F2群体的172个单株,构建了含126个SSR和4个STS标记的遗传连锁图谱,利用贝叶斯（Bayesian）法对水稻籽粒植酸含量性状进行了主效应QTL定位和上位性互作分析。共检测到 3 个与水稻籽粒植酸含量性状有关的主效QTL,分布在第3、5和6 染色体的相应区间内,表型贡献率分别为538%、802%和462%,降低籽粒植酸含量的等位基因均来自亲本LPA。检测到10对上位性互作影响籽粒植酸含量, 分布于水稻第1、3、5、6、11染色体上,互作效应值为169～518,其表型变异的解释率为867%～2473%。     

基于贝叶斯法的新疆天山云杉树高-胸径模型研究

【目的】贝叶斯统计法能够利用先验信息与样本信息去进行统计推断,可有效提升模型参数的可靠程度和稳定性。【方法】本研究以天山云杉林为研究对象,使用3块100 m×100 m天山云杉调查样地数据,利用经典统计方法(极大似然法)、贝叶斯法构建天山云杉树高-胸径模型。利用随机抽样法抽取80%样地数据进行建模,20%样地数据进行检验,对比分析基于经典方法的非线性模型和非线性混合效应模型以及基于贝叶斯法的贝叶斯模型和层次贝叶斯模型的表现和参数分布。【结果】通过对比非线性模型和贝叶斯模型,贝叶斯模型的a、b、c 3个参数置信区间比非线性模型的分别要窄53.86%、46.87%、65.17%。而层次贝叶斯模型和非线性混合效应模型相比,层次贝叶斯模型的固定效应参数置信区间比非线性混合效应模型的要窄37.21%、62.62%、49.31%,但随机效应参数标准差的置信区间更为分散。基于贝叶斯法的模型,其参数标准差均低于基于经典方法的模型。4种树高-胸径模型的拟合结果显示：层次贝叶斯模型的拟合效果优于其他3种模型,其决定系数(R²)为0.961。拟合精度显示：层次贝叶斯模型的预测精度略高于...