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申请/专利权人：中国科学院西北生态环境资源研究院

摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯层间结构的多年冻土区地下冰储藏量估算模型，包括以下步骤：S1数据获取和预处理：收集多年冻土区相关地理和气象数据，经数据预处理、归一化转换后，确定模型训练数据集和模型测试数据；S2基于贝叶斯层间结构模型建立：根据贝叶斯层间结构模型构建多年冻土区地下冰储藏量估算模型，并采用MCMC方法对其中的参数进行先验概率分布的确定，获得初始估算模型；S3模型参数概率推断和估算：采用MCMC方法进行后验概率分布的确定、估算，即得地下冰储量的估算模型；S4验证：采用模型测试数据集验证地下冰储量的估算模型，根据估算结果制定相应的多年冻土区地下冰资源保护措施。本发明提高了多年冻土区地下冰储量估算的准确性、可靠性。

主权项：1.基于贝叶斯层间结构的多年冻土区地下冰储藏量估算模型，包括以下步骤：S1数据获取和预处理：收集多年冻土区相关地理和气象数据，并确定影响地下冰储量的特征属性变量；利用地理信息系统对所述特征属性变量进行集成和空间分析，形成一个全面的空间数据集；然后对所述空间数据集进行数据预处理，即得原始数据；所述原始数据经归一化转换后，分别确定模型训练数据集和模型测试数据；S2基于贝叶斯层间结构模型建立：以所述模型训练数据集作为输入数据，根据贝叶斯层间结构模型构建多年冻土区地下冰储藏量估算模型，确定各层级的关系和参数；并采用MCMC方法对多年冻土区地下冰储藏量估算模型中的参数进行先验概率分布的确定，获得初始估算模型；所述多年冻土区地下冰储藏量估算模型的形式如下： 其中：，是贝叶斯层间结构模型系数；，，，分别是土壤温度、土壤含水量、空气温度、活动层厚度以及降水量；是误差项；S3模型参数概率推断和估算：采用MCMC方法对所述模型训练数据集以及所述初始估算模型中的参数进行后验概率分布的确定、估算，即得地下冰储量的估算模型；所述步骤S3中后验概率分布的表达式如下： ；；其中：是先验概率分布；是边缘似然；Data是指模型训练数据集；是似然函数；是第i个地质勘查资料的观测值；Θ为模型参数；S4验证：采用所述模型测试数据集验证所述地下冰储量的估算模型，并根据估算结果制定相应的多年冻土区地下冰资源保护措施。

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百度查询： 中国科学院西北生态环境资源研究院 基于贝叶斯层间结构的多年冻土区地下冰储藏量估算模型