蒸散发(Evapotranspiration,ET)是陆地水、碳和能量交换的重要组成部分。基于不同模型和不同遥感数据估算的ET,存在不同程度的不确定性。贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)提供了降低不确定性的一种途径。本研究采用中国三...蒸散发(Evapotranspiration,ET)是陆地水、碳和能量交换的重要组成部分。基于不同模型和不同遥感数据估算的ET,存在不同程度的不确定性。贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)提供了降低不确定性的一种途径。本研究采用中国三江源地区水热通量观测数据,以ARTS、PT-JPL、MOD16和SSEBop遥感蒸散发产品为基础,进行了BMA集成研究,生成了三江源地区2003–2015年250 m空间分辨率的年均地表蒸散发数据集。通过验证各输入模型和BMA集成模型结果,发现基于BMA的ET与通量观测数据相关性达0.94,能够解释观测数据季节变化的89%,优于单个模型的性能。说明BMA模型集成能够整合不同模型内在优势,降低结果估算的不确定性,从而获得更可靠的估算结果。本数据集可为三江源区域水热变化研究和生态系统调节功能评估提供更精确的数据支持。展开更多
采用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging)方法,使用1990-2007年省际数据,对长期影响中国经济增长的诸多因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。研究结论表明:高等教育发展阶段、工业化推进速度、对外开放程度、东部区位优势、消...采用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging)方法,使用1990-2007年省际数据,对长期影响中国经济增长的诸多因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。研究结论表明:高等教育发展阶段、工业化推进速度、对外开放程度、东部区位优势、消费能力和对内开放水平等6个解释变量对中国经济增长具有长期、持续和稳健的影响,是中国经济增长的长期决定因素。城市规模、中部区位优势和初始经济条件等3个解释变量对经济增长也具有一定的解释能力。此外,从解释变量对经济增长边际影响的程度来看,工业化推进速度变量对经济增长的边际影响最强,其次是消费能力变量和对外开放程度变量。展开更多
文摘蒸散发(Evapotranspiration,ET)是陆地水、碳和能量交换的重要组成部分。基于不同模型和不同遥感数据估算的ET,存在不同程度的不确定性。贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)提供了降低不确定性的一种途径。本研究采用中国三江源地区水热通量观测数据,以ARTS、PT-JPL、MOD16和SSEBop遥感蒸散发产品为基础,进行了BMA集成研究,生成了三江源地区2003–2015年250 m空间分辨率的年均地表蒸散发数据集。通过验证各输入模型和BMA集成模型结果,发现基于BMA的ET与通量观测数据相关性达0.94,能够解释观测数据季节变化的89%,优于单个模型的性能。说明BMA模型集成能够整合不同模型内在优势,降低结果估算的不确定性,从而获得更可靠的估算结果。本数据集可为三江源区域水热变化研究和生态系统调节功能评估提供更精确的数据支持。
文摘采用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging)方法,使用1990-2007年省际数据,对长期影响中国经济增长的诸多因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。研究结论表明:高等教育发展阶段、工业化推进速度、对外开放程度、东部区位优势、消费能力和对内开放水平等6个解释变量对中国经济增长具有长期、持续和稳健的影响,是中国经济增长的长期决定因素。城市规模、中部区位优势和初始经济条件等3个解释变量对经济增长也具有一定的解释能力。此外,从解释变量对经济增长边际影响的程度来看,工业化推进速度变量对经济增长的边际影响最强,其次是消费能力变量和对外开放程度变量。
