贝叶斯最大熵地统计学方法及其在土壤和环境科学上的应用

来源：土壤学报杂志2011年第4期北京时间：

作者：张贝,李卫东,杨勇,汪善勤,蔡崇法

单位：张贝，华中农业大学；zhangbei823@webmail.hzau.edu.cn,李卫东，华中农业大学资源与环境学院；liwd@mail.hzau.edu.cn,杨勇，华中农业大学资源与环境学院；,汪善勤，华中农业大学资源与环境学院；,蔡崇法，华中农业大学资源与环境学院；,

摘要：贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy --BME)地统计学方法是近年来出现的一种时空地统计学新方法。相较于传统的克里金方法，该法具有坚实的认识论框架和方法学基础。它不需要作线性估值、空间匀质和正态分布的假设，能够融入先验知识和软数据，并且不会损失其中蕴含的有用信息，提高了分析精度。本文首先介绍了BME的基本理论及其估值方法，随后简单描述了该方法的理论发展过程及其在土壤和环境科学上的应用情况, 最后对该方法的应用做了总结与展望。经过国外研究者多年的开发和实践，BME方法已经被证明是一个理论上较为成熟，能够应用到实际研究中的优秀地统计学方法，在资源环境评估上有着广泛的应用前景。

关键词：贝叶斯最大熵;地统计学;土壤学;环境科学

基金资助：国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）