切片采样算法在光释光年龄模型参数估计中的应用

发布时间：2017-12-02 19:17

  本文关键词：切片采样算法在光释光年龄模型参数估计中的应用

  更多相关文章： OSL测年 等效剂量 年龄模型 参数优化 随机采样

【摘要】：光释光(OSL)年代学模型是基于数理统计学的一类概率密度模型,它根据特定的假设条件对样品等效剂量(De)分布进行数学解释,由此估计具有不同沉积历史或者能够代表样品实际埋藏年龄的De组分。年龄模型参数估计常通过极大似然估计(MLE)算法实现,本文尝试了切片采样算法在年龄模型参数优化中的应用。切片采样属于一种马尔科夫链蒙特卡罗采样(MCMC)算法,能根据测量数据与模型的联合似然函数进行随机采样,由此获得参数的采样分布。本文编写了实现年龄模型切片采样算法的应用程序,并使用模拟及实测De数据验证了该算法估计的可靠性。相对于MLE算法,MCMC算法具有对参数初值依赖性低、误差估计更准确的特点,切片采样算法提供了实现释光年龄模型参数估计的一种新方法。
【作者单位】： 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所;中国科学院青海盐湖研究所;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB956000;2012CB426501)~~
【分类号】：P597.3
【正文快照】： 1引言单片再生剂量法(SAR)(Murray et al,2000)对样品不同单片的测量可获得一系列De值及其误差估计。自然样品的De分布常表现出一定的分散性,这与样品颗粒的侵蚀、搬运、沉积历史与埋藏环境有关。导致样品De分散的不确定性因素包括内部和外部误差(Duller,2008),前者主要来源于

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本文编号：1245999