物理短裂纹疲劳扩展的Markov链模拟

使用Markov链理论，基于16Mn钢小试样疲劳裂纹扩展试验，构造了一个物理短裂纹扩展的概率演化模型。该模型对裂纹扩展的循环数分布以及分布的演化过程的模拟，表明了与实验结果良好的吻合程度，从而为物理短裂纹扩展的概率分析及可靠性评价提供了手段。

A markov chain Monte Carlo method for estimating population mixing using Y-chromosome markers: Mixing of the Han people in China

We present a new approach for estimating mixing between populations based on non-recombining markers, specifically Y-chromosome microsatellites. A Markov chain Monte Carlo (MCMC) Bayesian statistical approach is used to calculate the posterior probability

Markov过程在森林资源结构动态预测中的应用──以福建省南平地区的树种结构为例

根据马尔可夫决策过程理论和森林资源连续清查的固定样地调查资料，对南平地区的树种结构进行了预测与调整，结果表明，按现状发展，针阔比例将日趋严重，并且毛竹、经济林的占有率呈下降趋势，最终达到以杉木２８．０５％、马尾松１６．６３％、阔叶树１９．０１％、毛竹５．４３％、经济林２．２６％、其它类２８．７１％的树种结构．经调整后稳定状态的树种结构基本趋于合理，即各树种的占有率分别为杉木１８．７２％、马尾松１３．２４％、阔叶树２６．９８％、毛竹１０．８４％、经济林５．４５％、其它类２４．７７％．

Markov和灰色模型在土地利用预测中的应用

马尔柯夫和灰色模型都适用于土地利用变化预测,根据同一套土地利用数据分别用两种模型预测,将所得结果相互验证、对比分析,提高预测可信度。以江西省新建县为例,两种预测方法的预测结果都表明,若继续保持1996-2000年的变化速度,耕地和未利用地将持续减少,林地和建设用地呈增长趋势,而草地和水域相对较稳定,草地有下降趋势,水域呈缓慢上升趋向。预测结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据,研究方法为土地利用变化预测研究提供一种思路。

景观动态的Markov模型研究——以长白山自然保护区为例

在 Markov模型假设的基础上 ,利用长白山自然保护区 1975年 MSS、1985年和 1997年 TM卫星遥感数据 ,在遥感图象处理软件和 GIS软件协助下 ,对遥感影像的计算机监督分类结果 (共分为 13类 )进行处理 ,对 Markov模型的可利用性进行分析与检验 ,得出长白山自然保护区景观变化无后效性 ,符合 Markov模型条件。根据 1985～ 1997年转移概率计算步长 10 a(1985～ 1995年 )的转移概率矩阵 ,从 1975年计算 1985年各景观类型的面积与 1985年各景观类型的实际面积值对比 ,计算得 χ2 >χ20 .0 5(12 ) ;再分别用 1975～ 1985年和 1985～ 1997年的转移矩阵计算 1995年和 2 0 4 7年各景观类型的面积 ,分析得χ2 >χ20 .0 5(12 ) ;对两阶段的转移概率矩阵分析得到 χ2 >χ20 .0 5(14 4 ) ;说明两阶段的 Markov转移过程不具同一性 ,属于两个不同的 Markov过程。不同景观类型转移方式对χ2 值的贡献率可以说明其对景观动态的重要性 ,分析结果表明有重要贡献的类型分别为 :阔叶红松林 5 2 .0 0 % >山杨白桦林 2 4 .6 6 % >云冷杉林 11.4 2 % >落叶松林 2 .4 3% ,说明这 4种景观类型的转移方式对长白山自然保护区的景观动态起重要作用 ,尤其以阔叶松林的作用最大 ;同时对 Markov模型在长白山自然保护区长期景观变化预测的可