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稳定同位素技术可以用于消费者营养溯源,以确定多种营养来源对消费者营养的贡献比重。因此,稳定同位素质量平衡混合模型已经是消费者营养溯源分析的必要方法之一。通常使用贝叶斯混合模型来估计不同营养来源的贡献;此类模型提供了每个营养来源对消费者的贡献比例的概率分布特征。然而,混合模型拟合结果的好坏,及其与实际生态学理论的匹配水平,是模型性能的重要评价内容。例如,模型在不能很好地解析营养来源贡献时,仍将返回默认先验结果,给模型解释带来困难。为直接避免同位素构建消费者营养溯源分析中的诸多技术问题,文章将综述在拟合和评估贝叶斯混合模型时遵循的最佳实践。因此,文章基于实测的同位素数据集(蒙古鲌Culter mongolicus mongolicus同位素数据集),通过识别消费者营养功能类群特征、改变营养来源先验信息特征,构建系列贝叶斯模型;通过比较模型总体性能、实测值与预测值差异,及先验信息和后验信息差异等多种模型性能评价方法,来描述模型性能评价的方法和过程。通过这些方法的综合运用,将进一步提高消费者营养溯源准确性,为更深刻地认识食物网规律提供科学支撑。  相似文献   
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