数据缩减对经典与贝叶斯铅-210测年模型精度的影响：揭示贝叶斯方法在沉积物年代测定中的优势

为解决传统恒补给率(CRS)模型在沉积物210Pb测年中的精度不足问题，研究人员通过模拟三种沉积场景数据，系统对比了CRS与贝叶斯模型Plum的性能。结果表明，Plum在数据有限时仍保持高准确性和精度，且随数据量增加性能显著提升，而CRS的精度未明显改善。该研究凸显了贝叶斯方法在优化沉积物年代框架中的优越性，为环境变化和气候历史研究提供了更可靠的时间标尺。

　　准确测定沉积物层的年代是解密地球环境历史的关键，但传统铅-210(²¹⁰Pb)测年方法面临严峻挑战。恒补给率(CRS)模型作为最广泛使用的技术，常因复杂沉积过程（如沉积速率突变或周期性变化）导致精度不足，而用户决策的差异更使结果难以复现。例如，近期一项全球实验室比对显示，相同数据集竟得出迥异的年代框架，突显了模型的不稳定性。在气候变迁和环境污染物追踪研究中，这种不确定性可能误导对人类活动影响的评估——毕竟，若无法精确锚定时间节点，如何分辨自然波动与人为干预？

为破解这一难题，研究人员开展了一项创新研究，通过系统模拟沉积过程，对比经典CRS模型与新兴贝叶斯模型Plum的性能。他们设计了三种典型沉积场景：加速沉积、突发性沉积速率变化和周期性沉积波动，生成高分辨率²¹⁰Pb剖面数据。通过逐步缩减数据量（10%~100%信息量），量化了模型在有限样本下的表现。研究发现，Plum不仅在数据稀缺时误差更小，其可信区间更能覆盖真实年龄；而CRS即使用满数据，仍有92%案例偏离真实值超2个标准差。相关成果发表于《Quaternary Geochronology》，为沉积年代学树立了新标杆。

研究采用的核心技术包括：(1)基于放射性衰变定律的²¹⁰Pb数据模拟技术，整合沉积通量与支持性²¹⁰Pb参数；(2)多场景沉积过程建模，涵盖线性、突变和周期性年龄-深度函数；(3)数据缩减算法，随机抽样生成10%-95%信息量的子数据集；(4)模型性能量化指标，包括平均偏差、95%区间长度和覆盖度计算。所有数据通过开源平台公开，确保可复现性。

5. Model comparison
通过数千次模拟实验，团队发现Plum的平均年龄偏差始终低于CRS。例如，在仅20%数据时，Plum偏差为±8年，而CRS达±15年；当数据增至80%，Plum偏差收敛至±2年，CRS仍徘徊于±5年。更关键的是，Plum的95%可信区间长度随数据量增加显著缩短（从±20年降至±5年），而CRS的置信区间基本不变，揭示其无法通过更多数据提升精度。

6. Discussion and conclusions
结论表明，CRS模型的根本缺陷在于未基于统计似然结构，导致其置信区间无法真实反映不确定性——即使数据充足，仍有超92%结果偏离真实年龄超2标准差。反观Plum，其贝叶斯框架通过整合沉积过程先验知识和数据似然，使87%的结果覆盖真实值，尤其在数据量>50%时表现稳健。这一发现颠覆了传统认知：增加样本量未必改善CRS精度，却能让Plum性能持续优化