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参数识别是数学模型应用的前提．鉴于常用贝叶斯离散化方法在搜索复杂模型参数后验分布时的计算限制的原因，本文引入了MCMC采样法．为考察MCMC法对参数后验分布的搜索性能和效率，进行了2个案例研究．结果表明，MCMC法对参数后验分布的搜索，无论是搜索性能还是搜索效率，均表现出了独特的优越性．同时，Gelman收敛判别准则计算表明，MCMC采样序列均能稳定收敛到参数的后验分布上．可见，MCMC法适用于复杂环境模型的参数识别和不确定分析研究．