基于多元统计分析理论,综合考虑天然草地的生态状况、可再生产能力和经济条件等因素,选择植被覆盖度、可食风干牧草产量、牧草利用率、草地可利用面积系数、草群中优良牧草比率和羊单位需草地面积6个参数作为判别因子,建立了天然草地分类的Bayes判别分析法。将天然草地分为温性荒漠类、温性草原类和低山地草甸类3个类别,并作为Bayes判别分析的3个正态总体,以新疆准噶尔盆地西部地区的31个天然草地为样本(其中18个为训练样本),以Bayes线性函数值和后验概率对样本所归属的总体进行识别,将建立的模型对训练样本进行回判,以回代误判率对模型进行检验。研究表明,Bayes判别分析模型可以很好地反映不同类型天然草地间的资源属性,对训练样本的回代误判率为0;对另外13个天然草地样本的分类结果与灰色关联度分析法、投影寻踪法、投影寻踪动态聚类法、集对分析法、SOFM神经网络法以及突变级数法等的分类结果基本一致。