利用高维二值空间数据校准冰盖模型
应用统计
2016-05-23 v6 统计方法学
摘要
西南极洲阿蒙森海扇区冰的迅速消退可能引起剧烈的海平面上升，对低洼沿海地区的人口构成重大风险。对表征西南极冰盖行为的计算机模型进行校准，是获得未来海平面上升信息量充足预测的关键。然而，相关观测和模型输出均为高维二值空间数据；现有的计算机模型校准方法无法处理此类数据。本文提出一种针对输出为二值空间数据形式的计算机模型的新颖校准方法。为缓解该方法带来的计算和推断挑战，我们应用了一种基于广义主成分的降维方法。为证明方法的实用性，我们通过比较来自499成员扰动参数集合的输出与冰盖阿蒙森海扇区的观测，对PSU3D-ICE模型进行校准。我们的方法即使在存在系统性数据-模型差异和误差依赖的情况下，也能严格刻画参数不确定性。我们的方法还通过改进冰盖海平面上升预测，有助于为环境风险分析提供信息。
引用
@article{arxiv.1501.01937,
title = {Calibrating an ice sheet model using high-dimensional binary spatial data},
author = {Won Chang and Murali Haran and Patrick Applegate and David Pollard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.01937},
year = {2016}
}