标记观测分析作为综合生态系统评估中范围界定与沟通的工具
应用统计
2023-01-12 v1
摘要
我们提供了一种称为标记观测分析（Flagged observation analyses）的流程，可应用于所有可用时间序列，以帮助识别应优先处理的时间序列。该统计流程首先对数据应用包含随机趋势模型的结构化时间序列模型以估计长期趋势。该模型采用状态空间表示，趋势分量通过卡尔曼滤波算法估计。该算法利用数据中所有过往信息获得一年或多年步长的预测值。因此，根据研究者希望视为“最近”的年份数，这些年份的预期趋势通过该统计流程仅使用其之前年份的信息来估计。围绕近期年份的预测趋势估计预测带，在最后一步中，评估最近年份的观测值偏离这些预测带的程度。那些偏离的观测值可被识别为标记观测。还提出了一种流程，用于评估所有最近观测的合并信息是否形成偏离预测趋势的模式，从而代表可被标记的意外倾向。除了作为综合生态系统评估中识别应优先处理的时间序列的基础外，标记观测还可为与管理者和利益相关者沟通近期生态系统变化提供基础。该框架的应用通过两个实例加以说明。
引用
@article{arxiv.2301.04426,
title = {Flagged observation analyses as a tool for scoping and communication in Integrated Ecosystem Assessments},
author = {Hiroko Kato Solvang and Per Arneberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.04426},
year = {2023}
}