用于降水类型发生的全局多元点格局模型
应用统计
2018-01-03 v2
摘要
我们寻求统计方法来研究卫星在全球尺度上观测到的多种降水类型的发生情况。主要的科学兴趣在于将降水发生与各种大气状态变量联系起来，并研究多种类型降水发生之间的依赖关系（例如短寿命强降水与长寿命弱降水；还考虑了雨云的高度）。在点过程模型文献中，通常假设空间域是较小的，因此是平面域。我们考虑球面上的对数高斯Cox过程（LGCP）模型，并利用全球尺度上空间过程的互协方差模型来对LGCP模型的随机强度函数进行建模。我们展示了热带东、西太平洋以及整个热带和亚热带海洋区域的TRMM卫星降水观测和MERRA-2再分析数据大气状态变量的分析结果。LGCP模型的统计推断通过Monte Carlo似然近似完成。我们采用协方差近似来处理海量数据。
引用
@article{arxiv.1709.09321,
title = {Global multivariate point pattern models for rain type occurrence},
author = {Mikyoung Jun and Courtney Schumacher and R. Saravanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.09321},
year = {2018}
}