基于空间函数数据模型聚类识别中国降水模态
应用统计
2019-04-24 v1
摘要
降水模态的识别对农业规划、水资源管理和重现期估计等诸多目的十分重要。由于降水及其他相关气象数据通常表现出空间依赖性以及在不同时间尺度上的不同特征，对此类数据进行聚类提出了独特挑战。本文发展了一种灵活的基于模型的方法来聚类多尺度空间函数数据，以应对此类问题。底层聚类模型为函数线性模型，簇成员关系假定为带有地理协变量的马尔可夫随机场的实现。该方法被应用于中国降水数据以识别降水模态。
引用
@article{arxiv.1904.10152,
title = {Identifying Precipitation Regimes in China Using Model-Based Clustering of Spatial Functional Data},
author = {Haozhe Zhang and Zhengyuan Zhu and Shuiqing Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.10152},
year = {2019}
}
备注
4 pages, 3 figures