大气成分廓线遥感反问题中的似然信息降维
统计计算
2019-05-09 v2
摘要
我们使用似然信息降维（LIS）（T. Cui et al. 2014）来从芬兰北部 Sodankylä 的地面傅里叶变换红外（FTIR）测量中反演大气甲烷的垂直廓线信息。这些测量属于用于温室气体测量的全球 TCCON 网络，除了提供准确的温室气体测量外，它们对于验证卫星观测也很重要。LIS 允许构建高效的马尔可夫链蒙特卡罗采样算法，该算法仅探索降维空间，但仍能产生原始全维贝叶斯后验分布的良好近似。这实际上使得统计估计问题独立于反问题的离散化。此外，我们将 LIS 与较早使用的基于先验协方差矩阵截断的降维方法（S. Tukiainen et al. 2016）进行了比较。
引用
@article{arxiv.1709.02611,
title = {Likelihood informed dimension reduction for inverse problems in remote sensing of atmospheric constituent profiles},
author = {Otto Lamminpää and Marko Laine and Simo Tukiainen and Johanna Tamminen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.02611},
year = {2019}
}