非平稳空间建模及其在降水空间预测中的应用
统计方法学
2016-08-11 v1 应用统计
摘要
非平稳空间高斯随机场 (GRF) 被描述为非齐次随机偏微分方程 (SPDE) 的解，其中 GRF 的协方差结构由 SPDE 中的系数控制。这提供了一种灵活变化协方差结构的方法，并且可以从微分方程的局部行为中获得对所得结构的直观理解。此外，计算可以使用计算上便利的高斯马尔可夫随机场来完成，这些场近似于真实的 GRF。该模型应用于美国本土的年降水量数据集。通过 CRPS 和对数评分规则衡量，非平稳模型的表现优于平稳模型。
引用
@article{arxiv.1306.0408,
title = {Non-stationary Spatial Modelling with Applications to Spatial Prediction of Precipitation},
author = {Geir-Arne Fuglstad and Daniel Simpson and Finn Lindgren and Håvard Rue},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.0408},
year = {2016}
}