土壤有机碳的非平稳空间预测：对储量评估决策的影响
应用统计
2018-06-12 v5
摘要
快速碳评估 (RaCA) 项目由美国农业部自然资源保护局于 2010 年至 2012 年间开展，旨在提供全美土壤有机碳 (SOC) 的同期测量数据。尽管 RaCA 数据收集工作范围广泛，但在研究土壤碳储存及其对气候科学和农业中重要问题的影响所需的高空间分辨率下，仍缺乏 SOC 的直接观测数据。因此，有必要对未包含在 RaCA 项目中的空间位置进行 SOC 预测。在本文中，我们利用 RaCA 数据的子集，比较了使用各种统计方法进行 SOC 空间预测的效果。我们调查了现成软件（包括平稳和非平稳方法）的性能，以及一种基于划分相关空间变化协变量过程的新型非平稳方法。我们的新方法解决了以下开放性问题：(1) 如何为基于分割的非平稳方法划分空间域，(2) 如何将部分观测的协变量纳入空间模型，以及 (3) 如何考虑划分中的不确定性。在应用各种统计方法时，我们发现对于该特定数据集，样本外准则的差异微乎其微，然而，SOC 预测的不确定性地图却存在重大差异。我们认为，我们的新方法产生的空间变化预测不确定性度量对决策者具有价值，因为它们可用于更好地基准化机理模型、识别土壤修复项目的目标区域，并为碳封存项目提供信息。
引用
@article{arxiv.1608.05655,
title = {Nonstationary Spatial Prediction of Soil Organic Carbon: Implications for Stock Assessment Decision Making},
author = {Mark D. Risser and Catherine A. Calder and Veronica J. Berrocal and Candace Berrett},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.05655},
year = {2018}
}