利用多源地球静止卫星遥感数据流进行野火气溶胶过程的物理信息统计建模
应用统计
2022-06-24 v1 机器学习
摘要
日益频繁的野火显著影响太阳能生产，因为野火产生的大气气溶胶削弱了到达地球的入射太阳辐射。大气气溶胶由气溶胶光学厚度 (AOD) 度量，AOD 数据流可由地球静止卫星反演和监测。然而，多源遥感数据流常呈现异构特征，包括不同的数据缺失率、测量误差、系统偏差等。为了准确估计和预测潜在的 AOD 传播过程，提出一种物理信息统计方法，通过同时利用或融合多源异构卫星遥感数据流对野火 AOD 传播进行建模，存在实际需求和理论意义。利用谱方法，所提方法将多源卫星数据流与支配 AOD 传播过程的基本平流-扩散方程相集成。统计模型中包含了偏差校正过程，以考虑物理模型的偏差和傅里叶级数的截断误差。所提方法应用于从美国国家海洋和大气管理局获得的加州野火 AOD 数据流。提供了全面的数值算例以展示所提方法的预测能力和模型可解释性。计算机代码已在 GitHub 上公开。
引用
@article{arxiv.2206.11766,
title = {Physics-Informed Statistical Modeling for Wildfire Aerosols Process Using Multi-Source Geostationary Satellite Remote-Sensing Data Streams},
author = {Guanzhou Wei and Venkat Krishnan and Yu Xie and Manajit Sengupta and Yingchen Zhang and Haitao Liao and Xiao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.11766},
year = {2022}
}