用于建模遥相关的远程效应空间过程模型

虽然大多数空间数据可以在假设远距离点不相关的条件下进行建模，但有些问题需要同时包含远距离和短距离的依赖性。我们引入了一个模型，以直接纳入对远处响应产生影响的现象中的依赖性。空间气候问题通常具有此类建模需求，因为数据除了受局部因素影响外，还受远程现象的影响，这被称为遥相关。遥相关源于大气与海洋之间的复杂相互作用，其中厄尔尼诺-南方涛动遥相关是一个著名的例子。我们的模型扩展了标准地质统计学建模框架，以考虑在空间远程域上观测到的协变量效应。我们将模型构建为空间变化系数模型的扩展。我们强调了与现有方法的联系，并通过进一步利用空间基函数和预测过程来满足更多的建模需求。值得注意的是，我们的方法允许用户在不预先指定遥相关指数的情况下对遥相关数据进行建模，而这往往是其他方法所要求的。我们采用分层贝叶斯框架进行推断和预测。该方法通过在考虑局部因素和太平洋海表温度遥相关效应的情况下预测科罗拉多州的降水量来演示。我们展示了所提模型如何改进估计遥相关效应的标准方法，并讨论了其在气候应用中的效用。