不同空间尺度下网格温度数据的空间趋势分析
应用统计
2019-01-28 v1
摘要
网格温度数据趋势的经典评估在网格上执行独立评价，因而忽略趋势估计中的空间相关性。特别地，这影响趋势显著性的评估，因为个体检验的集体显著性的评价通常被忽视。本文中我们构建温度异常的空间-时间层次贝叶斯模型，其中趋势系数由潜高斯随机场建模。这使我们能计算用于联合显著性评估的同步可信区域。在案例研究中，我们评估欧洲 65 年网格温度数据的夏季趋势。我们发现，虽然空间平滑通常导致拒绝无趋势原假设的区域更大，但并非所有子区域皆如此。
引用
@article{arxiv.1901.08874,
title = {Spatial trend analysis of gridded temperature data at varying spatial scales},
author = {Ola Haug and Thordis L Thorarinsdottir and Sigrunn H Sørbye and Christian L E Franzke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.08874},
year = {2019}
}