全新世相对海平面速率与趋势的统计建模

刻画相对海平面（RSL）的时空变率并估计局部、区域及全球 RSL 趋势，需要对 RSL 数据进行统计分析。为考虑数据的空间与时间稀疏分布以及地质年代与高程不确定性，所需的正式统计处理在过去十年中已取得显著进展。时间序列模型已采用更灵活且具物理依据的设定，并对不确定性进行了更严格的量化。时空模型已从简单的区域平均演变为能更丰富地刻画 RSL 跨时空相关结构的框架。更复杂的统计方法使得对空间与时间变率的严格量化、地理上分散数据的合并，以及将 RSL 场分离为与不同驱动过程相关的各种分量成为可能。我们回顾了文献中使用的统计建模与分析选择范围，并将其重新表述于一个通用分层统计框架中以便于比较。该分层框架将每个模型划分为不同层次，清晰地将测量与推断不确定性与过程变率分离。将模型置于分层框架中使我们能突出建模与分析选择之间的异同。我们通过比较文献中当前使用的某些建模与分析选择在同一分层框架下应用于公共数据集的结果，阐明了其含义。鉴于 RSL 所展现的复杂时空变率模式，我们推荐采用非参数方法来建模时间与时空 RSL。