北意大利 PM10 评估的三种分布方法
应用统计
2025-09-25 v2 统计方法学
摘要
我们提出三种空间方法用于估计 PM10 浓度的完整概率分布，目标是评估北意大利的空气质量。我们采用分布视角来捕捉污染物浓度在空间上的复杂变异性，这超越了空间平均值和简单指标。第一种方法通过固定秩克里格预测基于类的组成；第二种方法通过空间回归与差分正则化估计多个非交叉分位数；第三种方法直接在固定秩克里格和多个分位数空间回归的基础上，通过 Simplicial 主成分分析框架重建完整概率密度。这些方法应用于 2018 年至 2022 年收集的北意大利每日 PM10 测量数据，以估计空间连续分布并识别高达法规阈值的风险区域。三种方法在局部差异上呈现不同，揭示了建模假设如何影响细尺度污染物浓度模式的预测。尽管如此，它们在污染的更广泛空间模式上保持一致。这一普遍一致性支持了分布方法的稳健性，该方法为评估空气质量和法规超标风险提供了全面且具有政策参考价值的框架。
引用
@article{arxiv.2509.13886,
title = {Three Distributional Approaches for PM10 Assessment in Northern Italy},
author = {Marco F. De Sanctis and Andrea Gilardi and Giacomo Milan and Laura M. Sangalli and Francesca Ieva and Piercesare Secchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.13886},
year = {2025}
}