کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
1064496 948485 2015 27 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Does non-stationary spatial data always require non-stationary random fields?
ترجمه فارسی عنوان
آیا داده های فضایی غیر ثابت همیشه نیاز به زمینه های تصادفی غیر تصادفی دارند؟
کلمات کلیدی
بارش سالانه، حداکثر احتمال مجازات، مدل سازی فضایی غیر ثابت، معادلات دیفرانسیل تقسیم بندی تصادفی، زمینه های تصادفی گاوسی، زمینه های تصادفی گاوسی مارکوف
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه علوم زمین و سیارات علوم زمین و سیاره ای (عمومی)
چکیده انگلیسی

A stationary spatial model is an idealization and we expect that the true dependence structures of physical phenomena are spatially varying, but how should we handle this non-stationarity in practice? We study the challenges involved in applying a flexible non-stationary model to a dataset of annual precipitation in the conterminous US, where exploratory data analysis shows strong evidence of a non-stationary covariance structure.The aim of this paper is to investigate the modelling pipeline once non-stationarity has been detected in spatial data. We show that there is a real danger of over-fitting the model and that careful modelling is necessary in order to properly account for varying second-order structure. In fact, the example shows that sometimes non-stationary Gaussian random fields are not necessary to model non-stationary spatial data.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Spatial Statistics - Volume 14, Part C, November 2015, Pages 505–531
نویسندگان
, , , ,