A nearest‐neighbour Gaussian process spatial factor model for censored, multi‐depth geochemical data
A nearest‐neighbour Gaussian process spatial factor model for censored, multi‐depth geochemical data
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用于审查的多深度地球化学数据的最近邻高斯过程空间因子模型
DOI：
10.1111/rssc.12565
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Turnbull, Rose E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Davies, Tilman M.;Banerjee, Sudipto;Martin, Adam P.;Turnbull, Rose E.
我们调查了新西兰南岛南部面积超过 26,000 平方公里的区域中当地环境变量与地球地球化学成分之间的关系。作为南地-南奥塔哥地球化学基线调查（一项在全国范围内推广的试点研究）的一部分，这些数据包括在数百个空间地点对 59 种化学微量元素进行的测量，每种元素在两个深度规定下进行测量。我们演示了捕获深度依赖性的分层空间因子模型的构建；以统计学原理的方式处理左删失读数的插补；并利用高斯过程的稀疏近似来进行推理。大量的结果为底层流程提供了新颖的印象，并通过简单的基于网络的应用程序以图形方式呈现。这些既证实了现有知识，又为形成地球化学新的研究假设提供了基础。
We investigate the relationships between local environmental variables and the geochemical composition of the Earth in a region spanning over 26,000 km2in the lower South Island of New Zealand. Part of the Southland–South Otago geochemical baseline survey—a pilot study pre-empting roll-out across the country—the data comprise the measurements of 59 chemical trace elements, each at two depth prescriptions, at several hundred spatial sites. We demonstrate construction of a hierarchical spatial factor model that captures inter-depth dependency; handles imputation of left-censored readings in a statistically principled manner; and exploits sparse approximations to Gaussian processes to deliver inference. The voluminous results provide a novel impression of the underlying processes and are presented graphically via simple web-based applications. These both confirm existing knowledge and provide a basis from which new research hypotheses in geochemistry might be formed.
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