Spatiotemporal modeling of irregularly spaced Aerosol Optical Depth data.
Spatiotemporal modeling of irregularly spaced Aerosol Optical Depth data.
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DOI：
10.1007/s10651-012-0221-4
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发表时间：
2013-06-01
影响因子：
3.8
通讯作者：
Smith, Brian J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Oleson, Jacob J.;Kumar, Naresh;Smith, Brian J.
已经引入了许多改进来处理数据中的空间和时间结构。当空间和/或时间域相对较大时，必须做出假设以考虑数据的绝对大小。庞大的数据量，加上观测数据带来的现实，使得所有这些假设都难以满足。特别是，由于空气污染监测网络有限，空气质量数据在地理空间和时间上非常稀少。这些“缺失”的值使得它难以纳入大多数为高维时空数据开发的降维技术。本文探讨气溶胶光学厚度（AOD），辐射强迫的间接措施，和空气质量。AOD的时空分布可受自然（例如，气象条件）和人为因素（例如，工业和运输业的排放）。在考虑了影响AOD的自然因素后，我们研究了AOD中剩余的人类影响部分的时空关系。所提供的数据涵盖了2000年至2006年印度新德里周围的部分地区。所提出的方法证明它可以处理包含这么多的气象条件和AOD随时间和空间的缺失数据的大型时空结构。
Many advancements have been introduced to tackle spatial and temporal structures in data. When the spatial and/or temporal domains are relatively large, assumptions must be made to account for the sheer size of the data. The large data size, coupled with realities that come with observational data, make it difficult for all of these assumptions to be met. In particular, air quality data are very sparse across geographic space and time, due to a limited air pollution monitoring network. These “missing” values make it diffcult to incorporate most dimension reduction techniques developed for high-dimensional spatiotemporal data. This article examines aerosol optical depth (AOD), an indirect measure of radiative forcing, and air quality. The spatiotemporal distribution of AOD can be influenced by both natural (e.g., meteorological conditions) and anthropogenic factors (e.g., emission from industries and transport). After accounting for natural factors influencing AOD, we examine the spatiotemporal relationship in the remaining human influenced portion of AOD. The presented data cover a portion of India surrounding New Delhi from 2000 – 2006. The proposed method is demonstrated showing how it can handle the large spatiotemporal structure containing so much missing data for both meteorologic conditions and AOD over time and space.
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