利用混合统计物理模型对一氧化碳数据进行场插值
摘要：通过遥感技术测量大气中的一氧化碳（CO）可以了解大气化学过程，因为它是少数可以被远程探测的化学成分之一，可以用来确定其他温室气体如臭氧和羟基自由基的平衡。地球同步轨道上的遥感平台将很快提供具有高空间和时间分辨率的多个垂直层面上的CO的区域观测。然而，云覆盖区域无法被观测，必须基于无云观测估算完整的CO浓度场。目前，解决这个插值问题的最先进方法是将无云观测结果与通过确定性物理模型计算的先验信息结合，这可能引入不来自数据的不确定性。本文提出了一种贝叶斯层次模型来估算完整的CO浓度场，并与最先进的方法进行了直接比较。据我们所知，此类模型及其比较尚未被考虑过。
作者：Anders Malmberg, Avelino Arellano, David P. Edwards, Natasha Flyer, Doug Nychka, Christopher Wikle
论文ID：0901.3670
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2009-01-26