物理约束域的空间预测：应用于北极海洋盐度数据
摘要：预测基于卫星测量的北冰洋海面盐度（SSS）。SSS是北冰洋正在发生变化的重要指标，并能提供有关气候变化的重要见解。我们特别关注被卫星算法错误标记为冰的水域。为了消除在海冰附近检索盐度时的偏差，算法使用保守的冰面掩蔽，导致数据的相当大的损失。我们旨在为这些区域产生真实的SSS值，以更加全面地了解北冰洋上的SSS表面，并为将来可能需要在海冰边缘或海岸附近进行SSS测量的应用提供帮助。我们提出了一类可扩展的非平稳过程，可以处理卫星产品的大量数据和北冰洋复杂的几何形状。BORA-GP（Barrier Overlap-Removal Acyclic directed graph GP）构建了稀疏的有向无环图（DAG），使邻域与障碍物和边界一致，从而能够描述受限域中的依赖关系。与最先进的替代方案相比，BORA-GP模型在没有卫星测量的区域产生了更合理的SSS值，并在各种受限域的模拟研究中显示出了改进的性能。可以在https://github.com/jinbora0720/boraGP 上获取R软件包。
作者：Bora Jin, Amy H. Herring, and David Dunson
论文ID：2210.03913
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-08-16