西班牙中等和极端空气污染的时空联合建模
摘要：西班牙大陆各个代表性监测点所收集到的2017年至2021年的PM10（一日平均）含量呈现出逐年增加的空间和时间模式。本研究首先提出并比较了一系列贝叶斯分层广义极值模型，包括海拔、温度、降水量、水汽压和人口密度的固定效应，以及具有随机空间和时间效应的随机偏微分方程（SPDE）方法和滞后一期的动态自回归组成部分（AR(1)）。根据WAIC、DIC和其他准则，选出了在前四年（2017-2020年）的数据用于训练和最后一年（2021年）的数据用于测试的具有良好预测能力的最佳模型。我们利用最佳模型的结构建立了一种联合贝叶斯模型，用于估计年均和年最大PM10浓度，并提供证据表明降水量、水汽压和人口密度等因素对不同尺度的PM10浓度影响相当，而海拔和温度等因素则产生相反的影响。研究结果用于利用在格网级别指定的突变函数识别空气质量差的热点区域。结果表明，马德里自治区以及西班牙西北部和南部的一些地区可能会同时超过警戒风险阈值，暴露于严重的空气污染中。
作者：Kai Wang, Chengxiu Ling, Ying Chen, Zhengjun Zhang
论文ID：2302.06059
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-08-25