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Comparison of spatial interpolation methods to create high-resolution poverty maps for low- and middle-income countries

机译：比较空间插值方法以创建低收入和中等收入国家的高分辨率贫困图

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摘要

High-resolution poverty maps are important tools for promoting equitable and sustainable development. In settings without data at every location, we can use spatial interpolation (SI) to create such maps using sample-based surveys and additional covariates. In the model-based geostatistics (MBG) framework for SI, it is typically assumed that the similarity of two areas is inversely related to their distance between one another. Applications of spline interpolation take a contrasting approach that an area's absolute location and its characteristics are more important for prediction than distance to/characteristics of other locations. This study compares prediction accuracy of the MBG approach with spline interpolation as part of a generalized additive model (GAM) for four low- and middle-income countries. We also identify any potentially generalizable data characteristics influencing comparative accuracy. We found spatially scattered pockets of wealth in Malawi and Tanzania (corresponding to the major cities), and overarching spatial gradients in Kenya and Nigeria. Spline interpolation/GAM performed better than MBG for Malawi, Nigeria and Tanzania, but marginally worse in Kenya. We conclude that the spatial patterns of wealth and other covariates should be carefully accounted for when choosing the best SI approach. This is particularly pertinent as different methods capture geographical variation differently.
机译：高分辨率贫困图是促进公平和可持续发展的重要工具。在每个位置都没有数据的设置中，我们可以使用空间插值（SI）来使用基于样本的调查和其他协变量来创建此类地图。在用于SI的基于模型的地统计（MBG）框架中，通常假定两个区域的相似性与其彼此之间的距离成反比。样条插值的应用采用了一种对比方法，即区域的绝对位置及其特征对于预测比比到其他位置的距离/特征更重要。这项研究将MBG方法的预测精度与样条插值进行了比较，该方法是四个低收入和中等收入国家的广义加性模型（GAM）的一部分。我们还确定了影响比较精度的任何潜在的可概括数据特征。我们在马拉维和坦桑尼亚（对应于主要城市）发现了一些分散的财富区域，而在肯尼亚和尼日利亚则发现了总体的空间梯度。在马拉维，尼日利亚和坦桑尼亚，样条插值/ GAM的性能优于MBG，但在肯尼亚稍差一些。我们得出的结论是，在选择最佳的SI方法时，应仔细考虑财富和其他协变量的空间格局。这一点特别相关，因为不同的方法会捕获不同的地理变化。

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