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首页> 外文期刊>Journal of Geophysical Research. Biogeosciences >Spatiotemporal modeling of PM2.5 data with missing values - art. no. 9004
【24h】

Spatiotemporal modeling of PM2.5 data with missing values - art. no. 9004

机译：具有缺失值的PM2.5数据的时空建模-艺术没有。 9004

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1] We propose a method of analyzing spatiotemporal data by decomposition into deterministic nonparametric functions of time and space, linear functions of other covariates, and a random component that is spatially, though not temporally, correlated. The resulting model is used for spatial interpolation and especially for estimation of a spatially dependent temporal average. The results are applied to part of the PM2.5 network established by the U. S. Environmental Protection Agency, covering three southeastern U. S. states. A novel feature of the analysis is a variant of the expectation-maximization algorithm to account for missing data. The results show, among other things, that a substantial part of the region is in violation of the proposed long-term average standard for PM2.5. [References: 18
机译：1]我们提出了一种分析时空数据的方法，方法是分解为时间和空间的确定性非参数函数，其他协变量的线性函数以及在空间上（尽管不是时间上）相关的随机分量。所得模型用于空间插值，尤其是用于估计空间相关的时间平均值。该结果将应用于由美国环境保护署建立的PM2.5网络的一部分，该网络覆盖了美国东南部的三个州。该分析的一个新颖特征是期望最大化算法的一种变体，可以解决缺失数据的问题。结果显示，除其他外，该地区的大部分地区都违反了PM2.5的建议长期平均标准。 [参考：18

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