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基于综合监测网的空气质量数据计算与调整的两种方法( Two approaches to imputation and adjustment of air quality data from a composite monitoring network )
A Pollice GJ Lasinio Air quality Bayesian Kriging calibration missing data
对塔兰托市辖区的空气质量数据进行了分析,该市辖区的特点是环境风险很高,原因是存在大量具有较高环境影响活动的工业场地。本研究以PM10浓度测量的颗粒物为研究对象。初步分析涉及解决几个数据问题,主要是:(一)考虑了一种估算技术,以处理由于监测站组工作时间不同和PM10传感器偶尔发生故障而造成的大量数据缺失;㈡由于对三个监测网中的每一个都使用了不同的验证技术,因此设计了一个校准程序,以使数据具有可比性。缺失数据的估算和校准通过三种不同的方法来解决,这三种方法共享一个留一个的机制,并基于特别的探索工具和空间线性混合效应模型的递归贝叶斯估计和预测。通过激励问题介绍了这三种程序,并在绩效方面进行了比较。
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