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文檔簡介

時空協方差模型李莎創始人Marheron（1971）將地質統計學簡單定義為：隨機函數在自然現象勘察及估計中的應用。其核心內容之一就是根據樣本點來確定變量的協方差函數（或者變異函數）。時空隨機變量不是純空間域和純時間域的簡單疊加。空間域和時間域間是差異一維時間信息的順序總是按照過去、現在、將來排列，并且其觀測值總屬于過去時間范圍，而空間數據則不具有這種順序上的規律性。空間域和時間域中數據所用的度量量綱和尺度是不同的，從而很難直接比較它們的物理意義。在空間域中可以研究某區域化變量的各向同性，而時間域具有不可逆性。空間信息量與時間信息量之間的不平衡性時空域數據中時間的周期性及空間的非平穩性等正定條件：若要保證函數是一個有效的協方差函數，則必須滿足正定條件，即對于任意的，任意的實數，都有可分離（separable）：純時間域協方差和純空間域協方差之和；或者純時間域協方差和純空間域協方差之積。簡單，卻忽略了時空間的相互作用。不可分離（nonseparable）：更好的描述了變量的時空結構。幾類協方差模型：線性模型（Thelinearmodel）積式模型（Theproductmodel）積-和模型（Theproduct-summodel）度量模型（Themetricmodel）不可分離模型（Thenonseparablemodel）線性模型（Thelinearmodel）RouhaniandHall,1989有時候，時空數據某些特性的協方差矩陣會是奇異的，這種情況下，該模型只是半正定的，不太適用于理想預測。積式模型（Theproductmodel）Rodriguez-IturbeandMeija,1974；DeCesareetal.,1996并不能很好的反映時、空間的相關關系，選擇這類模型更主要的是因為它的簡便。積-和模型（Theproduct-summodel）DeCesareetal.,(2001)此類模型中的系數需要一定的約束條件以保證協方差函數的正定性。度量模型（Themetricmodel）DimitrakopoulosandLuo,1994該模型中空間域和時間域的表示形式是相同的，只是尺度上有所不同。不可分離模型（Thenonseparablemodel）CressieandHuang(1999)此模型滿足下面兩個條件：（1）對于任意，是一個連續的自相關函數，并且，（2）積-和模型應用舉例米蘭市NO2的含量（98%的每小時測量值低于200ug/m3，超過不多于一天）。48個空間位置觀

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