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黄永德;Kim，Hang J。;Chang，韩元;杨庆民;金永库

基于逆向物理模型的贝叶斯污染源识别。 （英语） Zbl 1507.62080号

计算。统计数据分析。 134, 76-92 (2019).
摘要：空气污染的行为受复杂的动力学控制，其中场地的空气质量受到通过物理过程从邻近位置传输的污染物的影响。要估计观测到的污染源，必须考虑大气条件。建立经验模型的传统方法使用观察结果，但没有广泛纳入物理知识。未能利用这些知识可能会受到严重限制，尤其是在需要对污染源进行近实时评估的情况下。结合流体动力学的物理知识和观测数据，提出了一种贝叶斯方法来估计污染源的位置和相对贡献。该方法使用灵活的方法统计利用数值天气预报模型的大规模数据，同时将物理过程的动力学集成到模型中。该方法以实际风场数据集为例进行了说明。

引用于2文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

弥散模型;有限差分近似;马尔可夫随机场;数值天气预报模式;不确定性量化

软件：

spBayes公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Hwang}等人，计算。统计数据分析。134，76-92（2019年；兹比尔1507.62080）
全文： DOI程序

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