Sabyasachi Mukhopadhyay;约瑟夫·奥古图。;冈杜拉·巴兹克;都柏林，Holly T。;汉斯·彼得·皮埃福 使用分层贝叶斯回归模型模拟稀疏降雨数据的时空变化。 （英语） Zbl 1426.62353号 《农业杂志》。生物与环境。斯达。 24，第2号，369-393（2019）. 总结：降雨是气候的一个重要组成部分，它控制着植被的生长和生产、草料的可用性和食草动物的质量。然而，可靠的降雨量测量并不总是可用的，因此有必要预测特定位置随时间变化的降雨量。在空间和时间上预测降雨量可能是一项复杂而具有挑战性的任务，尤其是在雨量计网络稀疏且没有一致记录所有雨量计的测量值的情况下，这会导致许多值丢失。在此，我们开发了一个灵活的贝叶斯模型，用于预测空间和时间上的降雨量，并将其应用于肯尼亚西南部的纳洛克县，使用1965年至2015年在23个雨量计上收集的数据。Narok县包括Maasai Mara生态系统，该生态系统是Mara-Serengeti生态系统的最北端，以其多样且丰富的大型哺乳动物种群以及庞大的角马、斑马和汤姆森瞪羚群的壮观迁徙而闻名。该模型包含地理和气象预测变量，包括海拔、到维多利亚湖的距离和最低温度。我们模型的显著特点是使用非平稳协方差结构，以及处理过多零点和许多缺失观测值的便利性。我们通过将模型与已建立的高斯过程、克里格、简单线性和贝叶斯线性模型进行实证比较来评估模型的效率。我们使用该模型预测了1965年至2015年间纳洛克县所有（5乘以5）km网格单元的月总降雨量及其标准误差。使用蒙特卡罗积分法，我们估算了1965年至2015年51年间纳罗克29个分区的季节和年度降雨量及其标准误差。非平稳模型可以处理来自稀疏观测网络的数据，其中有许多缺失值，其性能至少与Narok降雨数据集上四个已建立且广泛使用的模型一样好或更好。该模型生成的降雨量预测与预期相符，并与混合站和卫星降雨量值吻合良好。这些预测对于大多数实际用途来说都足够精确。该模型非常通用，适用于除降雨量以外的其他变量。 MSC公司： 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 86A32型 地理统计学 2015年1月62日 贝叶斯推断 关键词：马赛马拉生态系统;非平稳协方差函数;高斯过程;MCMC公司 软件：领域;sp计时器 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Mukhopadhyay}等人，J.Agric。生物与环境。Stat.24，No.2，369--393（2019；Zbl 1426.62353） 全文： 内政部 参考文献： [1] Allcroft，D.J.和Glasbey，C.A.（2003），“时空降雨分解的潜在高斯-马尔可夫随机场模型”，《皇家统计学会杂志》，C辑，52，487-498·Zbl 1111.62362号 ·doi:10.111/1467-9876.00419 [2] Bakar，K.S.和Sahu，S.K.（2015），“spTimer:使用<Emphasis FontCategory=“NonProportional”>R的时空贝叶斯建模”，《统计软件杂志》，63（15），1-32·doi:10.18637/jss.v063.i15 [3] Banerjee，S.、Gelfand，A.E.、Finley，A.O.和Sang，H.（2008），“大型空间数据集的高斯预测过程模型”，《皇家统计学会杂志》，B辑，70825-848·Zbl 05563371号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2008.00663.x [4] Bartzke，G.S.、Ogutu，J.O.、Mukhopadhyay，S.、Mtui，D.、Dublin，H.T.和Piepho，H.P.（2018），“马赛马拉生态系统的降雨趋势和变化及其对动物种群和生物多样性动态的影响”，《公共科学图书馆·综合》，13（9），e0202814·doi:10.1371/journal.pone.0202814 [5] Boutton，T.W.、Tieszen，L.L.和Imbamba，S.K.（1988a），“肯尼亚草原植被的生物量动态”，《非洲生态学杂志》，26，89-101。 [6] Boutton，T.W.、Tieszen，L.L.和Imbamba，S.K.（1988b），“东非草原植被营养成分的季节变化”，《非洲生态学杂志》，26（2），103-115。 [7] 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