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迈克尔·贝托拉奇;爱德华·克里普斯;奥里·罗森;John W.刘。;萨利·克里普斯

1876-2015年澳大利亚大陆日降雨量的气候推断。 （英语） Zbl 1423.62157号

附录申请。统计。 13，第2号，683-712（2019）.
摘要：每日降雨量对人类活动有着巨大的影响，研究降雨量如何随时间和空间变化，以及全球指标对降雨量的影响，对澳大利亚农业至关重要。我们分析了自1876年以来超过2.94亿次的每日降雨量测量，覆盖澳大利亚大陆17606个地点。数据不仅庞大而且复杂，这一主题将受益于一个通用且公开可用的统计框架。我们提出了一个贝叶斯层次混合模型，该模型适用于混合离散连续数据。观测水平通过专家混合模型描述了特定地点的时间和气候变化。在层次结构的下一层，混合权重参数的空间变异性由空间高斯过程先验建模。开发了一种并行分布式马尔可夫链蒙特卡罗采样器，该采样器可将模型扩展到大数据集。我们提供了关于混合权重、月强度水平、每日时间相关性、气候驱动因素影响的场外预测和整个大陆长期降雨趋势的后验推断示例。实现本文提出的方法的计算机代码作为R包提供。

引用于4文件

MSC公司：

第62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62甲12 多元分析中的估计
60G15年 高斯过程
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

气候;降雨量;澳大利亚;专家混合体;高斯过程;并行和分布式计算

软件：

Rcpp Armadillo;贝叶斯逻辑;Rmpi公司;R（右）;NHMM公司;气候区
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Bertolacci}等人，Ann.Appl。Stat.13，No.2，683--712（2019；Zbl 1423.62157）
全文： 内政部 欧几里得

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