Modeling hourly ozone concentration fields
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares two methods built on a hierarchical Bayesian foundation and designed for modeling hourly ozone concentrations over the eastern United States. One, a dynamic linear state space model (DLM) that has been proposed earlier, lies in a very contemporary setting where two historical paths to temporal process models, the Kalman filter and the dynamic system with random perturbations, converge. The other, which we call the Bayesian spatial predictor (BSP), is a Bayesian alternative to the purely spatial method of kriging. The DLM as a dynamic system model has parameters that are states of the process which generate the ozone and change with time. More specifically, the model includes a time-varying site invariant mean field as well as time-varying coefficients for 24 and 12 hour diurnal cyclic components. The resulting model’s great flexibility comes at the cost of complexity, forcing the use of an MCMC approach and very time-consuming computations. Thus, the size of the DLM’s spatial domain of applicability has to be restricted and the number of monitoring sites that can be treated limited. The paper’s assessment of the DLM reveals other difficulties that point to the need to consider a less flexible competitor, a Bayesian spatial predictor (BSP). The two methods are compared in a variety of ways and overall conclusions given. In particular, the conclusions point to the BSP as the more practical alternative for spatial prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».