Vissa klimatdata är ofullständiga på vissa platser och tider. En ny teknik som kallas punktuppskattningsmodell av Biased Sentinel Hospitals-baserade Area Disease Estimation (P-BSHADE) införs för att interpolera saknade data i temperaturdatauppsättningar. Teknikens effektivitet utvärderades empiriskt i form av årliga temperaturdata från 1950 till 2000 i Kina. P-BSHADE-tekniken använder en viktad sammanräkning av observerade stationer för att härleda objektiva och minimala felvariansuppskattningar av saknade data. Både förhållandet och kovariansen mellan stationer användes vid beräkningen av dessa vikter. På så sätt förbättrades interpoleringen av saknade data i temperaturdatasetet, och bästa linjära objektiva uppskattningar (BLUE) erhölls. Med samma datauppsättning jämfördes P-BSHADEs prestanda med tre estimatorer: kriging, invers avståndsviktning (IDW) och rumslig regressionsprovning (SRT). Kriggning och IDW antar ett homogent stokastiskt fält, vilket kanske inte är fallet. SRT använder spatiotemporal data och har potential att beakta temperatur nonhomogenity orsakas av topografiska skillnader, men har ingen objektiv funktion för BLUE. I stället tar P-BSHADE hänsyn till geografisk rumslig automatisk korrelering och icke-homogenitet, och maximerar en objektiv funktion för BLUE för målstationen. Förutom de teoretiska fördelarna med P-BSHADE jämfört med de tre andra metoderna, visar fallstudier för ett årligt kinesiskt temperaturdataset sin empiriska överlägsenhet, med undantag för SRT från 1950 till 1970.
Även SRT har potential att överväga rumslig heterogenitet, temporal heterogenitet kan inte beaktas, och det finns ingen objektiv funktion för de bästa linjära objektiva uppskattningar REF.
Interpolation of Missing Temperature Data at Meteorological Stations Using P-BSHADE*
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Climate', 'mag_field_of_study': ['Geology']}