Key points are not available for this paper at this time.
الملخص. مع تزايد توفر البيانات الملاحظات من مصادر مختلفة على مستوى عالمي، فإن التحليل المشترك لهذه البيانات يصبح جذابًا بشكل خاص. لهذا التحليل - غالبًا ما يكون مع معرفة قليلة مسبقًا حول التفاعلات المحلية والعالمية بين المتغيرات الملاحظة المختلفة المتاحة - قد يكون التحليل الاستكشافي القائم على البيانات ذا صلة خاصة. في العمل الحاضر استخدمنا نماذج مضافة عامة (GAM) في دراسة نموذجية للأنماط الزمانية والمكانية في توزيع NO2 في التروبوسفير المستخلص من ملاحظات الأقمار الصناعية GOME (1996 إلى 2001) على نطاق عالمي. ركزنا على تحديد الارتباطات بين NO2 وحقول الرياح المحلية، وهو مقدار له أهمية خاصة في تحليل التفاعلات الزمانية والمكانية. ومع ذلك، فإن صياغة علاقات عامة وظيفية وبارامترية بين توزيع NO2 الملاحظ وحقول الرياح المحلية صعبة - إن لم تكن مستحيلة. لذا، بدلاً من اتباع تحليل قائم على نموذج لاختبار البيانات لفرضيات محددة مسبقًا (على سبيل المثال، افتراض اتجاهات موسمية جيبية)، استخدمنا نموذج GAM مع مصطلحات نموذج غير بارامترية لتعلم هذه العلاقة الوظيفية بين NO2 والريح مباشرة من البيانات. أظهرت ملاحظات NO2 أنها تتأثر بعمليات تهيمن عليها الرياح في مناطق واسعة. قدرنا مدى المناطق المتأثرة بمصادر انبعاث NO2 المحددة، وتمكنا من تسليط الضوء على "مسارات" النقل الجوي المحتملة. كانت الاتجاهات الزمنية العامة التي كانت أيضًا جزءًا من نموذجنا - التغيرات الأسبوعية والموسمية والخطية - في توافق جيد مع الدراسات السابقة وطرق التحليل البديلة لسلاسل الزمن. بشكل عام، فإن استخدام نموذج غير بارامتر يقدم وسائط مواتية لفحص سريع لمجموعة بيانات NO2 الزمنية المكانية الكبيرة هذه، مع تحيز أقل من المناهج البارامترية، ويسمح بتصور العمليات الديناميكية لتوزيع NO2 على نطاق عالمي.
دراسة هاين وآخرون. (الثلاثاء) هذا السؤال.