स्थानिक सम्मिलित क्रॉस मानचित्रण से संक्षिप्त समय श्रृंखलाओं से कारणात्मक संबंधों का पता लगाना

पेचीदा प्रणालियों के विश्लेषण में हाल के विकासों ने अपेक्षाकृत संक्षिप्त समय श्रृंखलाओं का उपयोग करते हुए कारणात्मक संबंधों का पता लगाने के लिए नई तकनीकों का निर्माण किया है, जो कि 30 अनुक्रमिक अवलोकनों के क्रम के होते हैं। हालांकि कई पारिस्थितिक अवलोकन श्रृंखलाएँ इससे भी छोटी होती हैं, शायद दस अनुक्रमिक अवलोकनों से कम, ये छोटी समय श्रृंखलाएँ अक्सर अंतरिक्ष में उच्च रूपांकित होती हैं (यानी, प्लॉट पुनरावृत्ति)। यहाँ, हम सम्मिलित क्रॉस मानचित्रण (CCM) और ड्यूड्रॉप रिग्रेशन की मौजूदा तकनीकों को जोड़ते हैं ताकि एक नवीन परीक्षण का निर्माण किया जा सके जो स्थानिक पुनरावृत्ति का लाभ उठाता है, जिसे हम मल्टीस्पेशियल CCM कहते हैं। अनुमानित और वास्तविक दुनिया के पारिस्थितिक डेटा के उदाहरणों का उपयोग करते हुए, हम मल्टीस्पेशियल CCM की क्षमता का परीक्षण करते हैं कि यह प्रक्रियाओं के बीच कारणात्मक संबंधों का पता लगा सके। हम पाते हैं कि मल्टीस्पेशियल CCM केवल पांच अनुक्रमिक अवलोकनों के साथ कारणात्मक संबंधों का सफलतापूर्वक पता लगाता है, भले ही प्रक्रिया शोर और अवलोकन त्रुटि के होने पर। हमारे परिणाम यह सुझाव देते हैं कि यह तकनीक उन प्रणालियों में कारणता के लिए एक उपयोगी परीक्षण हो सकती है जहाँ प्रयोग करना कठिन होता है और लंबी समय श्रृंखलाएँ उपलब्ध नहीं होती हैं। यह नई तकनीक R प्रोग्रामिंग भाषा के लिए मल्टीस्पेशियलCCM पैकेज में उपलब्ध है।