Estimação e Identificação de Modelos para Processos Espaciais Contínuos

RESUMO Procedimentos formais de estimativa de parâmetros e identificação de modelos para processos espaciais em domínio contínuo são introduzidos. Assume-se que os processos são adequadamente descritos por um modelo linear com resíduos que seguem um campo aleatório gaussiano estacionário de segunda ordem, e os dados são considerados como observações ruidosas do processo em locais de amostragem arbitrários. Uma classe geral de funções de densidade espectral racional bidimensional com contornos elípticos é utilizada para modelar a função de covariância espacial. Um procedimento de estimativa iterativa alivia muitas das dificuldades computacionais da estimativa de máxima verossimilhança convencional para dados não em rede. O procedimento é aplicado a vários conjuntos de dados gerados e a um conjunto de dados reais de águas subterrâneas.