General Kriging for Spatial-Temporal Processes with Random ARX-Regression Parameters

  • In the following, we discuss a procedure for interpolating a spatial-temporal stochastic process. We stick to a particular, moderately general model but the approach can be easily transered to other similar problems. The original data, which motivated this work, are measurements of gas concentrations (SO2, NO, O2) and several meteorological parameters (temperature, sun radiation, procipitation, wind speed etc.). These date have been and are still recorded twice every hour at several irregularly located places in the forests of the state Rheinland-Pfalz as part of a program monitoring the air pollution in the forests.

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Metadaten
Verfasserangaben:Jürgen Franke, B. Gründer
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-4929
Schriftenreihe (Bandnummer):Report in Wirtschaftsmathematik (WIMA Report) (7)
Dokumentart:Preprint
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Jahr der Fertigstellung:1999
Jahr der Veröffentlichung:1999
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):03.04.2000
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Mathematik
DDC-Sachgruppen:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 51 Mathematik / 510 Mathematik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011

$Rev: 13581 $