Exploration of Spatio-Temporal Environmental Conditions: Harmonized Databases and Analytical Techniques : ECoST-DATA, Bari, Italy, July 3-4, 2025 (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)

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Exploration of Spatio-Temporal Environmental Conditions: Harmonized Databases and Analytical Techniques : ECoST-DATA, Bari, Italy, July 3-4, 2025 (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版
  • 商品コード 9783032175250

Full Description

This open access volume discusses advanced tools and techniques for the analysis and prediction of environmental variables with a spatial or spatio-temporal structure. In various environmental science applications, developing models that accurately describe the spatio-temporal evolution of key variables is essential for monitoring eco-sustainability. This book presents theoretical reviews on spatio-temporal covariance modeling, as well as innovative approaches for assessing environmental quality and its effects on climate change. These approaches integrate georeferenced data from multiple sources and apply novel methodologies for analyzing multivariate spatio-temporal data. This volume presents the scientific contributions presented at the Workshop "Exploration of Spatio-Temporal Environmental Conditions: Harmonized Databases and Analytical Techniques (ECoST-DATA)", held at the University of Bari on July 3-4, 2025.

Contents

I. Random fields and Covariance modelling.- Covariance functions.- Spatio-temporal Complex Covariance Functions for Vectorial Data.- Non-Separable Covariance Kernels for Spatiotemporal Gaussian Processes Based on the Hybrid Spectral Method.- Stationary subspace analysis for spatio-temporal data.- II. Environmental control and integration.- Space turns to Time: the Advent of Time series of Remote Sensing Images.- Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation for Atmospheric Dust Source Identification: A Generic Framework Approach.- Optimizing Pollution Control for an Economic Growth System.- Exploring Functional Structure and Variation of Italian Carbon Emissions.- III. Environmental analysis.- Ozone Predictions through a Generalized Additive Model.- Geostatistical Characterization of Climate Extremes Dynamics: The Drought Phenomenon.- Using Machine Learning Methods to explore the Effects of Environmental Variables on Biodiversity.- Modeling and Prediction of Ground-level Ozone Concentrations in a Spatio-temporal Multivariate Context.