Arxiv网络科学论文摘要22篇(2020-12-08)

• 深度学习用于人类流动：数据和模型调查;
• 最大化影响力：分析激活概率计算方法;
• 回溯降权游走理论;
• 带有攻击的分支过程：竞争激烈的市场;
• Covid-19大流行期间Twitter上的公众风险感知和情绪;
• 阿根廷马德普拉塔市COVID-19传播的流行模型：交替检疫和大规模检测策略的探索;
• 在COVID-19大流行期间，自行车共享是否应该继续运行？来自中国南京的经验发现;
• 使用Twitter理解有关COVID-19的公众情绪，观点和主题;
• 城市热岛：通过多模态空间分析击败热浪;
• 杭州市城市发展和社会空间动态模型：1964-2000年;
• 使用社交媒体进行城市人群感知：基于Transformer和递归神经网络的实证研究;
• 从嘈杂的观察推论社会系统;
• 社会网络中的多数意见扩散：一种对抗方法;
• 根据观察到的骨干网构建替代性时态网络数据;
• 使用移动性模式制定COVID-19锁定策略;
• 竞争扩散模型中的社会福利最大化;
• 行人网络的流量分配问题;
• 基于图神经网络的半监督土壤水分预测;
• STSIR：具有流动性数据的时空流行模型;
• 推断干预措施对COVID-19传输网络的影响;
• 印度COVID-19大流行期间消除不良空气质量的空间观测;
• 用格兰杰因果关系检测气候遥相关;

深度学习用于人类流动：数据和模型调查

原文标题： Deep Learning for Human Mobility: a Survey on Data and Models

地址： http://arxiv.org/abs/2012.02825

作者： Massimiliano Luca, Gianni Barlacchi, Bruno Lepri, Luca Pappalardo

摘要： 由于对人类流动性的研究对我们社会的各个方面都具有影响，例如疾病传播，城市规划，福祉，污染等，因此研究至关重要。电话记录，GPS轨迹和社交媒体帖子等数字移动性数据的激增，再加上人工智能的出色预测能力，触发了深度学习在人类移动性中的应用。特别地，文献集中在三个任务上：下一位置预测，即预测一个人的未来位置；人群流量预测，即预测地理区域的流量；和轨迹生成，即生成现实的个人轨迹。现有调查集中在单个任务，数据源，机械或传统机器学习方法上，而缺少对深度学习解决方案的全面描述。该调查提供：（i）关于流动性和深度学习的基本概念； （ii）审查数据来源和公共数据集； （iii）深度学习模型的描述，以及（iv）有关公开挑战的讨论。我们的调查是针对下一地点预测，人群流量预测和轨迹生成的领先深度学习解决方案的指南。同时，它帮助深度学习的科学家和从业人员理解人类流动性研究的基本概念和面临的挑战。

最大化影响力：分析激活概率计算方法

原文标题： Maximizing the Influence: Analytic Activation Probability Computation Approach

地址： http://arxiv.org/abs/2012.02837

作者： Maryam Adineh, Mostafa Nouri-Baygi

摘要： 影响力最大化是在网络中找到最具影响力的个体的子集的问题。社会网络对信息传播和病毒式营销发展的影响已使这个问题成为许多研究的主题。影响最大化是 NP -hard，并且已经提出了许多贪婪算法来解决该问题。在本文中，我们提出了一种贪婪算法，该算法使用一种新颖的解析激活概率计算方法来近似影响。我们提出了一个非线性方程组来计算激活概率，该系统比最新技术更为准确。此外，我们提出了一种有效地计算激活概率的方法，以减少算法的运行时间。我们在一些实际数据集上检查了我们提出的方法。我们的实验表明，通过计算更准确的激活概率，所提出的算法优于以前的工作。此外，我们的有效方法在运行时间上有很多改进，因此可以轻松地在大型网络上扩展。

回溯降权游走理论

原文标题： A Theory for Backtrack-Downweighted Walks

地址： http://arxiv.org/abs/2012.02999

作者： Francesca Arrigo, Desmond J. Higham, Vanni Noferini

摘要： 如果每个回溯步骤的权重降低了一个给定的因素，我们将为有向图上的走行计数的组合开发完整的理论。通过推导相关生成函数的表达式，我们还获得了用于在这种情况下计算集中度度量的线性系统。特别是，我们表明可以以与标准Katz相同的成本计算回溯权重较低的Katz样式网络中心度。研究这种中心性测度在其收敛半径处的极限，还可以得出一种回溯加权本征向量中心度的新表达式，该表达式将先前的工作推广到存在有向边的情况。新理论使我们能够结合标准案例和非溯源案例的优势，在考虑树状结构的同时避免了本地化。我们说明了综合网络和真实网络上回溯权重集中度度量的行为。

带有攻击的分支过程：竞争激烈的市场

原文标题： Branching Process with Attack: Viral Competing Markets

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03033

作者： Khushboo Agarwal, Veeraruna Kavitha

摘要： 在线社会网络（OSN）上广告的显著增加，有必要研究内容传播。我们分析了内容提供商竞争通过OSN传播类似帖子的病毒市场。为此，我们需要分支过程（BP）的新变种，我们将其命名为“带有攻击的分支过程”；实体在醒来后企图攻击并获得对方人口；此外，每个实体都会产生其后代，这通常是在BP中所考虑的。除了提供表达单个职位，二分法等的增长率外，我们还探讨了职位的共存；竞争内容可以同时在网络上传播和爆炸（两个帖子的未读/活动副本的数量随时间显著增长）吗？我们证明一个或两个种群/职位都灭绝了，或者这些种群定居到一个独特的共存均衡，并得出了两个种群/职位的相应渐近比。我们的分析适用于关注大众行为而不是微观细节的大型人群网络。我们的研究提供了对两个关键设计方面的见解，即种子用户数量和帖子质量。

Covid-19大流行期间Twitter上的公众风险感知和情绪

原文标题： Public risk perception and emotion on Twitter during the Covid-19 pandemic

地址： http://arxiv.org/abs/2008.00854

作者： Joel Dyer, Blas Kolic

摘要： Covid-19大流行的成功导航取决于采取安全措施和适当的风险感知的公共合作，其中情感和注意力起着重要的作用。社交媒体数据中存在公众情绪和注意力的签名，因此，对文本进行自然语言分析可以实现对公共风险感知指标的近实时监控。我们将大流行病进展的主要流行病学指标与由2020年3月10日至6月14日发布的来自12个国家的约2000万条与Covid-19相关的独特推文构建的大流行病公众感知指标进行了比较。我们发现了心理物理证据麻木：Twitter用户越来越关注死亡率，但情绪和分析能力却越来越低。基于单词共现的语义网络分析揭示了Covid-19伤亡者情绪框架的变化，与此假设相符。我们还发现，对全国Covid-19死亡率的平均关注是使用Weber-Fechner和幂律感官知觉功能准确建模的。我们对这些模型的参数估计与心理实验的估计一致，并表明该数据集中的用户对国家Covid-19死亡率的敏感性有所不同。我们的工作表明了社交媒体在危机情景下监视公众风险感知和指导公众交流的潜在效用。

阿根廷马德普拉塔市COVID-19传播的流行模型：交替检疫和大规模检测策略的探索

原文标题： An epidemic model for COVID-19 transmission in Mar del Plata, Argentina: Exploration of the alternating quarantine and massive testing strategies

地址： http://arxiv.org/abs/2012.02833

作者： Lautaro Vassallo, Ignacio A. Perez, Lucila G. Alvarez-Zuzek, Julián Amaya, Marcos F. Torres, Lucas D. Valdez, Cristian E. La Rocca, Lidia A. Braunstein

摘要： COVID-19大流行已经挑战了全球各级政府行政管理部门。当面对如此严重的疾病时，当局使用预测工具来预先估计对卫生系统以及必要的人力，物力和经济资源的影响是有用的。在本文中，我们构建了一个扩展的易感暴露-感染-恢复模型，该模型纳入了马德普拉塔的社会结构，马德普拉塔是阿根廷人口最多的城市，人口约为4美元，是普埃里瑞德将军区的负责人。此外，我们根据疾病的严重程度以及当地卫生资源的数据考虑了受感染个体的详细划分，以使这些预测更接近当地实际情况。调整COVID-19的相应流行病参数后，我们研究了一种交替的隔离策略，其中一部分人口可以随时不受限制地流通，而其余人口平均分为两组，并连续进行正常活动，锁定，每个持续时间为 tau 天。此外，我们对总体实施随机测试策略。我们发现 tau = 7 是隔离策略的不错选择，因为它与每周周期相匹配，因为它减少了受感染的人口。从9月30日的情况出发，我们将重点放在卫生系统上，因为要达到极低的机动性，我们预计很难避免ICU饱和。在最坏的情况下，我们的模型估计会发生四千人死亡，在适当的医疗护理下可以避免30％的死亡。尽管如此，我们发现积极的测试可以使无限制流通的人群百分比增加，因为与其他重症患者相对应的设备相对较少。

在COVID-19大流行期间，自行车共享是否应该继续运行？来自中国南京的经验发现

原文标题： Should bike sharing continue operating during the COVID-19 pandemic? Empirical findings from Nanjing, China

地址： http://arxiv.org/abs/2012.02946

作者： Mingzhuang Hua, Xuewu Chen, Long Cheng, Jingxu Chen

摘要： 2019年冠状病毒病（COVID-19）引发了全球大流行的爆发，运输服务在冠状病毒传播中发挥了关键作用。尽管没有像公交车或地铁那样在狭窄的空间内拥挤，但共享单车的用户仍会暴露在单车的地面上并承担传输风险。在COVID-19大流行期间，如何满足用户需求并避免病毒传播已成为共享自行车的重要问题。基于中国南京市自行车共享的出行数据，本研究从车站，用户和自行车的角度分析了大流行爆发前后的出行需求和运营管理。应用半对数差异模型，可视化方法和统计指标来探讨大流行期间自行车共享的运输服务和风险预防。结果表明，大流行控制策略极大地减少了用户需求，通勤旅行的减少更为明显。健康和宗教场所周围的一些车站变得更加重要。男性和老年人更依赖于自行车共享系统。此外，行程减少减少了用户接触并增加了空转自行车。并且提出了一种用户疏远的新概念，以避免传输风险并激活空转自行车。这项研究评估了共享微型交通在COVID-19大流行期间的作用，并激发了城市内病毒传播的阻断作用。

使用Twitter理解有关COVID-19的公众情绪，观点和主题

原文标题： Understanding Public Sentiments, Opinions and Topics about COVID-19 using Twitter

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03039

作者： Jolin Shaynn-Ly Kwan, Kwan Hui Lim

摘要： COVID-19大流行在世界各地造成了广泛的破坏。除了对健康和经济造成的影响外，还有巨大的情感负担，与日常生活中的持续压力相关联，并有许多应对大流行的限制措施。为了更好地理解COVID-19的影响，我们提出了一个框架，该框架利用公共推文来推导各个地区，跨多个时间范围的公众的情绪，情感和讨论主题。使用此框架，我们研究和讨论了与COVID-19相关的各种研究问题，即：（i）在大流行期间情绪/情绪如何变化？ （ii）与全球事件有关的情绪/情绪如何变化？ （iii）在大流行期间讨论了哪些共同主题？

城市热岛：通过多模态空间分析击败热浪

原文标题： Urban Heat Islands: Beating the Heat with Multi-Modal Spatial Analysis

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03049

作者： Marcus Yong, Kwan Hui Lim

摘要： 在当今高度城市化的环境中，城市热岛（UHI）现象日益普遍，在该地区，城市化地区的地表温度远远高于周围的农村地区。过度的热应激会导致各种问题，从个人到全世界。在个人层面上，UHI可能导致人体在核心功能方面无法应付和崩溃。在世界范围内，UHI可能导致全球变暖，并对环境产生不利影响。我们使用包含遥感图像，地理空间数据和人口数据的多模式数据集，提出了一个框架，用于通过统计模型的研究来调查UHI如何受到城市城市形态特征的影响。以新加坡为例，我们演示了此框架的有用性，并讨论了我们在理解UHI和城市形态特征的影响方面的主要发现。

杭州市城市发展和社会空间动态模型：1964-2000年

原文标题： Modeling Urban Growth and Socio-Spatial Dynamics of Hangzhou: 1964-2000

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03050

作者： Jian Feng, Yanguang Chen

摘要： 城市人口密度为理解城市增长和空间动态提供了一个很好的视角。基于1964年，1982年，1990年和2000年四次全国人口普查的分区数据，本文致力于对杭州市的城市增长和人口空间结构进行词组分析。研究方法基于数学建模和现场调查。结果表明，负指数函数和幂指数函数可以很好地拟合杭州的城市密度观测数据。这些模型的梯度和潜在比例指数与人口分布的空间信息熵线性相关。在1990年代扁平化的负指数函数中的梯度与郊区化的发展密切相关。从调查资料和模型参数的变化趋势来看，可以揭示杭州城市发展的时空特征。主要结论如下。改革开放和市场经济的建立完善了杭州的发展模式。 1982年以前，城市发展的驱动力是基于命令经济学的简单的自上而下的力量，而1982年以后，基于自上而下的政府管理和自下而上的市场经济学的双重力量影响了城市的增长。 1982年后杭州的新变化包括交通设施的发展和汽车的快速发展，核心的改造和郊区新住宅区的建设，城市土地使用制度的改革以及土地和房价的空间格局。这些变化的力量共同导致了城市人口的郊区化和分散化。

使用社交媒体进行城市人群感知：基于Transformer和递归神经网络的实证研究

原文标题： Urban Crowdsensing using Social Media: An Empirical Study on Transformer and Recurrent Neural Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03057

作者： Jerome Heng, Junhua Liu, Kwan Hui Lim

摘要： 城市规划的一个重要方面是理解各个位置的人群水平，这通常需要使用物理传感器。大规模实施这种传感器潜在地成本高昂且费时。为理解决这个问题，我们利用公共可用的社交媒体数据集，并将它们用作两个城市感知问题的基础，即事件检测和人群水平预测。这项工作的主要贡献是我们从Twitter和Flickr收集的数据集以及地面真实事件。我们通过两种初步的有监督学习方法证明了该数据集的有用性：首先，使用一系列神经网络模型来确定社交媒体帖子是否与事件相关；其次是使用社交媒体帖子计数来预测实际人群水平的回归模型。我们讨论了这些任务的初步结果，并强调了一些挑战。

从嘈杂的观察推论社会系统

原文标题： Social System Inference from Noisy Observations

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03075

作者： Yanbing Mao, Naira Hovakimyan, Tarek Abdelzaher, Evangelos Theodorou

摘要： 本文从公众意见演变的单一轨迹研究社会系统推理，其中观察噪声导致样本对时间和坐标的统计依赖性。我们首先提出一种网络社会系统，该系统由社会网络中的个人和网络层中的一组信息源组成，其意见动态明确考虑了确认偏差，消极偏差和过程噪声。基于建议的社会模型，我们然后研究最小二乘自回归（AR（1））模型估计的样本复杂度，该估计将控制足以使所识别模型达到规定的准确性和准确性水平的观察次数。置信度。然后，在确定的社交模型的基础上，我们研究社交推理，特别关注加权网络拓扑，潜意识偏差以及确认偏差和消极偏差的模型参数。最后，美国参议院议员意识形态数据验证了所提出的社会制度的理论结果和有效性。

社会网络中的多数意见扩散：一种对抗方法

原文标题： Majority Opinion Diffusion in Social Networks: An Adversarial Approach

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03143

作者： Ahad N. Zehmakan

摘要： 我们介绍和研究一种新颖的基于多数的意见扩散模型。考虑图 G ，它表示一个社会网络。假设最初有一个节点子集（称为种子节点或早期采用者）被涂成黑色或白色，这对应于对消费产品或技术创新的正面或负面意见。然后，在每一轮中，与至少一个有色节点相邻的无色节点在其邻居中选择最频繁的颜色。考虑一个营销活动，该活动宣传质量低劣的产品，其最终目标是在意见传播过程结束时，超过一半的人口相信该产品的质量。我们关注三种类型的攻击者，这些攻击者可以确定性或随机的方式选择种子节点，并操纵其中的一半来对产品采取积极的态度（即选择黑色）。我们说，如果在流程结束时大多数节点为黑色，则攻击者将成功。我们的主要目的是表征攻击者无法成功实现的图类。特别是，我们证明了，如果基础图的最大程度不太大或具有强大的扩展特性，则它对此类攻击具有相当的弹性。此外，我们证明了在确定性和随机选择种子节点的两种设置中，该过程的稳定时间（即它需要结束的轮数）有严格的界限。我们还针对一些有关稳定时间和种子节点选择的优化问题提供了几种硬度结果。

根据观察到的骨干网构建替代性时态网络数据

原文标题： Building surrogate temporal network data from observed backbones

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03280

作者： Charley Presigny, Petter Holme, Alain Barrat

摘要： 在许多数据集中，关键元素与非必需元素和噪声共存。对于特别表示为网络的数据，已经提出了几种方法来提取“网络主干网”，即，最重要的链接的集合。但是，尚未解决如何有效使用数据的压缩视图的问题。在这里，我们通过提出和探索一些系统的程序来解决这个问题，这些程序可以从各种时间网络主干中构建主体数据。特别是，我们探索了与原始数据一起需要保留多少原始数据信息，以便可以将替代数据用于扩展过程的数据驱动数值模拟中。我们使用具有各种结构和属性的经验时态网络说明了我们的结果。

使用移动性模式制定COVID-19锁定策略

原文标题： Strategizing COVID-19 Lockdowns Using Mobility Patterns

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03284

作者： Olha Buchel, Anton Ninkov, Danise Cathel, Yaneer Bar-Yam, Leila Hedayatifar

摘要： 在COVID-19大流行期间，各国政府试图通过与其他国家隔离，限制不必要的旅行并对旅行者实施强制隔离来保护自己的领土安全。大规模检疫是最成功的短期政策，但长期以来却难以为继，因为它给社会造成了巨大的代价。结果，已经能够部分控制疾病传播的政府已经决定重新开业。但是，世卫组织已警告过早开放的风险，在西班牙，法国等一些国家和加利福尼亚，佛罗里达州，亚利桑那州和得克萨斯州等美国多个州中，这种情况正在蔓延。因此，迫切需要考虑一种灵活的策略，以限制传输而不需要大规模且不破坏隔离。在这里，我们根据美国人员的流动方式和COVID-19传染的严重程度设计了一个多级隔离程序。通过确定社会流动性的自然界限，政策制定者可以施加旅行限制，以最小程度地破坏社会和经济活动。通过将具有模块化优化功能的Louvain方法应用于每周出行网络，分析了COVID-19爆发期间的社会分散动态。在多尺度社区检测过程中，使用已确诊病例的位置，确定自然断裂点以及高传染风险区域。在较小的规模上，对于确诊病例数较高的社区，联系追踪和相关的隔离政策变得越来越重要，并且可以通过社区结构来理解。

竞争扩散模型中的社会福利最大化

原文标题： Maximizing Social Welfare in a Competitive Diffusion Model

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03354

作者： Prithu Banerjee, Wei Chen, Laks V.S. Lakshmanan

摘要： 由于诸如病毒营销和感染遏制之类的应用，影响最大化（IM）在文献中引起了很多关注。它的目的是选择少量的种子用户来采用某项，从而使采用传播到网络中的大量用户。竞争性IM专注于网络中竞争项目的传播。现有的关于竞争性IM的作品有几个限制。 （1）他们没有在项目采用中将经济动机纳入用户的决策中。 （2）多数作品的目的是最大限度地采用某一特定项目，而忽略了不同项目所起的集体作用。 （3）他们主要关注竞争的一个方面-纯竞争。为理解决这些问题，我们在实用程序驱动的名为UIC的传播模型下研究竞争性IM，并研究社会福利最大化。通常，问题不仅在于NP难，而且在于NP难在任何恒定因子内近似。因此，我们为一般情况设计了即时相关的有效逼近算法，并为受限设置设计了（（1-1 / e- epsilon）-逼近算法。我们的算法在解决方案质量和在综合和实际公用事业配置下在大型真实网络上的运行时间方面都优于竞争IM的不同基准。

行人网络的流量分配问题

原文标题： Traffic Assignment Problem for Pedestrian Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03389

作者： Tanapon Lilasathapornkit, David Rey, Wei Liu, Meead Saberi

摘要： 通常使用计算密集型微观模型来估计城市地区的行人流量，这些模型通常会遇到大规模步行网络中的可扩展性问题。在这项研究中，我们提出了一种新的针对行人网络的宏观用户均衡交通分配问题（UE-pTAP）框架，同时考虑了基本微观属性，例如双向流中的自组织和随机行走时间。我们提出了四种不同类型的行人体积延迟函数（pVDF），并用经验数据对其进行校准，并讨论了它们对分配解决方案的存在和唯一性的影响。我们展示了开发的UE-pTAP框架在小型网络以及悉尼人行道的大型网络中的适用性。

基于图神经网络的半监督土壤水分预测

原文标题： Semi-supervised Soil Moisture Prediction through Graph Neural Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03506

作者： Anoushka Vyas, Sambaran Bandyopadhyay

摘要： 远程卫星和IoT数据的最新改进和可用性为人工智能在精密农业中提供了有趣且多样化的应用。土壤水分是多种农业和食品供应链实践的重要组成部分。它可以测量存储在各种土壤深度中的水量。现有的数据驱动的土壤水分预测方法使用常规模型，该模型无法刻画随时间变化的附近位置土壤水分值的动态依赖性。在这项工作中，我们建议将土壤湿度预测问题转换为含时图上的半监督学习。我们提出了一种动态图神经网络，该网络可以使用区域中相关位置的依赖性来预测土壤湿度。但是，与社会或信息网络不同，没有明确给出用于土壤水分预测的图结构。因此，我们将图结构学习问题纳入了动态GNN框架。我们的算法称为DGLR，它提供了端到端的学习功能，可以随着时间的推移预测区域中多个位置的土壤水分，并且可以更新之间的图结构。与现有的机器学习方法相比，我们的解决方案在真实的土壤湿度数据集上获得了最新的结果。

STSIR：具有流动性数据的时空流行模型

原文标题： STSIR: Spatial Temporal Pandemic Model with Mobility Data

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03509

作者： Wang Pan, Qipu Deng, Jiadong Li, Zhi Wang, Wenwu Zhu

摘要： 随着COVID-19的爆发，如何减轻和抑制其传播对政府来说是一个大问题。公共卫生部门需要强大的模型来建模和预测这种大流行的趋势和规模。可以评估公共政策效果的模型对于与COVID-19的战斗也是必不可少的。现有模型的主要限制是它们只能在感染发生后通过计算 R_0 来评估策略，而不能给出可观察的索引。为理解决这个问题，我们基于COVID-19的传播特性，提出了一种新颖的时空易感性感染去除（STSIR）模型框架。特别是，我们将城市内部和城市间的流动性指数与传统的SIR动力学进行了合并，使其成为一个动态系统。并且我们证明了STSIR系统是一个封闭的系统，使系统自洽。最后，我们提出了一种多阶段模拟退火（MSSA）算法来找到系统的最佳参数。在我们的实验中，该模型基于百度移动数据集和丁香园提供的中国大流行数据集，可以有效地预测大流行的总规模，并通过可观察的指标给出清晰的政策分析。

推断干预措施对COVID-19传输网络的影响

原文标题： Inferring the effect of interventions on COVID-19 transmission networks

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03846

作者： Simon Syga, Diana David-Rus, Yannik Schälte, Michael Meyer-Hermann, Haralampos Hatzikirou, Andreas Deutsch

摘要： 全世界的国家都实施了非药物干预（NPI），以使COVID-19病例的曲线变平，但未能根除该疾病。有效NPI的设计需要识别基础传输网络的结构。我们将贝叶斯参数推断与基于网络的流行病学模型相结合，该模型可以在随机和小世界传播网络之间进行插值。使用来自德国的流行病学数据，我们发现NPI减少了传输网络中的非本地接触，从而导致了从指数型向恒定型的转变。由于推断网络的小世界性质，可以通过减少非本地联系来有效地防止指数传播。消除疾病仍然是昂贵的，因为需要减少所有接触。我们的代码是免费提供的，可以很容易地适应任何国家。

印度COVID-19大流行期间消除不良空气质量的空间观测

原文标题： Space observation on detoxing the unhealthy air quality during COVID-19 pandemic in India

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03847

作者： Prabhat Kumar, Rohit Kumar Kasera, S Suresh

摘要： 这项研究的目的是致力于揭示印度冠状病毒大流行与太空观测与不健康空气质量之间的相关性。世界已经受到封锁，以打破冠状病毒感染的链条。由于工业和运输行业暂时关闭，封锁开始后，空气质量指数（AQI）开始提高。这项研究汇总了NASA（国家航空航天局），ESA（欧洲航天局）和ISRO（印度空间与研究组织）最近发布的数据。在本文中，我们讨论了对二氧化氮（NO2），气溶胶光学厚度（AOD），PM2.5和PM10的空间观测影响了印度各个地区的空气质量。我们分析了在锁定期之前和期间以及当年和上一年同期的空气质量排毒情况。结果表明，锁定期间不良空气质量的消除受到了积极影响，因为与印度北部过去20年相比，NO2的排放已降低至40％-50％，光学气溶胶指数处于较低水平。

用格兰杰因果关系检测气候遥相关

原文标题： Detecting climate teleconnections with Granger causality

地址： http://arxiv.org/abs/2012.03848

作者： Filipi N Silva, Didier A. Vega-Oliveros, Xiaoran Yan, Alessandro Flammini, Filippo Menczer, Filippo Radicchi, Ben Kravitz, Santo Fortunato

摘要： 气候系统远程连接是对扰动或振荡的遥远气候响应，很难量化，但理解它们对于提高气候可预测性至关重要。在这里，我们利用格兰杰因果关系来识别电信联系的新方法。由于格兰杰因果关系被明确定义为两个时间序列之间的统计检验，因此我们的方法可以立即解释任意两个字段之间的因果关系，并提供对远程连接响应时间尺度的估计。我们通过恢复与厄尔尼诺/南方涛动有关的海面温度模式的已知季节性降水响应来证明这种新方法的功能，其准确性可与以前使用的基于相关性的方法相媲美。通过调整最大滞后窗，格兰杰因果关系可以评估不同时间尺度上的遥相关强度（季节性降水响应）。滞后相关法不具有区分不同滞后信号的能力。我们还确定了以前未曾探索过的远程连接响应的候选对象，突出了该方法相对于以前使用的方法的更高的灵敏度。

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