地理信息学与地统计学：概述

使用时间序列和马尔可夫链的混合模型来检测南爱琴海尼西罗斯火山温度数据的主要周期性

Marsellos AE、Tsakiri KG、Kapetanakis S 和 Kyriakopoulos K

尼西罗斯火山发生了一系列火山和地震构造事件，包括最近的火山潜水喷发侵入了地表附近的不透水层。地质和大气现象导致了热液系统的热量输出。为了监测尼西罗斯排气排放的温度波动，在 Lofos 和 Laki 站点附近的喷气孔中安装了一个温度传感器。分析了原始和分解后的温度数据，以确定内生火山活动和与大气温度相互作用对地表热量贡献的循环。使用 Kolmogorov-Zurbenko 滤波器的时间序列分解和马尔可夫链方法已被用作确定温度数据主要周期性的补充工具。Kolmogorov-Zurbenko 滤波器用于将温度数据的时间序列分解为
时间序列的长期和短期分量。马尔可夫链分析用于概率性地确定温度数据的周期性以及预测中的总负荷影响。使用光谱分析和聚类分析，我们确定了热量贡献的长期和短期周期的主要周期性。原始温度数据显示，地表每小时温度下降的频率加快。在较温暖的大气温度下，温度会略有下降，而在较冷的大气温度下，温度会急剧下降。物理或机械现象可能会阻止热量到达地表。时间序列分解在长期周期中表现良好，而马尔可夫链在短期周期中表现更好。
这两个周期都与爱琴海发生的气旋有关。由于尼西罗斯岛是一个岛屿，温度测量可能会受到海中发生的各种现象（气旋、海潮）的影响，并影响热液对流。