非响应数据下基于辅助信息的太阳能辐射均值估计新方法研究

为解决非响应数据导致的估计偏差问题，Muhammad Ilyas团队提出基于随机抽样的新型均值估计方法，通过构建比率型、乘积型和差分型估计量，显著提升了太阳能辐射数据的估计效率，为可再生能源规划提供了更精准的统计工具。研究验证了变换基估计器在非线性交互数据中的优越性，成果发表于《Journal of Radiation Research and Applied Sciences》。

　　

在气候变化和能源转型的背景下，太阳能辐射数据的精准预测对可再生能源开发至关重要。然而，传统调查中普遍存在的非响应问题（如气象站设备故障或数据缺失）导致统计估计出现显著偏差。巴基斯坦马拉坎德大学统计系（University of Malakand）的研究团队发现，现有比率估计器在处理非线性交互的辐射数据时效率低下，尤其在湿度、海拔等多因素耦合的场景中误差显著。

研究人员提出基于双相抽样的新型估计量家族，通过引入辅助变量（如温度、气压）的秩信息，构建了T^??_prop等混合估计器。关键技术包括：1) 采用Hansen-Hurwitz方法处理非响应分层数据；2) 设计指数型校正因子优化偏差；3) 结合Grover-Kaur模型构建复合权重。研究使用真实太阳辐射数据集验证，样本包含N=1200个气象站点的响应与非响应子群。

【主要结果】

1. 比率估计器优化：改进的T^?_Ratio使均方误差（MSE）降低23.7%，尤其在高非响应率（>30%）场景表现优异

2. 乘积型估计量创新：融合秩信息的T^??_Product在ρ_yx>0.8时效率提升41.2%

3. 差分估计器突破：通过Ω_1(opt)和Ω_2(opt)参数优化，方差较传统方法减少58.4%

讨论部分指出，该研究首次将Rueda（2004）的分位数估计思想应用于环境数据，通过V₁₁₀=0.38的协方差控制，解决了非响应数据下辅助信息利用率低的难题。结论强调，该方法可为光伏电站选址提供误差<5%的辐射预测，较传统技术降低15-20%的能源评估成本。成果对发展中国家缺乏完整气象数据的地区具有特殊应用价值。