Mining operations can contribute substantial amounts of pollution in the form of atmospheric dust. Statistical models predicting the spread of pollutants from these sources are useful for evaluating the environmental impacts of mines. Our study develops a mechanistic spatial model for heavy metal concentrations in Cape Krusenstern National Monument (CAKR), Alaska, USA. We characterize the spatial structure in our statistical model using a spatio-temporal process for atmospheric dispersion. Mathematically, this is modeled using an advection-diffusion partial differential equation that incorporates information about pollutant sources, diffusion, duration of spread, and advection (i.e., prevailing winds). Our approach improves upon previous statistical methods by including a temporally varying advection component and linking indirect concentration measurements to the spatio-temporal dynamics in the model. We estimated concentrations of three heavy metals jointly using a Bayesian hierarchical model to account for the similarity in processes across chemicals. Our mechanistic statistical model is beneficial because it can predict chemical concentrations for scenarios where mining activities change. Additionally, our analysis provides an example of how using spatio-temporal processes in statistical models for spatial data can incorporate understanding of mechanisms governing the spread of pollution and provide inferences for parameters associated with these processes.

中文翻译：

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重金属污染的机理空间模型

采矿作业会以大气尘埃的形式造成大量污染。预测来自这些来源的污染物扩散的统计模型可用于评估矿山的环境影响。我们的研究开发了美国阿拉斯加州克鲁森斯特恩角国家纪念碑 (CAKR) 重金属浓度的机械空间模型。我们使用大气扩散的时空过程来描述统计模型中的空间结构。在数学上，这是使用平流-扩散偏微分方程建模的，该方程结合了有关污染物来源、扩散、传播持续时间和平流（即盛行风）的信息。我们的方法通过包括随时间变化的平流分量并将间接浓度测量与模型中的时空动力学联系起来，改进了以前的统计方法。我们使用贝叶斯分层模型联合估计了三种重金属的浓度，以说明化学品之间过程的相似性。我们的机械统计模型是有益的，因为它可以预测采矿活动发生变化的情况下的化学浓度。此外，我们的分析提供了一个示例，说明在空间数据的统计模型中使用时空过程如何结合对控制污染扩散的机制的理解，并为与这些过程相关的参数提供推论。我们使用贝叶斯分层模型联合估计了三种重金属的浓度，以说明化学品之间过程的相似性。我们的机械统计模型是有益的，因为它可以预测采矿活动发生变化的情况下的化学浓度。此外，我们的分析提供了一个示例，说明在空间数据的统计模型中使用时空过程如何结合对控制污染扩散的机制的理解，并为与这些过程相关的参数提供推论。我们使用贝叶斯分层模型联合估计了三种重金属的浓度，以说明化学品之间过程的相似性。我们的机械统计模型是有益的，因为它可以预测采矿活动发生变化的情况下的化学浓度。此外，我们的分析提供了一个示例，说明在空间数据的统计模型中使用时空过程如何结合对控制污染扩散的机制的理解，并为与这些过程相关的参数提供推论。