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Wir betrachten ein multivariates Modell der epidemischen Mittelwertänderung mit abhängigen Fehlern, bei dem sich der Mittelwert in jeder Dimension zu einem Zeitpunkt t1 ändert und zu einem Zeitpunkt t2 wieder zurückkehrt. Diese beiden Veränderungspunkte können in jeder Dimension unterschiedlich sein, aber jeder Veränderungspunkt steht in einem funktionalen Zusammenhang mit der jeweiligen Dimension. Um t1 und t2 in jeder Dimension zu finden, haben wir ein asymptotisches Testverfahren entwickelt. Dazu verwenden wir zwei verschiedene Arten von Teststatistiken, die multivariate Teststatistik und die Projektions-Teststatistik, bei der wir die multivariaten Daten in univariate Daten umwandeln.
Bei den Simulationen gehen wir von der Situation aus, dass wir in einem großen Gebiet nach einer Gasemissionsquelle suchen. Wir nehmen also an, dass wir Daten von einem Flugzeug haben, das die Gaskonzentration in der Luft misst.
Unser Testverfahren hilft uns zu entscheiden, ob es in diesem Gebiet eine Gasemissionsquelle gibt. Wenn es eine Quelle gibt, wollen wir ihre Koordinaten so nah wie möglich an den tatsächlichen Standort heranführen. Daher gehen wir davon aus, dass die Daten außerhalb der Gasfahne einen konstanten Mittelwert haben und innerhalb der Gasfahne der Mittelwert auf ein höheres Niveau ansteigt. Mit der Kenntnis der Form der Gasfahne und der Gaskonzentration mit den entsprechenden Koordinaten der Messpunkte können wir Rückschlüsse auf die Lage der Gasemissionsquelle ziehen.
Zusätzlich wenden wir unsere Methode für reale Daten an, um eine Deponie zu lokalisieren.