Extracting Common pulse like signals from multivariate time series with a non linear Kalman Filter

Résumé : Afin de comprendre la nature et la cause de la variabilité naturelle du climat, il est important d'expliquer les variations passées du climat par des forçages. L'objectif principal de ce travail est de présenter une procédure automatisée d'assimilation qui permette d'estimer l'amplitude de perturbations fortes mais temporellement très courtes, telles que des éruptions volcaniques, en utilisant des série temporelles climatiques. La procédure d'extraction et de décomposition est exécutée sur des données réelles de sulfate issues de carottes glacières forées en différents sites du Groenland. Le sulfate propulsé par les éruptions volcaniques est transporté via la stratosphère jusque vers les pôles et déposé par sédimentation. Ainsi le sulfate extrait sur ces différents sites constitue un marqueur des plus importantes éruptions volcaniques qui se sont produites à travers le monde. De tels processus sont fortement non linéaires, que ce soit dans leurs dates mais aussi dans leurs amplitudes. Lorsqu'il ne sont pas correctement détectés/estimés, ces évènements rares et extrêmes peuvent être à l'origine d'erreur d'estimation des différentes tendances de l'atmosphère. Ce travail peut être considéré à la fois comme un travail d'estimation d'évènements extrêmes et comme une première étape d'estimation de tendance.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:22:42
Dernière modification le : mardi 29 mai 2018 - 12:50:47
Document(s) archivé(s) le : lundi 15 octobre 2012 - 10:57:19

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Julien Gazeaux, D. Batista, C. Ammann, Philippe Naveau, C. Jégat, et al.. Extracting Common pulse like signals from multivariate time series with a non linear Kalman Filter. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386802〉

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