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Conference papers

Sélection bayésienne de variables pour les modèles d'état dans le cadre de reconstructions climatiques

Résumé : De nombreuses variantes sur la sélection de variables pour un modèle de régression sous l'approche bayésienne ont été proposées dans la littérature. Dans cette présentation, nous adaptons cette méthode de sélection de variables à un modèle d'état, ce qui revient à ajouter une équation à notre modèle de régression. On applique cette méthode à un problème de reconstruction climatique. En effet, afin de comprendre si le réchauffement climatique actuel est plus important que la variabilité climatique naturelle, il est nécessaire de d'avoir de longues séries climatiques. Seulement, des mesures directes de températures et précipitations manquent, en particulier pour les période les plus anciennes, et il est nécessaires d'utiliser des proxis climatiques afin de reconstruire des chronologies passées. Un proxy bien connu est la croissance des cernes d'arbres. Afin de comprendre les relations existantes entre ce proxy est des variables climatiques on essaye d'expliquer la croissance des cernes d'arbres avec la meilleures combinaison possible de séries de températures et de précipitations.
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https://hal.inria.fr/inria-00494778
Contributor : Conférence Sfds-Hal Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, June 24, 2010 - 8:58:27 AM
Last modification on : Monday, December 13, 2021 - 9:14:06 AM
Long-term archiving on: : Monday, October 22, 2012 - 2:46:37 PM

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  • HAL Id : inria-00494778, version 1

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Ophélie Guin, Philippe Naveau. Sélection bayésienne de variables pour les modèles d'état dans le cadre de reconstructions climatiques. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. ⟨inria-00494778⟩

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