Sélection bayésienne de variables pour les modèles détat dans le cadre de reconstructions climatiquesReportar como inadecuado




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1 LSCE - Laboratoire des Sciences du Climat et de l-Environnement Gif-sur-Yvette

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.





Autor: Ophélie Guin - Philippe Naveau -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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