Méthodes modernes du spectre dans l’analyse des séries chronologiques : sciences physiques, sciences de l’environnement et modélisation informatique

Pourquoi étudier les séries chronologiques ?

Le temps est un facteur important dans l’enregistrement des données. Dans une série chronologique, où une séquence de points de données est collectée sur un intervalle de temps, le temps est la variable significative.

Les séries temporelles naturelles en géophysique et en physique solaire ont souvent des structures et des spectres stochastiques complexes avec « de nombreuses lignes ». Ceux-ci ne sont généralement pas capturés par les modèles paramétriques d’ordre inférieur.

Les problèmes de « nombreuses lignes » ont d’abord été découverts lors de la recherche des causes des problèmes dans les systèmes d’ingénierie. Ceux-ci ont été associés au maximum solaire actif vers 1990, conduisant à des progrès dans l’estimation spectrale robuste.

Le grand nombre de composantes périodiques dans les séries chronologiques souligne l’importance de la modélisation pour la compréhension physique et pour une caractérisation statistique minutieuse.

Zones d’exploration

Analyse des séries chronologiques

Comprend l’analyse de données de séries chronologiques à l’aide de méthodes multi-tape et connexes. Outre l’extraction d’informations à partir de séries temporelles naturelles, des méthodes d’estimation spectrale seront explorées pour la sortie de modèles informatiques multi-fidélité.

Applications de données

Comprend des applications envisagées à des modèles de bruit de fond sismique, de modes de gravité solaire, d’effets solaires environnementaux, de polluants et de phénomènes météorologiques.

Méthodes de spectre modernes

Inclut le développement de méthodes pour modéliser des processus avec des caractéristiques telles que : composants presque périodiques, couplage non linéaire, non stationnarité et distributions non gaussiennes. Ceci est fait pour concevoir des tests statistiques appropriés pour leurs paramètres de domaine fréquentiel.

Résoudre les défis mondiaux

Objectif de l’équipe de recherche

Développer des méthodes modernes pour l’analyse exploratoire des données de séries chronologiques, avec l’aide de collaborations internationales.