Inferring change points and nonlinear trends in multivariate time series: Application to West African monsoon onset timings estimation

International audienceTime series in statistical climatology are classically represented by additive models. For example, a seasonal part and a linear trend are often included as components of the sum. Less frequently, hidden elements (e.g., to represent the impact of volcanic forcing on temperatures) can be integrated. Depending on the complexity and the interactions among the different components, the statistical inference challenge can quickly become difficult, especially in a multivariate context where the timings and contributions of hidden signals are unknown. In this article we focus on the statistical problem of decomposing multivariate time series that may contain both nonlinear trends and change points (discontinuities), the change points being assumed to occur simultaneously in time for all variables in the multivariate analysis. The motivation for such a study comes from the statistical analysis of the West African monsoon (WAM) phenomenon for which unknown preonset and onset dates occur each year. The impacts of such onsets can be statistically viewed as yearly change points that affect, almost synchronously, trends in observed time series such as daily Outgoing Longwave Radiation and the Intertropical Discontinuity. Our proposed model corresponds to a multivariate additive model with nonlinear trends and possible yearly discontinuities, modeling the onsets. An inference scheme based on a nonlinear Kalman filtering approach is proposed. It enables to identify the different parts hidden in the original multivariate vector. Our inference strategy is tested on simulated data and applied to the analysis of the WAM phenomenon during the period 1979-2008. Our extracted onset dates are then compared to the ones obtained from past studies

The West African Monsoon Onset: a concise comparison of definitions

The onset of the West African Monsoon (WAM) marks a vital time for local and regional stakeholders. Whilst the seasonal progression of monsoon winds and the related migration of precipitation from the Guinea Coast towards the Soudan/Sahel is apparent, there exist contrasting man-made definitions of what the WAM onset means. Broadly speaking, onset can be analyzed regionally, locally or over a designated intermediate scale. There are at least eighteen distinct definitions of the WAM onset in publication with little work done on comparing observed onset from different definitions or comparing onset realizations across different datasets and resolutions. Here, nine definitions have been calculated using multiple datasets of different metrics at different resolution. It is found that mean regional onset dates are consistent across multiple datasets and different definitions. There is low inter-annual variability in regional onset suggesting that regional seasonal forecasting of the onset provides few benefits over climatology. In contrast, local onsets show high spatial, inter-annual and inter-definition variability. Furthermore it is found that there is little correlation between local onset dates and regional onset dates across West Africa implying a disharmony between regional measures of onset and the experience on a local scale. The results of this study show that evaluation of seasonal monsoon onset forecasts is far from straightforward. Given a seasonal forecasting model, it is possible to simultaneously have a good and bad prediction of monsoon onset simply through selection of onset definition and observational dataset used for comparison

The apparent British sea slope is caused by systematic errors in the levelling-based vertical datum

The spirit-levelling–based British vertical datum (Ordnance Datum Newlyn) implies a south–north apparent slope in mean sea level of up to 53 mm deg–1 latitude, due to the datum falling on heading northwards. Although this apparent slope has been investigated since the 1960s, explanations of its origin have remained inconclusive. It has also been suggested that, rather than a slope, the British vertical datum includes a step of about 240 mm affecting all sites north of about 53°N. In either case, the British vertical datum may be of limited use for any study requiring accurate heights or changes in heights, such as testing geoid models, groundwater and hydrocarbon extraction, the calibration and validation of satellite-based digital terrain models, and the unification of vertical datums internationally. Within the last decade, however, based on an apparent reduction in the slope to only −12 mm deg–1 latitude with respect to recent geoid models, it has been claimed that the British vertical datum does provide a physically meaningful surface for use in scientific applications.In this paper, we reinvestigate the presence of apparent south–north sea slopes around Britain and reported slopes in the vertical datum, using the EGM2008 global gravitational model, together with mean sea level and GPS data from British tide gauges, GPS ellipsoidal heights of 178 fundamental benchmarks across mainland Britain, and vertical deflection observations at 192 stations. We demonstrate a south–north slope in the British vertical datum of −(20–25) mm deg–1 latitude with respect to both mean sea level (corrected for the ocean's mean dynamic topography and the inverse barometer response to atmospheric pressure loading) and the EGM2008 quasigeoid model, while EGM2008 is shown to exhibit a negligible slope of (2 ± 4) mm deg–1 with respect to mean sea level. It is clear, therefore, that the slope can only arise from systematic errors in the levelling, although we are unable to isolate their exact origin. Using an offset detection method based on a penalized likelihood maximization using the Schwarz Information Criterion, we do not detect a step in the vertical datum affecting all sites north of 53°N, but do identify regional distortions that we attribute to the inhomogeneity in both the levelling data used and the least squares adjustment procedures used to realize the datum. We conclude that the British vertical datum remains unsuitable for scientific purposes

Markov Chain Monte Carlo and the Application to Geodetic Time Series Analysis

The time evolution of geophysical phenomena can be characterised by stochastic time series. The stochastic nature of the signal stems from the geophysical phenomena involved and any noise, which may be due to, e.g., un-modelled effects or measurement errors. Until the 1990's, it was usually assumed that white noise could fully characterise this noise. However, this was demonstrated to be not the case and it was proven that this assumption leads to underestimated uncertainties of the geophysical parameters inferred from the geodetic time series. Therefore, in order to fully quantify all the uncertainties as robustly as possible, it is imperative to estimate not only the deterministic but also the stochastic parameters of the time series. In this regard, the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method can provide a sample of the distribution function of all parameters, including those regarding the noise, e.g., spectral index and amplitudes. After presenting the MCMC method and its implementation in our MCMC software we apply it to synthetic and real time series and perform a cross-evaluation using Maximum Likelihood Estimation (MLE) as implemented in the CATS software. Several examples as to how the MCMC method performs as a parameter estimation method for geodetic time series are given in this chapter. These include the applications to GPS position time series, superconducting gravity time series and monthly mean sea level (MSL) records, which all show very different stochastic properties. The impact of the estimated parameter uncertainties on sub-sequentially derived products is briefly demonstrated for the case of plate motion models. Finally, the MCMC results for weekly downsampled versions of the benchmark synthetic GNSS time series as provided in Chapter 2 are presented separately in an appendix

Méthodes probabilistes d'extraction de signaux cachés appliquées à des problèmes de sciences de l'atmosphère

This work is devoted to the study of signal extraction applied to atmospheric sciences. The main thread in the different studies presented here is the detection, estimation and characterization of hidden signals. The probabilistic modeling approach has turned out to be well suited to this problematic. For all the problems considered here, the main objective was to respond to the following questions : Which type of information do we expect to find in our data sets ? Are expected hidden signals actually present in the data sets ? How is it possible to detect the time of occurrence of a phenomenon ? How can it be characterized (timing, amplitude ... ) ? If such a signal is detected, what is the uncertainty associated to the detection ? These questions are tackled through three probabilistic hidden signals models. We have focused on non stationary and multivariate models. Along three probabilistic models describing diverse hidden signals (break of variance, pulse-like signals and shift in the mean), we have also developed associated detection methods. The first model is applied to the detection of polar stratospheric clouds in lidar profiles, the second to volcanic eruptions in time series of sulfate and finally the third is applied to detect the date of the onset of the African monsoon in data related to atmospheric dynamics and precipitation. The various methods use a range of techniques in probabilistic modeling, from the likelihood ratio maximization associated with hypothesis testing to the resolution of Kalman filters in a non stationary and non linear framework for the decomposition of multivariate series coupled with the detection of hidden signals. The technical difficulties associated to the extraction of hidden signals are analyzed and the performances of the various algorithms are estimated. The results confirm the interest and the potential of probabilistic methods applied to problems of hidden signals in atmospheric sciences.Ce travail de thèse est consacré à la problématique de l'extraction de signaux dans le domaine des sciences de l'atmosphère. Le point commun des problèmes considérés est la notion de détection et d'estimation de signaux cachés. L'approche par la modélisation probabiliste s'est avérée y être bien adaptée. Nous nous sommes attachés à répondre à différentes questions telles que : quel type d'information s'attend-on à trouver dans un jeu de données ? Le signal supposé caché se trouve-t-il réellement dans les données d'étude ? Comment détecter l'instant d'occurrence d'un phénomène, comment le caractériser (timing, amplitude ...) ? Si un tel signal est détecté, quelle (in)certitude est associée à cette détection ? Nous répondons à ces différentes questions au travers du développement de différents modèles probabilistes de détection d'évènements cachés. Nous nous sommes intéressés à différents modèles non stationnaires, dont deux sont notamment présentés dans un cadre multivarié. Au travers de trois modèles probabilistes décrivant des signaux cachés divers (rupture de variance, signaux éruptifs et changement de moyenne), nous avons aussi développé des méthodes associées de détection. Le premier modèle est appliqué à la détection de nuages stratosphériques polaires dans des profils lidar, le deuxième à des éruptions volcaniques dans des séries chronologiques de sulfate et enfin le troisième est appliqué à la détection de la date de l'onset de la mousson Africaine dans des données géophysiques liées à la dynamique atmosphérique et aux précipitations. Les différentes méthodes mises en place font appel à une variété de techniques de modélisation probabiliste allant de la maximisation de rapport de vraisemblance associée à des tests d'hypothèses à la résolution de filtres de Kalman dans un cadre non stationnaire et non linéaire pour la décomposition de séries multivariées couplée à la détection des signaux cachés. Les difficultés techniques liées à l'extraction de signaux cachés sont analysées et les performances des différents algorithmes sont évaluées. Les résultats obtenus confirment l'intérêt des méthodes probabilistes appliquées à ces problématiques de signaux cachés en sciences de l'atmosphère

Caractérisation du mouvement de rotation de l'air (swirl) en écoulement stationnaire dans un monocylindre diesel en fonction des conditions d'admission

Les normes actuelles d'environnement contraignent les constructeurs automobiles à concevoir de moteurs plus performants et moins polluants. L'un des paramètres entrant en considération pour l'amélioration de la combustion est l'aérodynamique interne propre au conduit d'admission, la chambre de combustion et au piston. Le choix s'est porté sur un moteur diesel à injection directe comportant un conduit d'admission générant à l'origine un important mouvement de rotation de l'air (swirl). Les caractéristiques de l'écoulement ont été modifiées par l'ajout de différents procédés technologiques qui ont permis de mesurer et comparer les degrés de swirl et coefficients de débit de chaque configuration. Les profils des vitesses de ces écoulements ont ensuite été caractérisés grâce à la vélocimétrie par images de particules dans plusieurs plans. A l'aide de ces données numériques, le degré de swirl instantané est redéfini et une évolution en trois dimensions de l'écoulement présentée.The current standards of environment constrain the car manufacturers to design more powerful and less polluting engines. One of the main parameters for the improvement of combustion is internal aerodynamics generated by the admission pipe, the combustion chamber and piston. We choiced a direct injection diesel engine with a helical admission pipe generating a significant rotational movement of air in the cylinder(swirl). The flow characteristics were modified by the addition of various technological processes which made possible to measure and compare the degrees of swirl and discharge coefficients for each configuration. The profiles velocities were then characterized by laser velocimetry with images of particles in several plans. Using these numerical data, the instantaneous degree of swirl was redefined and a three dimensional analysis of flows presented.VALENCIENNES-BU Sciences Lettres (596062101) / SudocSudocFranceF

Analyse préliminaire de la variabilité inter-annuelle de la Mousson Ouest Africaine entre 1989 et 2008 dans la simulation régionale WRF-CORDEX

Dans le cadre de la 1ère phase du programme CORDEX, le 'downscaling' dynamique des réanalyses ERA-interim sur la période 1989-2008 a été réalisé sur l'Afrique en utilisant le modéle régional WRF à 50 km de résolution. L'exploitation scientifique de cette simulation porte ici sur l'analyse de la mousson africaine. Une première évaluation à partir des données de surface CRU et de produits de précipitation est en cours. A partir des résultats de Flaounas et al., 2011 montrant le rôle de la grande échelle et en particulier de la mousson indienne et des intrusions d'air sec dans la mise en place de la mousson, nous cherchons à idientifier, dans CETTE simulation, les différents mécanismes qui permettent d'expliquer la variabilité interannuelle de la mousson africaine. Nous nous intéressons à sa mise en place, mais aussi à sa durée, à sa propagation vers le nord, à son intensité...Pour commencer, nous étudions les corrélations qui existent entre la variabilité de la langue d'eau froide dans le Golfe de Guinée, et/ou l'intensité de la dépression thermique saharienne sur les différentes caractéristiques de la mousson. Dans un second temps, le rôle des intrusions d'air sec et de la MJO seront étudiées dans cette simulation. Les résultats obtenus seront comparés avec ceux d'autres simulations et/ou d'autres jeux de données

Méthodes probabilistes d'extraction de signaux cachés appliquées à des problèmes de sciences de l'atmosphère

Cette thèse est consacrée à l'extraction de signaux dans le domaine des sciences de l'atmosphère. Le point commun des problèmes considérés est la notion de détection et d'estimation de signaux cachés caractérisés par des ruptures (dans la variance ou la moyenne) ou par des pics caractéristiques de phénomènes éruptifs. Nous nous sommes attachés à répondre à différentes questions: quel type d'information s'attend-on à trouver dans un jeu de données ? Le signal caché se trouve-t-il réellement dans les données? Comment détecter l'instant d'occurrence d'un phénomène, comment le caractériser? Si un tel signal est détecté, quelle incertitude est associée à cette détection ? Nous répondons aux questions au travers du développement de modèles probabilistes de détection de signaux cachés. Nous avons développé des méthodes de détection associées à trois modèles probabilistes. Le premier est appliqué à la détection de nuages dans des profils lidar, le deuxième à des éruptions volcaniques dans des séries de sulfate enfin le troisième est consacré à la détection de la date de l'onset de la mousson Africaine dans des données de la dynamique atmosphérique et de précipitations. Les différentes méthodes font appel à une variété de techniques de modélisation probabiliste allant de la maximisation de vraisemblance dans le cadre de signaux présentant une variance non constante associée à des tests d'hypothèses à la résolution de filtres de Kalman non stationnaires et non linéaires pour la décomposition de séries multivariées couplée à la détection des signaux cachés. Les difficultés techniques sont analysées et les performances des différents algorithmes sont évaluées.PARIS-BIUSJ-Sci.Terre recherche (751052114) / SudocSudocFranceF

Joint segmentation of multiple GPS coordinate serie

International audienceFor the first time, a joint general segmentation procedure of multiple GPS coordinate series is proposed fornearby stations. It allows simultaneously estimating station-specific trends, seasonal signals and a common groundmotion signal between series from adjacent stations. An extension of the model and the estimation procedure, which isan iterative procedure, proposed following Picard et al. (2011) and Bertin et al. (2014) is considered in order to takeinto account for the specificities of the GPS data. The tested approach has been shown to be efficient in providingmeaningful offsets and is found to be a relevant method for avoiding segmenting the true physical signal.Pour la première fois, une procédure de segmentation multiple de séries de coordonnées est proposée pourdes stations GPS géographiquement proches. Elle permet d’estimer simultanément des vitesses de déplacements etdes signaux saisonniers spécifiques à chaque série tout en déterminant un signal de déplacement commun à toutesles stations. Une extension du modèle proposé par Picard et al. (2011) et Bertin et al. (2014) est considérée afin deprendre en compte les différentes caractéristiques liées aux données GPS ainsi que la procédure d’estimation, procédureitérative. Les résultats obtenus sur quatre ensembles de séries réelles GPS sont très pertinents d’autant plus que laméthode permet de ne pas segmenter le signal physique en identifiant des ruptures liées au mouvement réel du so