Modélisation stochastique et inférence bayésienne non paramétrique pour l'analyse des séries temporelles climatiques en Afrique de l'Ouest

Abstract

Cet article propose un cadre bayésien non paramétrique pour la modélisation et la prévision des séries temporelles climatiques en Afrique de l'Ouest. En utilisant les processus de Dirichlet et les modèles de Gaussian Process, nous analysons les données pluviométriques de la station de Saint-Louis sur la période 1970-2022. Les résultats montrent une rupture statistiquement significative dans les régimes pluviométriques à partir de 1993, cohérente avec les changements climatiques observés au Sahel.