Sur la modélisation par chaînes de Markov de certaines données météorologiques

En utilisant la méthode du Critère d'Information d'Akaike (AIC), nous présentons une discussion critique sur la détermination de l'ordre (c'est-à-dire, "mémoire") d'une chaîne de Markov ergodique avec un nombre fini d'états. Nous appliquons cette méthode à des séquences de jours humides et secs observées à Manchester et Liverpool, en Angleterre. Nous réexaminons les données de Tel Aviv et soutenons qu'une chaîne de Markov d'ordre non inférieur à 2 devrait être ajustée, au lieu du premier ordre ajusté précédemment. Nous considérons en outre l'utilisation de l'AIC dans l'investigation de la stationnarité locale. Enfin, la sensibilité de la méthode lorsque la taille de l'échantillon est réduite est brièvement examinée. La méthode proposée dans cet article permettra aux météorologues praticiens de mettre en place un "modélisateur de chaînes de Markov" automatique.