いくつかの機能的気候変動の自己回帰予測

海面温度の年周期などの多くの変動は滑らかな関数と見なすことができ、機能データ分析の手法を用いて適切に記述されます。本研究では、将来の滑らかな関数の全体を予測するための堅牢な予測変数として使用できる機能的自己回帰（FAR）モデルのクラスを定義します。これらの手法は、気候学的エルニーニョ・南方振動（ENSO）時系列の全体の年周期を1年先に予測する際に、SARIMAのような点予測変数と比較・示されています。1987年から1996年の期間の予測は、FAR機能的予測変数が、性能が低い従来のスカラーSARIMA予測と比較して、一定の有望なスキルを示すことを示唆しています。