Gaussian linear state-space model for wind fields in the North-East Atlantic

• Published in: Environmetrics
• Main Authors: Bessac, Julie, Ailliot, Pierre, Monbet, Valérie
• Other Authors: Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire de mathématiques de Brest (LM), Université de Brest (UBO)-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Applications of interacting particle systems to statistics (ASPI), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), IRMAR-STAT, ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011)
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2015
• Subjects: Identifiability; State-space model; EM algorithm; Multisite wind generators; Space-time model; [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST]; [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR]; North East Atlantic
• Online Access: https://inria.hal.science/hal-01100142; https://inria.hal.science/hal-01100142/document; https://inria.hal.science/hal-01100142/file/BessacAilliotMonbet2014.pdf; https://doi.org/10.1002/env.2299

International audience A multisite stochastic generator for wind speed is proposed. It aims at simulating realistic wind conditions with a focus on reproducing the space-time motions of the meteorological systems. A Gaussian linear state-space model is used where the latent state may be interpreted as regional wind conditions and the observation equation links regional 1 and local scales. Parameter estimation is performed by combining a method of moments and the EM algorithm. The model is fitted to 6-hourly reanalysis data in the North-East Atlantic. It is shown that the fitted model is interpretable and provides a good description of important properties of the space-time covariance function of the data, such as the non full-symmetry induced by prevailing flows in this area.