Les étudiants en sciences du climat d'AIMS Cameroun sont entrés dans le dernier bloc de cours avant d'entreprendre leurs projets de recherche. Arrivé tôt cette semaine, Francis Torgbor, analyste de données climatiques et ancien élève d'AIMS Ghana, a présenté aux étudiants la climatologie statistique et son utilisation dans des domaines tels que l'agriculture, la santé, l'industrie et l'éducation. Torgbor a expliqué que de nombreux chocs tels que les sécheresses, les inondations, les températures extrêmes et la vitesse du vent, sont liés au climat. Si le service météorologique national de chaque pays fait des prévisions à court terme, des prévisions saisonnières et de l'aviation, il est également le gardien des données climatiques historiques du pays. Cependant, les données climatiques historiques doivent être bien saisies, vérifiées, gérées puis analysées. Bien que cela nécessite des compétences statistiques, relativement peu de membres du personnel possèdent les compétences indispensables, évidemment parce que les statistiques ne sont pas très bien enseignées.
Le conférencier a déclaré qu'ils essayaient de changer cela dans les nombreux domaines qui nécessitent une analyse des données historiques et espérait que les étudiants actuels de l'AIMS qui suivraient ce cours contribueraient au changement.
Offert du lundi 3 mai au samedi 8 mai, le cours sur les statistiques climatiques comprend également des conférences en ligne par quelques autres statisticiens tels que Roger Stern et Danny Parsons de l'Université de Reading au Royaume-Uni et James Musyoka. Ils sont assistés par la tutrice Berthine Nyunga, experte en intelligence artificielle.
Le cours est très pratique et les étudiants sont préparés à appliquer leurs compétences statistiques existantes à des problèmes impliquant des données climatiques; enrichir leurs compétences avec des méthodes d'analyse qui s'appliquent plus généralement qu'aux seules données climatiques; contribuer à la solution de problèmes intéressants et comprendre également des exemples de la façon dont les questions de recherche peuvent surgir même de petites extensions de problèmes pratiques. «Votre principal travail évalué consistera à construire un portefeuille d'analyses en utilisant les méthodes que nous allons introduire», a déclaré le professeur aux étudiants.
Outre les méthodes statistiques telles qu'une étude de cas sur son application à l'agriculture à l'aide de PICSA (Services climatologiques intégrés participatifs pour l'agriculture); les données circulaires avec une application à la pollution atmosphérique et à l'hydrologie, d'autres domaines touchés par les conférences comprennent l'utilisation efficace des données de la station; Données de satellite et de réanalyse; Chaînes de Markov pour l'analyse des données de pluie: modèles de simulation de cultures ainsi que l'utilisation d'un grand ensemble de données sauvées.