ギルバート・ウォーカー
カルカッタのプレジデンシー大学(Presidency University)の物理学教授だったジョン・エリオット(John Eliot)は、モンスーン予報の研究を進め、1895年からインド全土を対象とした降水量の季節予報を開始した。彼は1899年にインド気象局長官に就任したが、その年のモンスーン予報では飢饉を予知できなかった。新聞紙上で激しく非難され、そのため1901年にはモンスーンの季節予報は機密文書扱いとなり、気象局の外には発表されなくなった。エリオットはケンブリッジ大学の同窓で、卒業試験で数学首席(シニア・ラングラー)を得ていたギルバート・ウォーカーに目を付けた。
ウォーカーは、インドの気象事業を率いる人物としてまったくありそうにない候補者だった。ケンブリッジ大学において非凡な数学者として認められおり、既に学術的に高い栄誉を獲得していた。しかも専門は気象学とは全く関係のない数理物理学であり、主たる研究は電気力学の数学的理論だった。
19世紀に各国で始まった気象観測であったが、観測手法や値の単位が異なっていたため、データを交換しても他国ではそう簡単には使えなかった。19世紀末頃から気象観測結果の国際的なデータ交換が議論され始め、それはデータの記録方法の統一へと徐々につながっていった。
そういった背景を受けて、20世紀に入ると、一方で世界各地の気象観測の結果を使った相関関係の調査が、気象学の研究として行われるようになった。他方で、その気象の変動要因として太陽黒点の変動も浮かび上がった。この時間的にある幅でランダムに変動する、つまり揺らぎを持つ準周期的な自然現象が、時系列データを扱う統計学に進歩をもたらした。当時、決定論的な調和解析を用いて太陽黒点の変動が11年周期を持つのではないかと議論されていた。ところが、イギリスの統計学者ウドニー・ユール(Udny Yule)は、1927年に太陽黒点の変動周期について、決定論的にではなくその強さや周期が揺らぎを持つという前提で、新たに2次の自己回帰モデル(AR(2))という手法を考案した。