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(i) −613.92 −985.26 −325.78 579.47 Je m’abonne Sélection produits de la semaine outil entreprise where ψ > 0 and ν > 0 correspond to the scale and shape parameter. The latter should be equal to ν = 2/3. This was justified by physical arguments that take into account of the distributions probabilities of quantities like the upward wind velocity w (although the distribution of w is much more unknown than the distribution of R). Note also that, although the parameter ν is expected to be equal to 2/3 in theory, Wilson and Toumi did not say that in practice this parameter has to be equal to 2/3. Indeed, they estimated the shape parameter from different weather station precipitation measurements over the world. They found that, in practical applications, the estimated shape parameter is usually different from the 2/3 constant. Despite its drawbacks, such a type of model is promising because it tries to combine probabilistic reasoning with physical arguments. Still, it is not designed to model small precipitation amounts. For their main example, Wilson and Toumi [2005] estimated the parameter (ψ, ν) in (4) for “heavy precipitation defined as daily totals with probability less than 5%”. Hence one may wonder how to deal with the remaining 95% and what is the justification for working with 5% of the data and not 10%, 3% or any small percentages (this later problem also exists with a classical EVT approach). Because our final objective is to downscale the full range of precipitation values and because we do not want to choose an arbitrarily preset threshold (or percentage), we follow a different direction and opt for the method proposed by Frigessi et al. [2003]. These authors introduced the following mixture model:
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