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(438) 395-4466   Envoyez moi un courriel Fig. 15. Maps of daily probability of rain occurrence (i.e., wet day) given that the previous day was dry [i.e., Proba(wet|dry)] in winter for (a) reference, (b) ERA-Interim, (c) independent bias correction, (d) conditional approach with PR given T2, (e) EC–BC, and (f) Schaake shuffle on ERA-Interim without BC.
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Sekurigi Financement institutionnel Moreover, to describe more specifically the rainfall occurrence temporal structure obtained from the BC methods, the maps of the probability of a dry day given that the previous day was wet [i.e., Proba(dry|wet), noted as Pdw] as well as the opposite [i.e., Proba(wet|dry), noted as Pwd] have been computed and are displayed in Figs. 14 and 15, respectively. For the maps of Proba(dry|wet), it is quickly seen that ERA-Interim (Fig. 14b) and the conditional approach (Fig. 14d) globally overestimate the probability of a dry day given that the previous day was wet. However, all the other BC methods provide satisfying Pdw values, close to those of SAFRAN.
Crédits : Unami société Les Champs Libres sont situés au 10 cours des Alliés dans le centre-ville de  Rennes, près des stations de métro Charles de Gaulle ou Gares, de l’arrêt de bus Magenta lignes 2, 7, 11, du parking sous-terrain Charles de Gaulle et à 100 mètres de la gare routière et de la gare SNCF.
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In a future projection context, there is obviously no observed or reference data available for evaluating the simulations. However, the goal here is to evaluate the differences between the projections obtained with raw-GCM-predictor-driven SDMs and those obtained from the BC-GCM-predictor-driven SDMs, as well as between the different SDMs. To perform such a task, the SDMs are first calibrated as before over the 1979–2005 time period between the predictors from the ERA-I reanalyses and the reference E-OBS data. Then, GCM predictors—in their raw or bias corrected version—over the years 2006–2100 are then provided as input into the calibrated SDMs. In all the following, the analyses are performed according to one future time period, 2071–2100. Based on this approach, it is possible to compare, for a given SDM and the given future time period, the changes in the SDM simulations when driven by raw or corrected predictors. To do so in a coherent way, all temporal changes are computed with respect to the outputs of the associated method over the 1979–2005 time period: that is, the raw-GCM-driven SDM change is computed with respect to the raw-GCM-driven SDM simulations for 1979–2005, and equivalently for the corrected-GCM-driven SDM approaches.
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