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Des outils pour simplifier l’organisation : rappels, mémos, sondage Quand un titre n’apparaît pas dans un sommaire dynamique, c’est généralement qu’un style de titre n’est pas appliqué sur celui-ci. Je vous invite donc à appliquer le même style de titre que les autres, comme indiqué dans le point “Qu’est-ce qu’un sommaire automatique ?”, et à actualiser votre sommaire dynamique.
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The differences become even more evident in the structure of the leading EOFs. The leading EOF for temperature (Fig. 7) in the reference data represents a dipole pattern with higher than normal temperatures near the Mediterranean coast and colder temperatures in the northern and northeastern parts of the region. All BC methods, except those that apply the Schaake shuffle, reproduce the checked pattern imposed by the ERA-Interim grid structure and an east–west dipole. The conditional approach only slightly modifies the large-scale pattern. This effect also pervades higher-order EOFs (not shown). In contrast, the EC–BC has a very realistic leading EOF and, albeit with a smaller amplitude, the first EOF is also well reproduced in the shuffled ERA-Interim dataset.
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Note also that, if the CDFt method has been employed as univariate BC within the EC–BC approach, other techniques can be used. This shuffling postprocessing can be performed based on most of the standard 1D BC techniques. This interesting feature makes the procedure flexible and easily applicable. Note that the shuffling can even be applied to most (if not all) of the 1D statistical downscaling (SD) approaches. This application of the Schaake shuffle to 1D SD outputs should improve their temporal, spatial, and intervariable properties as much as it has been shown for the BC methods in the present article. Therefore, it would be interesting to compare such a multivariate SD based on shuffling postprocessing to statistical downscaling models, taking explicitly into account the multidimensional structure of the data to be downscaled [e.g., Yang et al. (2005), Flecher et al. (2010), and Vrac et al. (2007), for multisite, multivariable, and temporal dependences modeling, respectively].
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