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Figure 10 is the same as Fig. 9 but for the ratio (in percent) of mean precipitation from the three precipitation SDMs. This time, patterns are very similar from the historical and future time periods. CDFt (Figs. 10a,b) and ANALOG (Figs. 10e,f) show only small ratio values, while SWG (Figs. 10c,d) has stronger intensities (both lower and higher than 100% values), but the changes brought by the bias correction of the predictors in the three SDMs, for mean precipitation, are not much influenced by the considered time period.
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La couche “DESTRUCTIONS_2012-2015” représente l’évolution du bâti entre mars 2012 et … Chandler, R. E., and H. S. Wheater, 2002: Analysis of rainfall variability using generalized linear models: A case study from the west of Ireland. Water Resour. Res., 38, 1192, doi:https://doi.org/10.1029/2001WR000906. Crossref, Google Scholar
Finally, for the two variables, the temporal stationarity of the changes brought by the BC of the predictors has been investigated in terms of means and variances. Those changes (i.e., differences or ratios) have been computed over the historical (1976–2005) and future (2071–2100) time periods and compared to assess the (non)stationarity. Once more, the results were versatile, depending on the considered variable, criterion, and SDM, but some potentially strong nonstationarities were found. Table 3 gives a short summary of the main findings of section 4b(2). Hence, this study brought some useful information to use to properly interpret the simulations provided by statistical downscaling models, either with bias corrected or with uncorrected predictors from GCM as input.
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Best Practices Figure 5 shows, in the left column, the mean winter temperature changes (future minus historical data) from the four SDMs driven by raw or bias corrected CNRM predictors, as well as the map of the mean temperature changes as seen by the raw (i.e., not corrected and not downscaled) CNRM simulations. The right column presents the maps of the differences of mean winter temperature changes (from 1976–2005 to 2071–2100) between BC-CNRM-driven SDM simulations and raw-CNRM-driven SDM simulations [i.e., change of SDM(BC predictors) minus change of SDM(raw predictors)] for the four temperature SDMs. Hence, the right column allows us to visualize the influence of bias correcting the SDM predictors on the mean of the statistically downscaled temperature simulations.
Moreover, an evaluation of the gain of bias correcting the SDM predictors has also been realized in terms of extreme values of temperature and precipitation. This has been conducted through the quantification of the percentage of simulated values higher than the reference 95th percentile (hereinafter referred to as ) and through the calculation of the bias (with respect to the reference time series) of the 10-yr return levels (hereinafter referred to as ). Both criteria provided equivalent patterns and features, similar to those given by the variance ratios. So, and are not shown.
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