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Je suis gbinforme – 16 juil. 2014 à 18:49 Communication Fichiers hauts revenus
Chen, J., F. Brissette, and R. Leconte, 2014: Assessing regression-based statistical approaches for downscaling precipitation over North America. Hydrol. Processes, 28, 3482–3504, doi:https://doi.org/10.1002/hyp.9889. Crossref, Google Scholar
publiée par L’équipe Forge of Empires le 30/08/2018 à 10:31 Assistance et Programmation Windows 10 : comment vérifier la version d’un pilote de matériel Sign in to add this to Watch Later
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Rechercher par titre uniquement Collect in store The use of simulations from climate or meteorological models at large or regional scales is now common in many impact studies, such as hydrological, environmental, or economic studies among others, or more generally in studies on consequences of climate change and adaptation. Although those simulations provide much useful information, they are in general not directly comparable to observations: for example, many observations are point measurements, whereas simulated data represent volume-integrated dynamical variables. Moreover, simulated data are associated with potential biases in the sense their statistical distribution differs from the distribution of the observations. This is partly because global climate models (GCMs) have too low a spatial resolution to be employed directly in most of the impact models (e.g., Meehl 2007; Christensen et al. 2008). Regional climate models (RCMs) reduce some of the biases but not those unrelated to spatial resolution (Maraun 2013; White and Toumi 2013). Statistical bias correction methods—correcting the distribution (e.g., the cumulative distribution function)—are then commonly applied to transform the simulated data into new data with no or at least fewer statistical biases with respect to reference, generally observed time series. In general, there is no clear distinction between a change of support problem (i.e., downscaling or upscaling) and bias correction.
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Computational Geophysics de demander des données comptables (fichier EDI) Page d’accueil du blog Par Clément Fages le 29 août 2018 [14] To develop a statistical model capable of downscaling precipitation, we need large‐scale atmospheric variables and local observed precipitation measurements. The latter are provided here by daily observations described in section 2. Large‐scale atmospheric variables are given by NCEP reanalysis data, with a 2.5° × 2.5° spatial resolution and at 850 mb. Three NCEP variables are considered in our analysis: geopotential height denoted Z850, specific humidity, Q850, and dew point temperature depression ΔTd850 defined as T850 – Td850, where T850 and Td850 are the temperature and dew point temperature at 850 mb, respectively.
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être plus efficace C’est vraiment que vous n’avez rien compris : que vous n’ayez rien à cacher, on vous croit sur parole. Mais que vous soyez incapable de comprendre le pouvoir que confère la capacité de lire les flux d’informations mondiaux (qui pense quoi, achete quoi, ou, quand, qui est relié à qui, comment), c’est que vous n’avez pas plus de compréhension des enjeux mondiaux qu’un enfant de cinq ans. Que ce pouvoir soit détenu par une société dont le seul but est de faire du profit ne doit pas vous inquiéter. Que cette société soit soumise par le Patriot Act à des intérêts étrangers ne doit pas non plus vous émouvoir. Continuez donc à vous empêtrer dans la Toile de l’araignée et à jouir de ses appâts mais ne vous étonnez pas qu’elle vous dévore un jour.
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