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SubscribeSubscribedUnsubscribe83,246 where a+ = max(a, 0) and σ > 0 represents the scale parameter. The shape parameter ξ describes the GPD tail behavior. If ξ is negative, the upper tail is bounded. If ξ is zero, this corresponds to the case of an exponential distribution (all moments are finite). If ξ is positive, the upper tail is still unbounded but higher moments eventually become infinite. These three cases are termed “bounded”, “light‐tailed”, and “heavy‐tailed”, respectively. The flexibility of the GPD to describe three different types of tail behavior makes it a universal tool for modeling exceedances. Although this GPD approach has been very successful to model heavy rains, it has the important drawback of overlooking small precipitation. Recently, Wilson and Toumi [2005] proposed a new probability distribution for heavy rainfall by invoking a simplified water balance equation. They claimed that the stretched exponential distribution tail defined by
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Devenir annonceur Volunteers » Abstract(Free) Se désinscrire… quand ça fonctionne [3] In order to link our large‐scale knowledge supplied by today’s GCM, RCM and reanalysis outputs with measurements recorded at weather stations, statistical downscaling techniques offer a computationally attractive and ready‐to‐use route. This statistical approach consists of inferring significant relationships among large‐, regional‐ and local‐scale variables. How to estimate, apply and test such relationships in order to have accurate representations of local features constitutes the so‐called group of statistical downscaling questions. Three categories of methods are usually given to answer such questions: transfer functions, stochastic weather generators and weather typing methods. The first category is a direct approach. The relationships between large‐scale variables and location‐specific values are directly estimated via either parametric, nonparametric, linear or nonlinear methods such as the analog method [e.g., Barnett and Preisendorfer, 1978; Zorita and von Storch, 1998], multiple linear regressions [e.g., Wigley et al., 1990; Huth, 2002], kriging [e.g., Biau et al., 1999] and neural networks [e.g., Snell et al., 2000; Cannon and Whitfield, 2002]. The second category focuses on weather generators in which GCM outputs drive stochastic models of precipitation [e.g., Wilks, 1999; Wilks and Wilby, 1999]. They are particularly of interest to assess local climate change [e.g., Semenov and Barrow, 1997; Semenov et al., 1998]. The weather typing approach, the third and last category, encapsulates a wide range of methods that have in common an algorithmic step in which recurrent large‐scale and/or regional atmospheric patterns are identified. These patterns are usually obtained from clustering and classification algorithms applied to geopotential height, pressure or other meaningful atmospheric variables over a large spatial area. These clustering and classification algorithms can be of different types: CART (Classification and Regression Trees) [see Breiman et al., 1984; Schnur and Lettenmaier, 1998], “K‐means” methods [e.g., Huth, 2001; Yiou and Nogaj, 2004], hierarchical clustering approaches [e.g., Davis et al., 1993; Bunkers et al., 1996], fuzzy‐rules‐based procedures [e.g., Pongracz et al., 2001], neural networks [e.g., Bárdossy et al., 1994] or mixture of copula functions [Vrac et al., 2005]. Introducing such an intermediate layer (the weather patterns) in a downscaling procedure provides a strong modeling flexibility. For example, linking directly the relationships between large‐scale atmospheric variables and precipitation recorded at a few weather stations may be too complex in most inhabited regions. In comparison, it may be easier and more efficient to first model the dependences between large‐scale data and weather patterns, the latter representing the recurrent atmospheric structures corresponding to a kind of summary of the large scale. Then we can focus on the coupling between weather patterns and local measurements. Obviously, such a strategy will only be successful if the weather patterns are carefully chosen, i.e., if they capture relevant recurrent summary information. From a probabilistic point of view, the coupling step of a weather typing approach can be viewed as deriving the following conditional probability density function (pdf):
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