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Mathieu Vrac* A common question in statistical downscaling or in bias correction contexts is, “what is the strength of the stationarity assumption underlying those statistical models?” In this part, this question is studied in the following way: for each variable (temperature and precipitation) and for each statistical criterion (mean and variance), the difference between the SDM simulations driven by the corrected predictors and those driven by the raw predictors is calculated [i.e., SDM(BC) minus SDM(raw)], not only over the historical time period (1976–2005) but also over the future time period (2071–2100). Those two differences (i.e., one for the historical period, one for the future period) can then be compared to evaluate the stationarity in time of the influence of applying bias correcting to predictors on the SDM results.
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Contacts Publicité Liens rapides The general idea of the EC–BC and shuffling methods presented here is to reshuffle the predictive multivariate spatiotemporal data according to some rank structure derived from training data. In doing so, the data in the evaluation set receive a dependence structure close to the dependence structure of the training dataset. More concretely, let us assume we have training and test datasets, each with a multivariate spatiotemporal structure. With the Schaake shuffle method, simply by shuffling the test dataset in time such that the ranks of the data in time are identical to those of the training data, we restore at least partly the intervariable, spatial, and temporal dependencies of the training dataset. Since the univariate BC as presented above is a monotonic transformation of the data and is applied to each variable and point in space independently, it has no influence on the copula function. Shuffling can be performed prior or after univariate BC.
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[15] Classically, weather typing methods are based on circulation‐related patterns. A number of studies [e.g., Mamassis and Koutsoyiannis, 1996] showed that, according to the studied region, large‐scale atmospheric patterns can be efficient to explain and characterize local precipitation variability. However, to better represent precipitation behaviors, we follow the approach of Vrac et al. [2007]. Instead of defining upper air circulation patterns, these authors recently constructed precipitation‐related patterns, directly obtained from a subset of observed local precipitations, and showed that, for Illinois, these patterns are more efficient than classical upper air circulation patterns to characterize and simulate local precipitation. These precipitation patterns were derived from a hierarchical ascending clustering (HAC) algorithm with Ward criterion [Ward, 1963], applied to the observed precipitation of the 1980–1999 winter months (DJF). Instead of the common Euclidean distance, a special metric tailored to precipitation was developed to take account of the spatio‐temporal rain features. The details of this clustering algorithm are given by Vrac et al. [2007]. Figure 3 shows the four precipitation patterns over the region of Illinois. It is clear that pattern 1 represents the smallest rainfall intensities whereas pattern 4 corresponds to the most intense precipitation. Patterns 2 and 3 show moderate precipitation, with opposite South/North and North/South gradients respectively. The North/South gradient (drier in the north and wetter in the south) that is also perceptible in pattern 4, is a classical recurrent feature of winter precipitation in Illinois.
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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Musée d’Histoire naturelle Entreprise du Bâtiment Clark, M., S. Gangopadhyay, L. Hay, B. Rajagopalan, and R. Wilby, 2004: The Schaake shuffle: A method for reconstructing space–time variability in forecasted precipitation and temperature fields. J. Hydrometeor., 5, 243–262, doi:https://doi.org/10.1175/1525-7541(2004)005<0243:TSSAMF>2.0.CO;2. Link, Google Scholar
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LUSSAC-LES-EGLISES (1) Rémunération en droits d’auteur Nombre de pages 168 Dominique Fasbender and Taha B. M. J. Ouarda, Spatial Bayesian Model for Statistical Downscaling of AOGCM to Minimum and Maximum Daily Temperatures, Journal of Climate, 23, 19, (5222), (2010).
:: webmaster freelance :: I agree Reporting Analytics personnalisé avec Google Sheet Obviously, there are no reanalysis data to characterize future climate predictors. As a consequence, the SDMs, driven by raw or corrected GCM data, cannot be compared with simulations from SDM driven by observed predictors or reanalyses. Therefore, this subsection consists of comparing, over a future time period, the raw and bias corrected GCM-driven SDM outputs. This comparison is performed according to two angles. First, an analysis about the influence of applying bias correcting to predictors on the changes in the mean and of the variability is performed for both temperature and precipitation. Second, the influence of such a correction on the temporal stationarity (i.e., from present to future context) is investigated, both in terms of mean climate and in terms of variability of temperature and precipitation. The future time period considered here is 2071–2100, under the RCP8.5 scenario (IPCC 2013).
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