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A lire aussi : Choisir le mode arborescent La création des champs et personnalisations faciles du logiciel (514) 269-2656   Envoyez moi un courriel
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Rechercher par titre uniquement Le guide de l’emailing [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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2 h · merci pour ce petit logiciel qui a l’air bien pratique. Fig. 15. Maps of daily probability of rain occurrence (i.e., wet day) given that the previous day was dry [i.e., Proba(wet|dry)] in winter for (a) reference, (b) ERA-Interim, (c) independent bias correction, (d) conditional approach with PR given T2, (e) EC–BC, and (f) Schaake shuffle on ERA-Interim without BC.
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Assigner un élément de la première moitié à un de l’autre moitié (514) 291-0765   Envoyez moi un courriel © copyright AIBQ 2008 • 7777, boul. Louis-H.-Lafontaine, Bureau 008 Montréal (QC) H1K 4E4  
(514) 583-7233   Envoyez moi un courriel Certe je limite a 100 mail mais pour le moment rien a redire.Simple et efficase.pour ce qui est des stats,si les gens s’inscrivent sur ton site c’est avec une adresse email valide,sinon j’en vois pas l’interet.Ensuite ce programme est en amelioration perpetuelle.Si vous avez d’autres solutions qui propose les memes services voir plus alors je suis preneur.
Nos Formations touchpad   Raspberry Pi Une fois terminé votre document, n’oubliez pas d’actualiser la table des matières : soit l’ensemble de la table si des modifications ont été apportées à l’ordre du jour, soit les numéros de page uniquement.
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