Bias Correction/ Constructed Analogues with Quantile mapping reordering, Version 2 (BCCAQv2) est une méthode de correction des biais et de réduction d’échelle statistique pour les données des modèles climatiques globaux (MCG), développée par le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC). Elle est utilisée pour la réduction d’échelle des projections quotidiennes de température et de précipitations des modèles climatiques, c’est-à-dire qu’elle est utilisée pour transformer les informations des MCG à résolution grossière en échelles spatiales plus pertinentes au niveau local. Il s’agit d’une méthode univariée qui permet de réduire l’échelle d’une variable à la fois. Voir À propos de BCCAQv2 pour plus d’informations sur BCCAQv2.

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La correction des biais multidimensionnels (MBCn) est une méthodologie statistique pour la réduction d’échelle des données quotidiennes du modèle climatique global (MCG), c’est-à-dire qu’elle est utilisée pour transformer les informations du MCG à résolution grossière en échelles spatiales plus pertinentes au niveau local. Il s’agit d’une méthode multivariée qui réduit l’échelle de plusieurs variables à la fois. Voir À propos du MBCn pour plus d’informations sur le MBCn.

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Australian National University Spline (ANUSPLIN) est une méthode d’interpolation utilisée pour créer des ensembles de données d’observation maillées. Cette méthode utilise une technique d’ajustement de courbe, ainsi que la latitude, la longitude et l’altitude pour s’assurer que les données maillées sont spatialement continues. ANUSPLIN est utilisé pour produire le jeu de données NRCANmet. Voir la page À propos d’ANUSPLIN pour plus d’informations.

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