Paramètre de configuration pour effectuer l'apprentissage seul: output_downscaling_data qui peut avoir une valeur de 1 ou 0.
Sélection des analogues significativement améliorée qui exclut automatiquement les jours avec une trop faible corrélation spatiale par rapport aux autres (en utilisant une PDF des corrélations spatiales et un sous-ensemble minimal de 5 jours analogues). Avec scripts shell d'enrobage...
dsclim-1.5.11: 24 Septembre 2010
Ajouts de fonctionnalités
Ajout de diagnostics de régression: R^2, CHI^2, AutoCorrelation des résidus, Variance Inflation Factor (VIF). Ces diagnostics sont écrits dans le fichier de diagnostics de la régression (si activé).
La sortie des delta Température dans les fichiers analogues a été modifiée. Maintenant, la valeur est sortie peu importe si elle est en valeur absolue égale ou plus grande que 2.0. Il y a maintenant une nouvelle option de configuration qui permet de régler le seuil à partir duquel la correction de la température est appliquée (option deltat). Par défaut c'est 2.0, comme la configuration d'origine.
dsclim-1.5.10: 6 Août 2010
Correction de bugs
Lorsque le nombre de pas de temps pour l'apprentissage n'est pas le même pour chacune des saisons.
Lorsque le nombre de pas de temps est élevé, dépassement de la taille maximale d'un fichier lors de l'écriture du fichier d'apprentissage. Passage en précision FLOAT au lieu de DOUBLE (champs de température)
dsclim-1.5.8: 28 Avril 2010
Ajout de la possibilité de remplacer l'indice de température (moyenne spatiale) par la covariance spatiale avec un paramètre de configuration au niveau de la saison: secondary_cov.
Correction d'un bug dans la sortie de la variable des distances au centroides dans le fichier de diagnostics du downscaling (mauvaises dimensions).
dsclim-1.5.7: 22 Mars 2010
Rajout d'un paramètre de configuration (use_downscaled_year) pour ne pas utiliser l'année en cours de downscaling (valeur de 0) lors de la recherche du jour analogue (utile pour faire des statistiques sur le downscaling des données NCEP sur une période couvrant la période d'apprentissage)
Correction d'un bug qui utilisait toujours le format de fichier NetCDF4 classique même si le format NetCDF3 était spécifié dans la configuration. Ceci a un impact significatif (facteur 2-4) sur la performance en écriture car la performance du format NetCDF4 reste encore problématique.
dsclim-1.5.6: 11 Mars 2010
Correction des variables temps dans le fichier clust_learn.nc
Correction de la variable analog_date dans les sorties du fichier de dates analogues (temps udunits au lieu de l'index)
Vérification de la présence des variables de précipitations dans les données observées
dsclim-1.5.5: Février 2010
Vérifications de la consistance entre le nombre d'EOF spécifié dans le fichier de configuration vs dans les fichiers d'EOF.
Rajout d'un attribut output dans la configuration des variables observées. Ceci permet de référencer, par exemple, les précipitations liquides et solides qui sont nécessaires à l'algorithme, mais de ne pas les écrire en sortie ou bien de ne sortir que les précipitations totales en post-processing.
Vérification des variances des EOF, notamment dans la phase d'apprentissage, afin de s'assurer que celle-ci n'est pas zéro.
Mise à jour de la license CeCILL pour 2010.
Support du format de sortie NetCDF 4, avec compression ou non, pleinement implanté. ATTENTION, la librairie NetCDF a des problèmes de performance lorsque le format NetCDF 4 est utilisé! (2010-02-17).
dsclim-1.4.0: Juillet 2009
Correction d'un bug dans la phase d'apprentissage introduit dans la version 1.2.0 par la possibilité d'avoir un nombre d'EOF différent entre les ré-analyses et les observations. Ce bug faisait en sorte qu'une seule itération était effectuée pour retrouver les centroïdes.
Ajout de paramètres de configuration XML
Setting fixtime (avec year_begin_ctrl et year_begin_other) afin de forcer les dates dans les fichiers de données d'entrée pour la période de contrôle et du modèle.
Rajout d'une section domain_learning_maskfile afin de permettre l'utilisation d'un masque pour la phase d'apprentissage (par exemple un masque France seulement).
Rajout de paramètre de dimensions dimx_name et dimy_name pour toutes les sections afin de permettre de renseigner des noms différents entre les noms des dimensions et les variables des dimensions dans les fichiers NetCDF.
Rajout d'une section domain_secondary_large_scale_mask afin de permettre l'utilisation d'un masque pour le calcul de la variable de grande échelle secondaire (par exemple masque terre-mer pour le calcul de l'indice de température).
Rajout de paramètres dans les settings regression afin de sauvegarder les informations diagnostiques sur les paramètres de régression.
Boé, J., L. Terray, F. Habets, and E. Martin, 2009 : Projected changes in components of the hydrological cycle in French river basins during the 21st century. Water Resour. Res., 45, W08426
Boé, J. et L. Terray, 2008a : A Weather-Type Approach to Analyzing Winter Precipitation in France : Twentieth-Century Trends and the Role of Anthropogenic Forcing. J. Climate, 21 (13), 3118
Boé, J. et L. Terray, 2008b: Régimes de temps et désagrégation d’échelle ». La Houille Blanche. La Houille Blanche, 2, doi :10.1051/lhb :2008016L05702
Boé J., 2007: Changement global et cycle hydrologique : Une étude de régionalisation sur la France. Thèse de Doctorat Université Paul Sabatier - Toulouse III, 256 pp.
Boé, J., L. Terray, F. Habets, et E. Martin, 2006: A simple statistical-dynamical downscaling scheme based on weather types and conditional resampling. J. Geophys. Res., 111, D21106.
Christian Pagé
Global Change and Climate Modelling
European Center for Research and Advanced Training in Scientific Computing
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