Equiratio cumulative distribution function matching as an improvement to the equidistant approach in bias correction of precipitation

等距 匹配(统计) 累积分布函数 降水 稳健性(进化) 计算机科学 功能(生物学) 统计 数学 概率密度函数 气象学 物理 化学 几何学 生物化学 进化生物学 生物 基因
作者
Lin Wang,Wen Chen
出处
期刊:Atmospheric Science Letters [Wiley]
卷期号:15 (1): 1-6 被引量:91
标识
DOI:10.1002/asl2.454
摘要

Abstract Equidistant cumulative distribution function (CDF) matching has been used frequently in recent studies to bias‐correct raw modeled precipitation. However, this brief discussion shows that negative precipitation will result from applying this method. A feasible alternative to avoid this problem is to use equiratio CDF matching as proposed in this study. A real‐world assessment based on Coupled Model Inter‐comparison Project 5 ( CMIP5 ) confirms the effectiveness and robustness of equiratio CDF matching in systematically removing biases in modeled precipitation. Our conclusions here will require a re‐examination of the relevant literature in which equidistant CDF matching is used to bias‐correct precipitation.
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