Technical note: Changes in cross- and auto-dependence structures in climate projections of daily precipitation and their sensitivity to outliers

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41330%2F19%3A79127" target="_blank" >RIV/60460709:41330/19:79127 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985874:_____/19:00502344

Výsledek na webu

<a href="https://www.hydrol-earth-syst-sci.net/23/1741/2019/" target="_blank" >https://www.hydrol-earth-syst-sci.net/23/1741/2019/</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.5194/hess-23-1741-2019" target="_blank" >10.5194/hess-23-1741-2019</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Technical note: Changes in cross- and auto-dependence structures in climate projections of daily precipitation and their sensitivity to outliers

Popis výsledku v původním jazyce

In the present paper we assess the changes in cross- and auto-correlation structures of daily precipitation in six regional climate model simulations. In addition the effect of outliers is explored making a distinction between ordinary outliers (i.e. values exceptionally small or large) and dependence outliers (values deviating from dependence structures). It is demonstrated that correlation estimates can be strongly influenced by a few outliers even in large datasets. In turn, any statistical downscaling method relying on sample correlation can therefore provide misleading results. An exploratory procedure is proposed to detect the dependence outliers in multivariate data and to quantify their impact on correlation structures.

Název v anglickém jazyce

Technical note: Changes in cross- and auto-dependence structures in climate projections of daily precipitation and their sensitivity to outliers

Popis výsledku anglicky

In the present paper we assess the changes in cross- and auto-correlation structures of daily precipitation in six regional climate model simulations. In addition the effect of outliers is explored making a distinction between ordinary outliers (i.e. values exceptionally small or large) and dependence outliers (values deviating from dependence structures). It is demonstrated that correlation estimates can be strongly influenced by a few outliers even in large datasets. In turn, any statistical downscaling method relying on sample correlation can therefore provide misleading results. An exploratory procedure is proposed to detect the dependence outliers in multivariate data and to quantify their impact on correlation structures.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10503 - Water resources

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Hydrology and Earth System Sciences

ISSN

1027-5606

e-ISSN

1607-7938

Svazek periodika

23

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

1741-1749

Kód UT WoS článku

000462597400001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85063592911