Pakage R ClusterMax : clustering pour valeurs extrêmes
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Ce module R, développé au LSCE (IPSL), permet de faire du clustering (classification non supervisée) de séries temporelles de maxima à l'aide de la méthode PAM (Partitioning Around Medoids) adaptée à une distance F-madogram permettant de travailler sur les extrêmes. |
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Package R CDFt pour downscalling et correction de biais
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Ce module R, développé au LSCE (IPSL), permet de faire de la descente d'échelle statistique et/ou de la correction de biais d'une variable climatique. L'approche CDFt retranscrit, à l'échelle locale, les évolutions des distributions statistiques simulées à grande échelle en se basant sur une transformation mathématique des CDF (Cumulative Distribution Function). Des simulations sont ensuite générées à l'aide d'une méthode de type quantile-quantile appliquée sur les distributions futures. |
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