title: Distanzmaße beim statistischen Downscaling
Creators: name: Dos Santos Cardoso, Elsa Maria
Publisher: name: :none
Year: 2008

description: Um Aussagen über die Entwicklung von Klimavariablen zu ermöglichen ist es notwendig, eine sinnvolle Projektion von großskaligen Klimainformationen auf kleinere Skalen umzusetzen. Einen möglichen Zugang bietet das Statistische Downscaling, welches sich einerseits als kostengünstige Möglichkeit erweist im Vergleich zu anderen komplexeren Verfahren. Andererseits macht das Verfahren von den empirischen Zusammenhängen zwischen einem meteorologischen Parameter auf der groben Skala und den Beobachtungen eines anderen Parameters auf der lokalen Skala Gebrauch. In der vorliegenden Arbeit wird die Analog-Methode verwendet, um den Einfluss von Distanzmaßen auf der Suche nach dem „ähnlichsten Tag“ zu evaluieren. Distanzmaße werden oft in der Mustererkennung eingesetzt, um Ähnlichkeiten zwischen Objekten zu bestimmen. Die Analog-Methode wurde erstmals von Storch(1999) [61] mit anderen statistischen Downscaling Verfahren verglichen. Um dies umzusetzen werden die Startclim Stationen als lokale Beobachtungen und die ERA40 Daten als grobaufgelöste Felder herangezogen, welche einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) unterworfen werden. Die hier eingesetzten Distanzmaße sind das Euklidische Distanzmaß, die Gewichtung der Euklidischen Distanz mit den Eigenwerten, das City-Block-Distanzmaß und anschliessend wird eine Version der Mahalanobis Distanz eingesetzt. Letztere wurde von Yambor [59] auf ein PCA-basierendes Verfahren angewandt. Es zeigt sich, dass die Analog-Methode auf saisonaler Basis zufriedenstellend die statistischen Eigenschaften des Niederschlags erkennt.
description: In order to predict the behavior of regional climate variables, an appropriate projection of coarse scale information to finer scales is required. In the past, several statistically motivated methods for downscaling climate information to scales suitable for climate impact studies have been proposed. Compared to other approaches, statistical downscaling methods are easy to implement and offer low computational complexity. Additionally, statistical downscaling methods exploit relationships between large and fine scale meteorologic parameters, identified in the observed climate. As well established statistical downscaling algorithm is the Analog Method, which has been shown to compare favorably with other approaches [61]. The present work is based on the Analog Method, evaluating the impact of various distance measures on the performance of queries for the "most similar day". This idea has been adopted from the field of pattern recognition, where the application of specialized distance measures for assessing pattern similarity is a common technique (see e.g. [10] und [59]). In this thesis, we combined large scale ERA-40 data with local Startclim station data and performed a subsequent Principal Component Analysis (PCA) in order to reduce the dimensionality of the input data by "filtering"out irrelevant (low-variance) information. The distance measures utilized in our tests are: (a) Euclidean distance, (b) eigenvalue-weighted Euclidean distance [61], (c) City-block, and (d) a Mahalonobis distance-based measure, applied in the context of PCA-based face recognition by [59]. Evaluations of the Analog Method were carried out on a daily, as well as on a seasonal Basis. In our experiments we found that the Analog Method was able to capture the statistical properties of seasonal precipitation satisfactorily and that the eigenvalue-weighted Euclidean Distance performed best among the tested measures.