图5.3结果屏幕为blogsville例子。偏相关分析表明，美国和p__z与Tmax一旦所有其他因素的影响已被删除的相关性最强。
5.4散点图
散射按钮用于变量间的行为–指定的子–时期的视觉检查（年，季或月）。由此产生的散点图（S）表示，该协会的性质（线性，非–线性，等），是否数据转换（S）可能是需要的，和异常值的重要性。
为blogsville例子，选择最高气温为预报量，p__u作为预测文件，和二月选择分析期（以下图5.2中的结果）。检查所有其他的预测已被取消，并且无条件的选择下过程。（注意，如果有条件的选择，所有的值小于或等于事件阈值设置被排除的图）。点击散射按钮在屏幕的顶部变量菜单。结果如图5.4所示。
图5.4散点图的blogsville的例子，显示二月最高温度和p__u之间的关联。结果表明，在二月，日最高温度更高更强的西风气流相关。 散点图的演示文稿的质量可以定制，根据需要，通过加倍点击任何轴的传说，标题或数据点。额外的Windows使变化作出图表字体，样式，大小，颜色，等等。 将散点图在Word文档中，在屏幕上首先使用复制按钮，然后在Word中使用特殊粘贴（图）。
6。模型校准
校准过程模型构建的降尺度基于多元回归方程模型，每日的天气数据（成分）和区域–规模，大气（预测）变量。回归模型的参数写入一个扩展名为*标准格式的文件。PAR，随着元–数据记录详细的校准周期，模型类型，预测因子，等（见6.4节）。SDSM优化模型用对偶单纯形或普通最小二乘法优化（见第3.2节中的高级设置）。
用户指定的模型结构：按月，季或年度子–模型是必需的；过程是否有无条件或条件。在无条件的模型的直接联系是假设的预测和预报量之间的（例如，当地的风速可能是一个区域的气流指数函数）。在有条件的模型，有一个区域迫使当地天气之间的中间过程（例如，当地的降水量取决于湿–/干–天发生，而这又取决于区域–规模因素如湿度和大气压力）。此外，它是可能的应用的标准转换条件模型的预测（见3.2节），和/或具体的预测（见4.2节）。 访问模式的建筑设施，点击按钮校准模型在任何屏幕上。下面的屏幕会出现：
6.1文件处理
开始建立模型，预测在选择文件的按钮在左上角单击–。一个打开的文档窗口出现；浏览到正确的目录和文件都达到了，然后单击相应的文件名–为例，该?Wilby和道森，2007页33 94日最高气温在blogsville，tmax.dat。该文件的名称将出现在按钮。
遵循类似的程序来定位和通过从下拉在屏幕中心窗口选择正确的驱动器上选择所需的预测变量。该驱动器上的可用的目录将出现在窗口的拖动窗口上方。例如，位于C：\\ \\ \\ ncep1961-90 SDSM blogsville目录。所有*。此目录中的DAT文件然后是列出的在上面的窗口。选择预测器，只需点击文件名–将高亮的蓝色。选择一个文件，点击它再次，它将不再被高亮显示。预测变量选择的数显示在这个窗口。
在左–右边的屏幕校准模型允许分析周期的开始和结束日期被改变的数据段的菜单。默认的日期是在设置屏幕举行（3.1节），在这种情况下，1961–1990。如果开始日期和结束日期不在允许围，用户将被提示输入新值。理想情况下，应使用的模型部分的可用数据校准，独立的模型验证扣缴的其余部分（见章节7和8）。
指定输出参数的名称（*。PAR）文件，在输出文件按钮。一个输出参数的文件窗口。最大的方便，确保参数文件是作为成分的文件保存在同一目录，在这种情况下，C：\\ \\ \\ observed1961-90 blogsville SDSM。在“文件名”框中输入一个适当的文件的名称，然后点击保存按钮。的参数文件的名称
然后被显示在输出文件的按钮，例如，如果从1961 tmax61-75.par–75的数据用于校准。 6.2型
确定的降尺度模型检查每月的时间分辨率，季节或年度模型下型箱。在每月的模型，不同的模型参数推导出每个月。在季节性模式，在同一季节各月（例如，十二月，一月和二月冬季）具有相同的模型参数。在年度车型，各月有相同的参数（即，没有试图在指定参数值–年度的变化）。
其次，说明是否降尺度过程中应检查过程框合适的选项可以无条件或条件。请注意，有条件的过程中，预测值为正偏态分布，它是可能的应用之一，在高级设置中的几个转变（见3.2
节）。例如，第四根可能被选定为日降水量。
如果一个组件是自回归模型中所需的（即，滞后的预测量作为预测），用户应选择包括在回归箱。 SDSM 4.2可以计算残差统计和显示这些无论是散点图或直方图。散点图块残差对模型预测，残差的分布直方图显示。这两个图的建模后的汇总统计数据呈现给用户生成。在“直方图条数可以由直方图在类别框改变值调整。
用户还可以查看Chow检验统计量（模型的平稳性）在相应的方框。邹检验是一个可选的测试，它可以减缓建模过程明显，特别是如果一个对偶单纯形优化选择。最后，单击“校准屏幕顶部的按钮。 6.4 *标准文件。
模型校准的过程中。标准文件的生成，存储各种参数对该模型的结构。注意：在*举行的信息。PAR文件通常可以用来诊断任何意想不到的结果或行为的原因。
图6.4提供了这样一个文件的一个例子–使用blogsville数据集。此文件中的数据被存储在线的顺序如下： [ 1 ]的数量的预测
[ 2 ]的季节代码（12 =月，4 =季节，1 =年度模型） [ 3 ]年长度指示器（366，365，或360） [ 4 ]记录的开始日期 [ 5 ]记录长度（天） [ 6 ]模型拟合的开始日期 [ 7 ]。用于模型拟合的日数
[ 8 ]模型是否是有条件的（真正的）或无条件的（假）
[ 9 ]变换（1 =不=第四，2根，3 = 4 =自然对数，对数正态分布） [ 10 ]集合大小
[ 11 ]自回归指标（真或假） [ 12 ]预测文件名
[ 13 ]预测的文件名（在这种情况下，五）
[ 29 ]模型参数；在这个例子中的第一个6列的参数（包括拦截），最后两列的SE和R2统计
[ 30 ]的预测文件的根目录 7