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身体

我有一个感兴趣的现象,y美元。它在很大程度上取决于天气。自然,一个变得感兴趣什么气候变化可能y美元,所以一个符合的模型形式$ y = f (\ mathbf {X}) + \ε的美元,在美元\ mathbf {X}是一个潜在的高维表示美元的历史天气。为了了解影响到未来,一个使用拟合模型\帽子{f}应用于美元(缩减规模)GCM的预测天气。给出不确定性的模型提供了最忠实的代表天气给二氧化碳的分布,每个人都应该计算的分布\帽子{y}作为美元- $ {f} \帽子(GCM_1) $ - $ {f} \帽子(GCM_2) $ - $ {f} \帽子(GCM_3) $ - $ \ vdots $ $ {f} \帽子(GCM_k)美元的几个问题:1。GCMs误会一些事情严重,像对流降水。这是好的做法,以确保您的模型f和训练数据\ mathbf美元美元{X} $代表诸如对流降雨在适当的水平的粗糙,这样GCM大致可以“正确”?例如,我应该只使用从GCM降雨的月度总结,即使GCM的原始输出sub-daily交给我吗?有什么其他的例子,这个模型不做的事情,有人可能会认为粗化?2。 One shouldn't average GCM output across multiple models, obviously. But it makes more sense to average $\hat{y}_{GCM_1}, \hat{y}_{GCM_3}, \hat{y}_{GCM_3}, \dots, \hat{y}_{GCM_k}$. But should this be a simple average, or should the average be weighted somehow to account for the fact that some models are more similar to one another than other models? And how would this be practically done, given that the GCM's are so high-dimensional that it becomes impossible to calculate distance metrics? 3. Given that historical simulations exist, one can compute a "backcast" projection $\tilde{y} = \hat{f}(GCM_k^{historical})$, and then compute a ``bias'' term $B = E[\tilde{y}] - E[y]$. (Naturally one would use a difference in means, rather than a pointwise difference, because GCMs attempt to model the distribution of the weather, rather than realized weather.) If the estimated bias $B$ is nontrivial, should I add it to my projections, forming $\hat{y}_{BC} = \hat{y} - B$? Or is there a better way to achieve the same end?

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\ begingroup美元很有意思的问题,虽然我相信答案不是很空白。关于你的主题:1)的一篇论文中,你会发现一段描述模型的描述的偏见,技能……2)不那么显而易见。只是谷歌”多模型集合”。人平均一切。添加一个问题:是否有一个最佳乐团成员?3)GCM-historical,你的意思或模型的气候学计算长期意味着什么? \ endgroup美元
- - - - - -她
2017年7月2日22:58
\ begingroup美元添加一些1)可以比较历史X和GCM输出为“展望”时期,找到系统的错误。如果这些存在,您可以很容易地去除偏见在输入你的函数。另一件你能做的就是比较GCM的和观察到的气候意味着变量x因此你可以找到一些系数进行某种ajustment规模。 \ endgroup美元
- - - - - -她
2017年11月19日15:08

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