这个问题和扩展有关我的前一个问题是关于方法用来预测未来气候极端:
虽然这个问题的答案很详细的信息,我尚不清楚是否全球气候(GC)模拟中使用的模型可以预测罕见(~ 1000年重现期事件)。
- 我知道如果我们有西模拟,我们可以计算出0.1%分位数,但我不知道是否可靠地应用模型可以预测罕见的事件。根据可靠的,我的意思是,在一些极端与观察到的或极端的观察的统计推断。
- 所有的文件我看到迄今为止,应对气候变化造成的极端,正在考虑最大20年重现期事件和比较模拟观察分位数。这是我怀疑的一个来源的可靠性模型。
- 全球大气环流模型校准到观测的平均或多个分位数吗?平均每日、每月、每年等使用吗?平均水平更大的区域或网格点(对应于应用决议)采用校准,验证过程?什么是通常使用的目标参数用于校准吗?
- 这里有一个例子来让它更清楚:一要确定极端风速的概率分布函数在给定的位置从日常测量/仿真结果。一个问题:如果我们把一个模拟1950 - 2000年期间,假设下对气候变化模型的不确定性是微不足道,我们可以把仿真数据作为样本,或多或少的等效信心比实际观察,对应于同一时期,推断出大重现期极端?
检查这一点的方法之一是将比较大的重现期极端从观测数据和从多个模拟出来的,我还没有看到任何文件和超过20年的回报水平比较。我看到,我们不能指望非常准确的模型就如1000年极端,因为我们不能可靠地校准和验证模型:
- 可用的测量从100 - 200年观察期(最多);
- 我们没有太多的数据从不同的气候条件(可能会有一些现象不能(或不充分)考虑在当前的模型中,我们通过观察到的是有偏见的,前100年的条件。
任何帮助,想法,参考,欢迎联系。