[1] I detta dokument behandlas problemet med kalibrering av en ensemble för osäkerhetsberäkning. Kalibreringsmetoden omfattar (1) en stor, automatiskt genererad ensemble, (2) en ensemble score såsom variansen av en rank histogram, och (3) valet baserat på en kombinatorial algoritm av en sub-ensemble som minimerar ensemble score. Ensemblen poäng är Brier poäng (för probabilistiska prognoser), eller härleds från rank histogram eller pålitlighetsdiagram. Dessa poäng gör det möjligt att mäta kvaliteten på en osäkerhetsbedömning och tillförlitligheten och upplösningen av en ensemble. ensemblen genereras på Polyphemus modelleringsplattform så att osäkerheterna i modellernas formulering och deras indata kan beaktas. En 101-medlems-ensemble av markzonssimuleringar genereras med fullständiga kemitransportmodeller som löper över hela Europa under 2001. Denna ensemble utvärderas med de tidigare nämnda poängen. Flera ensemblekalibreringar utförs med de olika ensemblepoängen. Kalibreringen gör det möjligt att bygga 20 till 30 medlemmars ensembler vilket avsevärt förbättrar ensemblepoängen. Kalibreringen förbättrar i huvudsak tillförlitligheten, medan upplösningen förblir oförändrad. Osäkerhetskartornas rumsliga giltighet säkerställs genom korsvalidering. Effekterna av antalet observationer och observationsfel tas också upp. Slutligen kan de kalibrerade ensemblerna producera exakta probabilistiska prognoser och förutse osäkerheterna, även om dessa osäkerheter anses vara starkt tidsberoende. Citering: Garaud, D., och V. Mallet (2011), Automatisk kalibrering av en ensemble för osäkerhetsberäkning och probabilistisk prognos: Tillämpning på luftkvalitet,
REF mätte kvaliteten på osäkerhetsberäkningen och tillförlitligheten och upplösningen av en ensemble med hjälp av Briers poäng, eller poäng som härletts från rankhistogrammet eller tillförlitlighetsdiagrammet.
Automatic calibration of an ensemble for uncertainty estimation and probabilistic forecast: Application to air quality
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Geophysical Research', 'mag_field_of_study': ['Geology']}