বাম-ক্ষেত্রের উত্তরের বাইরে কিছুটা এখানে দেওয়া হয়েছে, যা কেবলমাত্র আপনার প্রশ্নের অংশটির "একাধিক মডেলের সংমিশ্রণের সেরা অনুশীলনগুলি" স্পর্শ করে । এটি মূলত আমার অনার্স থিসিসটি হ'ল ব্যতীত আমি জটিল, অত্যন্ত অ-রৈখিক মডেলগুলি নিয়ে বিশৃঙ্খলা ও গোলমাল প্রদর্শন করি - জলবায়ু মডেল। এটি বহু ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য নয়, তবে বাস্তু বা একনোমেট্রিক্সে এটি কার্যকর হতে পারে।
মোটামুটি সম্প্রতি জলবায়ু মডেলিং সম্প্রদায়ের আগ পর্যন্ত মডেলগুলি কেবলমাত্র একটি অপ্রদর্শিত গড়কে একসাথে ছিন্ন করা হত (সাধারণত মডেলটিকে অংশীদারি বা সমস্ত নমুনা সময়কালের জন্য অপসারণের সাথে পক্ষপাত সংশোধন করার পরে )। এটিই মূলত চতুর্থ মূল্যায়ন প্রতিবেদন (4 এআর) এবং পূর্ববর্তী প্রতিবেদনের জন্য আইপিসিসি করেছিল।
এটি " সত্য প্লাস ত্রুটি " জড়ো সংমিশ্রণের বিদ্যালয়ের উদাহরণ , যেখানে এটি সুস্পষ্টভাবে বা স্পষ্টভাবে ধরে নেওয়া হয় যে পর্যবেক্ষণ সিরিজ (যেমন, বৈশ্বিক তাপমাত্রা, স্থানীয় বৃষ্টিপাত ইত্যাদি) সত্য, এবং যদি আপনি পর্যাপ্ত নমুনা নেন তবে (উদাহরণস্বরূপ, মডেল রান), মডেলের রানগুলির শব্দটি বাতিল হয়ে যাবে (দেখুন (1))।
সাম্প্রতিককালে, পারফরম্যান্স ওজনের ভিত্তিতে মডেলগুলির সংমিশ্রনের জন্য পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা হয়েছে। যেহেতু জলবায়ু মডেলগুলি এত গোলমাল, এবং অনেকগুলি ভেরিয়েবল এবং পরামিতি রয়েছে, তাই পারফরম্যান্সটি মূল্যায়নের একমাত্র উপায় (যা আমি জানি) হ'ল সমাহার গ্রহণ করা, বা মডেল আউটপুট এবং পর্যবেক্ষণ সময় সিরিজের মধ্যে এমএসই নেওয়া। মডেলগুলি তখন সেই পরিমাপের উপর ভিত্তি করে গড়কে ওজন করে একত্রিত করা যেতে পারে। (2) এ এর একটি ভাল ওভারভিউ রয়েছে।
সিমুলেশনগুলির সমন্বয়ের এই পদ্ধতির পিছনে একটি ধারণা হ'ল মডেলগুলি সমস্ত যুক্তিযুক্তভাবে স্বতন্ত্র - যদি কেউ খুব নির্ভরশীল হন, তবে তারা পক্ষপাতিত্ব করবে। এই ধারণাটি 4 এআর ( সিএমআইপি 3) এর জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের পক্ষে যুক্তিসঙ্গতভাবে ন্যায্য ছিল , যেহেতু এই ডেটা সেটটি অনেক মডেলিং গ্রুপ থেকে কয়েকটি মডেল রান নিয়ে গঠিত হয়েছিল (অন্যদিকে, মডেলিং সম্প্রদায়ের কোডটি ভাগ করা হয়েছে, তাই এখনও কিছুটা আন্তঃনির্ভরতা থাকতে পারে এটির একটি আকর্ষণীয় দৃষ্টিভঙ্গির জন্য দেখুন (3)) পরবর্তী মূল্যায়ন প্রতিবেদনের ডেটাসেট, সিএমআইপি 5, এর কিছুটা দুর্ভাগ্যযুক্ত বৈশিষ্ট্য নেই - কিছু মডেলিং দলগুলি কয়েক রান জমা দিবে, আবার কেউ কেউ শত শত জমা দিবে। বিভিন্ন দল থেকে আগত এনকেমবলগুলি প্রাথমিক শর্তের পেটব্যথ দ্বারা বা মডেল ফিজিক্স এবং প্যারামিট্রেশন দ্বারা উত্পাদিত হতে পারে। এছাড়াও, এই দুর্দান্ত নকশাটি কোনও নিয়মতান্ত্রিক উপায়ে নমুনাযুক্ত নয় - এটি কেবল যিনি কখনও এনে ডেটা গ্রহণ করেন (কারণ হিসাবে) is এটি ক্ষেত্রটিতে একটি " সুযোগের সংযুক্তি " হিসাবে পরিচিত । এমন একটি ন্যায্য সুযোগ রয়েছে যে এই জাতীয় গোষ্ঠীতে একটি অপ্রকাশিত গড় ব্যবহার করে আপনাকে আরও বেশি রান দিয়ে মডেলগুলির দিকে কিছু বড় পক্ষপাত প্রকাশ করতে চলেছে (যেহেতু শত শত রান থাকা সত্ত্বেও সত্যিকারের স্বাধীন রানগুলি সম্ভবত খুব কম সংখ্যক রয়েছে)।
আমার তত্ত্বাবধায়কের কাছে পর্যালোচনাতে একটি কাগজ রয়েছে এই মুহুর্তে পারফরম্যান্স এবং স্বতন্ত্রতা ওজনকে জড়িত মডেল সংমিশ্রণের একটি প্রক্রিয়া বর্ণনা করে । একটি কনফারেন্স পেপার অ্যাবস্ট্রাক্ট উপলব্ধ (4), আমি যখন কাগজটি প্রকাশিত হবে তখন এটির লিঙ্কটি পোস্ট করব (ধীর প্রক্রিয়া, আপনার নিঃশ্বাস ত্যাগ করবেন না)। মূলত, এই কাগজটিতে এমন একটি প্রক্রিয়া বর্ণনা করা হয়েছে যা মডেল ত্রুটির (মডেল-ওবস) কোয়ারভিয়েন্স গ্রহণ এবং অন্যান্য সমস্ত মডেলের (যেমন অত্যন্ত নির্ভরশীল ত্রুটিযুক্ত মডেল) সাথে উচ্চতর সমবায় রয়েছে এমন মডেলগুলির ভার ওজনকে অন্তর্ভুক্ত করে। মডেল ত্রুটি বৈকল্পিক হিসাবে গণনা করা হয়, এবং কর্মক্ষমতা-ওজন উপাদান হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
এটা লক্ষণীয় যে জলবায়ু মডেলিং স্পষ্টতই সংখ্যার মডেলিংয়ের অস্পষ্টতাগুলির দ্বারা সাধারণভাবে প্রভাবিত হয়েছিল। "হাসি পরীক্ষা" বলে একটি জিনিস রয়েছে - যদি আপনি এমন একটি মডেল রান শেষ করেন যা 2050 সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী গড় তাপমাত্রা + 20 ডিগ্রি সেন্টিগ্রেড হয়ে থাকে তবে আপনি কেবল এটিকে ফেলে দিন, কারণ এটি শারীরিকভাবে সুস্পষ্টভাবে প্রাসঙ্গিক নয়। স্পষ্টতই এই ধরণের পরীক্ষাটি মোটামুটি বিষয়ভিত্তিক। আমি এখনও এটি প্রয়োজন হয়নি, তবে আমি অদূর ভবিষ্যতে আশা করি।
এই মুহূর্তে আমার ক্ষেত্রে রাজ্য মডেল সমন্বয় সম্পর্কে আমার বোঝা understanding স্পষ্টতই আমি এখনও শিখছি, সুতরাং আমি যদি বিশেষ কোনও বিষয়কে আঘাত করি তবে আমি ফিরে এসে এই উত্তরটি আপডেট করব।
(১) তেবলদী, সি ও নুটি, আর।, ২০০.. সম্ভাব্য জলবায়ু অনুমানের ক্ষেত্রে বহু মডেল ব্যবহার করা। দ্য রয়্যাল সোসাইটির দার্শনিক লেনদেন এ: গাণিতিক, শারীরিক ও প্রকৌশল বিজ্ঞান, 365 (1857), পৃষ্ঠা 2053-2075।
(২) নুতি, আর। ইত্যাদি।, ২০১০. একাধিক মডেল জলবায়ু অনুমানের মূল্যায়ন ও সংমিশ্রণ সম্পর্কিত আইপিসিসি বিশেষজ্ঞ সভা।
(3) ম্যাসন, ডি। ও নুতি, আর।, 2011. জলবায়ু মডেল বংশবৃত্ত। Geophys। রেস। লেট, 38 (8), p.L08703।
(৪) আব্রামোভিটস, জি ও বিশপ, সি।, ২০১০. সংবেদী ভবিষ্যদ্বাণীতে মডেল নির্ভরতার জন্য সংজ্ঞা এবং ওজন। এজিইউ ফলনের সভা সভাতে। পি। 07।