理查德·史密斯。；克劳迪娅·特巴迪；道格·尼希卡；琳达·O·米恩斯。 气候模型集合中不确定性的贝叶斯建模。 （英语） Zbl 1388.62010号 美国统计协会。 104，第485号，97-116（2009）. 摘要：温室气体增加导致的未来气候变化预测在很大程度上取决于耦合海洋和大气的数值气候模型（全球气候模型[GCMs]）。然而，不同的模型在预测上存在很大差异，这就提出了一个问题，即如何将不同的模型最好地组合成未来气候变化的概率分布。为了进行这项分析，我们收集了地球上22个地区的9个气候模型产生的当前和未来预测平均温度。我们还根据实际观测值估计了当前的平均温度，以及标准误差，可用于校准气候模型。我们提出了一种贝叶斯分析，该分析允许我们将不同的气候模型组合成22个地区中每个地区未来气温增长的后验分布，同时允许不同的气候模式具有不同的方差。提出了两个版本的分析：单变量分析，其中每个区域被单独分析；多变量分析，其中22个区域被组合成一个整体统计模型。提出了一种交叉验证方法来验证贝叶斯预测分布的合理性。该分析的结果允许将气候模型预测的不确定性量化为贝叶斯后验分布，从而将以前的方法扩展到气候模型中的不确定性。 引用于26文件 MSC公司： 62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 86A10美元 气象学和大气物理学 关键词：气候变化；交叉验证；预测 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛R.L.Smith｝等人，《美国法律总汇》第104卷，第485、97-116号（2009年；兹bl 1388.62010） 全文： DOI程序 DOI程序