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在评估气候模型并评估气候变化引起的趋势时，经常使用抽象的模型模拟大型组合来降低内部变异性的影响。但是，区分模型偏差和气候变化信号与内部变异性所需的合奏成员的最佳数量在模型和指标之间各不相同。在这里，我们分析了东部赤道太平洋地区的降水和海面温度的平均值，方差和偏度，通常用于描述从耦合模型对间隔项目的大型组合中获得的ElNiño -Southern振荡（ENSO）。利用既定的统计理论，我们开发和评估估计方程，先验，整体规模或模拟长度，以限制ENSO统计量基于采样的不确定性所需的不确定性到所需的公差内。我们的结果证实，这些统计数据的不确定性随时间序列长度和/或整体大小的平方根而降低。此外，我们证明，当使用前工业化控制或历史运行计算时，这些统计数据的不确定性通常是可比的。这表明有时可以使用前工业运行来估算从现有历史成员或合奏中计算出的统计数据的预期不确定性，以及所需的模拟年数（运行持续时间和/或集合大小）的数量充分表征统计量。这些结果很可能适用于ENSO以外的变量和区域。此进步使我们能够使用现有模拟（例如，在模型开发过程中执行的控制运行）来设计合奏，这些集合可以充分限制由模拟内部可变性引起的诊断不确定性。
估计模拟ENSO统计数据中的不确定性-Centaur
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