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基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
气候预测中的信号到噪声悖论
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