机构名称：
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摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表征。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型（被视为真实模型）的数据中学习。本研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近真实值，比每个单独的不完善模型要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。
通过学习将不完善的模型组合起来的多模型集成方法
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