Ensembleennusteissa

Ensembleennusteissa tarkoitetaan meteorologiassa ja muissa dynamisissa järjestelmissä käytettävää ennustemenetelmää, jossa samasta järjestelmästä lasketaan useita erillisiä ennusteita. Jokainen jäsen voi poiketa toisistaan lähtötilanteen pienistä epävarmuuksista tai mallin rakenteesta sekä fysiikan parametreista. Tämän lisäksi ensemblepalautteiden hajonta ja koostumus antavat käsityksen ennusteen epävarmuudesta ja sen kohdistamisesta.

Ensemble-ennusteet muodostetaan pääasiassa kolmella tavalla: (1) aloitusolosuhteiden perturbointi, jolloin erilaiset pienet aloitusarvot johtavat erisuuntaisiin ennusteisiin; (2) useiden mallien tai järjestelmien käyttö (multi-model ensembles), jossa eri malleilla tuotetaan yhteisiä tuloksia; (3) fysiikan tai parametrien perturbointi (perturbed physics ensembles), jossa kokeillaan erlaisia fysiikan asetuksia ja parametreja. Joissain tapauksissa käytetään myös lagged-ensembleä, jossa samaa mallia ajetaan eri ajankohtien sisään.

Ensemble-tulokset mahdollistavat probabilistisen ennustamisen ja epävaruuden kvantifioinnin. Esimerkiksi sadetodennäköisyyttä voidaan arvioida katsomalla, kuinka monessa jäsenessä sade esiintyy. Post-käsittelymenetelmillä, kuten EMOS- tai Bayesian Model Averaging -lähestymillä, voidaan parantaa kalibrointia ja luotettavuutta. Ennusteisiin liittyviä suorituskyvyn mittareita ovat esimerkiksi CRPS ja Brierin pistetulokset sekä PIT-histogrammit, joiden avulla arvioidaan ennusteen reliabiliteettia ja terävyyttä.

Käytännössä ensembleennusteet parantavat päätöksentekoa sään, ukkos- ja tulvariskien sekä ilmailu- ja logistiikkapäätösten tukena. Niiden haasteina ovat suurin laskentatarve, mahdollista virhekantaa (bias) ja tarve jatkuvalle kalibroinnille sekä post-käsittelylle.