ensemblesimuleringer

Ensemblesimuleringer er en tilgang til beregning, hvor et sæt separate simuleringer køres for at kvantificere usikkerhed i modeller og fremskrivninger. Formålet er at give et sandsynlighedsbaseret billede af udfald snarere end et enkelt deterministisk scenarie.

Et ensemble består typisk af medlemmer, der afviger i initialbetingelser, parametre eller modelstrukturer. Der findes forskellige måder at skabe en ensemble på: perturbation af initialbetingelser (Monte Carlo-tilgang), perturbation af parametre, multi-model-ensembler og brug af stokastiske parameteriseringer i selve modellen. Ensemblemetoderne giver mulighed for at udvikle prognoser som en fordeling af mulige udfald og dermed beregne spredning og sandsynligheder.

I praksis bruges ensembler inden for dataassimilation, hvor de opdaterer forventede værdier og usikkerheder over tid. Metoder som Ensemble Kalman Filter (EnKF) og relaterede tilgange benytter ensemblet til at kombinere modellering med observationer og til at forbedre prædiktioners kalibrering.

Anvendelserne spænder bredt: meteorologi og klimaforskning, hydrologi og andre miljømodeller, ingeniørvidenskab og nogle finansielle risikoscenarier. I meteorologi bliver ensembleprognoser et standardværktøj til at generere probabilistiske vejrudsigter og til at vurdere usikkerhed i vejrudsigter. I klimamodellering anvendes multi-model-ensembler til at undersøge usikkerheder i fremtidige klimaudsigter.

Fordele og udfordringer følger med. Ensemblesimuleringer giver bedre forståelse af usikkerhed og et measures af sandsynlige udfald, men de kræver betydelige beregningsressourcer og omhyggelig konstruktion for at undgå undervægning (under-dækning) eller overvægning af visse scenarier. Evaluering af ensemblets kalibrering og skarphed anvender spredning, reliabilitetsdiagrammer og scoringsmetoder som Brier-score.