Прогнозы климатической модели (или модели земной системы) всё чаще используются для планирования адаптации к изменению климата и оценки воздействия. В рамках этого процесса многие конечные пользователи оценивают подмножество построенных с помощью даунскейлинга климатических прогнозов, не осознавая последствий методологии уменьшения масштаба для статистики или результатов событий. Подходы к определению подмножества глобальных климатических моделей для использования часто фокусируются на значениях из необработанных моделей, а не из их подвергнутых даунскейлингу аналогов, другими словами, предполагая, что статистическое распределение ансамбля нескольких моделей не меняется после уменьшения масштаба. Это исследование показывает, что подвергнутый даунскейлингу ансамбль, как правило, сохраняет распределение изменений как необработанный ансамбль, но отдельные модели при этом могут существенно отличаться. Чтобы неспециалисты могли интерпретировать результаты с соответствующим уровнем уверенности, авторы рекомендуют учитывать эту возможность при выборе методов отбора подмножеств и обеспечивать надлежащие описания соответствия поставленной задаче и существенных оговорок в релевантных для принятия решений сделанных с помощью даунскейлинга климатических прогнозах.

 

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL116492