这篇文档属于类型b，即它是一篇科学论文，但不是单一原创研究的报告，而是一篇关于气候概率预测的讨论总结。
本文由David B. Stephenson（埃克塞特大学）、Matthew Collins（埃克塞特大学）、Jonathan C. Rougier（布里斯托大学）和Richard E. Chandler（伦敦大学学院）共同撰写，发表于2012年的《Environmetrics》期刊。文章总结了2010年9月在埃克塞特大学举办的气候变化概率预测研讨会上的讨论内容。
本文的主题是气候变化概率预测中的统计问题。气候模型通过模拟全球气候系统的数值输出来构建未来气候变化的预测，但这些模型并不直接生成概率，且并非对真实气候的完美表示。由于模型之间存在复杂的相互关系，这为推断真实气候带来了统计上的挑战。研讨会的主要目标是召集气候科学家和统计学家，讨论并识别气候概率预测中的重大问题。
多模型集合（MMEs）是气候变化预测中常用的工具，但如何从统计上解释这些集合的输出仍是一个重要问题。气候模型之间存在复杂的依赖关系，因为它们共享代码模块、分辨率等。文章指出，简单的加权平均方法虽然可以提供一个平均响应点估计，但无法量化气候变化响应的不确定性。为了构建可信的概率预测，需要明确的统计框架来建模多模型集合与真实气候的联合分布。
未来气候预测的不确定性来源于多个方面，包括未来强迫（如温室气体浓度）、模型参数、初始条件和模型结构。文章讨论了如何通过实验设计来更好地采样这些不确定性。例如，扰动物理参数实验可以量化参数不确定性，而多模型集合则可以覆盖更广泛的未来可能性。文章还提到，使用统计模拟器（emulators）可以有效地减少计算成本，并指导高分辨率气候模型的运行。
气候模型并不完美，其输出与真实气候之间存在偏差。文章讨论了如何校正这些偏差，并提出了几个关键问题：模型偏差在未来可能如何变化？如何最好地校正模型偏差？如何测试校准方法的有效性？文章指出，当前的偏差校正方法存在统计上的不确定性，需要开发更透明的统计模型来处理这些问题。
气候的定义在统计上是一个复杂的问题。操作上，气候通常被定义为天气的样本统计量（如世界气象组织将气候定义为1961-1990年期间的平均天气）。然而，更深入的统计和科学视角认为，气候是生成天气的过程。文章讨论了如何从概率分布的角度定义气候，并指出气候模型可以通过长时间模拟来估计天气的分布，但这需要假设模型是完美的且具有不变边界条件。
研讨会还提出了四个主要问题：如何从统计上解释多模型集合？如何通过实验设计构建更具信息量的多模型集合？如何最好地处理气候模型的偏差与不足？以及如何从统计上定义和解释气候的概念？这些问题在研讨会上得到了广泛讨论，并被认为是值得深入研究的重大问题。
本文通过总结研讨会上的讨论，揭示了气候变化概率预测中的关键统计问题，并呼吁统计学家与气候科学家之间更深入的合作。文章不仅为气候科学家提供了更深入的理论视角，也为统计学家提供了新的研究方向。通过明确这些挑战，本文为未来构建更可靠的气候概率预测框架奠定了基础。
本文的亮点在于它系统地总结了气候变化概率预测中的统计挑战，并提出了多个值得深入研究的问题。特别是，文章强调了多模型集合的统计解释、实验设计的优化以及模型偏差的处理方法，这些都是当前气候预测领域的重要课题。此外，文章还提出了从概率分布的角度重新定义气候的方法，为未来的气候研究提供了新的思路。
本文通过总结2010年研讨会的讨论，深入探讨了气候变化概率预测中的统计问题，并提出了多个关键的研究方向。文章不仅为气候科学家和统计学家提供了宝贵的理论参考，也为未来构建更可靠的气候预测模型奠定了基础。