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歐美研究
來碳排放量會以什麼方式增加或減少、何時會有火山爆發，產生蒸
氣和灰塵而影響天氣和氣候、或者像是海洋上突然形成的颶風或颱
風也會影響氣候變化。由於這些偶然因素不是構成大氣變化的常規
性原因，因此就無法對這些額外條件進行表徵和模擬。因此當影響
氣候或氣象的偶然因素出現時，也就會造成模擬結果的不確定性。
八、系集預報方法
面對觀察資料與模型本身的不確定性問題，模型模擬發展出
「系集」(
ensemble
)
研究方法來因應。如上所述，由於目前用來模
擬大氣系統的模型有數十個不同選擇，並且由於相關理論尚未發展
完全、以及前述的不確定性問題，研究者很難判定哪個模型比較接
近實際的大氣系統之運作。
一個解決之道是不單只依賴一個特定的模型和單一資料，而發
展出系集預報方法
(
ensemble climate prediction
)。簡言之，系集預
報方法包含了用同一初始條件來進行每一個可用的模型模擬、或是
同一模型執行不同初始條件的方式來進行模擬。前者稱為多模型系
集
(
multimodel ensemble
)
研究、後者稱為擾動物理系集
(
perturbed
physics ensemble
)
研究。
多模型系集研究採取具有不同方程式的模型來進行對未來氣
候變化的預估，通常這種方法必須仰賴目前世界上不同研究中心之
團隊的參與，這是在資源有限，以及各團隊擅長或擁有之模型不同
的情況下所發展出來的策略。
以全球是否暖化的模擬為例，每一團隊的超級電腦會根據被遞
交的情境以及相關數值來進行模擬。各團隊所得到的模擬會被送給
專業的團隊進行綜合性的分析和評估。擾動物理系集研究使用單一
模型的多種版本模擬。在此方法中最合適的參數仍假設是不確定