更远的未来预测能否减少不确定性?

机器算法验证 预测 不确定
2022-04-15 18:05:33

奥地利电视台有一个天气节目,提供未来 15 天的气温预报。他们通常还提供围绕该预测的不确定性带,这自然使统计学家欣喜若狂。不过,有一件事情让我很困扰,并且在这个情节中得到了完美的说明(抱歉截图质量很差):

温度预报

截图拍摄于 11 月 27 日。它说的是从 11 月 28 日到 12 月 12 日的 15 天趋势。黑色曲线是预测,宽带是该预测的不确定性(未进一步说明)。请注意 12 月 9 日和 12 月 11 日,或 12 月 5 日和 12 月 7 日。可以看出,与更远未来的预测相关的不确定性带比对更近未来的预测更窄。

这违背了我认为是关于预测的少数真理之一,即对遥远未来的预测应该比对近期未来的预测具有更高的不确定性。

因此,问题是:

  • 我错了,对更遥远的未来的预测应该比对不久的未来的预测更不确定吗?*
  • 在哪些条件下,对遥远未来的预测比对近期未来的预测更不确定。
  • 您是否知道任何实际发生这种情况的好例子(典型模型或情况)?

*我不是在谈论超出累积或自然边界方面的预测。例如,该城市在 200 亿年内温度的不确定性可能接近于 0,因为届时世界将死亡。我考虑的事件基本上没有以这种方式改变它们的条件。

1个回答

集合预报是天气预报中的一种常用技术,在预报中,一些目前不完全已知的数量是变化的,从而为预报模型创造了不同的初始条件,从而导致未来预报的变化。在这种情况下,该频带本身并不是一个统计不确定性频带,它是基于对未知当前条件的假设的最极端模型的结果。由于该模型可能很复杂,并且考虑了全球其他地区的当前状况,因此未来某一天的结果可能比更远的一天有更大的变化。