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本帖最后由 一大碗年糕 于 2024-11-16 16:57 编辑
请教大佬们关于大样本集合的两个问题:
1、,虽然不同模式在不同要素模拟的性能不同,哪个大样本集合综合性能比较好,用的比较多呢?到照理来说应该是模式样本量足够大估计的外强迫就越准确,看着平常文章里貌似CESM-LE(40)和MPI-ESM(100)用的挺多,以及国产的FGOALS-g3(110)不知道实际应用如何?
2、是否有较新的各个大样本集合的横向比较评估文章之类的?目前就看到Multi-Model Large Ensemble Archive (MMLEA)相关2020年发过一篇比较综合的文章https://www.nature.com/articles/s41558-020-0731-2
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