기후 신호 탐지: 몇 가지 베이지안 측면

데이터 세트에서 강제된 기후 신호를 탐지하기 위한 베이지안 접근법이 제시된다. 먼저, 파생된 탐지 알고리즘이 여러 신호를 최적의 방식으로 독특하게 식별할 수 있음이 보여진다. 다른 탐지 기술들은 제한적인 경우로 나타난다. 둘째, 이 접근법은 예측에 따라 모델을 상대적으로 평가하는 데 자연스럽게 활용된다. 모델 예측의 정확성과 예측의 정밀도가 모델 평가에 고려된다. 일반적으로 복잡한 모델은 단순한 모델보다 가능성이 낮다. 마지막으로, 이 탐지 접근법은 지난 100년 동안의 지표 온도 기록에서 태양 주기에 의해 유도된 신호를 탐지하는 데 사용된다. 기후 주기 신호 대 잡음 비율은 1로 나타났지만 감지되지 않을 가능성이 높다. 자연 변동성 잡음의 추정치는 매우 다른 모델 처방에서 가져온다. 그러나 지구물리학 유체 역학 연구소의 모델이 신호가 제거된 후의 잔여 온도 변동을 가장 잘 일치시킨다. 베이지안 관점은 모델 예측과 관련된 불확실성 추정의 필요성을 강조한다. 불확실성 추정 없이는 모델의 예측 능력을 결정하는 것이 불가능하다.