У вас противоречие в своём же одном абзаце. Из-за сложного просчёта, кто кого выдавит, ансамбль и выдаёт до последнего метлу от мужицких до оттепелей (с сответствующими вероятностями). Где ж вы были с этим комментом пару дней назад, когда в оттепели было около трети членов
А вот с занижениями ансамбль точно теряет смысл: например, у рединга на вчерашний вечер самый тёплый членик из 40 был -18, а не деле было -12
Давайте специально для Вас выражусь до последнего слова точно:
1) Чем сложнее синситуация, тем выше (при прочих равных, она не только от этого зависит) дисперсия ансамблевого прогноза. Согласны с этим? Это автоматически означает, что ансамбль начинает (с точки зрения статистической точности модели, а не житейских каких-то "предсказаний") прогнозировать хуже, с бОльшим разбросом возможных значений. Что мог дать позавчерашний например ансамбль, где +- равномерно были распределены члены от ААЦ над Архангельском до южного меридионала до Костромской области? Что ничего непонятно? Ну так это и так все признавали.
2) В таких условиях среднее ансамбля становится бесполезной метрикой. Пример: 15 членов дают -20 (ААЦ), 15 членов дают 0 (победа тепла), среднее -10. Смысл в этом значении какой? Этому среднему не соответствует никакая реальная синситуация, исполниться этот "прогноз" может разве что случайно - если реальная погода будет отличаться от прогноз. Я понимаю, если бы тут народ выделял кластеры в ансамбле, но с таким никто не заморачивается. Вы дали пример про 1/3 членов с оттепелью - ок, с таким согласен, если воспринимать это как что-то вроде прогноза вероятности оттепели.
3) Теперь про то, что я засунул в цитату (про выбор "нравящихся" членов ансамбля). Еще раз - в нестабильной синситуации даже небольшое изменение исходных данных может очень сильно повлиять на результаты расчета. Ну и в чем смысл того, что после
программного внесения ошибок в исходные данные 2-3 члена стали показывать +5, а еще 2 -30? Я уверен, что на эти выбросы профессионалы вообще никакого внимания не обращают, отбрасывают и все. А здесь, на форуме, этим балуются еще как.
4) Я вообще не понял, при чем тут занижения. Всем известно, что Рединг периодически очень сильно занижает Тмин зимой, раньше еще хуже было (буквально -32 в прогнозах каждое похолодание). Я лично вообще не смотрю Тмин по этой модели, поскольку ее прогнозы в условиях Центра ЕТР разве что для ямы посреди леса актуальны. Теперь, ансамбль считается по тому же алгоритму? По тому же. Значит и средняя ошибка будет такая же. Зато по прогнозу MSLP (т.е. барика), Рединг - лучшая модель уже несколько лет согласно исследованиям.