Je zegt dat de spreiding 'onvoldoende' is. Naar mijn idee is de spreiding juist te groot, waardoor het model dus de ene keer naar de koude oplossingen neigt en de volgende keer naar de zachte oplossingen. Of bedoel jij hetzelfde?
Je moet spreiding in vier dimensies zien: ruimte (3D) en tijd. In de pluim zie je een tweedimensionale weergave van de onzekerheid op één plek. De ensembleleden zijn echter volwaardige modelruns, in alle vier dimensies. Een grotere 'spreiding' (lees: betere ingeschatte kansverdeling) nog niet te betekenen dat de pluim ook sterk uitwaaiert. Wat je zult zien in een ensemble dat perfect is, dat het weinig springt, terwijl de individuele leden best geclusterd kunnen zijn (visuele spreiding laag, kansverdeling echter goed).
Je ziet dat het ensemble nu nogal schakelt tussen twee extremen, feitelijk twee pieken in de kansverdeling. Als het ensemble een voldoende aantal leden heeft, dan zou de kansverdeling in opeenvolgende runs vrij soepel moeten ontwikkelen. Als je de bekende Lorenz vlinder bekijkt, dan zou bij het volgen van één van de lijnen op elk moment de kansverdeling voor de volgende positie vergelijkbaar moeten zijn met de vorige. De kans op linksaf of rechtsaf zal niet eerst 20% zijn, dan 60%, dan weer 40%. Hij zal waarschijnlijk evolueren richting linksaf of rechtsaf.
Opmerking: bij sterk turbulente 'stroming' kunnen, in theorie, wel grote schommelingen optreden. Als de lijnen in onderstaand figuur dus niet vloeiend zijn, maar geoscilleerd.
Gr. Ben
:)