Ik ben geen expert op het gebied van weersimulaties, maar weet wel een en ander van systeemdynamica. Vanuit dat perspectief is het logisch dat niet ieder lid eenzelfde betrouwbaarheid heeft; ieder lid werkt met een kleine variatie in de variabelen waarmee het model werkt - meestal de variabelen waarover nog relatief weinig zekerheid heeft. De Oper werkt dan (lijkt me) met de meest aannemelijke instellingen voor de verschillende variabelen en de verschillende leden variëren in bepaalde variabelen. Feitelijk kent ieder lid daarmee een mate van onbetrouwbaarheid die groter is dan bij de Oper (en wordt uiteraard ook groter naarmate we verder in de tijd kijken).
Je kunt de leden dus zeker niet bij elkaar optellen alsof ze elk een 2% kans hebben om uit te komen, omdat je daarin de onbetrouwbaarheid van ieder lid in ogenschouw moet nemen. Daarom hebben sommige leden een veel grotere kans om uit te komen en de meeste leden een kleinere kans.
Maar zo is de pluim ook niet bedoeld: men zou ook alleen de Oper kunnen draaien en daar een standaaard onbetrouwbaarheidspercentage aan kunnen toevoegen (onder- en bovenmarges voor de standaard afwijking). Maar ze hebben gekozen om die onder en bovenmarges niet simpelweg te berekenen op basis van de variantie, maar door er een 40-tal andere runs op los te laten die als zodanig de nieuwe onder- en bovenmarges bepalen - wat een veel betrouwbaardere methode is. Je moet de leden afzonderlijk dus niet op zichzelf als betrouwbaar beschouwen, maar als een gedetailleerde variantie op de Oper.
