In questo studio, un multi-model ensemble è stato implementato e verificato, seguendo una delle priorità di ricerca del Subseasonal to Seasonal Prediction Project (S2S). Una regressione lineare è stata applicata ad un insieme di previsioni di ensemble su date passate, prodotte dai centri di previsione mensile del CNR-ISAC e ECMWF-IFS. Ognuna di queste contiene un membro di controllo e quattro elementi perturbati. Le variabili scelte per l'analisi sono l'altezza geopotenziale a 500 hPa, la temperatura a 850 hPa e la temperatura a 2 metri, la griglia spaziale ha risoluzione 1 ◦ × 1 ◦ lat-lon e sono stati utilizzati gli inverni dal 1990 al 2010. Le rianalisi di ERA-Interim sono utilizzate sia per realizzare la regressione, sia nella validazione dei risultati, mediante stimatori nonprobabilistici come lo scarto quadratico medio (RMSE) e la correlazione delle anomalie. Successivamente, tecniche di Model Output Statistics (MOS) e Direct Model Output (DMO) sono applicate al multi-model ensemble per ottenere previsioni probabilistiche per la media settimanale delle anomalie di temperatura a 2 metri. I metodi MOS utilizzati sono la regressione logistica e la regressione Gaussiana non-omogenea, mentre quelli DMO sono il democratic voting e il Tukey plotting position. Queste tecniche sono applicate anche ai singoli modelli in modo da effettuare confronti basati su stimatori probabilistici, come il ranked probability skill score, il discrete ranked probability skill score e il reliability diagram. Entrambe le tipologie di stimatori mostrano come il multi-model abbia migliori performance rispetto ai singoli modelli. Inoltre, i valori più alti di stimatori probabilistici sono ottenuti usando una regressione logistica sulla sola media di ensemble. Applicando la regressione a dataset di dimensione ridotta, abbiamo realizzato una curva di apprendimento che mostra come un aumento del numero di date nella fase di addestramento non produrrebbe ulteriori miglioramenti
