100 Letnia Średnia Temperatura

Średnie kroczące Jak z nich korzystać. Niektóre podstawowe funkcje średniej ruchomej to określenie trendów i odwróceń mierzenia siły siły nabywczej i określenie potencjalnych obszarów, w których składnik aktywów znajdzie wsparcie lub opór W tej sekcji zwrócimy uwagę różne okresy czasu mogą monitorować dynamikę i jak średnie ruchome mogą być korzystne w ustalaniu strat przystankowych Ponadto zajmiemy się niektórymi możliwościami i ograniczeniami przenoszenia średnich, które należy rozważyć podczas ich używania w ramach rutynowych trendów Trend identyfikacji trendów jest jednym najważniejszych funkcji średnich kroczących, które są wykorzystywane przez większość przedsiębiorców, którzy dążą do tego, aby ich przyjaciel Moving averages był wskaźnikiem słabiej rozwiniętym, co oznacza, że ​​nie przewidują nowych trendów, ale potwierdzają trendy, które zostały ustalone Jak widać w Rys. 1, uważa się, że towar jest w trendzie wzrostowym, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej, a średnia jest nachylona w górę. Odwrotnie, przedsiębiorca użyje cena poniżej dolnej pochyłej średniej, aby potwierdzić spadek Wielu przedsiębiorców rozważa tylko posiadanie długiej pozycji w aktywach, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej Ta prosta reguła może pomóc zapewnić, że trend działa na korzyść handlowców. Mentent Many beginner handlowcy pytają, jak można mierzyć moment i jak średnie ruchy mogą być wykorzystane do pokonania takiego wyczynu Prostą odpowiedzią jest zwrócenie szczególnej uwagi na okresy czasu używane do tworzenia średniej, ponieważ każdy okres czasu może dostarczyć cennych informacji na różne typy momentum Ogólnie rzecz biorąc, moment pędu krótkoterminowego można oszacować, patrząc na ruchome średnie, które skupiają się na okresach 20 dni lub krótszych Patrzenie na ruchome średnie, które są tworzone w okresie od 20 do 100 dni, jest ogólnie uważane za dobrą miarę średniookresowa dynamika Wreszcie każda średnia ruchoma, która wykorzystuje 100 dni lub więcej w obliczeniach, może być wykorzystana jako środek dalekosiężnego rozsądku Powinieneś powiedzieć, że 15-dniowa ave ruchoma wściekłość jest bardziej odpowiednim środkiem krótkoterminowego tempa niż 200-dniowa średnia ruchoma. Jedną z najlepszych metod określania siły i kierunku dynamiki aktywów jest umieszczenie trzech średnich ruchów na wykresie, a następnie zwracać szczególną uwagę Jak stosują się do siebie nawzajem Trzy średnie ruchome, które są powszechnie stosowane, mają różne zakresy czasowe w celu przedstawienia krótkoterminowych, średnio - i długoterminowych zmian cen Na rysunku 2 silny wzrost jest widoczny, gdy krótszy Średnie wartości średnie znajdują się powyżej średnich dugoterminowych, a dwa średnie różnią się w przeciwieństwie do średnich krótkoterminowych poniżej średniej dalekosiężnej, momentum jest w kierunku niższym. Wsparcie Kolejnym powszechnym wykorzystaniem średnich kroczących jest określanie potencjalnych cen Nie potrzebuje zbyt wiele doświadczeń w poruszaniu się ze średnimi kroczącymi, aby zauważyć, że spadająca cena aktywów często zatrzymuje się i odwraca kierunek na tym samym poziomie, co ważny średnia Na przykład na rysunku 3 widać, że 200-dniowa średnia ruchoma była w stanie podeprzeć cenę akcji po spadku z wysokiego poziomu w pobliżu 32 Wielu przedsiębiorców przewiduje odbijanie się od głównych średnich kroczących i wykorzysta inne wskaźniki techniczne jako potwierdzenie przewidywanego ruchu. Oprocentowanie Gdy cena aktywa spadnie poniżej wpływowego poziomu wsparcia, takiego jak 200-dniowa średnia ruchoma, nie jest rzadkością, aby zobaczyć przeciętny czynnik jako silną barierę, która uniemożliwia inwestorom naciskając cenę powyżej tej średniej Jak widać z poniższego wykresu, opór ten jest często używany przez handlowców jako znak do zysków lub do wyeliminowania istniejących długich pozycji Wiele krótkich sprzedawców będzie również używać tych średnich jako punktów wejścia, ponieważ cena często odbija się od oporu i kontynuuje swój ruch niższy Jeśli jesteś inwestorem, który trzyma długą pozycję w aktywach poniżej głównych średnich kroczących, może być w Twoim najlepszym interesie, aby zobaczyć te e poziomy ściśle, ponieważ mogą znacząco wpłynąć na wartość Twojej inwestycji. Straty utraty Wsparcie i oporność charakterystyk średnich kroczących sprawiają, że są one doskonałym narzędziem zarządzania ryzykiem Zdolność przenoszenia średnich do określania miejsc strategicznych w celu ustalania zleceń stop loss pozwala handlowcom aby wyeliminować utratę pozycji, zanim będą mogły rosnąć większe Jak widać na rysunku 5, handlowcy, którzy posiadają długą pozycję w magazynie i ustawiają swoje zlecenia stop loss poniżej średnich wpływów, mogą zaoszczędzić sobie dużo pieniędzy Używając średnich kroków, aby ustawić stop loss-loss jest kluczem do skutecznej strategii handlowej. Moving Average Indicator. Długość średniej ruchomej są bardziej wrażliwe i identyfikują nowe trendy wcześniej, ale również dają więcej fałszywych alarmów Dłuższe średnie ruchome są bardziej niezawodne, ale mniej elastyczne, podnosząc tylko duże trendy. Użyj średniej ruchomej, która wynosi połowę długości cyklu, który jest śledzony Jeśli długość cyklu szczytowego do szczytu wynosi około 30 dni, to 15-dniowa średnia ruchoma jest odpowiednia Jeśli 20 dni, 10 dniowa średnia ruchoma jest odpowiednia Niektórzy handlowcy wykorzystują średnie ruchome 14 i 9 dni w powyższych cyklach w nadziei na generowanie sygnałów nieco wyprzedzających rynek Inne faworyzują liczbę Fibonacciego 5, 8, 13 i 21.100 do 200 Dzień 20 do 40 Średnie ruchy tygodnia są popularne w dłuższych cyklach20 do 65 Dzień 4 do 13 Średnie ruchy tygodnia są przydatne w cyklach pośrednich i od 5 do 20 dni w krótkich cyklach. Najprostszym średnim ruchomej generuje sygnały, gdy cena przecina średnią ruchliwą. Za długo, gdy cena przecina powyżej średniej ruchomej od dołu. Jest krótko, gdy cena przecina się poniżej średniej ruchomej z góry. System ma skłonności do szyfru na różnych rynkach, z ceną przekraczającą na całej średniej ruchomej, generując dużą liczbę fałszywych sygnałów Z tego powodu średnie ruchome systemy zazwyczaj stosują filtry, aby zredukować szarpanie. Zaawansowane systemy wykorzystują więcej niż jedną średnią ruchu. Dwa średnie kroczące korzysta z szybszej średniej ruchomej, zastępując cenę zamknięcia. Trwałe Średnie Ruchowe wykorzystuje trzecią średnią ruchomej, aby określić, kiedy cena jest rozłożona. Wiele średnich kroczów używa szeregu sześciu szybkich średnich ruchów i sześciu wolnych średnic ruchu, aby potwierdzić siebie nawzajem. Średnie ruchome są użyteczne w celach trendowych, redukując liczbę whipsaws. Keltner Channels używają pasm wykreślanych w wielokrotnym średnim zakresie rzeczywistym w celu filtrowania przecięć średniej ruchomej. Popularny wskaźnik MACD Moving Average Convergence Divergence jest odmianą dwóch średnich ruchów system, wykreślony jako oscylator, który odejmuje średnią z wolnych ruchów od średniej szybko poruszającej się. Cotygodniowy przegląd globalnych rynków pomoże Ci zidentyfikować ryzyko rynkowe poprawiając swój czas. Wyobrażenia o tym, co jest. normalne dla atmosfery. Następna aktualizacja 11 sierpnia 1997 r. Standardowe zastrzeżenie obowiązuje tutaj niniejsza praca jest wyłącznie opinią Chuck Doswell i nie stanowi żadnego oficjalnego oświadczenia NSSL, ERL, OAR, NOAA, DoC lub Prezesa Stany Zjednoczone teraz znasz mój łańcuch dowodzenia lub przynajmniej skrót. Współczesna Instytucja Kooperatywnego Instytutu Mechatron Meteorologicznych, Norman, OK.1 Wprowadzenie. Największą sprawą codziennej dyskusji jest pogoda, a dziś wiele dyskusji, w tym w internecie, koncentruje się wokół dziwnej pogody, którą mieliśmy Ostatnio przypuszczalna dziwactwo pogody przypisuje się różnym strumieniom strumienia Jet, efektu cieplarnianego, El Ni o, erupcji wulkanów, cudzoziemców, zbliżającego się końca Wszechświata itd. Wiele z nich ma swoje początki w takich źródłach jak: gazety, niedzielne suplementy, popularne czasopisma naukowe, papiery tabloidalne i oczywiście telewizja Wśród ostatnich wydarzeń pojawiły się programy o pogodzie w dość poważnych prezentacjach PBS, w komentarzach i opisywanych przez lokalną witrynę Weathercasters, w wersjach telewizyjnych czasopism i czasopism gazety tabloidalne, a także w sprawie kanału "Pogoda" mówię prosto, że zdecydowana większość tego, co czytasz i słyszysz w formie wyjaśnień za pośrednictwem różnych media to rzeźby, mitologia, bełkotliwe lub groteskowe uproszczenia. Niezależnie od tego, jak wielu kameralnych ludzi wybiegają przed kamerami, aby uchwycić nieuchronne gry, które telewizja wykorzystuje w zamian za zawartość, to co media są w większości puszyste, prawdy Media nie są w biznesie, aby robić naukę w biznesie, aby sprzedawać piwo, samochody, kosmetyki, pasty do zębów, fast foodów, a być może same Jeśli dobra nauka naukowa sprzedaje, to w porządku, ale jest tendencja do popychania kontrowersyjnego i sensacyjne, prawie zawsze kosztem substancji Programowanie jest przede wszystkim usprawiedliwieniem, aby umieścić swoje produkty przed tobą, konsumentem Jeśli zdarzy się powiedzieć coś edukacyjnego, jest to głównie przypadkowe Niech kupujący uważać. Science ma tendencję do bore ludzi, ponieważ wymaga starannej refleksji i uwagi Większość ludzi oglądających telewizję lub przeciągania mags na lokalnej kiosku, a nawet surfowania po Internecie nudzi się łatwo Nie don t chcesz myśleć bardzo ciężko lub bardzo długo W ten sposób łatwo wprowadzają w błąd przez szum i przesadę, kłamstwa i mitologię, które napotykają na pogodę Jeśli nie schroniłbym cię tak daleko, 2 musisz być zainteresowany substancją co najmniej trochę Let jak się wydaje, że ich własne doświadczenie reprezentuje całe doświadczenie na świecie przez cały czas Dla wielu, jeśli osobiście niczego wcześniej nie doświadczyła, musi to być niezwykłe i nienormalne doświadczenie Jest to takie głupie i powierzchowne, że prawie nie zasługuje na to, by wspomnieć tutaj, z tym że wiele osób podziela takie przypuszczalne założenie dotyczące swoich doświadczeń Gdy pogoda przewyższa kogoś innego, a ludzie mają krótkie wspomnienia, więc ich postrzeganie ich doświadczenia jest często ograniczone do ostatnich kilku lat, to głośno głosi się jako coś nienormalnego lub niezwykłego, często zabarwionego tragicznymi przodkami o przyszłości. Oczywiście, kiedy czytasz i słyszysz o pogodzie z mediów, często mówi się, co jest normalne dla tego dnia normalnej wysokiej temperatury, normalnej niskiej temperatury, a może i normalnej ilości opadów w roku do tej daty , otrzymujesz informacje, które reprezentują to, co jest normalne w określonym dniu twojego miasta Czy kiedykolwiek myślałeś o tym, co oznacza te numery Skąd pochodzą Co mówią naprawdę powiedzą Ci, czego się spodziewać 5 kwietnia lub 23 października, czy zawsze, co oznacza normalna pogoda w danym dniu lub w danym roku. Mam nadzieję, że słowo "normalnie" może być nieszczęśliwym wyborem słów, które przekazuje coś dość niewłaściwego, gdy słowo jest używane do opisu pogoda, zwłaszcza w sposób ilościowy.2 Dystrybucje na konkretną datę. Zacznę od rozważania, jakie dane mogą rzeczywiście pokazać, to hipotetyczne i teoretyczne Wyobraź sobie, że istnieje rekord wysokiej temperatury es dla Hellmouth w stanie Nevada, który jest kompletny przez okres 100 lat Dla każdej daty w roku, z wyjątkiem 29 lutego, zarejestrowano 100 wartości wysokiej temperatury Jakie są przypuszczenia, że ​​taki rekord może wyglądać Czy uważasz, że wszystkie wysokie temperatury na każdym 16 czerwca w ciągu tego 100 lat są takie same Wydaje się, że raczej mało prawdopodobne, nikt nie byłby taki głupi, aby uwierzyć, że prawy Miły sposób na wizualizację, jak wygląda 100 obserwacji, to wyświetlanie 100 obserwacji wysokiej temperatury Można to zrobić w na różne sposoby, ale wyobraź sobie spisek liczby razy, ilekroć każda temperatura miała miejsce 16 czerwca. Taka fabuła mogłaby wyglądać tak, jak ta 3, z której można rozpoznać znaną, dzwonkową krzywdę Ciekawie, krzywa dzwonu jest czasem nazywana normalnym Dystrybucja, głównie ze względów historycznych, mało interesujące tutaj Dane mogą wyglądać tak, być może na innej dacie, w tej samej lokalizacji lub w innej lokalizacji w tym samym dniu3. Pomiar centralny ency. Now rozważyć, jak przejść do określenia, co jest normalne w określonej dacie, biorąc pod uwagę, że temperatury w tej dacie różnią się w poszczególnych latach. Najbardziej logicznym początkiem byłoby powiedzenie, że to, co jest normalne, jest zwykłą średnią danych z każda z 100 próbek Średnia prosta dla średniej lub średniej dla pewnej zmiennej, x 100 próbek próbkowana jest zdefiniowana jako. gdzie xi reprezentują poszczególne wartości z każdego z 100 lat w okresie zapisu, a zabawny symbol jest odczytywany jako suma od 1 do 100 xi 4 Średnia prosta jest jedną z wielu sposobów pomiaru tego, co jest technicznie znana jako tendencja centralna Inny taki środek nazywa się medianą, że wartość x, która dzieli rozkład na dwie równe części z 50 wartości powyżej mediany i 50 wartości poniżej Poniższe dwa krzywe w kształcie dzwonka oznaczają średnią i medianę, dokładnie taka sama średnia prosta jest współzależna z szczytem dystrybucji Nie zawsze jest to prawda, być show n. Te dwa pierwsze przykłady zostały wybrane w taki sposób, że zwykła średnia danych jest taka sama w obu wartościach, ale wyraźnie różnice w rozkładach są różne. Wygląda na to, że zakres wartości jest znacznie większy w drugim przykładzie niż w pierwszym Jest to ważna lekcja na temat normalnej średniej wartości nie mówiącej całej historii Ponieważ całkowita liczba wartości musi pozostać taka sama w obu przypadkach, np. W moim hipotetycznym przykładzie, 100 wartości całkowitych dla każdego dnia, średnia wartość występuje znacznie rzadziej w drugim przykładzie niż pierwsza W rzeczywistości, nawet w pierwszym przykładzie, średnia wartość nie występuje większość czasu większość wartości w rozkładzie nie jest dokładnie na średniej wartości Jest to ogólnie rzecz biorąc, więc jeśli norma oznacza, że ​​nie ma odejścia od średniej, to co jest normalne jest w rzeczywistości nieco niezwykłe Innymi słowy, jeśli przez normę oznacza średnią, co n ormal rzeczywiście występuje tylko raz na jakiś czas Dane pokazują, że wystąpienie średniej wartości jest bardziej niezwykłe w drugim przykładzie niż w pierwszym, ale duże odejścia od średniej są rzadziej spotykane w pierwszym przykładzie w porównaniu do drugiego..To już ilustruje kolejną ważną kwestię Jeśli normalnie zdecydujemy się na to, co jest typowe, to co naprawdę jest typowe jest odmiana Pogoda zmienia się z roku na rok, więc średnia sama w sobie nie mówi wiele o tym, co jest prawdziwa pogoda jak średnia jest tylko statystycznym wynikiem pochodzącym z kolekcji wydarzeń, które indywidualnie nie mogą wyglądać niczym przeciętna. Aby powiedzieć coś znaczącego na temat pogody, jego zmienność musi być opisana. W rzeczywistości każda wypowiedź o tym, co jest normalne bez opisu rozkład rozbieżności od normalnych jest niepełny i mylący. Aby wyrazić odmianę średnią, statystycy często wykorzystują wariancję próbki s 2, zdefiniowane jako. Gdzie dzielnik ma wartość 99, a nie 100, z niewielkich powodów technicznych, które nie dotyczą nas 5 Gdy rozkład jest wąski, podobnie jak w pierwszym przykładzie krzywej dzwonowej, wariancja jest stosunkowo niewielka, gdy rozkład jest szerokie, jak w drugim przykładzie, wariancja jest stosunkowo duża Niektóre zmienne pogodowe mają więcej wariancji niż inne, a odchylenie w pewnej zmiennej w określonej lokalizacji może być zupełnie inne niż w innej lokalizacji Na przykład temperatury w pobliżu biegunów lub w pobliżu równik nie różni się znacznie od dnia na dzień lub rok do roku jako miejsca pomiędzy pogoda w niektórych częściach kraju jest bardziej zmienna z roku na rok niż w innych i zmienność zależy od sezonu W zimie, w północnej Dakocie dla np. temperatury nie różnią się w takim stopniu, jak w Stanach Zjednoczonych, ale w lecie sytuacja jest odwracana w sezonie letnim w Oklahoma nie różnią się tak samo jak w Północnej Dakocie Istnieją meteorologiczne Przyczyny tego, co nie jest przedmiotem troski w tym eseju, pokażę dane zarówno w Północnej Dakocie, jak i Oklahoma City później. Zmienność próbki nie jest jedyną miarą zmienności Istnieje wiele różnych sposobów opisywania zmienności za pomocą statystyk, 6 jest interesujące aby rozważyć zakres między ekstremami Zastanów się jakieś rzeczywiste dane dla Oklahoma City pokazane jest wykres różnicy między rekordowym i rekordowym niskim dla każdej daty w roku Pokazano również różnicę między średnią wysoką i średnią niską , gdzie średnia jest w okresie 30 lat 1961-1990 będzie to omówione później W miarę upływu czasu, rekordy są złamane Oznacza to, że zakres zaobserwowanych wartości będzie stopniowo wzrastać, chociaż dystrybucja bazowa O których nie ma solidnych informacji jest dostępny, ponieważ nie został zaobserwowany może się nie zmieniać Innymi słowy, nawet jeśli dystrybucja bazowa jest stała i nie ma gwarancji, że jest, obserwując e pogoda przez 100 lat może nie być wystarczająco długa, aby spróbować prawdziwie skrajnych korzyści z dystrybucji Jest to poważna część dylematu w próbie określenia, czy klimat się zmienia Klimat jest w zasadzie produktem statystycznym, wywodzącym się z odmiennych pogoda Dla innego spojrzenia patrz notatka dodana w punkcie 9 Zważywszy, że nasze naukowe obserwacje pogody zostały zebrane jedynie przez około 200 lat w Stanach Zjednoczonych, jest mało prawdopodobne, że zostały zaobserwowane prawdziwe skrajne warunki klimatyczne Jest zasadniczo niemożliwe pewnie o możliwych zmianach klimatu, gdy sam klimat jest niepewny powrócę do tego tematu później.5 Inne rodzaje dystrybucji. Jeśli nie jest to wystarczająco złe, nie ma gwarancji, że prawdziwe dane będą podążać za krzywą, dwa przykłady Mogą wyglądać tak dobrze, gdy dystrybucja mówi się, że jest pochylona W przypadku ukośnych rozkładów, należy jasno określić, że średnia prosta niekoniecznie jest dobrym pomiarem ponieważ ma to wpływ na kilka dużych odejść, daleko od szczytowego rozkładu W przypadku ukośnych rozkładów mediana jest lepszym środkiem, co jest typowe jest pożądane W skrajnym przypadku, podobnie jak w przypadku większości rozkładów wytrącanie się, które wygląda coś takiego, szczyt znajduje się na jednym z ekstremalnych końców obserwacji, a rozkład odrywa się, gdy obserwowane wartości stają się duże W takim przypadku typowe jest zerowe wytrącanie Środek może być bardzo bliski zeru i średnia może mieć wpływ pod wpływem kilku ekstremalnych wartości. W przypadku takiej dystrybucji, całe pojęcie centralnej tendencji staje się wątpliwe. W przypadku rozkładu bimodalnego istnieje prawdziwe wyzwanie ani mediana, ani średnia pokazują, co jest typowe, ponieważ istnieją dwie wersje co jest typowym, nie tylko jednym Brak pojedynczej miary centralnej tendencji może opisywać ten rodzaj rozkładu Gdy obserwacje wykazują rozkład bimodalny lub nawet więcej niż tylko tw o odrębne piki, co oznacza, że ​​pogoda zazwyczaj spada na dwa lub więcej odrębnych wzorów. Takie rozkłady mogą się pojawić, chociaż rzeczywiste rozkłady mogą nie być tak jednoznacznie dwumodalne, że przykłady mogą mieć po prostu pewne uderzenia wskazujące na możliwość obecności oddzielne piki6. Zróżnicowanie z dnia na dzień. Do tej pory rozważałem głównie dystrybucję zmiennej w pojedynczej dacie, przez ponad 100 lat hipotetycznego przykładu Zastanów się, jak dane mogą wyglądać w trakcie rozważania przez cały rok interesować się teraz niektórymi prawdziwymi danymi Spójrzmy na tę wykresy w zakresie dziennych temperatur rekordu pochodzących z rekordów dla Oklahoma City niezależnie od okresu rejestracji w tym miejscu Oprócz regularnych rekordów o wysokiej i niskiej temperaturze dla każdego data jest również najniższa temperatura maksymalna i najwyższa temperatura minimalna dla każdej daty, jak pokazano w przykładzie Uwaga, że ​​nie ma informacji zawartych w s na temat tego, jaka dystrybucja dla każdej daty może wyglądać tak, jak tylko zakres między rekordem wysokim i niskim dla każdej daty Możesz zauważyć, że w ciągu roku jest stosunkowo gładka zmienność tła dystrybucji To odzwierciedla fakt, że temperatury są cieplejsze w lecie niż w zimie, ogólnie rzecz biorąc Ale nie każdego dnia zimą jest zimno, a nie codziennie w lecie jest gorąco Rekordowo niskie temperatury maksymalnie zbliżają się do rekordowych niszczy i rekordowo niskich temperatur bardziej jak rekordy Czytelnik może chcieć myśleć o tym, co mówi o meteorologii. Zwykłą praktyką jest ustalenie średniej temperatury na dzień, jako zwykłej średniej między obserwowaną wysoką temperaturą a obserwowaną niską temperaturą. mam nadzieję, że w tym momencie będzie łatwo zrozumieć, że definiowanie średniej temperatury na dzień w ten sposób może nie być bardzo reprezentatywne dla prostej średniej wszystkich temperatur W ciągu dnia na przykład może się zdarzyć, że maksymalna temperatura w określonej dacie ma miejsce wkrótce po północy, a zimny front przynosi spadające temperatury przez cały dzień. W takim przypadku najwyższa temperatura w ciągu dnia nie jest zbyt reprezentatywna dla temperatur w całym okresie tego dnia Jednak zaletą tej metody obliczania średniej temperatury w ciągu dnia jest potrzeba tylko dwóch wartości maksymalnych dziennie i minimalnego dnia. Oczywiście wykonane w bardziej złożony sposób średnia będzie zależeć od tego, jaka jest rozkład temperatury w ciągu dnia faktycznie było W przypadku wielu obserwacji używanych do określania klimatu obserwatorzy nie zbierają godzinowych temperatur, jak to jest zrobione w National Weather Service, obserwując miejsca Raczej, tylko mierzyją dzienną wysoką i niską temperaturę Ta praktyka, , jest jedynie odzwierciedleniem dostępnych danych Nie można użyć dokładniejszej procedury, ponieważ dane potrzebne do dokładniejszej reprezentacji nie ma w wielu miejscach. W sumie to teraz rozważmy średnią z 30-letniego okresu rejestracji temperatur, 30-letnią średnią temperaturę maksymalną, 30-letnią średnią minimalną temperaturę i średnią 30-letnią średniej temperatury na dzień Jeśli wartości te zostaną wykreślone w ciągu roku, wynik zostanie pokazany na wykresie pokazanym tutaj Jest to znacznie płynniejsza wersja rocznej zmienności temperatur niż wykres pokazany wcześniej dla temperatur rekordu na dana data, ale nadal ma pewne nieprawidłowości7. Rozwinięcie normaliów. Jeśli uwzględnimy wykres średniej dziennej temperatury, dzienne wartości tych statystycznych obliczeń mogą być użyte do określenia, co jest normalne dla każdego dnia. Należy jednak pamiętać, że są pewne wstrząsy i wiggles na tej wykresie średnia nie zmienia się gładko z jednego dnia na drugi przez cały rok W związku z tym, co można zrobić, to obliczyć teoretyczną krzywej, która pasuje do obserwacji ściśle, ale które nie s różnią się od każdego dnia do następnego. Istnieją różne schematy techniczne, ale szczegóły nie mają tu znaczenia Wartości z tej gładkiej krzywej można by nazwać normalnymi temperaturami To samo można zrobić osobno codziennie wysokich temperatur a do codziennych niskich temperatur To przyniosłoby gładkie krzywe uśrednionych wysokich i niskich temperatur na każdy dzień Mam nadzieję, że można zobaczyć, jak sztuczna taka normalna wartość jest produktem końcowym wielu założeń i manipulacji statystycznych Byłoby typowe tylko w bardzo ograniczonym znaczeniu Niemniej jednak ten proces lub coś w tym stylu jest zasadniczo tym, co zostało zrobione, aby zapewnić Ci normalną wysoką i niską temperaturę, jaką widzisz w prezentacjach multimedialnych. Oczywiście, nie ma nic magicznego ani świętego, jak to było done Na każdym kroku po drodze podejmowano decyzje dotyczące sposobu manipulowania obserwacjami Wśród tych decyzji jest okres używany do określenia, co jest normalne Co generall y nie jest wykorzystywane przez cały okres, w którym dane istnieją, ale aby wybrać 30-letni okres zapisu i zadzwonić, że okres normalnej pogody Dla Krajowego Serwisu Pogody Normalny obecny okres rejestracji wynosi 1961-1990 koniec każdego dziesięciolecia, 30-letni okres uśredniania zostaje przesunięty o kolejne 10 lat. Po zebraniu danych w 2000 r. okres normalności przejdzie w latach 1971-2000 w 2001 r. i pozostanie tam do 2011 r., a tak dalej Wynik wygląda tak, gdy stosujemy się do rocznych danych dotyczących opadów w Oklahoma City Pamiętaj, że poziomy liniowe, reprezentujące 30-letnie średnie dla różnych 30-letnich okresów uśredniania, zmieniają się z jednej dekady na następną W niektórych przypadkach różnica jest dość istotne dla przedstawionych danych, roczny normalny opad dla Oklahoma City zmienił się nawet o 3 cale. Tak więc, co nazywa się normalnym 30 lat temu, nie jest tak zwane normalnie dzisiaj. Kto decyduje o tym, jak długi okres uśredniania decyduje, co h lata użytkowania Kto decyduje o tym, jakimi statystycznymi manipulacjami wykorzystywać dane Dla Stanów Zjednoczonych takie decyzje są podejmowane przez Krajową Służbę Pogodową i Krajowe Centrum Danych Klimatu Przypuszczalnie, jeśli zostaną poproszeni, mogą dostarczyć informacji na temat tego, jak obliczają to, co jest normalne , ale wszystkie takie decyzje są w pewnym sensie arbitralne Mogłyby to uczynić w jakiś inny sposób, a wynik mógł być nieco inny, ale równie uzasadniony. Gdzie to odchodzi? Jak wykazałem, odejście od normy nie jest czymś niezwykłym , odejścia od normy są dosyć typowe W zależności od tego, co jest obserwowane i jak dokładnie mierzone, nie możemy mieć nawet solidnych informacji na temat tego, co naprawdę jest normalne w przypadku pewnych wydarzeń Prawdopodobnie jest to całkiem normalne zjawisko w przypadku ich ważnych wydarzeń odejście od średniej, która ma się wydarzyć w ciągu 30 lat, większe większe odejście od przeciętnych zdarzeń, jakie mają miejsce w każdym stuleciu, a nawet większe wydarzenia, które miały się wydarzyć w ciągu 1000 lat fakt, że większość osób ma egocentryczne spojrzenie na klimatologię opisaną we wstępie, każde ważne wydarzenie, które znacznie odbiega od średniej, wydaje się dziwnie nietypowe dla większości ludzi, chociaż w bardzo realnym znaczeniu można uznać za typowe, gdy długi pogląd jest podjęte.8 Zdarzenia dotyczące opadów deszczu i interwały nawrotu. wymaga często często niezrozumiały temat odstępów nawrotu Najczęstszym zastosowaniem jest opad deszczu prowadzący do powodzi, ale metoda ta może być wykorzystana do oszacowania interwału nawrotu dla praktycznie dowolnego zdarzenia. deszczom, obserwacja opadów deszczu na niektórych zbiornikach lub zlewni może być użyta do określenia częstości występowania szczytowych ilości opadów w obrębie zlewni Załóżmy, że pomiary opadów deszczu podzielone są na kategorie, odstępy od 0 cali lub 0 cali lub cokolwiek i Obserwowane zdarzenia w obrębie każdego przedziału są liczone To powoduje, że histogram wykresu częstotliwości, który wyglądałby trochę coś takiego jak pokazano wcześniej z pikiem przy najniższych wartościach i ogonem z bardzo niskimi częstotliwościami rozciągającymi się ku wysokim wartościom Częstotliwość zdarzeń maleje, gdy wzrasta ilość obserwowanych opadów deszczu i okazuje się, że takie działki często mogą być przybliżone bardzo dobrze co jest znane jako Lognormal Distribution W rzeczywistości przedstawiony hipotetyczny wykres jest rozkładem Lognormal. Oczywiście rzeczywiście duże ilości obserwowanych opadów deszczu są bardzo rzadkie i mogą nie być obserwowane w okresie rejestracji. Jeśli założono, że rozkład opadów stwierdzone przy użyciu krótkiego okresu rekordu ma zastosowanie w bardzo długich okresach, rozkład teoretyczny może zostać wydłużony, takie rozszerzenie nazywa się ekstrapolacją, aby dowiedzieć się hipotetycznej częstotliwości występowania bardzo duŜych zjawisk opadów deszczu o niskiej częstotliwości Widzę, Ŝe proces ekstrapolacji jest ryzykowny biznes Zakładając, że jedna próbka warta 100 lat danych lub cokolwiek jest rzeczywiście dostępna jest wystarczającą bazą danych obserwowanie rzeczywistej dystrybucji zdarzeń niekoniecznie jest dobre, ale przy braku informacji może to być wszystko, co mamy. Oznacza to zwykle normalny deszcz w danym dniu, zazwyczaj oznacza średnią wszystkich obserwowanych zjawisk opadów deszczu na data szczególna Dodano wiele zerowych wartości, a więc przeciętne opady są małą kwotą Dzisiejsze obserwacje opadów deszczu w ciągu dwóch różnych lat są porównywalne z wartościami normalnymi w Oklahoma City Zwróć uwagę, że normalna sytuacja wydaje się być że każdego dnia pada niewielka ilość W rzeczywistości, jest wiele dni bez deszczu W dniach, kiedy robi deszcz, kwota często przekracza to, co jest normalne dla tego dnia Wartości rekordowe dla każdego dnia w Oklahoma City w porównaniu do normalnych, jak to, co pokazałem wcześniej dla Bismarcka, zostały przedstawione tutaj. Oczywiście, co zwykle mówią media, nie jest przeciętnym opadem na określoną datę, ale całkowita akumulacja za rok do tej daty Jak pokazano tu, w jaki sposób gromadzi się opad w danym roku nie wygląda tak, jak wygląda na średnim zawiadomieniu w tej fabule, że w żadnym rocznym roku całkowite dopasowanie dokładnie tego, co jest normalną średnią 30-letniej w latach 1961-1990, i przypomnieć roczną zmianę opadu Wyobraź sobie wszystkie różne typy wykresów dziennego skumulowanego wytrącania, które mogłyby być wykonane ze wszystkich różnych lat danych Wytrącanie jest szczególnie trudne do scharakteryzowania słowem normalnym w jakikolwiek znaczący sposób. Zwróć uwagę, że częstotliwość zaobserwowanych zdarzeń została znaleziona na podstawie tych danych, dzieląc obserwowaną liczbę zdarzeń w okresie rejestracji Jeśli zdarzenie przekraczające pewną wielkość progową miało miejsce 10 razy na 100 lat, co oznacza średnią częstotliwość co 10 lat, to z pewnością będzie nie było 10 równomiernie rozproszonych zdarzeń, chociaż Gdy rozpatrywany jest rozkład zdarzeń o tej wielkości w funkcji czasu, jedna rzecz będzie v ery oczywiste, że nie występują w regularnych odstępach dziesięciu lat W rzeczywistości, w przypadku pomiarów opadów deszczu, występuje wyraźna tendencja do wystąpienia zdarzeń o określonym rozmiarze w klastrach, z długimi okresami pomiędzy tam, gdzie nie ma tego rozmiaru. Sierpień 1997 Nawiasem mówiąc, częstotliwość występowania jest określona w konkretnych lokalizacjach, całkiem możliwe, że wiele wydarzeń 100-letnich nastąpi w krótkim czasie w różnych, ale w pobliżu miejscach Jeśli weźmiemy pod uwagę powodzie wodne, na przykład kilka sąsiadujących basenów could experience 100-year floods over a span of 20 years This would not mean necessarily that the 100-year computations in each basin are wrong Moreover, the values typically are different for each location a 100-year event in the mountainous western US almost certainly would involve smaller rainfall amounts than a 100-year event along the Gulf Coast. The frequency values for low-frequency events that have been estimated by extrapolating the distribution beyond the actual observations are all less than one event per the period of the actual record That is, in the period of record say 100 years , such an event was never actually observed Given a record length of Y years, the lowest frequency that can be seen is Y -1 For Y 100 years this gives a lowest frequency of one per 100 years By extending the graph, estimated values for the frequency that are less than one can be obtained, as already noted If the hypothetical frequency is 0 1 per 100 years, this is the same as once per 1000 years, or a so-called thousand-year event A 500-year event would be 0 2 per 100 years, and so on It s pretty difficult to observe 0 1 events Given that in the United States, a 200 year continuous record is pretty unusual, it is clear that 500- or 1000-year recurrence intervals are the result of such extrapolations. The chances of an event of some given magnitude increase with time, but the passage of one recurrence interval does not guarantee that you will have seen o ne, and only one, such event The longer the period of record, the more likely an event of that magnitude will occur If the event s magnitude is small say a 10 year event , it will occur relatively often and if each 100 year period was considered separately, the frequency of such an event would look pretty much the same over each 100 year interval 10 events per 100 years For very large events say a 500 year event , the frequency within any 100 year interval would fluctuate considerably In some centuries, no such event would occur In other centuries, there might be several such events But if we somehow could look at 10,000 year intervals perhaps using the techniques of paleoclimatology , the frequency of some event with an average recurrence interval of 500 years would be about the same 20 events in every such 10,000 year period At this point in human history, these are pretty abstract concepts, obviously.9 Climate change. As a bit of a digression, suppose the frequency of 10 year events is observed somehow to be changing from one century to the next Any such change might be viewed as a change of the climate, although that might be an arguable conclusion On the other hand, it would be very hard to infer much about changes in the frequency of 500 year events in terms of climate change, because over the time from one century to the next, it is quite possible that all that has been observed is a natural fluctuation in the frequency of 500 year events The ground here is getting pretty shaky. Part of the problem is to decide what is really meant by the word climate The word climate generally is taken to mean some sort of average of the weather That much is fine, but what is the averaging period And how much data are there to be certain in a hard, statistical sense that the average is changing As already noted, solid meteorological observations are about two centuries old in most of the U S and some important observations notably, those above the surface have shorter periods of record than that Of course, evidence can be found for what the climate might have been like a long time ago ice ages, etc , so the climate of the distant past was almost certainly very different from the climate of today, but it is really difficult to be certain of the details of the changing climate And if the climate is changing all the time as is probably the case , then whatever is called the climate is basically only a particular and basically arbitrary way of manipulating the data statistically When the data are viewed with other choices having been made, perhaps the climate will appear more stable than it does when the choices are made another way There are lots of good folks as well as ignorant folks in the media and elsewhere talking about how we humans might or might not be changing the climate and I have no information that says we are or are not changing the climate from what it would have been without human activities However, if climate is changing all the time, how ca n the changes introduced by humans be distinguished from the changes that would have occurred without humans It is very difficult to make this distinction Even experts disagree about such things 7 How can we have confidence that the media reports have done their job in educating us to be aware of the true situation My belief is that we cannot rely on the media to keep us informed about such things. Note added in August 1997 Recently, Reid Bryson wrote a very interesting essay in the March 1997 issue of the Bulletin of the American Meteorological Society Vol 78 pp 449-455 in which he proposes the following definition. Climate Climatic status is the thermodynamic hydrodynamic status of the global boundary conditions that determine the current array of weather patterns. His idea is that the global boundary conditions determine the sorts of permissible weather patterns Hence, if the boundary conditions are changing, so is the climate He notes that this status changes with time and the season, and that the climate includes the weather patterns associated with that status As interesting as this idea is, it s not clear to me that it really has changed anything We do not know the precise boundary conditions the use of this term is associated with treating the problem as a boundary value problem, a mathematical term and so we would still have to do some sort of averaging in order to treat the problem in any practical terms It has not been demonstrated, moreover, that the problem is a pure boundary value problem it might be that with a given set of boundary conditions, the set of permissible weather patterns could also depend on the initial conditions an initial value problem, in mathematical terms However, I like the notion that the climate necessarily includes the fluctuations associated with the weather patterns permitted by a particular set of boundary conditions Reid s essay is certainly an interesting proposal that at least makes an effort to avoid the logical conundrums o f climate as the average of the weather I m inclined to be supportive of its direction, if not the practicality and appropriateness of all its abstractions. One particularly severe winter, or one notably long drought, or some spectacular series of devastating storms does not signal that the climate has changed Not even all of those taken together are sufficient to foretell the Apocalypse Nor should it be considered automatically as something unusual or particularly abnormal, as I have been trying to show. As I look at the data showing the variation of rainfall in Oklahoma City over a period of 91 years I have a lot of trouble being confident in saying that climate change is or is not occurring Yes, there recently does appear to be more precipitation than in the past However, if I dug back into the record another 91 years, I might find find a period that looked very much like, say, the last 10 years Given all the year-to-year variability, a true climate change however we might want to def ine such a thing is pretty hard to detect Even using sophisticated statistical techniques, it is hard to be completely sure There are a lot of things that can affect the record, including the exposure of the raingauge, how the readings are taken, the design of the raingauge, the character of the surrounding region many of these things have changed over the years, even at a single site Assessing climate change is pretty doggoned difficult Weather and its average, the climate changes on many time and space scales, and we can be certain that during the 200 years or less of observations here in the U S we have sampled only a tiny fraction of those time and space variations in the weather and climate.10 Discussion. So where does this leave us Well, there are several conclusions that I want to you to consider. The weather s most predominant characteristic is variability. What is average is not necessarily what is typical In most instances, having weather that corresponds precisely to the averag e is rather unusual. Knowing the average is not enough information to know what is typical What is needed is a knowledge of the variability about the average The variability of weather depends on the time and location being considered. What is considered normal may not even correspond precisely to the average Normality is a matter of definition In order to understand what normal means, you have to know what was done to the data. When the period of observation is less than a given recurrence interval, the actual knowledge of that recurrence interval is subject to uncertainty it depends on the validity of the assumptions used to find it. When recurrence intervals are used to describe events, they do not imply that events of that magnitude will occur at regular intervals. Any particular event or even a series of events does not necessarily show that the climate i e the average of the weather has changed. The use of statistics to develop quantitative knowledge of atmospheric behavior is not some sort of black art, but popular presentations of that knowledge frequently are misleading because they ignore the statistics Statistics is an important tool for development of an understanding of what is normal and what the climate is, simply because with a knowledge of statistics, the limitations of our understanding can be known Typically, in the media, all of the warnings about the limitations of the procedures often called caveats, a Latin word meaning beware are ignored Many of these limitations are technical and difficult for the public to grasp, so the media usually do not present the caveats Oversimplification is an understandable, if lamentable, tendency of media presentations I would hope that most people would seek more information about such things, but folks willing to seek more information are rather exceptional, I fear. Most people do not want to be bothered with technical issues because they feel they are irrelevant to their lives Unfortunately, ignorance of this sort ca n lead the majority of the public to adopt inappropriate positions regarding decisions about our environment an important example of an inappropriate position is one of apathy If there is so much disagreement about what to, then who cares I believe it to be in every person s self-interest to know more about the environmental issues that confront us The environment can be very unforgiving when we make mistakes, and makes no distinction when those mistakes are attributable to ignorance Like the law, the atmosphere does not recognize ignorance as an excuse. Acknowledgments I have been assisted in this process by Dr David Schultz, Mr Dave Andra, Dr Jeff Trapp, Dr Harold Brooks, and Ms Beverly Reese These kind folks have helped me get the data used in the examples I have shown and or engaged in helpful discussions about this topic.