Golfo di Gaeta (Da Terracina a Formia)
Golfo di Napoli (Napoli)
Golfo di Salerno (Salerno)
Salento costiero (Lecce inclusa)
Costa sicula nord (Palermo)
Costa sicula est (Catania)
Stretto di Messina (Messina e Reggio)
Costa Ragusana-Trapanese
Calabria ionica
Ponente ligure
Costa sarda meridionale ( zonaCagliaritano)
Costa sarda occidentale ( zona Alghero)
Litorale romano (area romana più costiera inclusa)
Livornese-Versilia
Maremma toscolaziale (Viterbo-Piombino)
bisognerebbe distinguere fra mitezza e variabilità. quello con riferimento ai 20° mi sembra più vicino al concetto di mitezza; resta da definire la soglia media della mitezza, che dipende da molti fattori oggettvi e soggettivi. ad esempio le isole britanniche hanno uno scarto annuo decisamente basso, però la t media non è detto che sia mite, anzi sarà anche abbastanza fredda almeno per noi.
Cit. dal film Wanted:"... Voi che cazz0 avete fatto ultimamente?"
Cit. da Colorado: "La neve scende a fiocchi perchè se scendesse a nodi non si scioglierebbe."
viva la φγα
Penso che siano sugli 11°C al sud (area londinese, Essex, isolette varie del canale come Jersey e Guernsey), sugli 8°C al nord (Lancashire, Yorkshire, isola di Man e Irlanda), ancora meno al nord / Scozia. La mia esperienza in Gran Bretagna è che si patisce l'umido e la pratica impossibilità di indossare sandali e scarpe aperte ben più del freddo, ma obiettivamente estati con medie di 12/16°C non quadrano proprio con la nostra idea di clima mite.
Secondo me bisogna lavorare un po' concettualmente sul termine di senso comune "mite", cercare di capire che cosa si intenda con questo termine, ed eventualmente vedere di integrare questi significati con eventuali dimensioni meno intuitive. Penso che quello che ho sollevato sia un buon punto. Se per mite si intende "che varia poco" è una cosa, se si intende "favorevole al comfort umano" è un'altra (o un insieme di molte altre).
Per me il clima mite è quello che allo stesso tempo è vicino al comfort umano e lo fa variando poco. Per questo credo che tra i climi più miti italiani vi siano ponente ligure e golfo di gaeta. Termicamente, igrometricamente e pluviometricamente al livello del mare è così. L'umidità forse è un po' eccessiva l'estate rispetto al comfort in questi luoghi.
http://golfodigaeta.altervista.org/
Webcam Formia su http://www.meteoliri.it/#!prettyPhoto/10/
Stazione meteo http://www.wunderground.com/weathers...p?ID=ILAZIOFO2
Proverei, ma non ho idea di come combinare due indici (scarti della media estiva dalla media invernale e scarti quadratici medi delle medie mensili da 18°C) dotati di locazione e struttura concettuale sostanzialmente diversa in un unico indice. Sono entrambi espressi in gradi celsius ma questo è un po' pochino per ricavarne un solo numero.
Vediamo un po', come si potrebbe fare...
Forse si può passare a un rank order. Ricavare entrambi gli indici per ciascuna stazione, a ognuna assegnare due numeri che indicano la sua posizione nei due ordinamenti, e poi ricavare la media delle posizioni, e listare le stazioni in ordine di media.
Non mi piace (l'ordine non dà conto delle distanze, e visto che parliamo di gradi misurati con termometri le distanze ci sono e sno disponibili) ma non mi viene in mente altro.
La semplice media dei due indici non mi sembra adeguata. Non mi viene in mente che cosa c'è che non va ma c'è qualcosa che non va nella semplice media (o somma) dei due indici.
Forse ho trovato. Si possono fare entrambe le cose (scarto quadratico medio da 18°C delle dodici medie mensili e scarto fra la media estiva e quella invernale) e usare il vettore di due valori come indice bidimensionale.
A quel punto, non c'è un singolo scalare che permetta di avere un ordinamento univoco, ma si possono esaminare le coppie di valori. Sotto forma di listato il risultato è ininterpretabile, non ci si capirebbe un'acca. Ma da un lato i due valori potrebbero essere fortemente correlati; dall'altro si può plottare un grafico a disperisione con asse x un indice, asse y l'altro indice, i punti sul piano rappresentano le stazioni e le loro coordinate identificano dove si collocano sul piano dei due indici. Questo chiaramente assume che siano ortogonali e se sono correlati non sono ortogonali: vabbè, si fa quel che si può.
Poi si divide il piano in quadranti con centro il punto di coordinate media x (indice 1), media y (indice 2) e si vede in quale quadrante si collocano le varie stazioni.
Yeah, de revolutionibus orbium coelestium. Mi ricordo ancora qualcosa di scaling multidimensionale. \as\
Ultima modifica di Borat; 14/09/2011 alle 07:15
Capo Mele, Portoferraio, Gaeta, Ponza, Capo Palinuro, Asinara, Palermo Punta Raisi.
Sto dando un'occhiata a quella cosa di costruire un indice bidimensionale per poi esaminare come si comportano le due dimensioni che lo compongono.
questa è la matrice di correlazione tra escsta e sqm20:
Dunque sono ben correlati ma non correlatissimi, le due costruzioni non misurano proprio la stessa cosa.Codice:sqm20 escsta sqm20 1,0000 escsta 0,5548 1,0000 N=738
Qui abbiamo le medie e le deviazioni standard dei due indici (che sono entrambi metrici, quindi è legittimo farci medie e devizioni standard ecc):
e qui vediamo le medie dei due indici per regione italianaCodice:Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ------------------------------------------------------------------ sqm20 738 9,598237 2,676278 4,693701 18,10838 escsta 738 16,15551 2,033262 10,56667 21,43333
Codice:regione sqm20 escsta ----------------------------- Abr 10,1 16,1 Bas 8,9 15,9 Cal 7,5 14,2 Cam 7,7 14,8 Emi 10,7 18,5 Fri 11,7 17,3 Laz 8,2 15,0 Lig 8,4 14,5 Lom 11,3 18,5 Mar 9,5 16,4 Mol 9,4 16,1 Pie 11,9 18,1 Pug 7,6 15,4 Sar 7,2 13,9 Sic 6,8 14,2 Tos 8,8 15,4 Tre 14,1 17,5 Umb 9,3 16,4 Val 14,6 16,0 Ven 12,0 18,1 ----------------------------- Totale 9,6 16,2 -----------------------------
Un semplice scatterplot fra escsta e sqm20 mostra che la relazione fra le due misure non è lineare e che si osserva una curvatura simile a quella della relazione fra temperature e longitudine. Questo mi fa pensare che anche almeno una di quelle due variabili correli sostanzialmente con uno di questi fattori geografici. Vediamo un po' la matrice di correlazione fra i due indici, altitudine, latitudine e longitudine.
Perfetto. Sqm20 correla molto e positivamente con latitudine e altitudine, e poco e negativamente con la longitudine. Quindi più sqm20 al nord, a ovest e alle maggiori altitudini; meno alle basse latitudini, alle basse quote e a est.Codice:latit longit altit sqm20 escsta ----------------------------------------------------- latit 1,0000 longit -0,5643 1,0000 altit 0,2397 -0,1206 1,0000 sqm20 0,7284 -0,3704 0,7684 1,0000 escsta 0,6466 -0,2838 0,0737 0,5548 1,0000
Escsta correla molto e positivamente con la latitudine, poco e negativamente con la longitudine, e in pratica è indipendente dall'altitudine.
Particolare interessante è che le differenze fra le linee dei due indici nel correlare con terzi fattori corrobora l'esistenza di una validità discriminante: non sono proprio la stessa cosa.
Altro particolare interessante è che se escsta è indipendente dall'altitudine, la mia idea che le stazioni ad altissime quote abbiano modeste escursioni stagionali è sbagliata. Può essere che questa impressione fosse spuria, cioè dipendesse da un terzo fattore che correla con l'altitudine: tipicamente, il fatto che le stazioni più alte sono più spesso in versante o in vetta rispetto a quelle a quote minori.
Ultima modifica di Borat; 16/09/2011 alle 13:04
E il prossimo passo? Uno potrebbe essere di standardizzare i due indici in modo di ricondurli sulla stessa scala tenendo conto di media e variabilità; ma essendo già entrambi espressi in gradi celsius non sono molto convinto di fare una cosa azzeccata; penso che siano già sulla stessa metrica, meglio lasciar perdere. Vediamo se riesco a mostrare un grafico a dispersione con la divisione in quadranti. Ma poi diventa impossibile mostrare i nomi delle stazioni. Sono troppe e le didascalie si sovrapporrebbero. Come la mettiamo?
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