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  1. #41
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da paroplapi Visualizza Messaggio
    Visto che si calcola la media sul trentennio perché le oscillazioni di breve periodo influiscono sui tratti salienti del clima?
    Aggiornando l'informazione climatologica facendo traslare temporalmente in avanti il trentennio ogni anno non lasci il tempo sufficente affinché le oscillazioni di breve periodo si stratifichino con le oscillazioni di più lungo periodo incorporate in parte nel trentennio di riferimento. Così facendo attribuisci troppo peso alle oscillazioni più recenti considerandole già parte integrante del clima di riferimento.
    [B]Lorenzo Smeraldi : [/B]le migliori idee sono sempre quelle che vengono realizzate

  2. #42
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    @ gps75 e Lorenzo

    si, effettivamente il metodo migliore da adottare sarebbe quello dell'interpolazione lineare con retta y=ax+b, magari attribuendo ad x variabile indipendente i valori della stazione ufficiale e ad y i miei valori come variabile dipendente.
    Dovrei vedere il metodo (minimi quadrati?), in ogni caso dovrei un attimo ripassarmi le formule matematiche che ad ora non ricordo.

    Lorenzo, riguardo i rischi che mi hai elencato sono assolutamente reali e certamente non trascurabili, però come dicevo sono fattori che metto in conto, l'importante è tenerli sempre presenti nell'utilizzo della media ricostruita, anche perchè la scarsità di dati non permette altre soluzioni.

    Riguardo l'ultimo punto, il problema della relazione lineare e costante nel tempo è un ulteriore fattore importante, ed infatti pensavo che è sbagliato avere solo un'equazione lineare valida per tutto l'anno, proprio per la variabilità stagionale che emerge tra le due stazioni; ad esempio lo scarto delle minime in estate è ancora più alto in accordo con la maggior influenza dell'isola di calore urbana in questa stagione.

    Per cui, come mi hai suggerito nell'ultima frase, pensavo di calcolarmi una retta di regressione lineare per ciascun mese (o stagione) in modo da preservare la variabilità stagionale; i dati su base mensile della stazione ufficiale sono disponibili (sempre a partire da ottobre 2007), infatti è proprio da quelli che ho calcolato gli scarti.

    Ora, per costruire i grafici, l'ideale sarebbe quello di utlizzare tutti i dati disponibili delle stazioni giorno per giorno da ott 2007, però è un lavoro un pò troppo laborioso che per ora non credo varrebbe la pena affrontare; per cui partirei con le coppie di dati relative alle varie medie decadali per ciasun mese (o stagione), e quindi metterli in correlazione.

    Però stavo pensando, essendo ora in possesso degli scarti e non dei valori assoluti (che cmq potrei ricavarmi), posso ugualmente procedere con l'interpolazione di dati?
    Farei in questo modo: assegnerei sia all'asse delle ascisse (stazione am) che a quella delle ordinate (mia stazione) ipotetici valori 1,2,3,.., n (con n=numero decadi totali per ciascun mese, quindi per ex. gennaio, partendo dal 2008 ad oggi, avrebbe n=15, ovvero 5 mesi * 3 decadi), in modo che l'unità di misura per entrambi gli assi abbia ovviamente la medesima distanza.
    Per calcolarmi le varie y in corrispondenza delle x, aggiungerei lo scarto medio decadale alla relativa ordinata per cui y=x, in modo da simulare ipotetiche coppie di valori di riferimento. Tanto quello che alla fine interessa è la correlazione, non i valori assoluti.

    Faccio un ex. pratico per rendere l'idea:

    A Gennaio ho questi scarti decadali per le minime:
    1,4 0,7 1,7 per l'anno 2008
    0,9 1,9 1,2 per l'anno 2009
    np 1,5 0,1 per l'anno 2010

    ecc.

    dunque, numero i punti di ascissa in ordine progressivo (1,2, ecc.) e faccio corrispondere rispettivamente 1+scarto, 2+scarto, ecc. su quello delle ordinate.
    Questo per tutti i mesi, e poi mi calcolerei tutti i coefficienti angolari m e termini noti q delle varie rette per ciascun mese.

    Il mio sito: Meteosts

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  3. #43
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da Stefano83 Visualizza Messaggio

    Faccio un ex. pratico per rendere l'idea:

    A Gennaio ho questi scarti decadali per le minime:
    1,4 0,7 1,7 per l'anno 2008
    0,9 1,9 1,2 per l'anno 2009
    np 1,5 0,1 per l'anno 2010

    ecc.

    dunque, numero i punti di ascissa in ordine progressivo (1,2, ecc.) e faccio corrispondere rispettivamente 1+scarto, 2+scarto, ecc. su quello delle ordinate.
    Questo per tutti i mesi, e poi mi calcolerei tutti i coefficienti angolari m e termini noti q delle varie rette per ciascun mese.
    nell'esempio ovviamente i punti corrispondenti alle coppie di dati sarebbero questi:

    x y
    1 2,4
    2 2,7
    3 3,7
    4 4,9
    5 6,9
    6 7,2
    7 8,5
    8 8,1

    ecc.

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  4. #44
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da Stefano83 Visualizza Messaggio
    nell'esempio ovviamente i punti corrispondenti alle coppie di dati sarebbero questi:

    x y
    1 2,4
    2 2,7
    3 3,7
    4 4,9
    5 6,9
    6 7,2
    7 8,5
    8 8,1

    ecc.
    Io farei come in questo esempio (dati inventati), mese per mese e stagione per stagione:
    File Allegati File Allegati
    [B]Lorenzo Smeraldi : [/B]le migliori idee sono sempre quelle che vengono realizzate

  5. #45
    gps75
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da CausaEffetto Visualizza Messaggio
    L'idea di mettere in correlazione lineare i dati delle due stazioni ti è già stata suggerita ed è una strada percorribile anche se piena di insidie che in parte hai già elencato:

    • la base dati di partenza della stazione di cui vuoi stimare i dati è troppo limitata temporalmente. Non sei in possesso di una serie storica significativa né in ambito climatologico né in ambito statistico. Per quanto riguarda l'aspetto climatologico non possiedi almeno un ventennio di dati mentre per quanto riguarda l'aspetto statistico mettendo in relazione lineare i dati, essendo la base dati limitata, rischi di ottenere un coefficente di correlazione della regressione artificialmente alto per effetto della scrsità di dati. Pensa per assurdo di mettere in relazione lineare solo due coppie di valori. Avrai di sicuro un ottimo coefficente di correlazione della regressione...;
    • semplicisticamente stai assumendo che entrambe le stazioni rispondano in egual modo in media ed in varianza ai capricci del tempo atmosferico (in senso spaziale);
    • se vi è non omogeneità nella stazione di riferimento trasmetterai questo difetto anche alla serie stimata;
    • una relazione lineare fra dati stimata attraverso la retta di regressione che ti calcolerai ha valenza entro il range in cui è stata ottenuta tale stima. Ogni estrapolazione fuori campione è un esercizio che non trova solide basi in quanto assumi che entrambe le stazioni rispondano in egual modo in media ed in varianza ai capricci del tempo atmosferico (in senso temporale). Questo procedimento generalmente viene utilizzato per stimare dati mancanti all'interno del campione, non fuori dal campione;
    • stai assumendo che la relazione sia lineare e costante nel tempo.


    Detto questo, un tentativo puoi farlo, più per curiosità che per valenza dei risultati ottenuti, però ti servono i dati su base mensile della stazione ufficiale di riferimento perché la sola media climatologica non ti permette questo lavoro di ricostruzione della serie storica che vuoi stimare.

    Successivamente potresti pensare di costruirti le rette di regressione mese per mese e stagione per stagione in quanto non è detto che la stessa relazione sussita indistintamente in tutti i mesi / stagioni.
    Se ci pensi anche il cambio di strumentazione all'interno della stessa stazione meteo inficia la continuità dei dati all'interno della stazione stessa.
    Io credo che nell'ambito di qualche decina di km il confronto tra le stazioni (a patto che le variazioni altimetriche siano trascurabili o che non ci siano altre variazioni significative) abbia un senso proprio perchè il clima non può essere troppo dissimile. Applicare la correlazione ha lo scopo infatti di tenere conto di queste piccole variabilità e di estendere la serie a ritroso.
    Mi pare che le norme OMM citino qualcosa del genere sull'estensione delle serie, problema complesso ma che va affrontato prorpio perchè è necessario integrare valori di stazioni diverse e con strumenti di misurazione differenti (manuali fino a qualche decina di anni fa e digitale da un certo punto in poi).
    Per quanto riguarda la limitazione dell'applicazione della curva di regressione all'interno del dominio, ti capisco perchè in teoria è così, ma se stiamo aderenti a questa regola non c'è modo di adattare i dati trentennali di una stazione a un'altra, il problema resta senza soluzione poichè la stazione b non ha dati e quindi in quell'intervallo temporale non puoi dire nulla.
    Ultima considerazione, a parer mio meglio estendere fuori dominio la serie che adattare una media mensile trentennale di una stazione ad un'altra.

    Ciao

    @stefano83. Non sarei molto d'accordo ad applicare una retta per ogni mese, il sensore è uno solo per stazione e il loro comportamneto non può variare per stagione ma solo per risposta in temperatura. Così facendo prendi la tua serie e la dividi in 12, riducendo sensibilmente l'affidabilità stessa della serie.

  6. #46
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da gps75 Visualizza Messaggio
    Se ci pensi anche il cambio di strumentazione all'interno della stessa stazione meteo inficia la continuità dei dati all'interno della stazione stessa.
    Io credo che nell'ambito di qualche decina di km il confronto tra le stazioni (a patto che le variazioni altimetriche siano trascurabili o che non ci siano altre variazioni significative) abbia un senso proprio perchè il clima non può essere troppo dissimile. Applicare la correlazione ha lo scopo infatti di tenere conto di queste piccole variabilità e di estendere la serie a ritroso.
    Mi pare che le norme OMM citino qualcosa del genere sull'estensione delle serie, problema complesso ma che va affrontato prorpio perchè è necessario integrare valori di stazioni diverse e con strumenti di misurazione differenti (manuali fino a qualche decina di anni fa e digitale da un certo punto in poi).
    Per quanto riguarda la limitazione dell'applicazione della curva di regressione all'interno del dominio, ti capisco perchè in teoria è così, ma se stiamo aderenti a questa regola non c'è modo di adattare i dati trentennali di una stazione a un'altra, il problema resta senza soluzione poichè la stazione b non ha dati e quindi in quell'intervallo temporale non puoi dire nulla.
    Ultima considerazione, a parer mio meglio estendere fuori dominio la serie che adattare una media mensile trentennale di una stazione ad un'altra.
    Le mie precisazioni hanno lo scopo di far riflettere. Personalmente pure io tenterei di ricostruire la serie storica nella consapevolezza di quanto puntualizzato. Visto l'arco temporale molto limitato credo però che per quella stazione il margine di errore sia troppo elevato.

    Dal momento che stiamo parlando da meteoappassionati e non professionisti del settore che devono dimostrare la validità di una teoria o confutarne una, non credo ci sia nulla di male nel farlo, anzi...reputo sia molto istruttivo.

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  7. #47
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da CausaEffetto Visualizza Messaggio
    Io farei come in questo esempio (dati inventati), mese per mese e stagione per stagione:
    ok, sul metodo siamo d'accordo.
    Non avendo però sottomano i valori assoluti, utilizzerò gli scarti decadali nel modo illustrato prima, che mi sembra corretto.

    Stavo provando con excel 2007 ad inserire il grafico da te postato ma non ricordo come si procede, io dopo aver scritto i dati vado su Inserisci --> Grafico a dispersione ma poi mi blocco

    Citazione Originariamente Scritto da gps75 Visualizza Messaggio
    @stefano83. Non sarei molto d'accordo ad applicare una retta per ogni mese, il sensore è uno solo per stazione e il loro comportamneto non può variare per stagione ma solo per risposta in temperatura. Così facendo prendi la tua serie e la dividi in 12, riducendo sensibilmente l'affidabilità stessa della serie.
    si ma il problema non è tanto il sensore, quanto la variabilità stagionale. Con una retta uguale per tutti i mesi si presume che, data la linearità della relazione, il comportamento delle stazioni sia rispettivamente uguale per qualunque stagione.
    Facevo l'esempio isola di calore urbana estiva, se io applicassi la stessa retta tutto l'anno non emergerebbe che gli scarti estivi delle minime siano maggiori in questa stagione piuttosto che in inverno, cosa che invece risulterebbe da varie analisi mensili.

    Certo, anche questo approccio ha le sue lacunee, ma penso sia il più "accettabile" per quanto possibile.

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  8. #48
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da CausaEffetto Visualizza Messaggio
    Così facendo attribuisci troppo peso alle oscillazioni più recenti considerandole già parte integrante del clima di riferimento.
    Perché non lo sarebbero? Forse mi sbaglio ma per me il clima di riferimento è quello del trentennio più recente.

  9. #49
    gps75
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da CausaEffetto Visualizza Messaggio
    Le mie precisazioni hanno lo scopo di far riflettere. Personalmente pure io tenterei di ricostruire la serie storica nella consapevolezza di quanto puntualizzato. Visto l'arco temporale molto limitato credo però che per quella stazione il margine di errore sia troppo elevato.

    Dal momento che stiamo parlando da meteoappassionati e non professionisti del settore che devono dimostrare la validità di una teoria o confutarne una, non credo ci sia nulla di male nel farlo, anzi...reputo sia molto istruttivo.

    Perfettamente d'accordo, il discorso è tra appassionati... è che mi faccio trasportare dalle discussioni tecniche!


    @stefano. Continuo a restare perplesso. 20,3° a marzo, sono davvero diversi da 20,3° a settembre? Io dico di no, il sensore non sente le stagioni, misura una valore indipendentemente dal periodo in cui si trova.
    Ah, dimenticavo, faccio un grafico per le massime e uno per le minime, e tendo a considerare le minime nei ragionamenti (calcoli di medie mensili escluse) poichè ritengo le minime meno affette da errori.
    Pe quanto riguarda le isole di calore, ho provato a mettere in relazione stazioni in centro a Torino con la mia in campagna. Sicuramente è un po' forzata la scelta ma mi ha permesso per esempio di calcolare la media '61-'90 che uso attualmente di riferimento per la mia stazione.

    Ciao

  10. #50
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da gps75 Visualizza Messaggio
    Perfettamente d'accordo, il discorso è tra appassionati... è che mi faccio trasportare dalle discussioni tecniche!


    @stefano. Continuo a restare perplesso. 20,3° a marzo, sono davvero diversi da 20,3° a settembre? Io dico di no, il sensore non sente le stagioni, misura una valore indipendentemente dal periodo in cui si trova.
    Ah, dimenticavo, faccio un grafico per le massime e uno per le minime, e tendo a considerare le minime nei ragionamenti (calcoli di medie mensili escluse) poichè ritengo le minime meno affette da errori.
    Pe quanto riguarda le isole di calore, ho provato a mettere in relazione stazioni in centro a Torino con la mia in campagna. Sicuramente è un po' forzata la scelta ma mi ha permesso per esempio di calcolare la media '61-'90 che uso attualmente di riferimento per la mia stazione.

    Ciao
    si, per il sensore una temperatura è uguale in tutte le stagioni, ok, ma secondo me non è questo il punto.
    Cioè non stiamo analizzando la taratura dei sensori (supposta uguale, altrimenti anche qui ci sarebbe da aprire un altro capitolo..), ma il comportamento climatologico di due località, nel senso che il problema principale è che devo costruire una serie storica di dati partendo da quelli di una stazione ufficiale i quali, rispetto ai miei, hanno un diverso comportamento stagionale, aspetto che viene completamente annullato con una relazione lineare valida tutto l'anno.

    Secondo me invece ha la sua importanza, e tale aspetto sarebbe ancor + evidente se confrontassimo i dati con una località prettamente costiera, che nelle due stagioni ha scarti ancor più divergenti rispetto ad una località interna (anche a pochi km): pensa ad esempio alle massime invernali ed estive, con differenze spesso positive nei primi casi e negative nei secondi, rispetto all'entroterra.

    In questo caso, quale sarebbe il comportamento di una stessa regressione lineare per tutto l'anno? Scarti che probabilmnete si compenserebbero a vicenda e facendo risultare le stazioni quasi "simili", quando invece esistono delle significative differenze stagionali, in modulo simili, ma opposte, quindi "annullate", non so se mi sono spiegato.

    Comunque rispetto anche la tua opinione

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