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  1. #51
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    ovviamente molto dipende anche dall'ubicazione delle stazioni e climatologia locale, orografia, .. tu ovviamente non hai il fattore mare, ma potresti averne altri (vallate, pendii, ecc) che potrebbero comunque influire sulle diff.ze tra i vari scarti nei vari mesi.
    Non è da escludere neanche che nel tuo caso i due calcoli porterebbero a soluzioni simili, con medie quasi analoghe, magari perchè i fattori di "disturbo" sono minimi, però nel mio caso questi fattori sono abbastanza evidenti, e quindi da tenere in dovuta considerazione.

    Ciao

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  2. #52
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da paroplapi Visualizza Messaggio
    Perché non lo sarebbero? Forse mi sbaglio ma per me il clima di riferimento è quello del trentennio più recente.
    Teoricamente potresti aggiornare il trentennio di riferimento anche ogni mese, oppure ogni giorno, ogni ora, minuto, cioè ogni volta che hai acquisito l'ultimo dato disponibile ...

    Il problema è che se lo fai ogni giorno, ogni dieci giorni, stai attribuendo valenza climatologica al tempo atmosferico che hai appena osservato (che a livello fisico trova riscontro in determinate leggi) che nel contesto climatologico rappresenta però solo rumore di fondo non potendolo ancora collegare a leggi fisiche che operano su scala spazio-temporale molto più dilatata.

    Convenzionalmente si è stabilito che debba trascorrere un decennio affinché il tempo atmosferico osservato rientri di diritto in uno stato climatico.

    [B]Lorenzo Smeraldi : [/B]le migliori idee sono sempre quelle che vengono realizzate

  3. #53
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da Stefano83 Visualizza Messaggio
    ovviamente molto dipende anche dall'ubicazione delle stazioni e climatologia locale, orografia, .. tu ovviamente non hai il fattore mare, ma potresti averne altri (vallate, pendii, ecc) che potrebbero comunque influire sulle diff.ze tra i vari scarti nei vari mesi.
    Non è da escludere neanche che nel tuo caso i due calcoli porterebbero a soluzioni simili, con medie quasi analoghe, magari perchè i fattori di "disturbo" sono minimi, però nel mio caso questi fattori sono abbastanza evidenti, e quindi da tenere in dovuta considerazione.

    Ciao

    Non so se esiste, ma se puoi cerca allora una stazione nell'entroterra vicino a te, forse ti puoi evitare mille ipotesi aggiuntive.

    Ciao

  4. #54
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Citazione Originariamente Scritto da gps75 Visualizza Messaggio
    Non so se esiste, ma se puoi cerca allora una stazione nell'entroterra vicino a te, forse ti puoi evitare mille ipotesi aggiuntive.

    Ciao
    non ho alternative, l'unica stazione ufficiale sufficientemente vicina è quella cui faccio riferimento, distante circa 12 km in linea d'aria.

    Comunque quando avrò un pò di tempo mi ricaverò sia la retta di regressione annuale, sia le rette mensili che quelle stagionali, così da poter confrontare i vari metodi applicati.


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  5. #55
    Vento fresco L'avatar di Manu c.
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Spero di aver postato nella sezione giusta; serve per imparare qui , no?

    Vedo con interesse, che gli utenti postano le mappe meteo ecmfw..gfs... però non avendomi mai nessuno spiegato come devo interpretarle non capisco bene il funzionamento.

    Sarei davvero contento , se qualcuno potrebbe gentilmente farmi capire come devo interpretare queste carte .
    Che ne so , ad esempio cosa significa avere 25C° a 850hp , farà caldo , freddo..

    Ondata di gelo Febbraio 2012
    Pineto 1.10m di neve ; 10/2/12 80cm!!!!!
    Un giorno potrò dire : io c'ero !

  6. #56
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    riporto su questo thread dello scorso anno per la mia problematica riguardante la correlazione di temperature.
    Ripeto un attimo in breve la questione: l'obiettivo è cercare di ricavare ipotetiche serie storiche trentennali fittizie (71-00 e 81-10) di temperature min/max della mia stazione sulla base di confronti dei dati degli ultimi 5 anni (da inizio rilevazioni) con i dati della stazione ufficiale AM di riferimento a me più vicina che ha i dati storici.

    Per cui ho pensato di adottare il procedimento della perequazione (interpolazione fra punti noti) creando diagrammi di dispersione tra le coppie di dati delle stazioni onde ricavare funzioni adatte tramite la regressione lineare, trattandosi ovviamente in questo caso di correlazione diretta; le funzioni di regressione consentirebbero ipoteticamente di calcolarmi i miei dati storici fittizi (y) in funzione di quelli della stazione di riferimento (x).
    I dati inseriti sono quelli relativi alle medie decadali per ciascun mese, compresi nel periodo ottobre 2007-marzo 2013, con qualche vuoto; le coppie di dati sono comunque circa 180 in totale.

    Premesso che la cosa è un pò forzata e piuttosto discutibile sulla fattibilità e valenza del metodo per vari motivi (su tutti l'esigua popolazione di dati), ho pensato comunque di creare funzioni di regressione lineare (rette) per 3 situazioni, in ogni caso con funzioni distinte per le minime e le massime:

    1) due funzioni (una per le min e l'altra per le max) globali basate sui dati complessivi, da utilizzare quindi per il calcolo dei valori per tutto l'anno;
    2) coppie di funzioni (sempre una min e l'altra max) basate ciasuna sui dati mensili e da utilizzare nei rispettivi mesi di appartenenza;
    3) coppie di funzioni basate sui dati stagionali utilizzabili nei 3 mesi di riferimento.

    Intanto in linea di massima risultano differenze più significative nelle temperature minime rispetto alle massime, dovute alla diversa ubicazione delle stazioni.
    Poi, altro aspetto importante da considerare, il coefficiente di determinazione R2 (rapporto varianza "spiegata"/varianza totale) il quale è importante per capire la bontà del modello lineare: più prossimo sarà a 1, migliore sarà la correlazione.

    Principali osservazioni sui 3 procedimenti:

    caso 1)
    svantaggi: con un calcolo lineare globale vengono meno le variazioni stagionali delle differenze tra le due stazioni, su tutte quelle delle temperature minime che risultano ancora più alte nel semestre caldo rispetto al resto dell'anno;
    vantaggi: ottimi valori di R^2, poco "rumore" di fondo.

    caso 2)
    svantaggi: la pochezza dei dati per ciascun mese aumenta il rischio di errori nel metodo, e soprattutto scarsa consistenza dei dati tra i vari mesi con valori poco confrontabili tra essi: ad esempio una minima di 4.5° in due mesi vicini (febbraio e marzo) viene tramutata in 6.2 e 6.9 per le rispettive funzioni, con una differenza di 0.7° apparentemente ingiustificabile.
    Il coefficiente di determinazione per alcuni mesi è abbastanza basso e quindi non accettabile (anche dell'ordine dei 0.5).
    Questo è il metodo che scarterei quasi a priori..

    caso 3)
    svantaggi: anche se in misura minore si può ripresentare uno svantaggio analogo al caso 2 tra due stagioni vicine: anche qui il calcolo di una min di 4.6 in inverno da come risultato 6.3, mentre in primavera 7.0; è giustificabile o no per il discorso "isola di calore" delle abitazioni che immagazzinano maggiore radiazione rispetto all'inverno (anche se mi trovo in periferia)?
    Quindi anche qui, seppure in parte, si ha poco "smussamento" dei valori.
    Vantaggi: buon coefficiente di determinazione per tutte le stagioni.

    In generale, i problemi maggiori si presentano come visto con il calcolo delle minime, mentre le massime hanno differenze esigue e maggiormente regolari.

    Comunque sia e come già detto, qualunque metodo lascia delle perplessità per i seguenti motivi:
    - modesta quantità di dati;
    - il fatto di effettuare un analisi basata sul comportamento climatico degli ultimi anni per ricavare serie storiche trentennali;
    - supporre uguali cambiamenti climatici (sia in "modulo" che "direzione") tra le due medie storiche per entrambe le stazioni.

    Ora, queste 3 motivazioni sarebbero già sufficienti per sconsigliare qualunque ricostruzione ed affidarsi solo alla stazione ufficiale, ed infatti credo sarebbe la cosa migliore..

    però vorrei ugualmente un parere e se al limite può essere accettabile uno dei 3 suddetti metodi.
    (anche se io scarterei certamente quello mensile).

    Allego il documento pdf con i dati e le funzioni che ho già creato, insieme al calcolo di alcuni dati sulla destra (blu minime, rosso massime, nero differenze).
    Anteprime Allegate Anteprime Allegate Climatologia & Statistica-regressioni-lineari.pdf  

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  7. #57
    Burrasca L'avatar di Borat
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Nei dati meteo sono molto verosimili (direi sicure) un'accentuata correlazione seriale dei dati e la presenza di correlazioni fra gli errori. La semplice regressione lineare senza accorgimenti specifici per dati seriali non è del tutto idonea, e devi andare a pescare un po' - un bel po', temo - nell'oceanica letteratura econometrica dell'analisi di serie storiche.
    Per una introduzione di base puoi fare riferimento a D. Gujarati "Basic Econometrics" che cercando un po' trovi in PDF online gratis. Per renderti veramente operativo e in grado di affrontare la casistica reale che troverai nei tuoi dati, non saprei quali manuali consigliarti. Io mi sono fermato al livello minimale di capire qual è il problema e come governarlo in situazioni elementarissime. Tipicamente i migliori nell'analisi di serie storiche sono gli economisti e la loro letteratura consiglio di andare a vedere.

    Edit. Qui c'è qualcosetta: http://homes.stat.unipd.it/erich/tea.../lezione11.pdf

    Consiglio comunque di vedere un manuale con un po' di casistica, qui si tratta di dati nei quali una parte della correlazione seriale dipende dalla stagionalità, ma una parte dipende da effetti di breve e brevissimo periodo (ad esempio, viene un'ondata di freddo e per qualche giorno la temperatura scende, poi risale, o ne viene una di caldo, e allora la temperatura sale, e poi ridiscende, e nelle parti di discesa e salita si ha correlazione extra dovuta a un fattore esogeno non inserito nel modello che stima il valore che avrebbe dato la tua stazione date le misure di un'altra stazione, un problema di omitted explanatory variable - che tende a introdurre anche eteroschedasticità - con effetti seriali) e può non essere semplice governarli in modo appropriato.
    Già il fatto che la serialità mini le proprietà blue dei minimi quadrati comunque dovrebbe far squillare un campanello: bisogna controllare se c'è e se c'è fare qualcosa per porvi rimedio.
    Ultima modifica di Borat; 24/07/2013 alle 19:15

  8. #58
    Burrasca L'avatar di Borat
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Alt. Ho visto ora dal pdf che lavori con Excel. Lascia perdere quello che ho scritto.
    Con Excel non se ne viene fuori - se non ammazzandosi di programmazione.
    Per le serie storiche si parte da Stata o da altri software più specialistici - probabilmente Limdep.
    Ah, ecco. Limdep dovrebbe essere il software legato al Greene. William H. Greene "Econometric Analysis". Mi dicono che fornisce una panoramica dei problemi e dei test rilevanti nell'analisi di serie storiche. Questo è un libro tosto però. Potrebbe esserci anche letteratura statistica specifica per applicazioni climatologiche. Non sono molto persuaso che si trovi un buon manuale in italiano però. Ma chissà, forse c'è...
    Il punto di partenza comunque è scaricare Excel e passare a un programma che quando hai bisogno di un test Durbin-Watson te lo faccia in un milionesimo di secondo senza passare una settimana a scrivere programmi, e non è Excel.

  9. #59
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Come ha già risposto Borat, se si vuole fare una cosa seria il lavoro che hai provato ad impostare non è alla portata di tutti, anzi ... Dovrei provare a guardare se l'argomento è trattato in uno dei miei manuali di climatologia ma temo proprio di no. Forse con la pazienza di un santo e con l'aiuto di google si può trovare qualcosa di specifico. A parte questo, se sei veramente interessato alla statistica applicata, in questo caso alla climatologia, consiglio pure io di cercare materiale didattico in ambito econometrico e come software per principianti ti consiglio questo:

    gretl

    Non ha le potenzialità di un applicativo professionale ma è talmente intuitivo e ben fatto che se vuoi iniziare devi necessariamente iniziare da li.

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  10. #60
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    Predefinito Re: Climatologia & Statistica

    Ho provato a fare mente locale in riferimento ai manuali in mio possesso e ho trovato qualcosa che non risolve di certo i problemi legati ad un lavoro di ricostruzione delle serie storiche e nemmeno contiene una rigorosa trattazione dell'argomento. Sempre in ottica di principiante può essere utile quanto meno per un primissimo approccio:


    Climatologia & Statistica-pagina1.jpg Climatologia & Statistica-pagina2.jpg Climatologia & Statistica-pagina3.jpg

    Il consiglio è provare a cercare materiale in lingua francese dal momento che la scuola francese di climatologia è molto rinomata.

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