Poi come detto, non capisco perché secondo il suo metodo la correlazione tra due indici NAO vicinissimi ad esempio come -0.01 e +0.01 risulti NO, mentre tra +0.01 e +3.00 invece SI.
Eppure nel primo caso parliamo di NAO neutra, mentre nel secondo è un confronto tra fondoscala e neutra, eppure secondo il test statistico risulterebbe correlata...
È una semplificazione sbagliata a mio parere che potrebbe cambiare parecchio anche i risultati in funzione di quale metodo di calcolo si vuole usare!
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Stazione Davis Vantage Pro 2
Questa correlazione ha ottime chance di non essere casuale quantomeno perchè è già ben nota da tempo nella letteratura scientifica, in parte è semplicemente dovuta al trend di lungo termine ma in parte c'è persistenza favorita dall'AMV specie a fine inverno/inizio primavera e la debole correlazione tra sst primaverili (a loro volta causate dal pattern atmosferico) e la nao dell''inverno successivo è favorita dalla rimersione stagionale delle ssta che porta un poco di persistenza nella NAO.
Ad es:
http://water.columbia.edu/files/2011...tmospheric.pdf
2.2.3 Evidence for an atmospheric response
Recently, Czaja and Frankignoul (1999 and 2002) presented observational evidence consistent with anatmospheric response to re-emerging SST anomalies. They examined the correspondence between SST and 500 hPa anomalies at different lags over the entire year, in contrast with earlier work that concentrated on the winter season. Inso doing, Czaja and Frankignoul found a statistically significant covariance between the 500 hPa heights during winter and the SST up to six months earlier (SST from the previous fall, summer and spring). Rodwell and Folland (2002)presented similar results. In both analyses, the atmospheric “response” displayed the pattern of the North AtlanticOscillation (NAO) – the most prominent prototype of atmospheric variability in the Atlantic Basin, featuring anticorrelated fluctuations in the strengths of the Icelandic Low and the Azores High.Care must no doubt be taken when assigning cause and effect on the basis of correlations between two variables,lest the relationship is caused by a third, external variable, such as remote forcing from outside the North Atlantic Basin. However, the link between ocean and atmosphere at such long leads, in the studies described above, seems to stem from the remarkable persistence of the North Atlantic SST anomalies throughout the year – a persistence that can be explained by the thermal inertia of the oceanic mixed layer and by re-emergence. Figure 3a displays evidence for this persistence.
The leading pattern of SST variability in the North Atlantic is remarkably persistent (the 95% levelin this diagram is ~0.5) from spring (March to May) into the ensuing fall and early winter (November to January).Figure 3b shows the cross correlation between the first PC of SST and the leading atmospheric pattern derived from a similar, year-round analysis of monthly mean sea level pressure (SLP) anomalies in the Atlantic Sector. This pattern strongly resembles the NAO and is, during winter, consistent with the wind pattern depicted in Fig. 1a. The cross correlation function is presented in a manner analogous with Fig 3a. SLP correlations with SST values from march of the previous year to march of the following year are plotted, month-by-month, along lines parallel to the abscissa for the entire year, beginning in September. Instantaneous correlations are indicated by the thick white diagonal line. The 95% confidence level for this diagram is ~0.25 (tested using a bootstrap procedure). Consistent with the results of Czaja and Frankignoul (1999 and 2002) and of Rodwell and Folland (2002) SLP values during the fall to winter transition are significantly, albeit weakly, correlated with SST in the previous spring and summer (note the yellow colored region in Fig. 3b). During winter, SLP-SST correlations are highest when SLP leads SST by one month, as described in Section 2.1.
Infatti mi sembrava di aver già sentito parlare di questa correlazione almeno per la NAO, allora non me l'ero sognato
Comunque bravo per l'impegno e la passione; però come è già stato fatto notare non ha un gran senso prendere SI o NO in base solo al segno, valori neutri intorno allo zero sono analoghi anche se con segno diverso mentre tra +0,1 e +2,0 c'è una certa differenza. Esistono software di statistica per calcolare le correlazioni (e altro) in modo più corretto e che vengono infatti usati in ambito di ricerca scientifica, tipo R: R (software) - Wikipedia
Bella esposizione Pyntakx, vedo che ti sei dato da fare.
Tuttavia continuo a credere che ci sia un basso valore previsionale in questo tipo di relazioni, vanno sempre guardate come elementi all'interno di un quadro complessivo, soprattutto quando non sono molto caratterizzate (andare a vedere solo il segno è improprio come giustamente hanno notato anche altri).
L'aspetto più interessante tuttavia è la causalità di queste relazioni, se c'è una relazione statisticamente forte tra la fine dell'inverno precedente e il successivo capirne le cause è importante per la comprensione delle dinamiche sottostanti. E credo che elz sia sulla buona strada da questo punto di vista, nei mesi finali dell'inverno si creano le condizioni per la riemersione delle ssta nella stagione fredda successiva.
Ovviamente nella stagione successiva ci saranno anche altri elementi che possono cambiare e che devono essere tenuti in conto quando se cerca di fare una previsione vera e propria, ma certamente questi dati della NAO primaverile possono essere un punto di partenza.
Visto l'evidente legame tra l'analisi che ho fatto insieme ad Alessandro1985 sui valori di Heat content e quella fatta da @Pyntakx ho provato a fare un confronto tra i due metodi.
La correlazione tra la NAO di Febbraio Marzo Aprile e quella invernale è di 0,5 mentre quella con i valori di HC invernali è di 0,53 quindi sostanzialmente identica. Tra loro hanno una correlazione di 0,64, il che suggerisce che in gran parte abbiano una causa comune, fatto confermato dalla presenza di una correlazione di 0,62 tra la NAOfma e i valori di HC primaverili. Curioso come questa corrispondenza sia aumentata molto nel periodo recente, in corrispondenza con un simile incremento della correlazione tra la NAO di aprile e quella di dicembre che mi aveva fatto notare Pyntakx (e lo ringrazio per questo).
Tuttavia se si guarda all'andamento delle due variabili rispetto alla NAO invernale le differenze sono importanti.
I valori di HC hanno un trend di lungo periodo ben definito ma evidentemente non riflettono pienamente alcuni fattori di breve periodo, in particolare a mio avviso l'effetto delle fasi PDO che invece la NAO fma riesce a incorporare (specie negli anni 70-80). La NAO fma ha invece troppa volatilità e ogni tanto spara valori abbastanza inverosimili, probabilmente frutto di dinamiche meteorologiche peculiari di annate specifiche. Ne discende che entrambi gli indici potrebbero essere ampiamente migliorabili nel loro valore predittivo andando a studiare i punti in cui divergono dai valori della NAO invernale, posto che le fluttuazioni di lungo periodo vengono catturate abbastanza bene.
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