Sul concetto di clima e normalità climatica

[CausaEffetto]

Pubblico anche in questo forum un mio piccolo lavoro amatoriale che vuole contribuire alla riflessione ed aprire al dialogo circa questioni che ancora tutt'oggi vengono affrontate, anche con il nulla osta del WMO, in via meramente convenzionale. E mi riferisco all'utilizzo del periodo trentennale di riferimento e della relativa media trentennale ai fini della definizione di normalità climatica (Cli.no.). Non soddisfatto di questa impostazione dogmatica ho voluto mettere nero su bianco il modello teorico che da alcuni anni ho nella testa circa le questioni di cui all'oggetto.

Il documento è quasi interamente redatto affrontando i ragionamenti in via descrittiva e rimanda a due appendici finali l'approfondimento metodologico adottato nel caso specifico dell'esempio proposto e l'illustrazione in estrema sintesi della metodologia inferenziale che è alla base del costrutto teorico complessivo. Mi rendo perfettamente conto che il documento potrà apparire in certi aspetti noioso e tecnico ma credetemi che ho cercato di fare il possibile per renderlo intellegibile a tutti rimandando appunto alle appendici per gli approfondimenti del caso.

Tenete sempre presente che non possiedo i titoli per approcciare a questioni climatologiche in modo professionale pertanto il presente lavoro rimane confinato all'ambito della passione meteorologica, climatologica e soprattutto statistica che mi appartiene, nella speranza di non aver scritto troppe cavolate

Clima e normalità climatica

Che altro dire (oltre ad augurarvi una buona lettura) ... come avrete modo di comprendere dalla lettura, il modello teorico presentato rappresenta, evidentemente, una primissima astrazione costruita su delle basi di natura inferenziale che si prestano a sviluppi successivi maggiormente complessi e notevolmente più “robusti” dal punto di vista statistico.

In particolare, quando si parla di campioni statistici, non si può sottovalutare l’aspetto riguardante il concetto d’indipendenza. Un campione, per essere definito tale, deve essere realizzato in modo del tutto casuale e anche gli elementi (osservazioni) che lo compongono devono essere gli uni indipendenti dagli altri. Pertanto, quando si definisce il periodo trentennale, una singola osservazione climatica, cioè campione di uno stato climatico, devono essere soddisfatte le seguenti assunzioni teoriche:

1) il blocco trentennale deve essere un sottoinsieme casuale dello stato climatico di riferimento e, per essere tale

2) deve essere formato da singole osservazioni tra di loro indipendenti

Nella realtà accade sovente che nel corso dei trent’anni di osservazione climatica la variabilità del tempo atmosferico faccia degli scherzetti che statisticamente possono risultare sgraditi. Se esiste una certa persistenza in determinati fattori climatici, e così è, allora il fatto di osservare eventi temporalmente consecutivi, in successione, che presentano una certa somiglianza non è poi così improbabile e questo fattore di autocorrelazione seriale mina sia l’indipendenza delle singole osservazioni sia la casualità stessa del campione. Ciò comporta che le procedure inferenziali adottate in questo contesto non presentano quel grado di potenza che generalmente è loro attribuito nello stimare parametri e testare la validità di certe ipotesi.

Semplificare la questione trattando come teoricamente casuale un campione che potrebbe non esserlo nella realtà, può produrre delle distorsioni e alterazioni nei valori stimati che in prima istanza possono essere considerate accettabili data l’utilità pratica nel supporre vere queste assunzioni ai fini di una modellazione generale del problema oggetto di studio, nello specifico la definizione di clima e del concetto derivato di normalità climatica. E’ del tutto evidente che la questione deve essere comunque ripresa per affinare il costrutto teorico sulla base della violazione delle ipotesi citate. E questo può avvenire, ad esempio, attraverso le tecniche statistiche del ricampionamento (bootstrap) che permettono essenzialmente di superare i limiti di un approccio parametrico (basato su determinate assunzioni) verso un approccio di tipo non parametrico (basato sull'assenza di tale assunzioni).

La tecnica del ricampionamento, tra l’altro, permette anche di superare un ulteriore limite/assunzione che è alla base delle tecniche inferenziali adottate nello studio, la normalità della distribuzione di probabilità della popolazione. In climatologia, con riferimento alla temperatura dell’aria, è spesso conveniente accettare che la distribuzione di frequenza/probabilità di tale variabile approssima una gaussiana. Quest’assunzione è ritenuta vera ma personalmente ritengo opportuno ritenerla piuttosto verosimile. Poiché possiamo affermare che il campo termico si distribuisce normalmente esclusivamente in funzione dell’osservazione di campioni (trentenni, cinquantenni, secoli di osservazioni) non possiamo eliminare “tout court” la presenza di un grado d’indeterminazione nell'affermare questo fatto. In sostanza, in riferimento alla popolazione, il campo termico approssima una gaussiana . Lato pratico, vista la conferma proveniente dai dati empirici, è conveniente accettare come vera l’assunzione poiché questa caratteristica agevola enormemente nell'applicazione pratica l’utilizzo delle tecniche statistiche di riferimento, esiste cioè un’utilità pratica a questa semplificazione. La tecnica del ricampionamento non richiede la verità dell’assunzione della normalità della popolazione di riferimento.

Infine, nell'analisi delle serie storiche, le procedure inferenziale richiedono anche la stazionarietà della serie in varianza (omoschedasticità) che in presenza di trend lineare è facilmente violata. Anche in questo caso metodologie di tipo non parametrico possono venire in aiuto per approcciare in modo maggiormente corretto le questioni riguardanti le problematiche climatiche, anche quelle analizzate nello studio.

Tutto questo per dire che l'analisi statistica dei dati climatologici è cosa complessa già a partire dalla questione base di tutta la statistica climatologica, il concetto di clima e normalità climatica. Quando il grado di approfondimento delle analisi si complica, ad esempio nella stima di un trend, nella quantificazione di una correlazione, nella modellazione di una relazione tra variabili, ecc ..., queste problematiche si amplificano dal momento che l'utilizzo che viene fatto di queste analisi non è esclusivamente descrittivo, di spiegazione delle dinamiche sottostanti, ma anche di tipo previsionale, e qui son dolori se le assunzioni di base sono sistematicamente violate.

[Calistream]

Interessante, appena avrò un po' di tempo, lo leggerò con attenzione.

[CausaEffetto]

Interessante, appena avrò un po' di tempo, lo leggerò con attenzione.

Rimango a disposizione per un confronto o per fornire chiarimenti.

[Calistream]

Rimango a disposizione per un confronto o per fornire chiarimenti.

Ti ringrazio.

[appassionato_meteo]

Rimango a disposizione per un confronto o per fornire chiarimenti.

Innanzitutto complimenti per il blog che mi sto leggendo da cima a fondo e che ho messo tra i preferiti.
Anche a me interessa la statistica, mi piacerebbe imparare ad applicare i vari metodi e teoremi (inferenza, test di ipotesi, regressione lineare e non.. eccetera che conosco ma ho mai avuto occasione di adoperare) alla meteorologia in modo da interpretare correttamente l'evoluzione del clima e ottenere risultati consistenti e non banalità; ti andrebbe se magari provo ad analizzare i dati che possiedo (quelli di Udine al suolo dal 1991 e in quota dal 1981) e ci confrontiamo sulle conclusioni che si possono trarre? (se è possibile definire la normalità oggetto del topic sui dati che metterò, presenza e quantificazione di eventuali trend e/o step climatici.. eccetera)
Riassumendo, sono molto interessato alla materia e sarei contento di discuterne con un esperto; mi scuso in anticipo per le imprecisioni che inevitabilmente commetterò.

[CausaEffetto]

Innanzitutto complimenti per il blog che mi sto leggendo da cima a fondo e che ho messo tra i preferiti.
Anche a me interessa la statistica, mi piacerebbe imparare ad applicare i vari metodi e teoremi (inferenza, test di ipotesi, regressione lineare e non.. eccetera che conosco ma ho mai avuto occasione di adoperare) alla meteorologia in modo da interpretare correttamente l'evoluzione del clima e ottenere risultati consistenti e non banalità; ti andrebbe se magari provo ad analizzare i dati che possiedo (quelli di Udine al suolo dal 1991 e in quota dal 1981) e ci confrontiamo sulle conclusioni che si possono trarre? (se è possibile definire la normalità oggetto del topic sui dati che metterò, presenza e quantificazione di eventuali trend e/o step climatici.. eccetera)
Riassumendo, sono molto interessato alla materia e sarei contento di discuterne con un esperto; mi scuso in anticipo per le imprecisioni che inevitabilmente commetterò.

Ti ringrazio per il titolo di "esperto" che mi hai attribuito ma ci tengo sempre a precisare che non ho titoli di studio specifici né in climatologia né in statistica. Sono esclusivamente un appassionato che prova ad imparare e, soprattutto, ad applicare a livello amatoriale quanto appreso da autodidatta. Per quanto riguarda il blog a cui ti riferisci ho dovuto sospendere il progetto perché mi sono reso conto che il dominio gratuito a cui mi appoggiavo non è in grado di fornire le risorse necessarie per sviluppare quello che ho in mente. Sto riflettendo sul da farsi.

Tornando alla tua richiesta, sono disponibile ad aiutarti dal momento che il mio hobby preferito è proprio quello di "giocare" con la statistica nel contesto climatico. Non conosco il tuo grado di conoscenza ma per me è fondamentale che tu conosca almeno i concetti basilari della statistica descrittiva e della statistica matematica altrimenti diventa difficile andare direttamente al dunque delle questioni che hai posto dal momento che la materia è complessa, già a livello teorico, quando si utilizzano gli strumenti descrittivi e matematici della statistica nel contesto inferenziale, quindi nell'applicazione pratica finalizzata al processo decisionale.

La regola numero 1 quando si fanno analisi statistiche è di non avere fretta nel giungere a conclusioni pertanto il consiglio che mi sento di darti è quello di formulare una questione alla volta, in modo preciso, ad esempio la valutazione della differenza, in media, fra due periodi temporali, l'esistenza significativa di una tendenza di fondo, la valutazione di un trend in una frequenza di eventi, ecc ..., perché l'aspetto più difficile è tradurre il problema teorico in un problema statistico, cioè valutare bene quali strumenti statistici sono in grado di fornire una soluzione la più robusta possibile, circa il problema in questione, e tutto ciò è funzione delle caratteristiche dei dati da analizzare. In sostanza, non si tratta di applicare in modo meccanico una o più formule ma capire quali formule utilizzare affinché il risultato fornito sia robusto cioè rappresenti il frutto di una corretta applicazione pratica di concetti teorici.

A questo punto direi che se ritieni che l'argomento di cui vuoi parlare abbia un interesse pubblico allora utilizza pure il forum, questa sezione per la normalità climatica o altra sezione ad hoc che eventualmente aprirai. Se, invece, ritieni di dover instaurare un rapporto diretto con me utilizza i messaggi privati che vediamo come poter gestire questo scambio di informazioni.

Qualunque canale tu decidi di utilizzare ricorda che in ogni caso ho sempre l'esigenza di poter lavorare sugli stessi dati grezzi che utilizzi anche tu quindi deve esserci la disponibilità da parte tua di condividere con me (o con noi) i dati in tuo possesso.

[CausaEffetto]

Mi rendo perfettamente conto che la Climatologia statistica è una materia di nicchia che raggiunge pochi meteo appassionati per vari motivi, i principali, la non familiarità/passione con/per la Statistica.

A tal fine ho predisposto, sempre a livello amatoriale (ci tengo a precisarlo perché potrei aver scritto delle inesattezze), una sintesi della teoria della probabilità sottostante all'analisi delle serie storiche, riconducibile al documento postato in apertura di questo thread.

L'obiettivo è di rendere più comprensibile cosa c'e', di teorico, dietro a quel lavoro e di avvicinare qualche interessato all'approfondimento delle questioni dal momento che sono sempre disponibile a discutere ed eventualmente aiutare chi volesse intraprendere un percorso di studio di questa materia.

[Climavariante]

Pubblico anche in questo forum un mio piccolo lavoro amatoriale che vuole contribuire alla riflessione ed aprire al dialogo circa questioni che ancora tutt'oggi vengono affrontate, anche con il nulla osta del WMO, in via meramente convenzionale. E mi riferisco all'utilizzo del periodo trentennale di riferimento e della relativa media trentennale ai fini della definizione di normalità climatica (Cli.no.). Non soddisfatto di questa impostazione dogmatica ho voluto mettere nero su bianco il modello teorico che da alcuni anni ho nella testa circa le questioni di cui all'oggetto.

Il documento è quasi interamente redatto affrontando i ragionamenti in via descrittiva e rimanda a due appendici finali l'approfondimento metodologico adottato nel caso specifico dell'esempio proposto e l'illustrazione in estrema sintesi della metodologia inferenziale che è alla base del costrutto teorico complessivo. Mi rendo perfettamente conto che il documento potrà apparire in certi aspetti noioso e tecnico ma credetemi che ho cercato di fare il possibile per renderlo intellegibile a tutti rimandando appunto alle appendici per gli approfondimenti del caso.

Tenete sempre presente che non possiedo i titoli per approcciare a questioni climatologiche in modo professionale pertanto il presente lavoro rimane confinato all'ambito della passione meteorologica, climatologica e soprattutto statistica che mi appartiene, nella speranza di non aver scritto troppe cavolate

Clima e normalità climatica

Che altro dire (oltre ad augurarvi una buona lettura) ... come avrete modo di comprendere dalla lettura, il modello teorico presentato rappresenta, evidentemente, una primissima astrazione costruita su delle basi di natura inferenziale che si prestano a sviluppi successivi maggiormente complessi e notevolmente più “robusti” dal punto di vista statistico.

In particolare, quando si parla di campioni statistici, non si può sottovalutare l’aspetto riguardante il concetto d’indipendenza. Un campione, per essere definito tale, deve essere realizzato in modo del tutto casuale e anche gli elementi (osservazioni) che lo compongono devono essere gli uni indipendenti dagli altri. Pertanto, quando si definisce il periodo trentennale, una singola osservazione climatica, cioè campione di uno stato climatico, devono essere soddisfatte le seguenti assunzioni teoriche:

1) il blocco trentennale deve essere un sottoinsieme casuale dello stato climatico di riferimento e, per essere tale

2) deve essere formato da singole osservazioni tra di loro indipendenti

Nella realtà accade sovente che nel corso dei trent’anni di osservazione climatica la variabilità del tempo atmosferico faccia degli scherzetti che statisticamente possono risultare sgraditi. Se esiste una certa persistenza in determinati fattori climatici, e così è, allora il fatto di osservare eventi temporalmente consecutivi, in successione, che presentano una certa somiglianza non è poi così improbabile e questo fattore di autocorrelazione seriale mina sia l’indipendenza delle singole osservazioni sia la casualità stessa del campione. Ciò comporta che le procedure inferenziali adottate in questo contesto non presentano quel grado di potenza che generalmente è loro attribuito nello stimare parametri e testare la validità di certe ipotesi.

Semplificare la questione trattando come teoricamente casuale un campione che potrebbe non esserlo nella realtà, può produrre delle distorsioni e alterazioni nei valori stimati che in prima istanza possono essere considerate accettabili data l’utilità pratica nel supporre vere queste assunzioni ai fini di una modellazione generale del problema oggetto di studio, nello specifico la definizione di clima e del concetto derivato di normalità climatica. E’ del tutto evidente che la questione deve essere comunque ripresa per affinare il costrutto teorico sulla base della violazione delle ipotesi citate. E questo può avvenire, ad esempio, attraverso le tecniche statistiche del ricampionamento (bootstrap) che permettono essenzialmente di superare i limiti di un approccio parametrico (basato su determinate assunzioni) verso un approccio di tipo non parametrico (basato sull'assenza di tale assunzioni).

La tecnica del ricampionamento, tra l’altro, permette anche di superare un ulteriore limite/assunzione che è alla base delle tecniche inferenziali adottate nello studio, la normalità della distribuzione di probabilità della popolazione. In climatologia, con riferimento alla temperatura dell’aria, è spesso conveniente accettare che la distribuzione di frequenza/probabilità di tale variabile approssima una gaussiana. Quest’assunzione è ritenuta vera ma personalmente ritengo opportuno ritenerla piuttosto verosimile. Poiché possiamo affermare che il campo termico si distribuisce normalmente esclusivamente in funzione dell’osservazione di campioni (trentenni, cinquantenni, secoli di osservazioni) non possiamo eliminare “tout court” la presenza di un grado d’indeterminazione nell'affermare questo fatto. In sostanza, in riferimento alla popolazione, il campo termico approssima una gaussiana . Lato pratico, vista la conferma proveniente dai dati empirici, è conveniente accettare come vera l’assunzione poiché questa caratteristica agevola enormemente nell'applicazione pratica l’utilizzo delle tecniche statistiche di riferimento, esiste cioè un’utilità pratica a questa semplificazione. La tecnica del ricampionamento non richiede la verità dell’assunzione della normalità della popolazione di riferimento.

Infine, nell'analisi delle serie storiche, le procedure inferenziale richiedono anche la stazionarietà della serie in varianza (omoschedasticità) che in presenza di trend lineare è facilmente violata. Anche in questo caso metodologie di tipo non parametrico possono venire in aiuto per approcciare in modo maggiormente corretto le questioni riguardanti le problematiche climatiche, anche quelle analizzate nello studio.

Tutto questo per dire che l'analisi statistica dei dati climatologici è cosa complessa già a partire dalla questione base di tutta la statistica climatologica, il concetto di clima e normalità climatica. Quando il grado di approfondimento delle analisi si complica, ad esempio nella stima di un trend, nella quantificazione di una correlazione, nella modellazione di una relazione tra variabili, ecc ..., queste problematiche si amplificano dal momento che l'utilizzo che viene fatto di queste analisi non è esclusivamente descrittivo, di spiegazione delle dinamiche sottostanti, ma anche di tipo previsionale, e qui son dolori se le assunzioni di base sono sistematicamente violate.

Complimenti.
Ho iniziato a leggere il tuo lavoro e lo trovo ben fatto. Per tua fortuna o sfortuna non sono uno statistico e quindi non posso esprimermi sui contenuti oltre un certo livello.

Quando l'amatorialità si esprime nelle forme convenzionali della comunicazione scientifica ha tutto il diritto di essere apprezzata e valorizzata.

Ciò che personalmente non sopporto è quando l'amatorialità pretende di assurgere ad un rango superiore (ad esempio la pretesa di sconfessare dati pubblicati scientificamente) esprimendosi attraverso semplici posts...con qualche plot allegato.

ma non è il tuo caso.

Inoltre credo che la statistica sia una disciplina molto specialistica e se si ha la passione di studiarla si può diventare esperti come lo stai diventando tu.

Diverso è il discorso per lo studio del bilancio radiativo terrestre che è disciplina olistica nelle quale ognuno è solo il pezzo di puzzle complesso che richiede preparazione accademica ed esperienze progettuali.





Complimenti di nuovo

[CausaEffetto]

Complimenti.
Ho iniziato a leggere il tuo lavoro e lo trovo ben fatto. Per tua fortuna o sfortuna non sono uno statistico e quindi non posso esprimermi sui contenuti oltre un certo livello.

Quando l'amatorialità si esprime nelle forme convenzionali della comunicazione scientifica ha tutto il diritto di essere apprezzata e valorizzata.

Ciò che personalmente non sopporto è quando l'amatorialità pretende di assurgere ad un rango superiore (ad esempio la pretesa di sconfessare dati pubblicati scientificamente) esprimendosi attraverso semplici posts...con qualche plot allegato.

ma non è il tuo caso.

Inoltre credo che la statistica sia una disciplina molto specialistica e se si ha la passione di studiarla si può diventare esperti come lo stai diventando tu.

Diverso è il discorso per lo studio del bilancio radiativo terrestre che è disciplina olistica nelle quale ognuno è solo il pezzo di puzzle complesso che richiede preparazione accademica ed esperienze progettuali.





Complimenti di nuovo

Il fatto che tu non sia uno statistico per me è una sfortuna perché ti garantisco che, nonostante la passione riesca pian piano a farti acquisire conoscenza ed esperienza, la strada dell'apprendimento è faticosissima quando intrapresa da autodidatta. Oggi abbiamo la fortuna che il web ci fornisce infinite opportunità ma percorrere il sentiero da autodidatta significa entrare in un ginepraio dal quale devi uscire con le tue forze e senza l'aiuto di nessuno, con il rischio di intraprendere soluzioni, nella peggior delle ipotesi errate. Già è difficile riuscire ad acquisire un bagaglio teorico sufficiente e tale difficoltà aumenta quando dalla teoria si passa alla pratica perché li serve la malizia e l'esperienza nonché conoscenze di programmazione si se vuole fare qualcosa di serio con i software statistici. Nonostante tutto, pian piano, provo ad andare avanti, nella speranza di incontrare qualcuno esperto in grado di accompagnarmi in questo percorso condividendo conoscenza ed esperienza per il puro piacere di farlo, per passione.

[EDMmeteo]

Topic serissimo ma purtroppo inutile perchè i meteofili sono tifosi, le medie di riferimento vengono usate a comodo a seconda dei gusti