E non hai visto l'elenco dei METAR e dei SYNOP
Sì, è complicato, ma sono i dati ufficiali da cui attingono tutti i siti meteo mondiali per ricostruire le serie storiche. Infoclimat ad esempio ha un software che evidentemente "decripta" i codici SYNOP per restituirli all'utente in un formato leggibile e immediatamente comprensibile (temperatura, pressione, dew point, velocità del vento, direzione del vento, variazione della pressione nelle 3 h precedenti, fenomeni, eventualmente n° di mm precipitati o cm di neve caduta nelle ore precedenti).
Dal formato dei dati immagino che ci saranno delle routine in Fortran per leggerli ed elaborarli che però noi non conosciamo.
Da una ricerca su Github ho trovato alcuni progetti di roba per trattare questi dati
Questi in Python, più moderno del Fortran
GitHub - madmep/Upper-Air-Weather-Data-: Clean and convert NOAA IGRA data into usable csvs. il più recente
GitHub - coeusite/igra2_derived_parser: Parser for NOAA IGRA2 Derived Files (for Python 3.5)
GitHub - ninneman/igrabrowser: Analysis tool for the Integrated Global Radiosonde Archive
Questo in R (un tool open source di statistica)
GitHub - kcf-jackson/cleanIGRA: R package: Integrated Global Radiosonde Archive (IGRA) data pre-processing
GitHub - retostauffer/PyIGRA: Small package to download and extract data from the IGRA2 data set.
C'è anche della documentazione
https://github.com/2019jeetdas/IGRA probabimente per qualche corso
https://github.com/Data-Science-Mar2...Das/Project-07 idem e la documentazione sembra identica
@ale97 sono riuscito a scaricare i dati e portarli su Excel, mi resta ora solo il sistemarli e analizzarli.
La media mensile per tutte le quote in teoria si ricaverebbe dunque dalla media aritmetica dei file dello 00Z e dei 12Z, dico bene?
Se ho capito bene quello che chiedi si.. Dato che i file sono appunto separati e non si possono inserire delle osservazioni consecutive (2 osservazioni per giorno con 00z e 12z) l'unica soluzione direi che è calcolare i valori prima per i 12z e poi per gli 00z e poi fare la media. Diciamo che dovrebbe comunque uscire un risultato soddisfacente...
Alla fine ho calcolato i valori medi anche per le osservazioni 00Z per Cagliari e Cuneo,anche se pensandoci non so se abbia sempre senso mediare i dati 00Z e 12Z: secondo me ha senso solo a quote alte, fino alla quota gpt di 850 hpa, e non più in basso dove la differenza tra temperatura diurna e temperatura notturna comincia a risentire almeno parzialmente dell'effetto del suolo e dello strato di inversione termica che appunto si genera nelle ore notturne.
In più per le quote basse vale la stessa cosa che si sa sulle temperature al suolo: non si possono prendere solo il valore minimo e il valore massimo giornaliero per ricavare una media affidabile della temperatura giornaliera, sia perchè l'affidabilità del valore ottenuto risentirebbe troppo delle variazioni nel numero di ore di luce, della nuvolosità nel giorno considerato e di tante altre cose (e tra l'altro non è mica detto che i valori minimi e massimi giornalieri si abbiano per forza in quest'orario, anzi, per le minime non è quasi mai vero); più in alto invece, come si evidenzia anche dai dati, le variazioni tra 00z e 12z almeno in media sono più leggere e quindi risentono molto meno di questo aspetto, quindi si può ragionevolmente prendere il valore mediato tra 00z e 12z solo per le quote più alte direi.
Per le quote più basse man mano che ci si avvicina al livello del suolo meglio prendere le osservazioni 00z o 12z da sole a seconda del momento del giorno che interessa di più, secondo me (se interessano più le massime medie ovviamente si prenderanno solo i 12z)
Invece per cerccare di ricavare a spanne le medie decadali rimangono i grafici di meteonetwork come diceva @burian br.
Questi sono i valori medi mediati tra osservazioni 00z e 12z (medie 91-20), comunque: si notano bene le differenze di cui ho parlato
Cagliari Quotagpt/Mese 500 700 850 925 1000 1 -21,7 -4,5 2,9 6,5 10,9 2 -22,4 -5,3 2,6 6,4 10,7 3 -21,1 -3,8 4,5 8,4 12,6 4 -19,1 -1,9 6,9 11,0 14,9 5 -15,6 2,0 11,0 15,1 18,3 6 -12,1 5,8 15,5 19,5 22,3 7 -9,4 8,8 18,6 22,5 25,1 8 -9,2 8,5 18,6 23,1 25,7 9 -11,7 5,0 14,1 18,1 22,5 10 -14,0 2,7 11,5 15,3 19,5 11 -17,8 -1,1 6,8 11,0 15,4 12 -20,4 -3,5 3,9 7,9 12,1 Media -16,2 1,1 8,3 13,7 16,3
Cuneo
Quotagpt/Mese 500 700 850 925 999 1 -23,3 -7,1 0,3 2,7 -0,9 2 -23,8 -7,5 0,2 3,5 0,7 3 -22,9 -6,5 2,8 7,5 7,8 4 -20,7 -4,2 6,1 10,8 9,0 5 -17,2 -1,0 9,3 14,5 16,2 6 -13,4 3,1 13,5 18,6 20,5 7 -10,9 5,8 16,3 21,3 22,5 8 -10,9 5,6 15,3 20,7 18,6 9 -13,1 2,5 11,6 16,3 15,0 10 -15,4 0,3 7,6 11,4 10,2 11 -18,8 -3,1 4,1 7,5 7,7 12 22,1 -5,8 1,4 4,2 2,8 Media -23,3 -1,5 7,4 11,6 10,8
Cuneo: 12z e 00z a confronto
12z 00z Media di Temp Etichette di colonna Media di Temp Etichette di colonna Etichette di riga 500 700 850 925 999 Etichette di riga 500 700 850 925 999 1 -23,5 -7,0 0,4 2,7 4,7 1 -23,3 -7,1 0,2 2,7 -0,9 2 -23,8 -7,2 0,0 3,2 6,2 2 -23,8 -7,5 0,4 3,8 0,7 3 -23,0 -6,4 2,6 6,8 11,2 3 -22,9 -6,5 3,0 7,5 4,4 4 -20,7 -4,3 5,6 10,4 15,1 4 -20,7 -4,2 6,1 11,2 9,0 5 -17,2 -0,9 9,2 14,2 19,3 5 -17,2 -1,0 9,4 14,5 13,1 6 -13,5 3,0 13,1 18,3 23,7 6 -13,3 3,2 13,9 18,9 17,3 7 -11,2 5,5 15,6 20,4 25,8 7 -10,9 5,8 16,3 21,3 19,2 8 -11,2 5,3 14,9 19,6 25,1 8 -10,9 5,6 15,7 20,7 18,6 9 -13,4 2,4 11,4 15,8 20,9 9 -13,1 2,6 11,8 16,8 15,0 10 -15,3 0,6 7,5 11,2 15,4 10 -15,4 0,3 7,7 11,6 10,2 11 -18,9 -3,0 4,2 7,2 10,2 11 -18,8 -3,1 4,1 7,5 5,2 12 -22,3 -6,1 1,2 3,7 5,4 12 -21,9 -5,5 1,6 4,2 0,2 Totale complessivo -17,8 -1,4 7,2 11,2 15,3 Totale complessivo -17,7 -1,4 7,5 11,7 9,2
Cagliari: 12z e 00z a confronto
Media di Temp. Etichette di colonna Media di Temp Etichette di colonna Etichette di riga 500 700 850 925 1000 Etichette di riga 500 700 850 925 1000 1 -21,7 -4,6 2,8 6,6 11,3 1 -21,7 -4,5 3,0 6,5 10,4 2 -22,4 -5,3 2,5 6,5 11,4 2 -22,4 -5,3 2,7 6,2 10,0 3 -21,2 -3,9 4,4 8,6 13,7 3 -21,1 -3,8 4,7 8,1 11,4 4 -19,1 -1,9 6,7 11,3 16,3 4 -19,1 -1,9 7,0 10,6 13,5 5 -15,5 1,9 10,8 15,5 20,0 5 -15,6 2,0 11,2 14,8 16,7 6 -12,1 5,7 15,3 20,0 24,2 6 -12,1 5,9 15,8 19,1 20,4 7 -9,5 8,6 18,1 22,8 27,2 7 -9,4 9,0 19,0 22,1 23,0 8 -9,5 8,3 18,3 23,2 27,6 8 -9,2 8,7 19,0 22,5 23,9 9 -11,8 4,8 13,8 18,5 23,9 9 -11,6 5,1 14,4 17,7 21,2 10 -14,1 2,6 11,3 15,6 20,6 10 -14,0 2,7 11,7 15,1 18,5 11 -17,8 -1,1 6,9 11,1 16,0 11 -17,8 -1,1 6,8 10,9 14,7 12 -20,5 -3,6 3,8 7,9 12,6 12 -20,3 -3,5 4,0 7,9 11,7 Totale complessivo -16,3 0,9 9,5 14,0 18,7 Totale complessivo -16,2 1,1 9,9 13,5 16,2
Se ci si accontenta di meno dati e sola Italia, la strada maestra è
Radiosondaggi - MeteoNetwork
Cosi è una passeggiata.
Ancora più semplice: chiedere nel Forum a qualcuno che ha gia fatto il lavoro
Segnalibri