Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
Originariamente Scritto da Albert0
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
Si certo, effeivamente molto valido perchè oltre ai grafici c'è anche la visualizzazione tramite lista e a differenza del sito del Wyoming si può ricavare una lista unica per un periodo di tempo superiore a un mese, senza che si debba continuamente copiare e incollare per ogni singolo mese.
Quindi se si ha voglia e tempo di approfondire e elaborare statistiche basate sui dati giornalieri (magari le medie decadali, comunque visualizzabili a spanne anche nei grafici) dovrebbe essere assolutamente valido, grazie per averlo rimarcato perchè pensando a quella sezione pensavo ai soli grafici ignorando l'esistenza anche del formato testuale.
Però questi dati continuano ad avere il vantaggio di avere i dati mensili già pronti, qualora si volessero calcolare i valori medi climatici: dipende un po' da quello che si vuole fare con i dati
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
Eccellente Ale, ottimo lavoro!!!
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
@ale97 gran lavoro. Su Wikipedia nella pagina sulla stazione meteo di Elmas ci sono le medie alle varie quote fino al 1960. Riporto i dati e tra parentesi la differenza tra la 91/20 e la media fino al 1960
Gennaio 2,3 (+0,6)
Febbraio 2,0 (+0,6)
Marzo 4,0 (+0,5)
Aprile 4,8 (+2,1)
Maggio 10,6 (+0,4)
Giugno 13,9 (+1,6)
Luglio 16,7 (+1,9)
Agosto 18 (+0,6)
Settembre 13,8 (+0,3)
Ottobre 9,1 (+2,4)
Novembre 5,2 (+1,6)
Dicembre 2,4 (+1,5)
Quindi in ordine decrescente il riscaldamento ha interessato ottobre, aprile, luglio, giugno, novembre, dicembre, agosto, gennaio, febbraio, marzo, maggio, settembre
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
Si, le avevo viste, purtroppo sono dati ormai antichissimi ma restano utili per valutare la tendenza ultradecennale...
Sai però che dal 1960 in poi con i dati che ho elaborato mi sono persino stupito di vedere così poca differenza in generale, soprattutto a quote medio-alte? Tanto è vero che mi sono chiesto il motivo: il riscaldamento nello stesso periodo al livello del suolo è stato ingente, in quota si parla di differenze di pochi decimi...
Ad esempio i valori medi che ho ottenuto per il periodo 61-90 sono 2.3 per gennaio e 17.4 per luglio a 850 hpa, lo stacco si nota abbastanza missà
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
Aiuto...
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
Credo che dipenda dal fatto che geopotenziali più alti portino a gradienti maggiori, o sbaglio?
Però mi sembra che il riscaldamento in quota segua il diverso riscaldamento tra i mesi. Si vede come l'inverno non sia sia scaldato più di tanto, anche se la vulgata popolare dice che "non ci sono più gli inverni di una volta" anche se i dati mostrano che in Italia il riscaldamento maggiore interessa le altre stagioni
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
Si, ma infatti anche a livello del suolo in Sardegna il riscaldamento avuto in inverno è risibile, è sempre stato mite
Sono sicuro che il riscaldamento in Piemonte e in generale al nord ci sia anche in quota come al suolo (e pure netto), ma essendoci i dati di Cuneo solo dal 2002 non posso valutare. (ti assicuro che ci sono almeno 2 pieni di differenza tra le medie obsolete e le 1991-2020 a Torino, ad esempio, in inverno ancora più che nelle altre stagioni)
Invece credo che il riscaldamento più consistente si sia avuto nei mesi estivi anche al suolo in Sardegna, e in quota in effetti si vede bene che è così.
Con calma però posso vedere se riesco a ricavare i dati per Linate che sicuramente ha una serie storica più lunga
Comunque forse potrebbe dipendere anche dai geopotenziali, ma non so se sia realistico il fatto che possano essere cambiati di tanto nel corso degli ultimi decenni...
Ultima modifica di ale97; 11/04/2021 alle 12:43
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
Si è effettivamente avuto un aumento dei valori per quanto riguarda la quota di geopotenziale (cioè quote più alte in corrispondenza ai vari valori standard di pressione)? Proviamo a vedere se questo può essere accaduto con i dati di Cagliari e Milano (incollo le tabelle qui ma se riesco poi metto anche il file excel completo in modo da dare la possibilità di visualizzarle in modo più ordinato e immediato)
In più cerco di caricare i dataset contenenti solo le osservazioni delle stazioni italiane: così passiamo dalle 6.2 milioni di righe del file originale a sole 70.000 righe per ogni file (e quindi per ogni combinazione di parametro e orario)
Poi da qui si può filtrare il contenuto selezionando il codice della stazione per cui si vogliono analizzare i dati e via.
Cominciamo con l'analisi dei geopotenziali, andando a vedere eventuali differenze nei valori medi tra il periodo 1961/1990 e il periodo 1991/2020:
GPT - CONFRONTO 61/90 E 91/20- CAGLIARI, CUNEO E LINATE
1991-2020 cagliari Column1 (più elementi) Column2 (più elementi) diff (00z e 12z) Media di Column5 Etichette di colonna Etichette di riga 500 700 850 925 1000 mese 500 700 850 925 1000 media tot 1 5616 3050 1499 806 167 1 24 24 11 -5 10 11 2 5591 3036 1490 798 160 2 28 20 20 -42 20 8 3 5613 3042 1485 789 144 3 29 16 10 -38 6 4 4 5641 3049 1479 778 124 4 31 18 15 14 7 15 5 5730 3103 1509 797 131 5 18 10 4 8 -2 7 6 5818 3153 1536 812 136 6 28 14 6 -16 -1 6 7 5872 3181 1547 816 133 7 16 4 -2 -2 -7 3 8 5870 3182 1548 816 133 8 22 12 5 -4 -3 7 9 5808 3146 1534 813 139 9 7 -8 -10 16 -11 1 10 5760 3121 1524 811 145 10 14 3 -3 -13 -10 0 11 5673 3069 1497 796 142 11 7 0 -1 9 -4 4 12 5635 3056 1499 804 161 12 27 18 14 -22 10 10 Totale complessivo 5719 3099 1512 803 143 media ann 21 11 6 -8 1 6
Metto anche i dati di Cuneo senza nessun confronto perchè la serie storica parte dal 2002:
cuneo 2002-2020 Column1 ITM00016113 Column2 All Media di Column5 Etichette di colonna Etichette di riga 500 700 850 925 1 5568 3020 1482 800 2 5549 3008 1472 789 3 5570 3020 1477 788 4 5609 3038 1478 780 5 5692 3085 1504 796 6 5771 3127 1522 804 7 5816 3149 1527 803 8 5816 3149 1531 808 9 5772 3128 1527 814 10 5727 3101 1520 817 11 5638 3050 1488 795 12 5581 3025 1483 799 Totale complessivo 5677 3076 1501 800
E infine Linate
milano 61-90 milano 91-2020 diff (00z e 12z) Column1 ITM00016080 Column1 ITM00016080 Column2 (più elementi) Column2 (più elementi) Media di Column5 Etichette di colonna Media di Column5 Etichette di colonna Etichette di riga 500 700 850 925 1000 Etichette di riga 500 700 850 925 1000 500 700 850 925 1000 1 5541 3005 1475 761 191 1 5560 3016 1481 794 193 19 11 9 33 2 2 5512 2983 1456 770 181 2 5540 3004 1471 787 187 28 21 18 17 6 3 5536 2999 1462 788 166 3 5562 3012 1470 780 174 26 13 10 -8 8 4 5552 3000 1454 757 148 4 5582 3016 1463 767 150 30 16 11 10 2 5 5652 3061 1491 778 149 5 5670 3070 1494 786 144 18 11 3 8 -5 6 5733 3107 1515 796 142 6 5753 3115 1516 798 140 20 8 5 2 -2 7 5796 3142 1534 833 145 7 5798 3137 1523 800 136 2 -5 -6 -33 -9 8 5782 3132 1527 815 145 8 5804 3141 1526 802 139 22 9 2 -13 -6 9 5761 3125 1532 819 165 9 5747 3110 1515 802 154 -14 -15 -14 -17 -11 10 5708 3096 1520 853 183 10 5697 3081 1504 802 170 -11 -15 -10 -51 -13 11 5604 3032 1481 788 182 11 5612 3033 1479 788 174 8 0 -2 0 -8 12 5560 3012 1472 832 191 12 5574 3019 1482 796 193 14 12 13 -36 2 Totale complessivo 5644 3057 1493 798 166 Totale complessivo 5658 3063 1494 792 163 14 6 5 -7 -3
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
(continuo)
Cosa si riesce a capire?
Riprendiamo un attimo le tabelle in cui sono visualizzate le "anomalie" tra un periodo e l'altro, rispettivamente per Cagliari e Milano.
Cagliari
mese 500 700 850 925 1000 media tot 1 24 24 11 -5 10 11 2 28 20 20 -42 20 8 3 29 16 10 -38 6 4 4 31 18 15 14 7 15 5 18 10 4 8 -2 7 6 28 14 6 -16 -1 6 7 16 4 -2 -2 -7 3 8 22 12 5 -4 -3 7 9 7 -8 -10 16 -11 1 10 14 3 -3 -13 -10 0 11 7 0 -1 9 -4 4 12 27 18 14 -22 10 10 media ann 21 11 6 -8 1 6
Milano Linate
mese 500 700 850 925 1000 media tot. 1 19 11 9 33 2 13 2 28 21 18 17 6 15 3 26 13 10 -8 8 9 4 30 16 11 10 2 12 5 18 11 3 8 -5 7 6 20 8 5 2 -2 7 7 2 -5 -6 -33 -9 -7 8 22 9 2 -13 -6 4 9 -14 -15 -14 -17 -11 -10 10 -11 -15 -10 -51 -13 -15 11 8 0 -2 0 -8 2 12 14 12 13 -36 2 3 media ann 14 6 5 -7 -3 3
Concentriamoci in particolare sui valori medi incrociati per righe e colonne per valutare il quadro d'insieme...cosa emerge?
Per entrambi i luoghi emerge come le anomalie siano state globalmente positive (quindi valori gpt più alti per il periodo più recente, 1991/2020) alle quote più alte, ma la differenza tra i due periodi va assottigliandosi quando ci si abbassa di quota e anzi al livello di 925 hpa l'anomalia diventa negativa per entrambi.
Invece, per quanto riguarda i valori medi mensili alle varie quote, i mesi estivi appaiono caratterizzati da differenze minime tra i due periodi, mentre al contrario i mesi invernali (ma anche aprile) sono caratterizzati da anomalie significamente positive. Inoltre a Milano i mesi di settembre e ottobre appai caratterizzati da anomalie significativamente negative. Globalmente si può dire che c'è stato un lieve aumento dei valori gpt in questi due luoghi ma forse troppo lieve per risultare significativo: in ogni caso, meglio guardare i valori per ogni singolo mese dato che ogni mese sembra avere il suo andamento.
Infine, i valori medi di temperatura per Linate: per Cuneo non c'erano abbastanza dati per verificare ma in generale il riscaldamento generalizzato che si è avuto al suolo in quest'area si è avuto anche in quota (in maniera forse un pochino meno evidente però). Comunque sia al suolo che nei bassi strati atmosferici, da 850 hpa in giù, le anomalie calcolate tra i soliti due periodi supera spesso i 2 gradi, del resto come a Torino (se si vanno a vedere le medie 1991-2020 da marzo a settembre almeno Linate ha valori medi quasi uguali al mio paese ed è pure più calda a maggio e giugno, ok che si parla di una differenza di quota di 200 metri ma 50 anni fa la differenza tra le due zone era senza dubbio più netta). A Cagliari invece come dicevo il riscaldamento ha interessato prevalentemente i mesi estivi.
linate 00z 1943/1960 linate 00z 1961/1990 Column1 ITM00016080 Column1 ITM00016080 Column2 (più elementi) Column2 (più elementi) Media di Column7 Etichette di colonna Media di Column7 Etichette di colonna Etichette di riga 500 700 850 1000 Etichette di riga 500 700 850 925 1000 1 -26,1 -9,5 -2,0 1,4 1 -24,8 -8,4 -0,8 0,8 1,6 2 -26,1 -9,2 -1,2 2,8 2 -25,8 -9,2 -0,9 0,2 3,8 3 -23,9 -7,4 1,2 6,9 3 -24,7 -8,2 1,1 4,2 7,9 4 -22,7 -5,7 3,9 10,7 4 -23,3 -6,3 3,8 9,1 11,9 5 -19,0 -2,1 8,2 15,9 5 -19,2 -2,6 7,7 12,7 16,3 6 -14,8 1,4 11,8 19,2 6 -15,6 0,8 11,5 16,8 19,8 7 -12,6 3,7 14,4 21,6 7 -12,7 3,6 14,2 20,2 22,4 8 -12,7 3,5 13,8 20,4 8 -12,6 3,5 13,7 18,8 21,5 9 -13,6 1,8 10,8 17,4 9 -14,3 1,8 11,0 16,3 18,4 10 -17,5 -1,6 6,6 12,6 10 -17,0 -0,9 7,4 11,1 13,3 11 -21,9 -5,7 2,1 6,3 11 -21,0 -4,7 2,9 6,4 7,1 12 -23,7 -7,2 0,2 2,4 12 -23,5 -7,0 0,5 4,5 2,8 Totale complessivo -19,7 -3,3 5,6 11,2 Totale complessivo -19,5 -3,1 6,0 9,4 12,3
TEMPERATURE - CONFRONTO 61/90 E 91/20 temp milano linate 91-20 milano 12z Column1 ITM00016080 Column1 ITM00016080 Column2 (più elementi) Column2 (più elementi) ANOMALIE TRA PERIODI 61/90 E 91/2020, LINATE 63-90 milano 12z Media di Column7 Etichette di colonna Media di Column7 Etichette di colonna Etichette di riga 500 700 850 925 1000 Etichette di riga 500 700 850 925 1000 500 700 850 925 1000 Anom suolo (max) 1 -24,4 -8,0 -0,5 0,8 2,1 1 -23,6 -7,1 0,3 3,0 3,8 0,8 0,9 0,8 2,2 1,7 2,5 2 -25,4 -8,7 -1,0 -0,7 4,4 2 -24,2 -7,9 0,0 3,2 6,0 -0,2 0,8 1,0 3,9 1,6 2,2 3 -24,4 -7,8 0,9 3,6 9,3 3 -23,0 -6,4 2,3 6,2 11,4 1,4 1,4 1,4 2,6 2,1 2,3 4 -23,0 -6,3 3,3 8,3 14,6 4 -21,4 -4,9 4,7 9,5 16,3 1,6 1,4 1,4 1,2 3,2 2,1 5 -18,8 -2,3 7,5 12,2 19,2 5 -17,8 -1,4 8,6 13,7 20,9 1,0 0,9 1,1 1,5 1,7 2,1 6 -15,3 1,0 11,4 15,3 23,3 6 -14,0 2,4 12,6 17,6 24,8 1,3 1,4 1,2 2,3 1,5 2,2 7 -12,5 4,0 14,1 19,5 25,5 7 -11,7 4,6 14,8 19,7 27,0 0,8 0,6 0,7 0,2 1,5 1,8 8 -12,6 3,6 13,2 17,9 24,4 8 -11,5 4,8 14,8 19,5 26,4 1,1 1,2 1,6 1,6 2,0 2,8 9 -14,0 2,1 10,7 16,4 20,5 9 -14,0 1,8 10,8 15,2 21,2 0,0 -0,3 0,1 -1,2 0,7 1,1 10 -16,6 -0,5 7,6 12,5 14,3 10 -16,1 -0,2 7,5 11,1 15,3 0,5 0,3 -0,1 -1,4 1,0 1,0 11 -20,7 -4,4 2,9 6,0 7,8 11 -20,0 -3,9 3,9 7,0 9,6 0,7 0,5 1,0 1,0 1,8 2,2 12 -23,1 -6,6 0,9 5,1 3,2 12 -22,4 -6,3 1,1 3,9 4,6 0,7 0,3 0,2 -1,2 1,4 2,1 Totale complessivo -19,3 -2,9 5,9 8,8 14,0 Totale complessivo -18,3 -2,1 6,8 10,9 15,6 0,8 0,8 0,9 1,1 1,7 2,0
linate 00z 1991/2020 Column1 ITM00016080 Column2 (più elementi) Media di Column7 Etichette di colonna Etichette di riga 500 700 850 925 1000 500 700 850 925 1000 anom suolo (min) anom media (vedi tabella sopra con valori 12z/max) 1 -23,5 -7,2 0,4 3,1 3,6 1,3 1,2 1,2 2,3 2,0 1,6 2,1 2 -24,4 -8,0 0,3 3,8 5,6 1,4 1,2 1,2 2,6 1,8 0,6 1,4 3 -22,9 -6,5 2,5 6,7 10,1 1,8 1,7 1,4 2,5 2,2 1,2 1,8 4 -21,4 -5,0 5,2 10,2 13,6 1,9 1,3 1,4 1,1 1,7 1,7 1,9 5 -17,8 -1,4 9,0 14,2 17,7 1,5 1,2 1,3 1,5 1,4 1,8 2 6 -13,9 2,3 12,9 18,1 21,6 1,6 1,5 1,4 1,3 1,8 2,2 2,2 7 -11,5 4,8 15,4 20,6 23,9 1,2 1,2 1,2 0,4 1,5 1,7 1,7 8 -11,2 5,0 15,4 20,6 23,5 1,4 1,5 1,7 1,8 2,0 2,4 2,6 9 -13,7 1,7 11,2 16,1 19,0 0,6 0,1 0,2 -0,2 0,6 1 1,1 10 -15,9 -0,3 7,7 11,6 14,1 1,1 0,6 0,3 0,5 0,8 1,6 1,3 11 -20,0 -4,0 4,0 7,2 8,9 1 0,7 1,1 0,8 1,8 2 2,1 12 -22,5 -6,3 1,3 4,2 4,4 1 0,7 0,8 -0,3 1,6 1,7 1,9 Totale complessivo -18,2 -2,1 7,1 11,4 13,9 1,3 1,1 1,1 1,2 1,6 1,6 1,8
Ultima modifica di ale97; 11/04/2021 alle 22:13
Re: Metodo per ricavare le osservazioni storiche dei radiosondaggi con dati aggregati (giornalieri o
Il file completo che sicuramente è più leggibile:
valori medi gpt e temp linate.xlsx
Invece purtroppo non riesco ad allegare i dataset con i dati di tutte le stazioni perchè troppo pesanti
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