100 Vuotta Liikkuvan Keskimääräinen Lämpötila

Liikkuvat keskiarvot Kuinka käyttää niitä. Jotkin liikkuvan keskiarvon ensisijaisista tehtävistä on tunnistaa suuntaukset ja muutokset mittaamaan omaisuuden voiman vahvuutta ja määrittämään mahdolliset alueet, joilla omaisuus löytää tukea tai vastustusta. Tässä osassa viitataan siihen, miten Erilaiset aikajaksot voivat seurata vauhtia ja miten liukuvat keskiarvot voivat olla hyödyllisiä pysähtymishäiriöiden määrittämisessä Lisäksi käsittelemme joitain liikkuvien keskiarvojen ominaisuuksia ja rajoituksia, joita pitäisi harkita käytettäessä niitä osana kaupankäynnin rutiinia. Trend Trendien tunnistaminen on yksi Jotka käyttävät useimpia kauppiaita, jotka pyrkivät tekemään trendin ystävänsä Moving averages ovat jäljessä olevia indikaattoreita, mikä tarkoittaa, että he eivät ennusta uusia suuntauksia vaan vahvistavat suuntauksia, kun ne on perustettu Kuten voit nähdä Kuvassa 1 varastosta katsotaan olevan nousuvauhtia, kun hinta on liukuvan keskiarvon yläpuolella ja keskiarvo laskee ylöspäin. Sitä vastoin elinkeinonharjoittaja käyttää Hinta laskee alaspäin kalteva keskiarvo vahvistaa laskusuhdanteen Monet kauppiaat harkitsevat vain pitämällä pitkä asema omaisuus, kun hinta on kaupankäynnin yli liukuva keskiarvo Tämä yksinkertainen sääntö voi auttaa varmistamaan, että suuntaus toimii kauppiaiden favor. Momentum Monet aloittelija Kauppiaat kysyvät, kuinka on mahdollista mitata vauhtia ja kuinka liikkuvia keskiarvoja voidaan käyttää tällaisen toiminnan käsittelemiseen. Yksinkertainen vastaus on kiinnittää huomiota keskimääräisen luomiseen käytettyihin ajanjaksoihin, koska jokainen aika voi antaa arvokasta tietoa eri tyypeistä Vauhtia Yleensä lyhyen aikavälin vauhtia voidaan mitata tarkastelemalla liukuvia keskiarvoja, jotka keskittyvät 20 päivän tai vähemmän ajanjaksoihin. Tarkastellaan 20-100 päivän ajan luomaa liikkuvaa keskiarvoa, jota pidetään yleisesti hyvässä mittakaavassa Keskipitkän aikavälin vauhti Lopuksi kaikki liukuva keskiarvo, joka käyttää 100 päivää tai enemmän laskelmassa, voidaan käyttää pitkän aikavälin vauhdin mittarina. Mielenrauhaa pitäisi kertoa, että 15 päivän liikkuva ave Raivo on sopivampi mitta lyhytaikaiseen vauhtiin kuin 200 päivän liukuva keskiarvo. Yksi parhaista tavoista määrittää voimakkuuden ja suuntauksen omaisuuden vauhtia on asettaa kolme liikkuvia keskiarvoja kaavioon ja kiinnittää sitten tarkkaan huomiota Miten ne pinoavat toisiinsa nähden Kolme liikkuvaa keskiarvoa, joita käytetään yleisesti, vaihtelevat aikakehyksiä yrittäessään edustaa lyhytaikaisia, keskipitkän ja pitkän aikavälin hintoja. Kuviossa 2 voimakasta ylöspäin suuntautuvaa vauhtia nähdään, kun lyhyempi Keskimääräiset keskiarvot sijaitsevat pitempiaikaisempien keskiarvojen yläpuolella ja kaksi keskiarvoa poikkeavat toisistaan. Silloin kun lyhyemmät keskiarvot sijaitsevat pidemmän aikavälin keskiarvojen alapuolella, vauhti on alaspäin. Tuki Toinen yleisten liikkuvien keskiarvojen käyttö on Mahdollisten hintatukien määrittäminen Ei ole paljon kokemusta liikkuvien keskiarvojen käsittelemisestä, kun huomataan, että omaisuuden aleneva hinta usein pysähtyy ja kääntää suunnan samalla tasolla kuin tärkeä Keskimäärin Esimerkiksi kuviossa 3 näet, että 200 päivän liukuva keskiarvo pystyi kannattamaan varaston hintaa sen jälkeen, kun se laski sen korkeasta läheltä. 32 Monet toimijat odottavat poistumasta suurista liikkuvista keskiarvoista ja käyttävät muita Tekniset indikaattorit vahvistaen odotettua liikettä. Resurssit Kun hyödykkeen hinta laskee alle vaikutusvaltaisen tuen, kuten 200 päivän liukuva keskiarvon, ei ole harvinaista, että keskimääräinen toimi olisi vahva este, joka estää sijoittajia Hintojen nostaminen takaisin keskimääräistä korkeammalle Kuten jäljempänä olevasta kaaviosta käy ilmi, elinkeinonharjoittajat usein käyttävät tätä vastustusta merkkinä voittovarojen tai kaikkien olemassa olevien pitkien positioiden sulkemisesta. Monet lyhytaikaiset myyjät käyttävät myös näitä keskiarvoja lähtöpisteinä, koska Hinta usein pudottaa vastarintaa ja jatkaa sen siirtymistä pienemmäksi Jos olet sijoittaja, jolla on pitkä asema omaisuuserässä, joka on kaupankäynnin kohteena tärkeimpien liukuvien keskiarvojen alapuolella, voi olla parasta kiinnostusta katsella näitä Koska ne voivat vaikuttaa merkittävästi sijoituksesi arvoon. Vakavaraukset Liikkuvan keskiarvon tuki - ja vastusominaisuudet tekevät niistä hyvän työkalun riskien hallintaan. Liikkuvan keskiarvon kyky tunnistaa strategiset paikat pysähtymisjärjestyksen asettamiseksi mahdollistaa kaupankäynnin Katkaisemaan menetykset ennen kuin ne voivat kasvaa suuremmiksi Kuten kuvassa 5 nähdään, sijoittajat, joilla on pitkä asema varastossa ja joiden stop-loss-tilaukset ovat alle vaikutusvaltaiset keskiarvot, voivat säästää paljon rahaa Käyttämällä liikkuvia keskiarvoja asettaa Stop-loss-tilaukset ovat avain onnistuneeseen kaupankäyntistrategiaan. Keskimääräinen indikaattori. Keskimääräiset liukuva keskiarvot ovat herkkiä ja tunnistavat uudet trendit aiemmin, mutta antavat myös enemmän vääriä hälytyksiä. Pidempiä liukuva keskiarvot ovat luotettavampia mutta vähemmän herkkiä. Trendit. Käytä liikkuvaa keskiarvoa, joka on puolet siitä syklin pituudesta, jota seuraat. Jos huippupyörän pituus on noin 30 päivää, sitten 15 vuorokauden liukuva keskiarvo On tarkoituksenmukaista Jos 20 vuorokautta sitten 10 vuorokauden liukuva keskiarvo on sopiva Jotkut kauppiaat käyttävät kuitenkin edellä mainittuja syklejä 14 ja 9 vuorokauden liikkuvat keskiarvot toivonaan tuottaa signaaleja hieman ennen markkinoita Muut suosivat Fibonacci-lukuja 5, 8, 13 ja 21,100 - 200 päivän 20 - 40 viikon liukuvat keskiarvot ovat suosittuja pidempien syklien osalta. 20-65 4.-13. Pv. Viikossa liikkuvat keskiarvot ovat hyödyllisiä välisykleille ja 5 - 20 päivälle lyhyille sykleille. Yksinkertaisin liikkuvan keskiarvon järjestelmä Tuottaa signaaleja, kun hinta ylittää liikkuvan keskiarvon. Pitkä, kun hinta ylittää liukuvan keskiarvon ylhäältä alaspäin. Lyhyt, kun hinta ylittää ylhäältä liikkuvan keskiarvon alapuolella. Järjestelmä on altis piiskahtiille vaihtelevilla markkinoilla. Edestakaisin liikkuvan keskiarvon yli, jolloin syntyy suuri määrä vääriä signaaleja. Tästä syystä liikkuvat keskimääräiset järjestelmät käyttävät normaalisti suodattimia piiskahaavojen vähentämiseksi. Jotkut kehittyneemmät järjestelmät käyttävät useampaa kuin yhtä liikkuvaa keskiarvoa. Kaksi liukuvaa keskiarvoa Käyttää nopeammin liikkuvaa keskiarvoa korvaavana sulkemismaksuna. Kolme liikkuvat keskiarvot käyttävät kolmannen liikkuvan keskiarvon tunnistaa, kun hinta vaihtelee. Useat liikkuvat keskiarvot käyttävät sarjan kuusi nopeasti liikkuvia keskiarvoja ja kuusi hitaasti liikkuvia keskiarvoja vahvistaa toisiaan. Liikkuvat keskiarvot ovat hyödyllisiä trenditarkoituksiin, mikä vähentää kuiskausaikojen lukumäärää. Keltner-kanavat käyttävät kaistoja, jotka on piirretty keskimääräisen todellisen vaihteluvälin muistiin suodattujen liikkuvien keskimääräisten risteytysten suodattamiseksi. Suosittu MACD Moving Average Convergence Divergence - indikaattori on kahden liukuvan keskiarvon Järjestelmä, piirretty oskillaattorina, joka vähentää hitaasti liikkuvan keskiarvon nopeasta liikkuvasta keskiarvosta. Colin Twiggsin viikkokatsaus globaaleista markkinoista auttaa sinua tunnistamaan markkinariski parantamaan ajastasi. Mielipiteitä siitä, mikä on. Normaalia ilmapiiriä varten. Viimeisin päivitys 11. elokuuta 1997. Vakiomuotoinen vastuuvapauslauseke koskee tätä työtä yksinomaan Chuck Doswellin käsityksestä, eikä se edusta minkäänlaista NSSL: n, ERL: n, OAR: n, NOAA: n, DoC: n tai Yhdysvalloissa nyt tiedät minun komentoketjuni tai ainakin lyhenteet. Nykyinen kumppanuus Osuuskunnan instituutti Mesoscale-meteorologistutkimuksille, Norman, OK.1 Johdanto. Yleisimpiä tavallisimpia keskusteluaiheita ovat sää, ja näinä päivinä paljon keskustelua, myös Internetissä, keskittyy siihen, mitä kummallista säätä meillä on ollut Viime aikoina säätilan kummallisuus johtuu eri tavoin Jet-virrasta, kasvihuoneilmiöstä, El Niistä, tulivuorenpurkauksista, ulkomaalaisista vierailijoista, maailmankaikkeuden välittömästä loppumisesta jne. Paljon tästä syntyy sellaisista lähteistä kuin Sanomalehdet, sunnuntaiyhdistelmät, suosittuja tieteellisiä aikakauslehtiä, tabloid-papereita ja tietysti televisiota. Viimeisessä ohjelmassa säätietoja esiintyy melko vakavissa esityksissä PBS: ssä, paikallisten ilmakanavien kommentaarissa ja piirteissä, aikakauslehtien TV-versioissa Sanomalehdet, ja Weather Channel - lause, aion sanoa suoraan, että valtaosa siitä, mitä olet lukenut ja kuullut selvitysten kautta eri Media on valmisteita, mytologioita, sekasortoa tai groteskisia ylimääräisiä yksinkertaistuksia riippumatta siitä, kuinka monta hyvämaineista ihmistä heitä kulkevat kameroiden edessä kaapattamaan väistämättömät äänipisteet, joita televisio käyttää sisällön sijasta, 1 mitä media läsnä on enimmäkseen puuvillaa ja puoli - Totuudet Media ei ole liiketoiminnassa tehdäkseen tiedettä, jonka he ovat liiketoiminnassa myymään olutta, autoja, kosmetiikkaa, hammastahnaa, pikaruokaa ja ehkä itse. Jos hyvä aineellinen tiede myy, se on hieno, mutta taipumus työntää kiistanalaisia Ja sensaatiomainen, melkein aina sisällön kustannuksella Ohjelmointi on enimmäkseen tekosyy tuotteidensa asettamiseen edessäsi, kuluttajalle Jos he sanovat jotain koulutukseltaan, se on pääosin satunnaista Anna ostajan olla varovainen. Se vaatii huolellista ajattelua ja huomiota Useimmat ihmiset, jotka katsovat televisiota tai peukaloivat mags paikallisen lehtikioski tai jopa surffata Internetissä tylsistyvät helposti He don t Haluavat ajatella kovasti tai hyvin pitkään. Näin heidät helposti harhaanjohtavat hype ja liioittelua, valheita ja mytologiaa, jota he kohtaavat säästä. Jos en ole loukannut sinua toistaiseksi, sinun on oltava kiinnostunut aineesta ainakin vähän. Nyt monet ihmiset katsovat maailmaa egosentristen silmien kautta, että ne toimivat ikään kuin heidän omat kokemuksensa edustaisivat koko planeetan kokemusta kaiken aikaa. Monille, jos he eivät henkilökohtaisesti ole kokeneet jotain aiemmin, Epätavallinen ja epänormaali kokemus Tämä on niin typerä ja pinnallinen, se ei ansaitse lainkaan mainita tässä, paitsi että monet ihmiset jakavat tällaisen implisiittisen oletuksen kokemuksestaan. Aina kun sää ylittää jonkun kokemuksen ja ihmiset ovat taipuvaisia ​​tekemään lyhyitä muistoja, Joten niiden käsitys kokemuksesta on usein rajoitettu viime vuosina, sitten se julistetaan äänekkäästi epänormaaliksi tai epätavalliseksi, usein hämmentyneinä tulevista horjuista. Tietenkin, kun luet ja kuuntelet säästä tiedotusvälineistä, usein sanotaan, mikä on normaalia normaalia korkeaa lämpötilaa, tavallista alhaista lämpötilaa ja ehkä sunnuntain normaalia sademäärää vuoteen saakka. , Sinulle annetaan tietoja, jotka edustavat normaalia kaupunkisi tietyssä päivämääränä Oletko koskaan ajatellut, mitä nämä numerot tarkoittavat Mistä he ovat tulleet Mitä he sanovat todella kertoa, mitä odottaa 5. huhtikuuta tai 23. lokakuuta, Tai milloin tahansa Mitä tarkoittaa tavallinen sää tietyissä päivinä tai tietyn vuoden aikana. Kuten toivon näyttää, sana normaali on ehkä valitettava sana valinta, joka välittää jotain aivan sopimatonta, kun sanaa käytetään kuvaamaan Sää, varsinkin määrällisesti.2 Jakaumat tietyn päivämäärän osalta. Aloitan tarkastelemalla, mitä tiedot voivat todellisuudessa osoittaa, että on hypoteettinen ja teoreettinen Kuvittele, että on olemassa ennätys korkean lämpötilan Joka on täydellinen 100 vuodeksi Jokaiselle vuoden päivälle, lukuun ottamatta helmikuun 29. päivää, on tallennettu 100 korkeaa lämpötilaa. Mitä mieltä olet tällaisesta tietueesta? Oletko luultavasti kaikki korkeat lämpötilat jokaisella 16. kesäkuuta yli 100 vuotta ovat samat Tämä näyttää melko epätodennäköiseltä, kukaan ei olisi niin tyhmää uskoa siihen, oikea Hyvä tapa kuvitella, mitä 100 havaintoa näyttäisi olisi näyttää 100 korkean lämpötilan havaintoja Tämä voidaan tehdä Mutta kuvitella tontti kuinka monta kertaa kutakin lämpötilaa esiintyi 16. kesäkuuta Tällainen tontti voisi näyttää tältä 3: stä, josta tunnistat tutun, kellonmuotoisen käyrän Erityisesti kellokäyrää kutsutaan joskus Normaaliksi Jakelu suurelta osin historiallisista syistä, jotka eivät ole kovinkaan kiinnostavia Tiedot voivat myös näyttää tältä kentältä toisella päivämäärällä samassa paikassa tai muualla samaan päivämäärään.3 Keskuskaistan mittaaminen Ency. Now harkitse, miten määritellä, mikä on normaalia tietyn päivämäärän osalta, sillä kyseisen päivämäärän lämpötilat vaihtelevat vuosittain. Ehkä kaikkein loogisin alku olisi sanoa, että mikä on normaalia, on tietojen yksinkertainen keskiarvo Jokainen 100 näytettä Yksinkertainen keskiarvo tai keskiarvo jollekin muuttujalle, x näytteistetty 100 kertaa on määritelty olevan. Missä xi edustaa yksilöllisiä arvoja kustakin 100 vuodelta rekisteriin, ja hauska symboli luetaan summaksi 1: stä 100: aan xi: stä 4 Yksinkertainen keskiarvo on yksi monista tavoista mitata, mikä on teknisesti tunnettua keskeistä taipumusta. Toista tällaista toimenpidettä kutsutaan mediaaniaksi, sillä x: n arvo jakaa jakautumisen kahteen samanarvoiseen puolikkaan 50 arvoa keskiarvon yläpuolella ja 50 arvoa alla Kahden näennäisen kello-muotoisen käyrän keskiarvo ja mediaani ovat täsmälleen samat. Yksinkertainen keskiarvo sijaitsee yhdessä jakelun huippupisteen kanssa. Tämä ei aina ole totta, kuten Olla esillä N. Nämä kaksi ensimmäistä esimerkkiä on valittu siten, että datan yksinkertainen keskiarvo on sama arvo molemmissa, mutta selvästi jakautumiset ovat täysin erilaiset. Näyttää siltä, ​​että arvojen vaihteluväli on paljon suurempi toisessa esimerkissä kuin ensimmäisessä Tämä on tärkeä oppitunti siitä, mitä tarkoitetaan normaalisti yksinkertainen keskimääräinen arvo ei kerro koko tarinaa Koska arvojen kokonaismäärän on pysyttävä ennallaan molemmissa tapauksissa, esim. Hypoteettisessa esimerkissä on 100 korkean lämpötilan arvoa jokaiselle päivämäärälle, Keskimääräinen arvo esiintyy paljon harvemmin toisessa esimerkissä kuin ensimmäinen. Itse asiassa jopa ensimmäisessä esimerkissä keskimääräinen arvo ei ole suurimmalla osalla ajasta, jolloin suurin osa jakautuneista arvoista ei ole täsmälleen keskimääräisellä arvolla. Tämä on Yleensä silloin, jos normaali määritellään siten, että keskiarvosta ei ole poissulkemista, niin mikä on normaalia, on tosiasiallisesti jokseenkin epätavallinen. Toisin sanoen, jos normaalilla tarkoitamme keskiarvoa, mikä on n Ormal tosiasiallisesti tapahtuu vain kerran. Luvut osoittavat, että keskimääräisen arvon esiintyminen on epätavallisempi toisessa esimerkissä kuin ensimmäisessä, mutta suuret lähtöt keskiarvosta ovat harvinaisempia ensimmäisessä esimerkissä verrattuna toiseen. 4 Mittauksen vaihtelevuus . Tämä jo kuvastaa toisen tärkeän kysymyksen Jos normaalisti haluamme tarkoittaa sitä, mikä on tyypillistä, niin mikä on todella tyypillistä vaihtelua Sää vaihtelee vuosi vuodelta, joten keskimääräinen itse ei vain sano kovin paljon siitä, mitä todellinen sää on Kuten keskiarvo on vain tilastollinen tulos, joka on peräisin sellaisesta tapahtumasta, joka ei välttämättä näytä mitään tavalliselta. Sanomaan jotain mielekästä säästä, sen vaihtelevuutta on kuvattava. Itse asiassa jokainen lausunto siitä, mikä on normaalia ilman jotain kuvausta Poikkeamien jakautuminen normaalista on epätäydellinen ja harhaanjohtava. Jotta keskimääräistä vaihtelua voidaan ilmaista, tilastotieteilijät käyttävät usein otoksen variansseja 2, joka on määritelty nimellä. where on jakajan 99 sijasta joitain pienempiä teknisiä syitä, jotka eivät koske meitä. 5 Kun jakelu on kapea, kuten ensimmäisen kellonmuotoisen käyrän esimerkissä varianssi on suhteellisen pieni, kun jakelu on Leveä, kuten toisessa esimerkissä varianssi on suhteellisen suuri Jotkut säämuuttujat ovat enemmän vaihtelevia kuin toiset ja jonkin muuttujan varianssi tietyllä paikkakunnalla voi olla aivan erilainen kuin missä tahansa muussa paikassa Esimerkiksi lämpötilat lähellä napoja tai lähellä Päiväntasaaja ei vaihtele päivästä toiseen tai päivästä toiseen toiseen paikkaan Säällä joissakin osissa maata on muuttuvampi vuosi vuodelta kuin muissa Ja vaihtelu riippuu vuodenaikasta Talvella Pohjois-Dakotassa Esimerkiksi lämpötilat eivät vaihtele niinkuin niillä, kuten esimerkiksi Oklahomassa. Mutta kesällä tilanne on käänteinen kesäaikaan Oklahoman lämpötila ei vaihtele yhtä paljon kuin Pohjois-Dakotissa. Meteorologiset Tämän syyn aiheuttavat syyt, jotka eivät ole huolissani, esitän tietoja sekä Pohjois-Dakota - että Oklahoma-kaupungista myöhemmin. Näytteen varianssi ei ole ainoa vaihteleva mittari. On jonkin verran mielenkiintoista pohtia ääripäiden välistä ajankohtaa. Tarkastellaan joitain reaaliaikaisia ​​tietoja Oklahoma Cityn kohdalla. Tämä on tosiasiallinen ero ennätyksellisen korkean ja ennätyksellisen alhaisen kunkin vuoden päivämäärän välillä. Lisäksi on esitetty keskimääräisen korkean ja keskimääräisen alhaisen , Jossa keskimäärin on yli 30 vuoden ajan 1961-1990, tätä käsitellään myöhemmin. Tietyn ajan kuluttua tietueet ovat rikki. Tämä tarkoittaa, että havaittujen arvojen vaihteluväli kasvaa vähitellen, vaikka taustalla oleva jakautuminen Tietoja, On käytettävissä, koska sitä ei ole havaittu, ei välttämättä muutu. Toisin sanoen, vaikka taustalla oleva jakautuma on vakio eikä ole takeita siitä, että E 100 vuoden ajan sää ei välttämättä ole tarpeeksi pitkä, jotta näyte jakautumisen todellisista ääriliikkeistä. Tämä on suuri osa dilemasta sen selvittämisessä, muuttuuko ilmasto vai ei. Ilmasto on periaatteessa tilastollinen tuote, joka perustuu Sää Katso kohta 9 lisättyä huomautusta Koska tieteellisiä havaintoja säästä on kerätty vain noin 200 vuoden ajan Yhdysvalloissa, on melko epätodennäköistä, että todelliset klimatologiset ääriliikkeet ovat havaittavissa. Tietyistä mahdollisista ilmaston muutoksista, kun ilmasto on epävarma. Palaan myöhemmin tähän aiheeseen.5 Muut jakelutyypit. Jos tämä ei ole jo tarpeeksi huono, ei ole takeita siitä, että reaaliset tiedot noudattavat käyrää, kuten ensimmäinen Kaksi esimerkkiä He saattavat hyvin näyttää tältä, missä jakautuminen sanotaan vinoutuneeksi. Jos epätasaista jakaumaa on, on selvää, että yksinkertainen keskiarvo ei välttämättä ole hyvä mittaus Koska siihen vaikuttavat muutamat suuret lähdöt, kaukana jakauman huippukohdista. Jyrkkää jakaumaa varten mediaani on parempi toimenpide, mitä tyypillistä halutaan. Äärimmäisessä tapauksessa, kuten useimmilla Joka näyttää jotain tällaista, huippu on jollakin havaintojen äärimmäisistä päistä ja jakeluvut pois, kun havaitut arvot ovat suuria Tällaisessa tapauksessa tyypillinen on nolla sakkaus. Mediana voi olla hyvin lähellä nollaa ja Keskiarvoon saattaa vaikuttaa monta muuta ääripäätä. Tällaiselle jakelulle koko keskeisen taipumuksen käsite tulee kyseenalaiselta. Bimodaalisen jakauman kohdalla on todellinen haaste, eikä mediaani tai keskiarvo näytä, mikä on tyypillistä, koska on olemassa kaksi versiota Mikä on tyypillistä, ei vain yhtä Ei yksittäistä keskipitkän mittausta voi kuvata tällaista jakelua Kun havainnot osoittavat bimodaalisen jakauman tai jopa enemmän kuin vain yhden O erilainen piikki, tämä tarkoittaa sitä, että sää yleensä pyrkii jakamaan kahteen tai useampaan erilliseen malliin. Tällaiset jakaumat voivat todellisuudessa syntyä, vaikka todelliset jakaumat eivät välttämättä ole yhtä selkeästi kaksisuuntaisia ​​kuin esimerkissä voi olla yksinkertaisesti joitain kuoppia, jotka osoittavat Erilliset piikit. 6 Muuttuvuus päivästä toiseen. Tähän mennessä olen harkinnut enimmäkseen muuttujan jakautumista yhdellä päivämäärällä hypoteettisen esimerkin 100 vuoden aikana. Harkitse, miten tiedot voivat näkyä koko vuoden ajan. Se on Joitakin kiinnostusta näyttää nyt joitain todellisia tietoja. Tarkastellaan tätä päivittäisen ennätyslämpötilan vaihteluväliä, joka johtuu Oklahoma Cityn rekistereistä riippumatta siitä, missä rekisteritietue on kyseisellä sivustolla. Jokaisen Päiväys, on myös alhaisin maksimilämpötila ja korkein minimi lämpötila jokaiselle päivämäärälle, kuten esimerkissä näkyy Huomaa, että siinä ei ole tietoja Että jokainen päivämäärä jakautuu jokaiselle päivämäärälle vain tietyn korkeimman ja matalan datan välillä kunkin päivämäärän osalta. Näet, että levyn jakautuminen on melko tasaista vuodenvaihteessa. Tämä heijastaa sitä, että lämpötilat Ovat lämpimämpiä kesällä kuin talvella Yleensä Mutta joka päivä talvella on kylmä eikä jokainen päivä kesällä on kuuma Enimmäismäärät alhaiset enimmäislämpötilat itse asiassa muistuttavat enemmän ennätyksellisiä alhaisimia ja ennätykselliset korkeat lämpötilat näyttävät Enemmän kuin ennätystasot Lukija saattaa haluta ajatella, mitä tämä sanoo meteorologiasta. On yleinen käytäntö löytää keskilämpötila päivälle, koska yksinkertainen keskiarvo havaitun korkean lämpötilan ja havaitun alhaisen lämpötilan välillä on. I Toivon tässä vaiheessa, että on helppo ymmärtää, että tämän päivän keskilämpötilan määrittäminen tällä tavalla ei välttämättä ole kovin edustava kaikkien lämpötilojen yksinkertaisesta keskiarvosta Päivä päivässä Esimerkiksi voi olla, että tietyn päivämäärän maksimilämpötila esiintyy pian keskiyön jälkeen ja kylmä etupäässä laskee lämpötilaa koko päivän aikana. Tällöin päivän korkein lämpötila ei ole kovin edustava lämpötiloissa Sinä päivänä Tämän menetelmän etuna päivän keskiarvon laskemisessa on kuitenkin se, että vain kaksi arvoa tarvitaan päivittäisen maksimiarvon ja päiväpäivän vähimmäismäärän mukaan. Ilmeisesti monimutkaisemmalla tavalla keskiarvo riippuu siitä, mitä Lämpötilat päivän aikana olivat tosiasiassa Monet ilmaston määrittämisessä käytettävien havaintojen vuoksi tarkkailijat eivät kerää tuntikohtaisia ​​lämpötiloja, kuten National Weather Service tarkkailupisteissä, vaan vain mittaavat päivittäisiä korkeita ja matalia lämpötiloja. , On vain heijastus saatavilla olevista tiedoista. Tarkempaa menettelyä ei voida käyttää, koska täsmällisempään kuvaukseen tarvittavat tiedot ovat Koska kaikkialla tämä ei ole olemassa monessa paikassa. Kun otetaan huomioon kaikki tämä, harkitse nyt keskimäärin 30 vuoden mittaista lämpötilaa, 30 vuoden keskimääräistä enimmäislämpötilaa 30 vuoden keskiarvon vähimmäislämpötilaa ja 30 vuoden keskiarvoa Päivän keskilämpötila Jos nämä arvot on piirretty vuoden aikana, tulos on esitetty tässä kuvatussa tontissa. Tämä on paljon tasaisempi versio lämpötilan vuosittaisesta vaihtelusta kuin aikaisemmin ennustetun lämpötilan Mikä on tietyn päivämäärän, mutta sillä on vielä joitain epäsäännöllisyyksiä.7 Normaalien kehittäminen. Jos tarkastellaan vain keskimääräistä päivittäistä lämpötilaa, tämän tilastollisen laskennan päivittäisiä arvoja voitaisiin käyttää määritettäessä jokaisen päivämäärän normaaliarvo. Huomioi kuitenkin, että Tässä juoksussa on joitain kuoppia ja wiggles - arvoa, keskimäärin ei muutu tasaisesti päivästä toiseen seuraavana vuonna. Siksi voidaan tehdä lasku teoreettisesta käyrästä, joka sopii huomautuksiin tiiviisti mutta joka tekee Ne vaihtelevat sujuvasti jokaisesta päivästä toiseen. Tätä varten on olemassa erilaisia ​​teknisiä järjestelmiä, mutta yksityiskohdat eivät ole täällä. Tämän sileän käyrän arvoja voidaan kutsua myös normaaleiksi lämpötiloiksi. Sama asia voitaisiin tehdä erikseen päivittäisten korkeiden lämpötilojen Ja päivittäiseen alhaiseen lämpötilaan Tämä antaisi sileät käyrät keskimäärin korkeista ja matalista lämpötiloista jokaisesta päivästä. Toivon, että näet, kuinka keinotekoinen tällainen normaaliarvo on se, että se on useiden oletusten ja tilastollisten manipulaatioiden lopputuote. Se olisi tyypillistä Vain hyvin rajallisessa mielessä Tämä prosessi tai jotain sellaista on kuitenkin pohjimmiltaan mitä on tehty tarjotaksemme sinulle normaaleja korkeita ja matalia lämpötiloja, joita näet mediasoitteluissa. Tietenkään mikään ei ole mitään taikuutta eikä pyhää siitä, miten tämä oli Tehty Jokaisella askeleella matkan varrella on tehty päätöksiä havaintojen manipuloinnista Näiden päätösten joukossa on aika määritellä, mikä on normaalia Mikä generall Y on tehty, ei ole käyttää koko ajanjaksoa, jona tietoja on olemassa, mutta valita 30 vuoden ennätyksen ja soittaa, että normaalin sääajan aika on normaali sääpalvelu normaali nykyinen ajanjakso on 1961-1990. Jokaisen vuosikymmenen lopussa, 30 vuoden keskiarvoaikaa siirretään eteenpäin vielä 10 vuotta. Kun tiedot on kerätty vuonna 2000, normaalikausi muuttuu vuosina 1971-2000 vuonna 2001 ja pysyy siellä vuoteen 2011 saakka. Näin Tulos näyttää tältä, kun sitä sovelletaan Oklahoma Cityn vuotuisiin sademäärään Huomaa, että tasorivit, jotka edustavat 30 vuoden keskiarvoja eri 30 vuoden keskiarvoista, muuttuvat vuosikymmenestä toiseen. Joissakin tapauksissa ero On merkityksellistä näytetyille tiedoille, Oklahoma Cityn vuotuinen normaali sademäärä on muuttunut peräti kolmella tuumalla. 30 vuotta sitten normaalia kutsutaan normaaliksi tänään. Kuka päättää, kuinka kauan keskimääräinen käyttöaika Päättää H käyttövuodet Kuka päättää, mitä tilastollisia manipulointitietoja käytetään Yhdysvalloissa tällaisia ​​päätöksiä tekee National Weather Service ja National Climate Data Center Ehkä, jos heitä pyydetään, he voivat antaa yksityiskohtia siitä, miten he laskevat normaalia , Mutta kaikki tällaiset päätökset ovat jossain mielessä mielivaltaisia. He voisivat tehdä heidät muulla tavalla ja tulos olisi voinut olla hieman erilainen, mutta yhtä perusteltu. Joten jos tämä jättää meidät. Kuten olen osoittanut, poikkeamat normaalista eivät ole todellakaan epätavallisia , Tavallisista poikkeamat ovat melko tyypillisiä Riippuen siitä, mitä havaitaan ja kuinka tarkasti se mitataan, meillä ei ehkä ole edes paljon vakaita tietoja siitä, mikä on tavanomaista joillekin tapahtumille. On todennäköisesti melko normaalia huomionarvoisia tapahtumia Lähteminen keskimäärin tapahtumaan 30 vuoden kuluessa, merkittävät suuremmat lähtevät vuosituhannen keskimääräisistä tapahtumista ja jopa suurempia tapahtumia 1000 vuoden aikana. Se, että useimmilla ihmisillä on egocentrinen näkemys klimatologiasta, joka on kuvattu johdannossa, jokainen tärkeä tapahtuma, joka poikkeaa merkittävästi keskiarvosta, näyttäisi olevan äärimmäisen epänormaalia useimmille ihmisille, vaikka hyvin todellisessa mielessä voidaan pitää varsin tyypillisenä, kun pitkä näkemys on Otettu.8 Saostumistapahtumat ja toistumisvärit. Tämä tuo esille usein väärin ymmärrettyjä toistumisvälejä. Yleisimpiä sovellutuksia ovat sateet, jotka johtavat salaman tulviin, mutta menetelmää voidaan käyttää arvioimaan toistuvuusvälejä lähes kaikille tapahtumille. Sateita, joiden avulla voidaan määritellä sademäärät tiettyjen valuma-altaiden tai valuma-alueen yli, voidaan määrittää altaan korkeimmat sademäärät. Oletetaan, että sateenmittaukset jaetaan luokkiin sanomaan, 0,01 tuumaa tai 0 05 tuumaa tai mitä tahansa, ja Havaitut esiintymät kussakin aikavälissä lasketaan Tämä johtaa taajuuskaaviohistogrammiin, joka näyttäisi jonkin verran Sellainen kuin aiempi, jolla on alhaisimmat arvot ja erittäin alhaiset taajuudet, jotka ulottuvat kohti korkeita arvoja. Tapahtumien taajuus vähenee, kun havaitun sateen määrä kasvaa ja osoittautuu, että tällaisia ​​alueita voidaan usein lähentää hyvin Lognormaalinen jakelu Itse asiassa hypoteettinen kaavio on Lognormal jakautuminen. Tietenkin todella suuria määriä havaittuja sademääriä ovat hyvin harvinaisia ​​ja niitä ei ehkä ole havaittu rekisterin aikana. Jos oletetaan, että sateen jakautuminen Jota käytetään lyhyen ajanjakson aikana, soveltuu hyvin pitkiä aikoja, teoreettista jakelua voidaan laajentaa tällaista laajentamista kutsutaan ekstrapoloinniksi, jotta löydettäisiin hypoteettinen esiintymistiheys hyvin suurille matalataajuisille sademäärätilanteille. Huomaan, että ekstrapolointiprosessi on Riskialtista liiketoiminta Olettaen, että yhden tai useamman 100 vuoden arvoinen tietolähde on riittävä tietokanta Tapahtumien tosiasiallinen jakautuminen ei ole välttämättä hyvä, mutta ilman informaatiota saattavat olla kaikki, mitä meillä on. Mikä on nimeltään normaali sade jokaisella päivällä, tyypillisesti tarkoittaa kaikkien havaittujen sateiden tapahtumien keskiarvoa Tietty päivämäärä Monet nolla-arvot lisätään, joten keskimääräinen sademäärä on pieni määrä. Tuntikaavio, jossa päivittäiset sademäärät havainnoivat kahdessa eri vuodessa normaaleihin arvoihin verrattuna, on esitetty Oklahoma Cityssä. Huomaa, että normaali tilanne näyttää olevan Että sataa pieni määrä joka päivä Todellisuudessa on tietenkin monta päivää ilman sateita Päivinä, jolloin sade satoi, määrä ylittää usein sen, mikä on normaalia kyseisenä päivänä. Oklahoma Cityn kunkin vuoden päiväarvot Verrattuna tavallisiin, kuten aiemmin osoitin Bismarckia varten. Tietenkin, mitä media yleensä raportoi, ei ole tietyn päivämäärän keskimääräinen sademäärä, vaan vuoden koko summa tähän päivämäärään Kuten kuvassa Tässä tapa, jolla sademäärä kertyy joka vuosi, ei näytä kovin paljon kuin se näyttää keskimäärin. Tässä juoksussa ilmoitetaan, että vuosittainen kokonaissuoritus ei täsmälleen ollut normaalia 30 vuoden keskiarvo vuosilta 1961-1990, ja Muistaa vuodessa tapahtuva sateen vaihtelu Kuvittele kaikki päivittäin kertyneen sademäärän graafit, joita voitaisiin tehdä kaikista näistä eri vuodista. Saostuminen on erityisen vaikeaa luonnehtia sanaa normaalilla millä tahansa todella merkityksellisellä tavalla. Huomaa, että Havaittu esiintymistiheys löytyy näistä tiedoista jakamalla havainnoitujen tapahtumien määrä tietueeseen mennessä Jos kynnysarvon ylittävää tapahtumaa esiintyi 10 kertaa 100 vuodessa eli keskimäärin kerran joka kymmenes vuosi, se lähes varmasti Ei ole ollut 10 tasaisesti jakautua tapahtumaa, mutta kun tällaisen suuruuden tapahtumien jakautuminen ajan funktiona otetaan huomioon, yksi asia on v On selvää, että niitä ei tapahdu säännöllisin väliajoin kymmenen vuoden ajan Itse asiassa sateenmittauksissa on olemassa erityinen taipumus tietyn kokoisen tapahtumien esiintymiseen klustereissa, joilla on pitkiä aikoja, joissa ei ole mitään sellaista kokoa. Elokuu 1997 Muuten esiintymistiheydet johdetaan tiettyihin erityisiin paikkoihin, mutta on mahdollista, että monet 100 vuoden tapahtumat tapahtuvat lyhyessä ajassa eri mutta lähellä sijaitsevissa paikoissa. Jos tarkastelemme flash-tulvia, esimerkiksi useita vierekkäisiä altaita could experience 100-year floods over a span of 20 years This would not mean necessarily that the 100-year computations in each basin are wrong Moreover, the values typically are different for each location a 100-year event in the mountainous western US almost certainly would involve smaller rainfall amounts than a 100-year event along the Gulf Coast. The frequency values for low-frequency events that have been estimated by extrapolating the distribution beyond the actual observations are all less than one event per the period of the actual record That is, in the period of record say 100 years , such an event was never actually observed Given a record length of Y years, the lowest frequency that can be seen is Y -1 For Y 100 years this gives a lowest frequency of one per 100 years By extending the graph, estimated values for the frequency that are less than one can be obtained, as already noted If the hypothetical frequency is 0 1 per 100 years, this is the same as once per 1000 years, or a so-called thousand-year event A 500-year event would be 0 2 per 100 years, and so on It s pretty difficult to observe 0 1 events Given that in the United States, a 200 year continuous record is pretty unusual, it is clear that 500- or 1000-year recurrence intervals are the result of such extrapolations. The chances of an event of some given magnitude increase with time, but the passage of one recurrence interval does not guarantee that you will have seen o ne, and only one, such event The longer the period of record, the more likely an event of that magnitude will occur If the event s magnitude is small say a 10 year event , it will occur relatively often and if each 100 year period was considered separately, the frequency of such an event would look pretty much the same over each 100 year interval 10 events per 100 years For very large events say a 500 year event , the frequency within any 100 year interval would fluctuate considerably In some centuries, no such event would occur In other centuries, there might be several such events But if we somehow could look at 10,000 year intervals perhaps using the techniques of paleoclimatology , the frequency of some event with an average recurrence interval of 500 years would be about the same 20 events in every such 10,000 year period At this point in human history, these are pretty abstract concepts, obviously.9 Climate change. As a bit of a digression, suppose the frequency of 10 year events is observed somehow to be changing from one century to the next Any such change might be viewed as a change of the climate, although that might be an arguable conclusion On the other hand, it would be very hard to infer much about changes in the frequency of 500 year events in terms of climate change, because over the time from one century to the next, it is quite possible that all that has been observed is a natural fluctuation in the frequency of 500 year events The ground here is getting pretty shaky. Part of the problem is to decide what is really meant by the word climate The word climate generally is taken to mean some sort of average of the weather That much is fine, but what is the averaging period And how much data are there to be certain in a hard, statistical sense that the average is changing As already noted, solid meteorological observations are about two centuries old in most of the U S and some important observations notably, those above the surface have shorter periods of record than that Of course, evidence can be found for what the climate might have been like a long time ago ice ages, etc , so the climate of the distant past was almost certainly very different from the climate of today, but it is really difficult to be certain of the details of the changing climate And if the climate is changing all the time as is probably the case , then whatever is called the climate is basically only a particular and basically arbitrary way of manipulating the data statistically When the data are viewed with other choices having been made, perhaps the climate will appear more stable than it does when the choices are made another way There are lots of good folks as well as ignorant folks in the media and elsewhere talking about how we humans might or might not be changing the climate and I have no information that says we are or are not changing the climate from what it would have been without human activities However, if climate is changing all the time, how ca n the changes introduced by humans be distinguished from the changes that would have occurred without humans It is very difficult to make this distinction Even experts disagree about such things 7 How can we have confidence that the media reports have done their job in educating us to be aware of the true situation My belief is that we cannot rely on the media to keep us informed about such things. Note added in August 1997 Recently, Reid Bryson wrote a very interesting essay in the March 1997 issue of the Bulletin of the American Meteorological Society Vol 78 pp 449-455 in which he proposes the following definition. Climate Climatic status is the thermodynamic hydrodynamic status of the global boundary conditions that determine the current array of weather patterns. His idea is that the global boundary conditions determine the sorts of permissible weather patterns Hence, if the boundary conditions are changing, so is the climate He notes that this status changes with time and the season, and that the climate includes the weather patterns associated with that status As interesting as this idea is, it s not clear to me that it really has changed anything We do not know the precise boundary conditions the use of this term is associated with treating the problem as a boundary value problem, a mathematical term and so we would still have to do some sort of averaging in order to treat the problem in any practical terms It has not been demonstrated, moreover, that the problem is a pure boundary value problem it might be that with a given set of boundary conditions, the set of permissible weather patterns could also depend on the initial conditions an initial value problem, in mathematical terms However, I like the notion that the climate necessarily includes the fluctuations associated with the weather patterns permitted by a particular set of boundary conditions Reid s essay is certainly an interesting proposal that at least makes an effort to avoid the logical conundrums o f climate as the average of the weather I m inclined to be supportive of its direction, if not the practicality and appropriateness of all its abstractions. One particularly severe winter, or one notably long drought, or some spectacular series of devastating storms does not signal that the climate has changed Not even all of those taken together are sufficient to foretell the Apocalypse Nor should it be considered automatically as something unusual or particularly abnormal, as I have been trying to show. As I look at the data showing the variation of rainfall in Oklahoma City over a period of 91 years I have a lot of trouble being confident in saying that climate change is or is not occurring Yes, there recently does appear to be more precipitation than in the past However, if I dug back into the record another 91 years, I might find find a period that looked very much like, say, the last 10 years Given all the year-to-year variability, a true climate change however we might want to def ine such a thing is pretty hard to detect Even using sophisticated statistical techniques, it is hard to be completely sure There are a lot of things that can affect the record, including the exposure of the raingauge, how the readings are taken, the design of the raingauge, the character of the surrounding region many of these things have changed over the years, even at a single site Assessing climate change is pretty doggoned difficult Weather and its average, the climate changes on many time and space scales, and we can be certain that during the 200 years or less of observations here in the U S we have sampled only a tiny fraction of those time and space variations in the weather and climate.10 Discussion. So where does this leave us Well, there are several conclusions that I want to you to consider. The weather s most predominant characteristic is variability. What is average is not necessarily what is typical In most instances, having weather that corresponds precisely to the averag e is rather unusual. Knowing the average is not enough information to know what is typical What is needed is a knowledge of the variability about the average The variability of weather depends on the time and location being considered. What is considered normal may not even correspond precisely to the average Normality is a matter of definition In order to understand what normal means, you have to know what was done to the data. When the period of observation is less than a given recurrence interval, the actual knowledge of that recurrence interval is subject to uncertainty it depends on the validity of the assumptions used to find it. When recurrence intervals are used to describe events, they do not imply that events of that magnitude will occur at regular intervals. Any particular event or even a series of events does not necessarily show that the climate i e the average of the weather has changed. The use of statistics to develop quantitative knowledge of atmospheric behavior is not some sort of black art, but popular presentations of that knowledge frequently are misleading because they ignore the statistics Statistics is an important tool for development of an understanding of what is normal and what the climate is, simply because with a knowledge of statistics, the limitations of our understanding can be known Typically, in the media, all of the warnings about the limitations of the procedures often called caveats, a Latin word meaning beware are ignored Many of these limitations are technical and difficult for the public to grasp, so the media usually do not present the caveats Oversimplification is an understandable, if lamentable, tendency of media presentations I would hope that most people would seek more information about such things, but folks willing to seek more information are rather exceptional, I fear. Most people do not want to be bothered with technical issues because they feel they are irrelevant to their lives Unfortunately, ignorance of this sort ca n lead the majority of the public to adopt inappropriate positions regarding decisions about our environment an important example of an inappropriate position is one of apathy If there is so much disagreement about what to, then who cares I believe it to be in every person s self-interest to know more about the environmental issues that confront us The environment can be very unforgiving when we make mistakes, and makes no distinction when those mistakes are attributable to ignorance Like the law, the atmosphere does not recognize ignorance as an excuse. Acknowledgments I have been assisted in this process by Dr David Schultz, Mr Dave Andra, Dr Jeff Trapp, Dr Harold Brooks, and Ms Beverly Reese These kind folks have helped me get the data used in the examples I have shown and or engaged in helpful discussions about this topic.