Luigi Mariani ha aggiornato il Dataset di CM sulle temperature europee. Il periodo coperto va ora dal 1655 al 2022 e l’analisi dei dati è…
4 CommentsAggiornata al 2017 la pagina delle anomalie delle temperature europee dal 1655 (versioni in Italiano e Inglese) di Luigi Mariani e Franco Zavatti La climatologia…
1 CommentL’analisi dell’anomalia precipitativa del 2017 espressa come percentuale rispetto alla media del trentenni 1987-2016 è stata condotta su 250 stazioni, 200 del dataset Gsod (https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/)…
3 CommentsLa tesi secondo cui il 2017 sarebbe stato l’anno più secco dal 1800 è a nostro avviso indimostrabile in ragione della mancanza e/o scarsa qualità…
14 CommentsRiassunto Un’analisi condotta sul dataset termico globale 1901-2014 del servizio meteorologico Cinese evidenzia due fasi di riscaldamento inteso (1911-1930 e 1981-1997) e tre fasi stazionarie…
8 CommentsNota dell’editore: questo post era programmato per la settimana prossima, ma avendo notato che la discussione sulla prima parte ne ha chiamato in causa alcune…
7 CommentsUn gran bel lavoro di comunicazione per immagini in materia di clima. A cosa pensereste se doveste rappresentare l’andamento di uno qualsiasi dei parametri atmosferici…
Leave a CommentLuigi Mariani has just updated our Dataset of the European Temperatures. The covered period now spans from 1655 to 2015. Tha comment has been updated…
4 CommentsNelle ultime settimane, complice l’uscita di uno studio che ha rivisitato i dataset della temperatura (qui un primo commento e qui un’analisi approfondita del paper),…
4 CommentsI dati NOAA cambiano durante il mese di riferimento I dati NOAA delle anomalie mensili di temperatura mondiale (terra e oceano, terra, oceano) sono disponibili,…
10 CommentsDopo il post sul lavoro di Akasofu mi sono chiesto se il “non-modello” semi-empirico che ho usato per rappresentare le anomalie medie annuali di NOAA sia accettabile, almeno in termini descrittivi. Ricordo che i dati erano stati approssimati con una retta -i cui parametri derivano dai minimi quadrati lineari- cui si sovrappone una sinusoide con parametri (ampiezza, periodo, fase iniziale) assegnati manualmente, “guardando i dati” e quindi con notevole soggettività. L’altro metodo usato è stato quello di un fit non lineare in cui, fissato il periodo della sinusoide, si cercano quattro parametri. Nel precedente post avevo scritto che ” cambiano leggermente i numeri ma non il concetto complessivo”.
Per cercare di quantificare l’affermazione ho usato il Criterio Informativo Bayesiano (Bayesan Information Criterion o BIC, Schwarz, 1978), ben descritto in un articolo molto citato (Seidel & Lanzante, 2004). Questo articolo è a pagamento e personalmente l’ho trovato con fatica perchè l’Università di Bologna non è abbonata alla sezione D del Journal of Geophysical Research: propongo quindi un riassunto quasi completo (Menne,2006) liberamente disponibile in rete.
Il metodo BIC parte dalla necessità di descrivere una serie di dati in modo più accurato rispetto alla rappresentazione lineare, e nello stesso tempo ugualmente semplice. Vuole poi trovare un indice statistico in grado di giudicare la bontà di diverse rappresentazioni. Per fare questo viene proposto di dividere la serie in n “segmenti”, definiti da (n-1) break-point scelti opportunamente, ognuno dei quali sia fittato linearmente secondo lo schema mostrato nella Fig.1 di Seidel & Lanzante, 2004 riportata sotto
11 Comments Attenzione, questo post ha subito una correzione, perciò saltate il resto e andate a questo link.
___________________________
Le anomalie di temperatura media mondiale terra+oceano (GHCN-M e ERSST), v.3.2.0 scaricabili da qui sono state aggiornate con i dati relativi al mese di giugno 2013.
Si può trovare una descrizione dell’aggiornamento precedente (febbraio-marzo-aprile 2013) qui.
L’aggiornamento di maggio 2013 non è stato descritto ma non mostra situazioni particolari e dati numerici e grafici sono disponibili qui. I grafici e i dati numerici sono disponibili qui dove tutti i confronti vengono fatti rispetto ad agosto 2012, cioè dall’inizio della versione 3.2.0.
La differenza di anomalia tra agosto ’12 e giugno ’13 (pdf) è:
3 Comments Le anomalie di temperatura media mondiale terra+oceano (GHCN-M 3.2.0) scaricabili da qui sono state aggiornate con i dati relativi ai mesi di febbraio, marzo, aprile 2013. Si può trovare una descrizione dell’aggiornamento precedente (gennaio 2013) qui. I grafici e i dati numerici sono disponibili, mese per mese, qui dove tutti i confronti vengono fatti rispetto ad agosto 2012, cioè dall’inizio della versione 3.2.0.
La differenza di anomalia tra agosto ’12 e i tre mesi di cui si occupa questo post (pdf) è:
7 Comments Dopo il post sul massimo a 2.87 anni, che trovate qui, ho pensato che sarebbe stato più corretto rendere quel massimo indipendente dal singolo dataset e usarlo per confrontare tra loro le diverse variabili climatiche. Anche se in genere i massimi spettrali si normalizzano rispetto al massimo assoluto dello spettro, nel caso della Massima Entropia non mi è sembrato di doverlo fare a causa dei picchi che vengono generati alle alte frequenze, in particolare usando un numero di poli alto, pari alla metà dei dati.
1 Comment Le anomalie di temperatura media mondiale terra+oceano (GHCN-M 3.2.0) scaricabili da qui sono state aggiornate con i dati relativi al mese di dicembre 2012.
Si può trovare una descrizione dell’aggiornamento precedente (novembre 2012) qui. I grafici e i dati numerici sono disponibili qui. Tutti i confronti vengono fatti rispetto ad agosto 2012.
La differenza di anomalia tra agosto ’12 e dicembre ’12 (pdf) è:
Leave a Comment 
