di Franco Zavatti
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In questo post cerco di definire alcune procedure adatte ad identificare i Break-Point (BP) presenti in un dataset. In teoria i BP identificabili sono tutte le situazioni di salto improvviso o cambio di pendenza nei dati ma, con questa definizione, i BP che si possono trovare nei dataset climatici, affetti da forte rumore, sarebbero moltissimi e praticamente inutilizzabili. In realtà si cercano punti di discontinuità “epocale” nei quali le successive condizioni delle variabili climatiche cambiano sostanzialmente e che in qualche modo identificano l’inizio di un regime climatico diverso. Il numero di questi break point che chiamerò “Principali” (BPP) non dovrebbe essere superiore a 3-4 in un periodo di 120-140 anni (circa 1 BPP ogni 30-35 anni, ma dipende dal tipo di dataset).
Usando lo stesso criterio chiamerò i break point identificati tra due successivi BPP, “Secondari” o BPS.
Un esempio di BPP e BPS si vede in Fig.1 (pdf) dove si utilizza il dataset NOAA delle temperature medie mensili globali (terra+oceano) fino ad agosto 2013. Di questo dataset si usano le medie annuali.
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