Flytte gjennomsnitt Slik bruker du dem. Noen av de primære funksjonene til et bevegelige gjennomsnittsnivå er å identifisere trender og reverseringer måle styrken av en aktivums momentum og bestemme potensielle områder der et aktivum vil finne støtte eller motstand. I denne delen vil vi påpeke hvordan forskjellige tidsperioder kan overvåke momentum og hvordan bevegelige gjennomsnittsverdier kan være fordelaktige ved å sette stoppstopp. Videre vil vi ta opp noen av evner og begrensninger av bevegelige gjennomsnitt som man bør vurdere når de bruker dem som en del av en handelsrutine. Trend Identifiserende trender er en av nøkkelfunksjonene til bevegelige gjennomsnitt, som brukes av de fleste handelsfolk som forsøker å gjøre trenden til deres venn Flytte gjennomsnitt er forsinkende indikatorer, noe som betyr at de ikke forutsier nye trender, men bekrefter trender når de er etablert. Som du kan se i Figur 1, en aksje anses å være i en uptrend når prisen er over et bevegelige gjennomsnitt og gjennomsnittet er skråt oppover. Omvendt vil en forhandler bruke en pris under et nedadgående gjennomsnittsnivå for å bekrefte en nedgang Mange forhandlere vil bare vurdere å ha en lang posisjon i en eiendel når prisen handler over et glidende gjennomsnitt. Denne enkle regelen kan bidra til at trenden virker i handelshandelenes favor. Momentum Mange nybegynnere handelsfolk spør hvordan det er mulig å måle momentum og hvordan bevegelige gjennomsnitt kan brukes til å takle en slik prestasjon. Det enkle svaret er å være nøye oppmerksom på tidsperioder som brukes til å skape gjennomsnittet, da hver tidsperiode kan gi verdifull innsikt i ulike typer av momentum Generelt kan kortsiktig momentum vurderes ved å se på bevegelige gjennomsnitt som fokuserer på tidsperioder på 20 dager eller mindre. Å se på bevegelige gjennomsnitt som er opprettet med en periode på 20 til 100 dager betraktes generelt som et godt mål på Mellomlangt momentum Til slutt kan ethvert glidende gjennomsnitt som bruker 100 dager eller mer i beregningen, brukes som et mål for langsiktig momentum. Sunn fornuft bør fortælle deg at en 15-dagers flytende ave raseri er et mer hensiktsmessig mål for kortsiktig momentum enn et 200-dagers glidende gjennomsnitt. En av de beste metodene for å bestemme styrken og retningen til en aktivums moment er å plassere tre bevegelige gjennomsnitt på et diagram og deretter være oppmerksom på hvordan de stabler opp i forhold til hverandre De tre glidende gjennomsnittene som vanligvis brukes, har varierende tidsrammer i et forsøk på å representere kortsiktige, mellomlangs og langsiktige prisbevegelser. I figur 2 vises sterk oppovergående moment når kortere term gjennomsnitt er plassert over lengre gjennomsnitt og de to gjennomsnittene er divergerende Omvendt, når de kortere gjennomsnittene ligger under de langsiktige gjennomsnittene, er momentet i nedadgående retning. Støtte En annen vanlig bruk av bevegelige gjennomsnitt er i bestemme potensielle prisstøtte Det tar ikke mye erfaring med å håndtere flytteverdier for å legge merke til at fallende pris på en eiendel ofte vil stoppe og reversere retning på samme nivå som en viktig gjennomsnittlig For eksempel i figur 3 kan du se at 200-dagers glidende gjennomsnitt var i stand til å øke prisen på aksjen etter at den falt fra det høye i nærheten av 32. Mange handelsfolk vil forutse en sprette av store bevegelige gjennomsnitt og vil bruke andre tekniske indikatorer som bekreftelse på forventet bevegelse. Resistance Når prisen på en eiendel faller under et innflytelsesrik nivå av støtte, som det 200-dagers glidende gjennomsnittet, er det ikke uvanlig å se gjennomsnittlig handling som en sterk barriere som forhindrer investorer i å skyve prisen tilbake over det gjennomsnittet Som du kan se fra diagrammet nedenfor, brukes denne motstanden ofte av handelsfolk som et tegn for å ta fortjeneste eller å lukke ut eksisterende eksisterende stillinger. Mange korte selgere vil også bruke disse gjennomsnittene som inngangspunkter fordi prisen støter ofte motstanden og fortsetter sin bevegelse lavere Hvis du er en investor som holder en lang posisjon i en eiendel som handler under store bevegelige gjennomsnitt, kan det være i din beste interesse å se på disse e nivåer tett fordi de kan ha stor innvirkning på verdien av investeringen. Stopp-tap Støtten og motstandskarakteristikkene til bevegelige gjennomsnitt gjør dem til et godt verktøy for å håndtere risiko Evnen til å flytte gjennomsnitt for å identifisere strategiske steder for å sette stoppordreordninger tillater handelsmenn å kutte av tapende stillinger før de kan vokse noe større Som du kan se i figur 5, kan handlere som holder en lang posisjon i en aksje og angir stopp-ordrer under innflytelsesrike gjennomsnitt, spare penger med å bruke gjennomsnitt for å sette stop-loss-ordrer er nøkkelen til enhver vellykket handelsstrategi. Gjennomsnittlig gjennomsnittlig indikator. Lengre bevegelige gjennomsnitt er sensitivere og identifiserer nye trender tidligere, men gir også flere falske alarmer. Lengre bevegelige gjennomsnitt er mer pålitelige, men mindre responsive, bare plukker opp de store Trender. Bruk et glidende gjennomsnitt som er halve lengden på syklusen du sporer. Hvis topp-til-topp sykluslengden er omtrent 30 dager, så en 15 dagers glidende gjennomsnitt er hensiktsmessig Hvis 20 dager er det et 10-dagers glidende gjennomsnitt, er det riktig. Noen handelsfolk vil imidlertid bruke 14 og 9 dagers glidende gjennomsnitt for de ovennevnte syklusene i håp om å generere signaler litt foran markedet Andre favoriserer Fibonacci-tallene på 5, 8, 13 og 21.100 til 200 Dag 20 til 40 Uke Flytte gjennomsnitt er populært i lengre sykluser.20 til 65 Dag 4 til 13 Uke Flytte gjennomsnitt er nyttig for mellomliggende sykluser og 5 til 20 dager for korte sykluser. Det enkleste glidende gjennomsnittssystemet genererer signaler når prisen krysser det bevegelige gjennomsnittet. Gå lenge når prisen krysser over det bevegelige gjennomsnittet fra under. Gå kort når prisen krysser under det bevegelige gjennomsnittet fra ovenfor. Systemet er utsatt for whipsaws i varierende markeder, med prisovergang tilbake og fremover over det bevegelige gjennomsnittet, genererer et stort antall falske signaler Av den grunn bruker glidende gjennomsnittlige systemer normalt filtre for å redusere whipsaws. More sofistikerte systemer bruker mer enn ett bevegelige gjennomsnitt. To Moving Averages bruker et raskere bevegelige gjennomsnitt som en erstatning for sluttkurs. Tre Moving Averages bruker et tredje glidende gjennomsnitt for å identifisere når prisen er varierende. Multiple Moving Averages bruker en serie på seks hurtige bevegelige gjennomsnitt og seks langsomme bevegelige gjennomsnitt for å bekrefte hverandre. Flytende gjennomsnitt er nyttige for trenden etter følgende formål, og reduserer antall whipsaws. Keltner Channels bruker band plottet på et flertall av gjennomsnittlig sann rekkevidde for å filtrere bevegelige gjennomsnittlige crossovers. Den populære MACD Moving Average Convergence Divergence-indikatoren er en variasjon av de to glidende gjennomsnittene system, plottet som en oscillator som trekker det langsomme glidende gjennomsnittet fra det raskt bevegelige gjennomsnittet. Cholin Twiggs ukentlige gjennomgang av globale markeder vil hjelpe deg med å identifisere markedsrisiko, forbedre timingen. Misoppfatninger om hva som er. normalt for atmosfæren. Siste oppdatering 11. august 1997. Standard ansvarsfraskrivelsen gjelder her dette arbeidet er bare Chuck Doswells oppfatning og representerer ikke noen form for offisiell uttalelse fra NSSL, ERL, OAR, NOAA, DoC eller presidenten til USA nå vet du min kommandokjede eller i det minste akronymer. Nåværende tilknytning Cooperative Institute for Mesoscale Meteorological Studies, Norman, OK.1 Introduksjon. Det er nok det vanligste elementet i uformell diskusjon, været, og i dag er mye diskusjon, inkludert på Internett, sentre rundt det rare været vi har hatt i det siste Den påståelige værheten i været tilskrives til forskjell fra Jet Stream, Greenhouse Effect, El Ni o, vulkanske utbrudd, fremmede besøkende, den forestående enden av universet og så videre. Meget av dette har sin opprinnelse i slike kilder som aviser, søndagstillegg, populærvitenskapsmagasiner, tabloidpapir og selvfølgelig fjernsynet Innenfor sistnevnte vises programmer om været i forholdsvis seriøse presentasjoner på PBS, i kommentarer og funksjoner av dine lokale værmeldere, i tv-versjoner av magasiner og tabloid aviser, og på Weather Channel Jeg skal si rett opp at det store flertallet av det du leser og hører når det gjelder forklaringer via de ulike media er fabrications, mythology, gibberish eller groteske oversimplifications Uansett hvor mange anerkjente folk de trot ut foran kameraene for å fange de uunngåelige lydbittene som fjernsyn bruker i stedet for innhold, 1 hva media er tilstede, er stort sett fluff og halv - sannheter Mediene er ikke i virksomhet for å gjøre vitenskapen de er i virksomhet for å selge øl, biler, kosmetikk, tannkrem, fastfood, og kanskje seg selv. Hvis god materiell vitenskap selger, er det bra, men det er en tendens til å presse mot kontroversielle og oppsiktsvekkende, nesten alltid på bekostning av substans Programmeringen er for det meste en unnskyldning for å sette sine produkter foran deg, forbrukeren Hvis de tilfeldigvis sier noe pedagogisk, er det for det meste tilfeldig. La kjøperen passe. Vitenskapen pleier å bære folk fordi det krever omhyggelig tanke og oppmerksomhet De fleste folk ser på TV, eller tommel gjennom mags på den lokale aviskiosk, eller surfing på Internett kjører seg lett de ikke Jeg vil tenke veldig hardt eller veldig lenge. Dermed blir de lett villedet av hype og overdrivelse, løgner og mytologi de møter om været. Hvis jeg ikke har fornærmet deg så langt, må du være interessert i substans, minst litt. s komme etter emnet, nå. De fleste ser verden gjennom egocentriske øyne, de fungerer som om deres egen personlige erfaring er representativ for hele planets opplevelse for all tid. For mange, hvis de ikke personlig har opplevd noe før, må det være en uvanlig og unormal opplevelse Dette er så dumt og overfladisk, det fortjener nesten ikke å nevne her, bortsett fra at mange mennesker deler denne typen implisitte antagelser om deres erfaring. Når været overskrider noen s rekke erfaringer, og folk har en tendens til å ha korte minner, så deres oppfatning av deres erfaring er ofte begrenset til de siste årene, da er det høyt proklamert som noe unormalt eller uvanlig, ofte tinged med dire forebodings om fremtiden. Selvfølgelig, når du leser og hører om været fra media, blir du ofte fortalt hva som er normalt for den dagen den normale høye temperaturen, den normale lave temperaturen og kanskje den normale mengden nedbør for året frem til den datoen , får du informasjon som representerer det som er normalt på en bestemt dato for byen din Har du noen gang tenkt på hva disse tallene betyr Hvor kom de fra Hva forteller de deg virkelig om hva du kan forvente den 5. april eller 23. oktober, eller når Hva betyr det å oppleve normalt vær på en bestemt dag eller i et gitt år. Som jeg skal håpe å vise, er ordet normal kanskje et uheldig ordvalg som formidler noe helt upassende når ordet er brukt til å beskrive vær, spesielt på kvantitative måter. 2 Fordeling for en bestemt dato. Jeg begynner med å vurdere hva dataene faktisk kan vise som er, den hypotetiske og teoretiske forestille seg at det finnes en oversikt over høy temperatur es for Hellmouth, Nevada som er ferdig i en periode på 100 år For hver dato i året unntatt 29. februar er det registrert 100 høye temperaturverdier. Hva antar du at en slik plate kan se ut? Anta du alle de høye temperaturene på hver 16. juni over de 100 årene er de samme Det virker ganske usannsynlig at ingen ville være så dumme som å tro på at det er riktig. En fin måte å visualisere hva de 100 observasjonene ser ut som ville være å vise de 100 høytemperatur observasjonene. Dette kan gjøres i en rekke måter, men forestill deg et plott av antall ganger hver temperatur skjedde 16. juni. Et slikt plott kan se slik ut 3 hvorfra du kanskje kjenner igjen den kjente, klokkeformede kurven. Kanskje er klokkekurven noen ganger kalt en Normal Distribusjon, hovedsakelig av historiske årsaker som er av liten interesse her Dataene kan også se slik ut, kanskje på en annen dato på samme sted, eller på et annet sted på samme dato.3 Måle sentrale tendenser Ency. Now vurdere hvordan å gå om å definere hva som er normalt for en bestemt dato, gitt at temperaturene på den datoen varierer fra år til år. Kanskje den mest logiske begynnelsen ville være å si at det som er normalt er det enkle gjennomsnittet av dataene fra hver av de 100 prøvene. Det enkle gjennomsnittet eller gjennomsnittet for noen variabel, x samplet 100 ganger, er definert for å være. Hvor xi representerer de individuelle verdiene fra hver av 100 år i rekordperioden, og det morsomme symbolet blir lest som summen fra 1 til 100 av xi 4 Det enkle gjennomsnittet er en av flere måter å måle det som er teknisk kjent som sentral tendens. Et annet slikt mål kalles medianen. Det er den verdien av x som deler fordelingen i to like halvdeler med 50 verdier over medianen og 50 verdier nedenfor. For de to klokkformede kurvene som nettopp er vurdert, er middel og medianen nettopp det samme. Det enkle gjennomsnittet ligger sammen med toppen av fordelingen. Dette er ikke alltid sant, som vil være show n senere. Disse to første eksemplene er valgt slik at det enkle gjennomsnittet av dataene er den samme verdien i begge, men klart fordelingene er ganske forskjellige. Det ser ut til at verdier er mye større i det andre eksemplet enn i det første Dette er en viktig leksjon om hva som menes med normal. Den enkle gjennomsnittsverdien forteller ikke hele historien. Siden det totale antall verdier må forbli det samme i begge tilfeller, f. eks. I mitt hypotetiske eksempel, er det 100 totale høytemperaturverdier for hver dato, gjennomsnittsverdien forekommer mye sjeldnere i det andre eksemplet enn det første. Selv i det første eksemplet oppstår ikke gjennomsnittsverdien størstedelen av tiden, de fleste verdiene i fordelingen er ikke nøyaktig på gjennomsnittsverdien. Dette er generelt tilfellet, så hvis det er vanlig å definere at det ikke er noe avvik fra gjennomsnittet, så er det normalt noe uvanlig. Med andre ord, hvis vi ved normal mener gjennomsnittet, hva er n ormal skjer faktisk bare en gang i en stund. Tallene viser at forekomsten av gjennomsnittsverdien er mer uvanlig i det andre eksempel enn i det første, men store avvik fra gjennomsnittet er mindre vanlige i det første eksemplet sammenlignet med det andre. 4 Målevariabilitet . Dette illustrerer allerede et annet viktig tema. Hvis vi normalt velger å bety hva som er typisk, så er det som er veldig typisk variasjon. Været varierer fra år til år, slik at gjennomsnittet i seg selv ikke sier veldig mye om hva det virkelige været er som gjennomsnittet er bare et statistisk resultat avledet av en samling av hendelser som hver for seg ikke ser noe ut som gjennomsnittet. For å si noe meningsfylt om været må dets variabilitet beskrives. Faktisk er noen uttalelser om hva som er normalt uten noen beskrivelse av fordelingen av avganger fra normal er ufullstendig og villedende For å uttrykke variasjonen om gjennomsnittet bruker statistikere ofte prøvevariantene s 2 definert som hvor divisoren er 99 i stedet for 100 for noen mindre tekniske grunner som ikke angår oss. 5 Når fordeling er smal, som i det første eksempelet på den klokkeformede kurven, er variansen relativt liten når fordelingen er Bredt, som i det andre eksemplet, er variansen relativt stor. Noen værvarsler har større varians enn andre, og variansen i enkelte variabler på et bestemt sted kan være ganske annerledes enn på et annet sted. For eksempel temperaturer nær polene eller i nærheten av ekvator ikke varierer så mye fra dag til år eller år til år som steder mellom. Været i enkelte deler av landet er mer variabelt fra år til år enn i andre. Og variasjonen avhenger av sesongen Om vinteren, i North Dakota for Temperaturene varierer ikke så mye som de gjør i, sier Oklahoma. Men om sommeren er situasjonen omvendt sommertemperaturen i Oklahoma, ikke så stor som i North Dakota. Det er meteorologisk Alle grunner til dette som ikke er opptatt av dette essayet, vil jeg vise data for både North Dakota og Oklahoma city later. Samplingsvariancen er ikke det eneste målet for variabilitet Det finnes mange forskjellige måter å beskrive variasjonen på via statistikk, 6 men det er interessert i å vurdere rekkevidden mellom ekstremer. Vurdere noen virkelige data for Oklahoma City vist er et plott av forskjellen mellom rekordhøyt og rekord lavt for hver dato i året. Også vist er forskjellen mellom gjennomsnittlig høy og gjennomsnittlig lav , hvor gjennomsnittet er over 30 år 1961-1990 vil dette bli diskutert senere Etter hvert som tiden går, er det selvsagt ødelagte dokumenter. Dette betyr at rekkevidden av observerte verdier gradvis vil øke, selv om den underliggende distribusjonen Om hvilke ingen solid informasjon er tilgjengelig fordi den ikke er observert, kan ikke endres Med andre ord, selv om den underliggende distribusjonen er konstant og det ikke er noen garanti for at det er, etter å ha observert e været i 100 år kan ikke være lenge nok til å prøve de ekte ekstremer av distribusjonen Dette er en stor del av dilemmaet i å prøve å avgjøre om klimaet endrer klimaet eller ikke. Klimaet er i utgangspunktet et statistisk produkt, avledet av variasjonene i Vær For en annen visning, se notatet lagt til i avsnitt 9 Gitt at våre vitenskapelige observasjoner av været kun er samlet inn i omtrent 200 år i USA, er det ganske lite sannsynlig at de sanne klimatologiske ekstremer er observert. Det er i utgangspunktet umulig å være sikkert om klimaendringer når klimaet i seg selv er usikkert, jeg kommer tilbake til dette emnet senere.5 Andre distribusjonstyper. Hvis dette ikke er dårlig nok, er det ingen garanti for at de reelle dataene vil følge en kurve som den første to eksempler De kan godt se ut som dette, hvor fordelingen sies å være skjev. For skjeve fordelinger, bør det være klart at det enkle gjennomsnittet ikke nødvendigvis er en god måling re av sentral tendens, fordi det vil bli påvirket av noen store avganger, langt fra toppen i distribusjonen For skjev distribusjoner, er medianen et bedre mål hva som er typisk, er ønsket. I et ekstremt tilfelle, som med de fleste fordeling av nedbør som ser ut som dette, er toppen ved en av de ytterste enden av observasjonene, og fordelingen svinger ut når de observerte verdiene blir store. I et slikt tilfelle er det typisk en null nedbør. Medianen kan være svært nær null og Middelet kan påvirkes uvanlig av noen ekstreme verdier. For en slik fordeling blir hele begrepet sentral tendens tvilsom. For en bimodal fordeling er det en reell utfordring, hverken medianen eller middelverdien vil vise hva som er typisk siden det er to versjoner av det som er typisk, ikke bare en Ingen eneste måling av sentral tendens kan beskrive denne typen fordeling Når observasjonene viser en bimodal fordeling eller enda mer enn bare tw o adskilte topper betyr dette at været vanligvis faller i to eller flere forskjellige mønstre. Slike fordelinger kan faktisk oppstå, selv om de virkelige fordelingene kanskje ikke er så klart bimodale som eksemplet de kanskje bare har noen støt som indikerer mulig tilstedeværelse av separate topper.6 Variabilitet fra dag til dag. Så langt har jeg vurdert det meste distribusjonen av variabelen på en enkelt dato, over 100 år med et hypotetisk eksempel. Vurder hvordan dataene kan se ut når de vurderes over hele året. Det er av litt interesse for å se nå på noen virkelige data Vurder denne plottet av rekkevidden av daglige rekordtemperaturer som avledet fra postene til Oklahoma City for hva perioden av rekord er på det stedet. I tillegg til de vanlige høy - og lavtemperaturregistrene for hver dato er det også en laveste maksimumstemperatur og en høyeste minimumstemperatur for hver dato, som vist i eksempelet. Merk at det ikke finnes noen informasjon i denne s oversikt over hva fordelingen for hver dato kan se ut som bare rekkevidden mellom rekordhøy og lav for hver dato. Du kan se at det er en ganske jevn bakgrunnsvariasjon av fordelingen i løpet av året. Dette gjenspeiler at temperaturer er varmere om sommeren enn om vinteren Generelt Men ikke hver dag om vinteren er det kaldt og ikke hver dag om sommeren er varmt. Rekordlange maksimale temperaturer, i virkeligheten, ligner mer rekordløyper og rekordhøye minimumstemperaturer ser ut mer som rekordhøyde Leseren vil kanskje tenke på hva dette sier om meteorologien. Det er vanlig å finne den gjennomsnittlige temperaturen for dagen, som det enkle gjennomsnittet mellom den observerte høye temperaturen og den observerte lave temperaturen som er. håper på dette punktet at det blir lett å forstå at definisjon av gjennomsnittstemperaturen for dagen på denne måten kanskje ikke er veldig representativ for det enkle gjennomsnittet av alle temperaturene obs erved i løpet av dagen For eksempel kan det være at maksimumstemperaturen på en bestemt dato oppstår kort tid etter midnatt, med en kald front som fører til fallende temperaturer gjennom dagen. I så fall er dagens høyeste temperatur ikke veldig representativ for temperaturer i hele den dagen Fordelen med denne metoden for beregning av dagens gjennomsnittlige temperatur er imidlertid at bare to verdier kreves dagen s maksimum og dagens minimum. Åpenbart, gjort på den mer komplekse måten, vil gjennomsnittet avhenge av hva fordelingen av temperaturer i løpet av dagen var faktisk For mange av observasjonene som ble benyttet ved bestemmelse av klima, samler observatørene ikke timertemperaturer som det er gjort ved National Weather Service observere steder. I stedet måler de bare de høye og lave temperaturene daglig. , er bare en refleksjon av de tilgjengelige dataene En mer nøyaktig prosedyre kan ikke brukes fordi dataene som trengs for en mer nøyaktig representasjon si mply er ikke der på mange sites. Given alt dette, nå vurdere gjennomsnittet av, si en 30-års periode med rekord for temperaturer, 30-års gjennomsnittlig maksimumstemperatur 30-års gjennomsnittlig minimumstemperatur og 30-års gjennomsnitt av gjennomsnittstemperaturen for dagen Hvis disse verdiene er plottet i løpet av et år, vises resultatet på plottet som er vist her. Dette er en mye jevnere versjon av den årlige variasjonen av temperaturer enn plottet som ble vist tidligere for rekordtemperaturene på en hvilken som helst dato, men det har fortsatt noen uregelmessigheter.7 Utvikle normaler. Hvis bare plottet av den gjennomsnittlige daglige temperaturen vurderes, kan de daglige verdiene av denne statistiske beregningen brukes til å definere hva som er normalt for hver dato. Vær oppmerksom på at det er noen støt og wiggles på denne plottet, gjennomsnittet endres ikke jevnt fra en dag til det neste året. Det kan derfor gjøres å beregne en teoretisk kurve som passer nøye med observasjonene, men som gjør det es varierer jevnt fra hver dag til den neste Ulike tekniske ordninger eksisterer for å gjøre dette, men detaljene gjør ikke noe her Verdiene fra denne glatte kurven kan også kalles normale temperaturer. Det samme kan gjøres separat til de daglige høye temperaturene og til daglige lave temperaturer Dette ville gi jevne kurver av gjennomsnittlig høy og lav temperatur for hver dato jeg håper du kan se hvor kunstig en slik normal verdi er det er sluttproduktet av en rekke antagelser og statistiske manipulasjoner Det ville være typisk bare i svært begrenset betydning Ikke desto mindre er denne prosessen eller noe som helst det som er gjort for å gi deg de vanlige høye og lave temperaturene du ser i mediepresentasjonene. Selvfølgelig er det ingenting magisk eller hellig om hvordan dette var gjort På hvert trinn underveis er det tatt beslutninger om hvordan man skal manipulere observasjonene. Blant disse avgjørelsene er perioden brukt til å definere hva som er normalt. What generall y er ferdig, er ikke å bruke hele perioden over hvilke data eksisterer, men å velge en 30-års periode med rekord og ringe til at det normale vanlige været For National Weather Service-normaler er den nåværende perioden av rekord 1961-1990 På slutten av hvert tiår blir 30-års gjennomsnittsperioden flyttet fremover ytterligere 10 år Når dataene er samlet inn i år 2000, vil normalitetsperioden skifte til 1971-2000 i 2001, og bli der til 2011, og så videre Resultatet ser slik ut når det brukes til årlige nedbørsdata for Oklahoma City. Merk at nivålinjene, som representerer 30-års gjennomsnittet for forskjellige 30-årige gjennomsnittsperioder, endres fra ett tiår til det neste. I noen tilfeller er forskjellen er ganske signifikant for de viste dataene, har den årlige vanlige nedbøren til Oklahoma City forandret seg med så mye som 3 tommer. Så det som ble kalt normalt for 30 år siden, er ikke det som kalles normalt i dag. Hvem bestemmer hvor lang en gjennomsnittlig periode å bruke Who bestemmer hvem h år å bruke Hvem bestemmer hvilke statistiske manipulasjoner av dataene som skal ansettes For USA er slike beslutninger truffet av National Weather Service og National Climate Data Center Formentlig, hvis de blir spurt, kan de gi opplysninger om hvordan de beregner det som er normalt , men alle slike beslutninger er på en eller annen måte tilfeldig. De kunne ha gjort dem på en annen måte, og resultatet kan ha vært noe annerledes, men like forsvarlig. Så hvor forlater dette oss Som jeg har vist, er avganger fra normal ikke uvanlige faktisk , avganger fra normal er ganske typiske. Avhengig av hva som observeres og hvor nøyaktig det måles, kan vi ikke engang ha mye solid informasjon om hva som egentlig er normalt for en hendelse. Det er sannsynlig at det vil være ganske normalt for bemerkelsesverdige hendelser når det gjelder deres avgang fra gjennomsnittet til å forekomme innen 30 år, større større avganger fra gjennomsnittlige hendelser som skal forekomme i hvert århundre, og enda større hendelser skjer i 1000 år gitt det faktum at de fleste har den egocentriske oppfatningen av klimatologi som er beskrevet i introduksjonen, vil hver viktig begivenhet som avviker vesentlig fra gjennomsnittet virke vildt unormal for de fleste, selv om det i en veldig reell forstand kan anses som ganske typisk når den lange utsikten er tatt.8 Nedbørshendelser og tilbakevendingsintervall. Dette bringer opp det ofte misforstodte emnet med tilbakevendingsintervaller. Den vanligste bruken er regnfall som fører til flomoverflom, men metoden kan brukes til å estimere gjentagelsesintervaller for nesten alle hendelser. produserer regnfeller, kan observasjonene av nedbør over et dreneringsområde eller avløp brukes til å bestemme frekvensen av toppmengder i bassenget. Anta at nedbørsmålingene er delt inn i kategorier, si intervaller på 0 01 tommer eller 0 05 tommer eller uansett og de observerte hendelsene i hvert intervall regnes. Dette resulterer i et hyppighetsplottingshistogram som ser litt ut ting som den som tidligere ble vist med en topp på de laveste verdiene og en hale med svært lave frekvenser som strekker seg mot høye verdier. Hendelsenes frekvens avtar ettersom mengden av observert nedbør øker, og det viser seg at slike plott ofte kan tilnærmet seg veldig godt ved det som kalles en lognormal fordeling Faktisk er det viste hypotetiske tomt en lognormal fordeling. Selvfølgelig er virkelig store mengder observert nedbør svært sjeldne og kan ikke ha blitt observert i rekordperioden Hvis det antas at nedbørsfordelingen funnet ved bruk av kort periode, kan brukes i svært lange perioder, kan den teoretiske fordelingen utvides. En slik utvidelse kalles ekstrapolering for å finne ut den hypotetiske forekomstfrekvensen for svært store lavfrekvente nedbørshendelser. Jeg observerer at prosessen med ekstrapolering er en risikofylt forretning Forutsatt at en enkelt prøve på 100 år verdt data eller hva som faktisk er tilgjengelig, er en tilstrekkelig database å observere den virkelige fordeling av hendelser er ikke nødvendigvis en god en, men i fravær av informasjon, kan det være alt vi har. Hva kalles normalt nedbør på en gitt dag, er vanligvis sett til å bety gjennomsnittet av alle observerte nedbørshendelser på en bestemt dato Mange nullverdier blir lagt inn, og så er det gjennomsnittlige nedbør en liten mengde. En plot av daglige nedbørsmessige observasjoner i to forskjellige år sammenlignet med de normale verdiene er vist her for Oklahoma City. Vær oppmerksom på at den normale situasjonen synes å være at det regner en liten mengde hver dag I virkeligheten er det selvfølgelig mange dager uten regn. På dager når det regner, overstiger beløpet ofte det som er normalt for den dagen. Rekordverdiene for hver dag på året på Oklahoma City sammenlignet med normaler som det jeg tidligere viste for Bismarck er vist her. Selvfølgelig, hva media rapporterer vanligvis ikke er gjennomsnittlig nedbør for en bestemt dato, men total akkumulering for året til den datoen som vist her hvordan nedbør samler seg i et gitt år ser det ikke så ut som det ser ut på gjennomsnittlig Merknad i denne plottet at i hvert år ikke den årlige totalsammenstillingen nøyaktig hva som er normalt 30-års gjennomsnittet fra 1961-1990, og tilbakekall år til år variasjon i nedbør Forestill deg alle forskjellige typer grafer av daglig akkumulert nedbør som kan gjøres fra alle de forskjellige årene av data Nedbør er spesielt vanskelig å karakterisere ved ordet normal på en hvilken som helst virkelig meningsfull måte. Merk at hyppigheten av observerte forekomster er funnet fra disse dataene ved å dividere det observerte antall hendelser etter rekordperioden. Hvis en hendelse som overskrider noen terskelstørrelse skjedde 10 ganger på 100 år, det vil si en gjennomsnittlig frekvens på en gang hvert tiende år, vil det nesten sikkert har ikke vært 10 jevnt fordelte hendelser, men når fordelingen av hendelser av den størrelsen som en funksjon av tid er vurdert, vil en ting være v Det er åpenbart at de ikke forekommer med jevne mellomrom på ti år. Faktisk for nedbørsmålinger er det en tydelig tendens til at hendelser av en bestemt størrelse forekommer i klynger, med lange perioder mellom hvor ingenting av den størrelsen oppstår. August 1997 Forresten blir forekomstfrekvenser avledet for bestemte bestemte steder, det er ganske mulig at mange 100 års hendelser kan forekomme innen kort tid i forskjellige, men nærliggende steder. Hvis vi ser på flomoverflater, for eksempel flere tilstøtende bassenger 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.
Comments
Post a Comment