100 년 이동 평균 온도

이동 평균 이동 평균의 주요 기능 중 일부는 추세를 식별하고 자산 반전의 강도를 측정하고 자산이 지원 또는 저항을 발견 할 수있는 잠재 영역을 결정하는 것입니다. 이 절에서 우리는 다른 기간은 모멘텀을 모니터링 할 수 있고 이동 평균이 스톱 손실을 설정하는 데 어떻게 유익 할 수 있는지 알아 봅니다. 또한 이동 평균의 기능 및 제한 사항 중 일부를 거래 루틴의 일부로 사용할 때 고려해야 할 사항 동향 파악은 하나입니다 트렌드를 만들기 위해 노력하는 대부분의 거래자들이 사용하는 이동 평균의 주요 기능 이동 평균은 지연 경향 지표입니다. 이는 새로운 경향을 예측하지는 않지만 일단 확립되면 추세를 확인한다는 것을 의미합니다. 그림 1에서 주가는 이동 평균보다 높고 평균이 상승 할 때 상승 추세로 간주됩니다. 반대로, 하락 추세를 확인하기 위해 하향 경 사진 평균 이하의 가격 많은 상인은 가격이 이동 평균 이상으로 거래 될 때 자산에서 장기 포지셔닝만을 고려할 것입니다. 이 간단한 규칙은 트렌드가 상인에게 유리하게 작용할 수 있도록 도와줍니다. 모멘텀 많은 초보자 거래자들은 운동량을 측정하는 것이 가능하고 움직이는 평균을 사용하여 이러한 공적을 해결하는 방법을 묻습니다 간단한 답은 각 기간이 다른 유형에 대한 가치있는 통찰력을 제공 할 수 있으므로 평균 작성에 사용 된 기간에 세심한주의를 기울이는 것입니다 운동량 일반적으로 단기 운동량은 20 일 또는 그 이하의 기간에 초점을 맞춘 이동 평균을보고 계측 할 수 있습니다. 20-100 일 기간으로 생성되는 이동 평균을 보는 것은 일반적으로 중기 모멘텀 마지막으로, 계산에서 100 일 이상을 사용하는 모든 이동 평균은 장기 모멘텀의 척도로 사용될 수 있습니다. 상식은 15 일 이동 평균 분노는 단기간의 모멘텀을 200 일 이동 평균보다 더 적절하게 측정 한 것입니다. 자산의 모멘텀의 강도와 방향을 결정하는 가장 좋은 방법 중 하나는 3 개의 이동 평균을 차트에 놓은 다음 세심한주의를 기울이는 것입니다. 그들이 서로 관련하여 어떻게 쌓여 있는가? 일반적으로 사용되는 세 가지 이동 평균은 단기, 중기 및 장기 가격 변동을 나타 내기 위해 다양한 시간 프레임을 가지고있다. 그림 2에서, - term 평균은 장기 평균 이상이고 두 평균은 분기됩니다. 반 평균 평균이 장기 평균보다 낮 으면 기세는 아래쪽 방향입니다. 지원 이동 평균의 다른 일반적인 사용은 다음과 같습니다. 잠재적 인 가격지지 결정 자산의 하락하는 가격이 종종 같은 수준에서 방향을 멈추고 역전시킬 수 있다는 것을 알기 위해 이동 평균을 다룰 때 많은 경험을하지 않습니다 average 예를 들어, 그림 3에서 볼 수 있듯이 200 일 이동 평균은 32 근처의 최고가에서 떨어지면 주식 가격을 상승시킬 수있었습니다. 많은 거래자들은 주요 이동 평균의 반등을 예상하고 다른 기술적 이동 지표를 예상 이동의 확인으로 간주합니다. 저항 자산의 가격이 200 일 이동 평균과 같은 영향력있는 지원 수준보다 낮아지면 평 균 행위를 투자자가 막을 수있는 강력한 장벽으로 보는 것이 일반적입니다. 그 평균보다 높은 가격을 다시 밀어 내십시오 아래 차트에서 알 수 있듯이, 이 저항은 종종 이익을 취하거나 기존의 긴 직책을 마무리 짓는 신호로 거래자들에 의해 사용됩니다. 많은 짧은 매도인은이 평균을 진입 점으로 사용합니다. 가격은 종종 저항에서 벗어나 이동을 계속합니다. 주요 이동 평균 이하로 거래하는 자산에서 장기 포지셔닝을하는 투자자 인 경우, e 수준은 투자 가치에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 밀접하게 관련되어 있습니다. 중단 손실 이동 평균의 지원 및 저항 특성으로 인해 위험을 관리하는 데 훌륭한 도구가됩니다. 중단 손실 주문을 설정하기위한 전략적 장소를 파악하기 위해 평균 이동 능력은 거래자 그들이 더 커질 수 있기 전에 잃는 위치를 차단하는 방법 그림 5에서 볼 수 있듯이, 주식에서 긴 포지션을 유지하고 영향력있는 평균 이하의 스톱 로스 주문을 설정하는 거래자는 많은 돈을 절약 할 수 있습니다. 이동 평균을 사용하여 stop-loss 명령은 성공적인 거래 전략의 핵심입니다. 이동 평균 지표. 더 긴 이동 평균은 더 민감하고 새로운 경향을 더 일찍 식별하지만 더 많은 오 경보를 제공합니다. 이동 평균이 길수록 신뢰성은 높지만 응답이 적습니다. 추세. 추적하는주기의 절반 인 이동 평균을 사용하십시오. 피크 - 투 - 피크주기 길이가 대략 30 일이면 15 일 이동 평균 적절하다 20 일, 그 후에 10 일 이동 평균은 적당하다 그러나 몇몇 상인은 시장의 신호 앞서 경미하게 신호를 생성하기를 위해 상기주기를 위해 14 그리고 9 일 이동 평균을 사용할 것이다 다른 사람은 5의 피보나치 수를 호의한다, 8, 13 및 21.100 ~ 200 일 20 ~ 40 주 이동 평균은 더 긴주기에 일반적입니다. 20 ~ 65 일 4 ~ 13 주 이동 평균은 중간주기에는 유용하고 짧은주기에는 5 ~ 20 일이 유용합니다. 가장 간단한 이동 평균 시스템 가격이 이동 평균을 넘었을 때 신호를 생성합니다. 가격이 이동 평균보다 아래로 올라갈 때까지 오랫동안갑니다. 가격이 이동 평균보다 아래로 올라갈 때 짧게 설정하십시오. 시스템은 가격이 횡보하고 다양한 시장에서 휩쓸 리기 쉽습니다. 이동 평균을 가로 질러 앞뒤로 움직여 많은 수의 잘못된 신호를 생성합니다. 이러한 이유로 이동 평균 시스템은 일반적으로 휩쓸기를 줄이기 위해 필터를 사용합니다. 더 정교한 시스템은 둘 이상의 이동 평균을 사용합니다. 두 개의 이동 평균 3 개의 이동 평균은 가격 범위를 식별하기 위해 세 번째 이동 평균을 사용합니다. 여러 이동 평균은 서로를 확인하기 위해 일련의 6 개의 빠른 이동 평균과 6 개의 느린 이동 평균을 사용합니다. 이동 평균은 경향 추종 목적에 유용하여 휩쓸 기 수를 줄입니다. Keltner 채널은 이동 평균 크로스 오버를 필터링하기 위해 평균 참 범위의 배수로 플롯 된 밴드를 사용합니다. 일반적인 MACD 이동 평균 컨버전스 발산 표시는 두 이동 평균 시스템은 빠른 이동 평균에서 느린 이동 평균을 뺀 오실레이터로 플롯됩니다. 세계 시장에 대한 주간 검토 콜린 트위그는 시장 위험을 파악하여 타이밍을 향상시키는 데 도움이됩니다. 무엇에 관한 지의 개념. 마지막 업데이트 1997 년 8 월 11 일. 표준 면책 조항이 여기에 적용됨이 작업은 Chuck Doswell의 의견 일 뿐이며 NSSL, ERL, OAR, NOAA, DoC 또는 회장의 공식 성명을 대표하지 않습니다. 미국은 이제 명령의 사슬 또는 적어도 두문자어를 압니다. 현재 존재하는 제휴 메스 스케일 기상 연구 협동 조합, Norman, OK.1 소개. 캐주얼 토론의 가장 일반적인 항목은 날씨이며, 요즘 인터넷을 비롯한 많은 토론이 우리가 겪었던 이상한 날씨를 중심으로합니다. 요즘 날씨의 추정치 못한 별은 제트 스트림, 온실 효과, 엘니뇨, 화산 분화, 외계인 관람자, 우주의 임박한 종말 등 다양한 요인에 기인합니다. 신문, 일요일 보충 교재, 인기있는 과학 잡지, 타블로이드 신문, 그리고 물론 텔레비전, 후자의 경우, 날씨에 관한 프로그램은 PBS에 관한 진지한 발표, 현지 날씨 기자의 논평 및 기능, TV 버전의 잡지 및 타블로이드 신문, 그리고 The Weather Channel에서 나는 다양한 이야기를 통해 설명의 관점에서 읽고 듣는 것의 대부분을 똑바로 말하려고합니다. 미디어는 솜씨, 신화, 횡설수설, 또는 기괴한 지나치게 단순화입니다. TV가 콘텐츠 대신 사용하는 피할 수없는 소리를 캡처하기 위해 카메라 앞에서 얼마나 많은 평판이 좋은 사람들이 있더라도, 진실 미디어는 맥주, 자동차, 화장품, 치약, 패스트 푸드, 그리고 아마도 스스로를 판매하는 사업에 종사하는 과학을하기 위해 사업을하지 않습니다. 좋은 실질 과학이 판매된다면, 논쟁의 여지가있는쪽으로 나아가는 경향이 있습니다 그리고 감각적 인, 거의 항상 물질의 희생을 치루다 프로그래밍은 주로 당신, 소비자 앞에서 그들의 제품을 넣는 구실이다. 그들이 교육적인 것을 말한다면, 그것은 우연히 구매자가 조심하도록하라. 과학은 사람들을 지루하게 만드는 경향이있다. 신중한 사고와주의가 필요합니다. TV를 보거나 지역 신문 가판대에서 잡지를 훑어 보거나 인터넷 서핑을하는 사람들은 쉽게 지루합니다. 아주 열심히 또는 아주 오래 생각하고 싶다 그러므로 그들은 과대 광고 및 과장법, 거짓말 및 신화에 의해 쉽게 오도됩니다. 날씨에 관해서 만나는 신화가 없다면, 당신은 적어도 조금은 물질에 관심을 가져야합니다. 대부분의 사람들은 자아 중심의 눈을 통해 세상을 봅니다. 마치 자신의 개인적인 경험이 전 지구의 모든 경험을 대표하는 것처럼 행동합니다. 많은 사람들에게, 전에는 경험하지 못했던 많은 사람들이 비정상적이고 비정상적인 경험 이것은 매우 어리 석고 피상적이며, 많은 사람들이 자신의 경험에 대해 암묵적인 가정을 공유한다는 것을 제외하고는 여기에 언급 할 가치가 거의 없습니다. 날씨가 누군가의 경험 범위를 초과 할 때마다 사람들은 짧은 추억을 가지고있는 경향이 있습니다. 그래서 그들의 경험에 대한 그들의 지각은 종종 지난 몇 년으로 제한되어 있습니다. 그런 다음 그것은 비정상적이거나 비정상적인 것으로 종종 시끄럽게 선포되며, 종종 미래에 대한 끔찍한 예언으로 물 들게됩니다. 물론 미디어에서 날씨 정보를 읽고 듣는 경우, 그 날의 정상적인 고온, 정상적인 저온 및 그날까지의 정상적인 강수량이 무엇인지 보통 알게됩니다. , 당신은 당신의 마을에 대한 특정 날짜에 어떤 것이 정상인지를 나타내는 정보를 얻었습니다. 그 숫자의 의미에 대해 생각 해본 적이 있습니까? 어디에서 왔습니까? 4 월 5 일 또는 10 월 23 일, 또는 주어진 시간에 정상적인 날씨를 경험한다는 것은 무엇을 의미합니까? 또는 주어진 한해 동안 정상적인 날씨를 경험한다는 것을 의미합니다. 내가 보여주기를 희망 하듯이, 정상이라는 단어는 아마도 그 단어가 그 단어를 설명하는 데 사용될 때 매우 부적절한 단어를 전달하는 불행한 단어 선택 일 것입니다. 날씨, 특히 양적 방식으로 .2 특정 날짜에 대한 배포. 데이터가 실제로 표시 될 수있는 것, 즉 가상적이고 이론적 인 것을 고려하여 시작합니다. 높은 온도의 기록이 있다고 상상해보십시오. 100 년 동안 완료된 Hellmouth, Nevada의 경우 2 월 29 일을 제외한 그 해의 각 날짜에 100 개의 고온 값이 기록됩니다. 그런 기록이 어떻게 생겼는지를 생각해보십시오. 6 월 16 일 그 100 년 동안 동일합니다 이것은 다소 희박한 것 같습니다 아무도 그렇게 믿을만큼 어리석은 것 같아요 100 가지 관측치를 시각화하는 좋은 방법은 100 가지 고온 관측치를 표시하는 것입니다. 다양한 방법이 있지만 각 온도가 6 월 16 일에 발생한 횟수의 플롯을 상상해보십시오. 그런 플롯은 익숙한 종 모양의 곡선을 인식 할 수있는이 3처럼 보일 수 있습니다. 흥미롭게도 종 모양을 보통 주로 여기에 관심이 적은 역사적인 이유로 배포 데이터는 같은 날짜에 다른 날짜에 같은 날짜 또는 다른 날짜에 같은 것으로 보일 수 있습니다 .3 측정 중심 경향 ency. Now 특정 날짜에 대한 정상적인 것을 정의하는 방법을 고려해보십시오. 그 날짜의 기온은 해마다 다양합니다. 아마도 가장 논리적 인 시작은 정상적인 것은 데이터의 단순 평균이라고 말할 수 있습니다. 100 개의 표본 각각 100 회 표본 추출 된 일부 변수에 대한 단순 평균 또는 평균은로 정의됩니다. 여기서 xi는 기록 기간의 100 년마다의 개별 값을 나타내고 재미있는 기호는 합계로 읽 힙니다 from i 1 ~ 100 of the xi 4 단순 평균은 기술적으로 중심 경향이라고 알려진 것을 측정하는 여러 가지 방법 중 하나입니다. 또 다른 측정은 중간 값이라고합니다. x의 값은 분포를 두 개의 동일한 반쪽으로 나눕니다. 중앙값보다 50 값이 작고 50 값 아래에서 살펴본 두 개의 종 모양 곡선에 대해 평균과 중앙값은 정확히 동일합니다. 단순 평균과 분포 피크가 같은 위치에 있습니다. 항상 그렇지는 않습니다. 보여 주다 n 두 번째 예제는 데이터의 단순 평균이 둘 모두에서 동일한 값을 갖도록 선택되었지만 분포가 분명히 다르기 때문에 두 번째 예제에서는 첫 번째 예제보다 값 범위가 훨씬 더 큰 것처럼 보입니다 이것은 단순한 평균값이 전체 이야기를 말하지 않는 보통의 의미에 대한 중요한 교훈입니다. 두 개의 경우 모두 총 값 수가 동일해야합니다 (예 : 가상의 예에서 각 날짜에 100 개의 총 고온 값이 있음) 평균값은 첫 번째 예제보다 두 번째 예제에서 훨씬 덜 빈번하게 발생합니다. 사실 첫 번째 예제에서조차도 평균값은 대다수의 시간에 발생하지 않습니다. 분포 값의 대부분이 평균값에 정확하게 있지 않습니다. 일반적으로 사례가 그렇기 때문에 평균이 평균과 다르지 않다는 의미로 정의된다면 정상은 실제로 다소 이상합니다. 즉, 평균으로 평균을 의미하면 n은 무엇입니까? ormal은 한 번에 한 번만 발생합니다 수치는 평균값의 발생이 두 번째 예에서는 첫 번째 예에서보다 흔하지는 않지만 첫 번째 예에서는 평균에서 큰 차이가 두 번째 예와 비교하여 일반적이지 않음을 보여줍니다 .4 측정 가변성 이것은 이미 또 다른 중요한 문제를 보여주고 있습니다. 정상적인 것으로 보통 무엇이 전형적인지를 선택한다면 실제로는 전형적입니다. 날씨는 매년 달라 지므로 평균은 그 자체로는 실제 날씨가 무엇인지에 대해별로 말하지 않습니다. 평균과 마찬가지로 통계 결과는 개별적으로 평균과 같이 보이지 않을 수도 있습니다. 날씨에 대해 의미있는 것을 말하면 변동성을 설명해야합니다. 사실 설명이 없으면 정상적인 내용에 대한 설명 정상에서 출발 한 분포가 불완전하고 오도 된 경우 통계학자는 평균에 대한 변동을 표현하기 위해 종종 표본 분산을 사용합니다. 2로 정의됩니다. 소수점 이하의 기술적 인 이유 때문에 우리가 상관하지 않는 제수는 100이 아니라 99입니다. 5 종 모양 곡선의 첫 번째 예제에서와 같이 분포가 좁은 경우 분포가 두 번째 예제에서와 같이 분산은 상대적으로 큽니다. 일부 날씨 변수는 다른 날씨 변수보다 분산이 더 높고 특정 위치의 일부 변수의 분산은 다른 위치와는 매우 다를 수 있습니다. 예를 들어, 기둥 근처 또는 적도는 하루 중 어느 때보 다 많거나 많지는 않습니다. 그 중 일부 지역의 날씨는 다른 지역보다 해마다 더 다양합니다. 그리고 변동성은 계절에 따라 다릅니다. 겨울에는 노스 다코타 주에서 예를 들어, 오클라호마에서와 같이 온도가 달라지는 것은 아닙니다. 하지만 여름에는 상황이 바뀝니다. 오클라호마의 여름 기온은 노스 다코타에서와 같이 다양합니다. 기상이 있습니다 그 이유는이 에세이에 관심이 없다는 것입니다. 나중에 노스 다코타와 오클라호마시에 대한 데이터를 보여 드리겠습니다. 표본 분산은 유일한 변동 척도가 아닙니다. 통계를 통해 다양성을 설명하는 다양한 방법이 있지만, 극한 사이의 범위를 고려하는 데 관심이 있습니다. 오클라호마 시티의 일부 실제 데이터를 고려하면 일년 중 각 날짜의 최고 기록과 최저 기록의 차이를 볼 수 있습니다. 평균 최고 기록과 최저 기록의 차이도 표시됩니다. , 여기서 평균은 1961-1990 년의 30 년 기간 동안이다. 이것은 나중에 논의 될 것이다. 물론 시간이 지남에 따라 기록이 깨진다. 이것은 관찰 된 값의 범위가 점차 증가 할 것이라는 것을 의미한다. 가 관찰되지 않았기 때문에 이용 가능하다. 변화가 없을 수도있다. 즉, 기본 분포가 일정하고 그것이 보장되어 있지 않더라도, 100 년 동안의 날씨는 유통의 진정한 극한을 견딜만큼 길지 않을 수도 있습니다. 이것은 기후가 변화하고 있는지 여부를 판단하려는 딜레마의 주요 부분입니다. 기후는 기본적으로 날씨 다른 관점에 대해서는 9 장에 추가 된 메모를 참조하십시오. 우리의 과학적 기후 관측은 미국에서 대략 200 년 동안 수집 된 것만 큼 진실 된 기후 상 극단이 관찰되지는 않을 것입니다. 기후 자체가 불확실 할 때 기후의 가능한 변화에 관해서는 나중에이 주제로 되돌아 갈 것입니다 .5 다른 분포 유형들. 만약 이것이 충분히 나쁜 것이 아니라면, 실제 데이터가 첫 번째와 같이 커브를 따를 것이라는 보장이 없습니다 두 가지 예제 그들은 분포가 왜곡되어있는 곳에서 잘 보일 것입니다. 기울어 진 분포의 경우, 단순 평균이 반드시 좋은 측정 일 필요는 없음이 분명해야합니다 중심 경향의 재현. 분배의 최고점에서 멀리 떨어진 몇 개의 큰 출발의 영향을 받기 때문에 중앙 경향이있다. 기울어 진 분포의 경우 중앙값이 더 바람직한 측정치이다. 전형적인 것이 바람직하다. 극단적 인 경우에는 대부분의 분포와 마찬가지로 강수량은 이와 같이 보입니다. 이 피크는 관측의 극단 중 하나에 있으며 관측 값이 커짐에 따라 분포가 끝납니다. 이러한 경우에 전형적인 것은 제로 강수량입니다. 중앙값은 0에 매우 가깝고 평균값은 극단적 인 몇 가지 값에 의해 과도하게 영향을받을 수 있습니다. 그러한 분포의 경우 중심 경향의 전체적인 개념은 의문의 여지가 있습니다. 두 가지 버전이 존재하기 때문에 중간 값과 평균값 중 어느 것이 표시되는지에 대한 실질적인 문제가 있습니다 하나뿐 아니라 전형적 인 것 중앙 경향의 단일 척도는 이러한 종류의 분포를 나타낼 수 없다 관측 결과가 이항 분포 또는 심지어 tw o 뚜렷한 봉우리는 날씨가 일반적으로 두 개 이상의 별개 패턴으로 떨어지는 경향이 있음을 의미합니다. 실제 배포판이 예와 같이 명확하게 bimodal이 아니지만 이러한 배포판이 실제로 발생할 수 있습니다. 개별 peaks.6 날마다 변동성. 지금까지 나는 가설적인 예에서 100 년 동안 단일 날짜에 주로 변수의 분포를 고려 해왔다. 일년 내내 고려할 때 데이터가 어떻게 보이는지 고려한다. 몇 가지 실제 데이터를 살펴 보는 데 관심이 있음 오클라호마 시티의 기록에서 파생 된 일별 기록 온도 범위에 대한이 플롯을 해당 사이트의 기록 기간과 비교하여 고려하십시오. 각각의 기록에 대한 일반적인 고온 및 저온 기록 날짜에 가장 낮은 최고 온도와 각 날짜의 최고 최저 온도가 있습니다 (예제에 표시됨). 각 날짜의 분포가 각 날짜의 최고치와 최저치 사이의 범위와 비슷하게 보일지에 대한 플롯 올해의 과정에서 분포의 배경이 매우 매끄럽다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 온도 일반적으로 겨울보다 여름에는 더 따뜻합니다. 그러나 겨울에는 매일 춥지 않고 여름에는 매일 그렇지 않습니다. 기록 최저 기온은 사실 최저 기온과 기록 최저치를 훨씬 닮았습니다 기록적인 최고치와 비슷합니다. 독자는 기상 현상에 대해 이것이 무엇을 말하는지 생각하고 싶을 것입니다. 관측 된 고온과 관측 된 저온 사이의 단순 평균으로 하루의 평균 온도를 찾는 것이 일반적입니다. 이 시점에서이 방법으로 하루의 평균 기온을 정의하는 것이 모든 기온의 단순 평균을 대표하지 않을 수도 있음을 이해하는 것이 쉽기를 희망합니다 예를 들어, 특정 날짜의 최대 기온이 자정 직후에 발생하고 하루 종일 기온이 낮아지는 차가운 전선이있는 경우 일 수 있습니다. 이 경우 하루 최고 기온은 전체 기온을 대표하지 않습니다 그러나 하루 평균 온도를 계산하는이 방법의 장점은 하루 최대 및 하루 최소 두 값만 필요하다는 것입니다. 분명히 더 복잡한 방법으로 수행하면 평균은 실제로 기온은 기후의 결정에 사용 된 많은 관측을 위해 관측자는 국립 기상 관측소에서 한 것처럼 시간별 기온을 수집하지 않고 오히려 일일 고온 및 저온 만 측정합니다. 따라서이 관행 , 단순히 사용 가능한 데이터를 반영한 ​​것입니다. 보다 정확한 표현을 위해 필요한 데이터가 있기 때문에 더 정확한 절차를 사용할 수 없습니다. 많은 장소에 존재하지 않습니다. 이 모든 것을 감안할 때, 예를 들어 기온 30 년 평균 최고 기온 30 년 평균 기온 30 년 평균 기온 30 년 평균을 고려하십시오. 하루 중 평균 기온의 평균값 이러한 값을 1 년 동안 계획하면 결과는 여기에 표시된 플롯에 표시됩니다. 이 온도 기온은 이전에 표시된 플롯보다 훨씬 더 부드러운 연간 기온 변화 버전입니다 어떤 주어진 날짜에도 불구하고 여전히 불규칙성이있다. 7 법선을 개발 중이다. 평균 일일 온도의 플롯을 고려한다면, 이 통계 계산의 일일 값을 사용하여 각 날짜에 대해 정상적인 것을 정의 할 수있다. 이 플롯에 약간의 융기와 흔들림이 있습니다. 평균은 하루에서 다음 날로 매끄럽게 변하지 않습니다. 따라서 관찰에 밀접하게 맞는 이론적 인 곡선을 계산하는 것이 가능하지만 이 일을하기 위해 다양한 기술 계획이 존재하지만 세부 사항은 여기에서 중요하지 않습니다. 이 부드러운 곡선의 값 또한 보통 온도라고 할 수 있습니다. 일일 고온과 별도로 똑같은 작업을 수행 할 수 있습니다 그리고 매일 낮은 온도에 이것은 매일 평균 최고 온도와 최저 온도의 매끄러운 곡선을 나타낼 것입니다. 나는 당신이 인공적인 그런 정상적인 값이 얼마나 많은 가정과 통계적인 조작의 최종 산출물인지를 볼 수 있기를 바랍니다. 매우 제한된 의미로만 진행됩니다. 그럼에도 불구하고, 이 과정이나 이와 비슷한 것은 기본적으로 미디어 프리젠 테이션에서 볼 수있는 정상적인 높은 온도와 낮은 온도를 제공하기 위해 수행 된 것입니다. 물론, 이것이 어떻게 발생했는지에 대한 마법이나 신성한 것은 없습니다. done 도중에 모든 단계에서 관측을 조작하는 방법에 대한 결정이 내려졌습니다. 이러한 결정 중에서 정상적인 것을 정의하는 데 사용되는 기간은 무엇입니까 generall y는 데이터가 존재하는 전체 기간을 사용하는 것이 아니라 기록의 30 년 기간을 선택하고 정상 날씨의 기간으로 호출하는 것입니다. National Weather Service 법선의 경우 현재 기록 기간은 1961-1990입니다. 30 년 평균 기간을 10 년 더 앞당겼 다. 2000 년 데이터가 수집되었을 때, 정상 기간은 2001 년에는 1971-2000로, 2011 년까지는 거기에 머 무르며, so on Oklahoma City의 연간 강수량 데이터에 적용하면 결과는 다음과 같습니다. 30 년 평균 평균 기간이 30 년인 30 년 평균을 나타내는 레벨 선은 10 년에서 다음 10 년으로 변경됩니다. 경우에 따라 차이점 오클라호마 시티의 연간 정상적인 강수량은 3 인치만큼 변했습니다. 30 년 전에는 정상으로 불렸던 것이 정상적인 오늘이 아닙니다. 누가 평균 사용 기간을 결정합니까? 어떤 것을 결정하다 h 년 사용할 데이터의 통계적 조작을 결정하는 사람 미국의 경우 이러한 결정은 기상청 및 국립 기후 데이터 센터에서 수행합니다. 요청 될 경우 정상적인 계산 방법에 대한 세부 정보를 제공 할 수 있습니다 그러나 그러한 모든 결정은 어떤 의미에서는 임의적입니다. 그들은 다른 방법으로 그것들을 할 수 있었고 그 결과는 다소 다를 수는 있었지만 동등하게 정당화 될 수있었습니다. 이것이 우리를 떠나게합니까? 내가 보여 주었던 것처럼, 정상으로부터의 이탈은 사실 특이하지 않습니다 , 정상에서의 이탈은 매우 전형적입니다. 관찰되는 내용과 측정 된 정확성에 따라 일부 이벤트의 경우 정상적인 내용에 대해 많은 정보를 얻을 수 없을 수도 있습니다. 이벤트와 관련하여 주목할만한 이벤트는 매우 정상적입니다. 30 년의 기간 내에 일어날 평균으로부터의 이탈, 매 세기마다 일어날 평균 사건들로부터의 주요한 더 큰 이탈 그리고 심지어 1000 년 안에 일어날 더 큰 사건들 대부분의 사람들이 서론에서 설명한 기상학에 대한 자기 중심적 관점을 가지고 있다는 사실은 평균에서 크게 벗어나는 중요한 사건은 대부분의 사람들에게 이상하게 보일 것입니다. 8 강수 사건과 반복 간격. 이것은 반복 간격에 관한 자주 오해되는 주제를 제기합니다. 가장 일반적인 응용은 홍수로 이어지는 강우에 대한 것이지만이 방법은 거의 모든 사건에 대한 반복 간격을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 홍수 범람 강우량을 산출 할 때 일부 배수지 또는 집수에 대한 강우량 관측을 사용하여 강 유역 내의 최고 강수량의 빈도를 결정할 수 있습니다. 강우량 측정치가 카테고리로 나누어 져 있다고 가정하면, 0 01 인치 또는 0 05 인치 간격 또는 각 간격 내에서 관찰 된 발생이 계산됩니다. 이는 주파수 플롯 히스토그램을 생성합니다. 가장 낮은 값의 피크와 높은 값을 향하는 매우 낮은 주파수의 테일로 초기에 표시된 것과 같은 것입니다. 이벤트의 빈도는 관측 된 강우량이 증가함에 따라 줄어들고 이러한 플롯은 종종 매우 잘 근사화 될 수 있습니다. 대수 정규 분포 (Lognormal Distribution)로 알려져있는 사실 사실 실제로 표시된 대수 도표는 대수 정규 분포입니다. 물론, 실제로 많은 양의 관측 된 강우량은 매우 드물고 기록 기간 동안 관찰되지 않았을 수도 있습니다. 강수 분포 기록의 짧은 기간을 사용하여 발견 된 것은 매우 긴 기간에 적용 가능합니다, 이론적 인 분포는 확장 될 수 있습니다 그러한 확장은 매우 큰 저주파 강우 사건에 대한 가설 발생 빈도를 알아 내기 위해 외삽이라고합니다. 외삽 과정은 위험한 비즈니스 100 년 동안의 데이터 또는 실제로 사용할 수있는 샘플의 단일 샘플이 충분한 데이터베이스라고 가정합니다. 실제적인 사건 분포를 관찰하는 것은 반드시 좋은 것은 아니지만 정보가없는 경우 우리 모두가있을 수 있습니다. 주어진 일에 정상 강우라고하는 것은 일반적으로 관찰 된 모든 강우 사건의 평균을 의미하는 것으로 간주됩니다 특정 날짜 많은 제로 값이 추가되므로 평균 강우량은 소량입니다. 오클라호마 시티에서는 정상적인 값과 비교하여 2 년 동안의 일별 강우 관측치가 여기에 표시됩니다. 정상적인 상황이 될 것으로 보입니다 비가 내리지 않는 날이 많습니다. 비가 내리는 날에는 그 날의 양이 종종 정상을 초과하는 경우가 많습니다. 오클라호마 시티의 연중 매일 기록 값 이전에 Bismarck에 대해 보여준 것과 같은 법선과 비교할 때 여기에 표시됩니다. 물론 미디어가 일반적으로보고하는 것은 특정 날짜에 대한 평균 강수량이 아니라 해당 날짜에 대한 총 축적량입니다 여기에 강수량이 어느 해에 누적되는 방식은 평균적으로처럼 보이지 않는다. 이 플롯에서 1961 ~ 1990 년의 30 년간의 평균치는 정확히 일치하지 않는다. 해가 갈수록 강수량이 변함을 상기하십시오. 데이터의 모든 다른 해에서 만들어 질 수있는 일별 누적 강수량의 모든 종류의 그래프를 상상해보십시오. 강수량은 실제로 의미있는 방식으로 정상 단어로 특성화하기가 특히 어렵습니다. 관찰 된 발생 빈도는 관찰 된 발생 횟수를 기록 기간으로 나눔으로써 발견된다. 어떤 임계 강도를 초과하는 사건이 100 년 동안 10 회 발생했다면, 그것은 10 년에 한번씩의 평균 빈도이다. 10 개의 균등하게 분산 된 사건이 ​​아니었지만 시간의 함수로서 사건의 분포가 고려 될 때 한 가지 일은 v 분명히 그들은 10 년의 규칙적인 간격으로 발생하지 않는다. 사실, 강우량 측정의 경우, 특정 크기의 이벤트가 클러스터에서 발생하는 뚜렷한 경향이 있으며, 그 크기의 아무 것도 발생하지 않는 오랜 기간이있다. 1997 년 8 월 그런데 발생 빈도가 특정한 특정 위치에 대해 도출되었지만 다른 100 년 사건이 짧은 시간 내에 일어날 가능성이 있습니다. 예를 들어 홍수를 고려한다면 몇 개의 인접한 유역 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.