المتوسطات المتحركة: كيفية استخدامها بعض الوظائف الأساسية للمتوسط المتحرك هي تحديد الاتجاهات والعكس. وقياس قوة زخم الأصول وتحديد المجالات المحتملة حيث يجد الأصول الدعم أو المقاومة. في هذا القسم سوف نشير إلى كيف يمكن لفترات زمنية مختلفة رصد الزخم وكيف أن المتوسطات المتحركة يمكن أن تكون مفيدة في تحديد وقف الخسارة. وعلاوة على ذلك، سوف نتناول بعض القدرات والقيود المفروضة على المتوسطات المتحركة التي ينبغي للمرء أن تنظر عند استخدامها كجزء من روتين التداول. الاتجاه يعتبر تحديد الاتجاهات إحدى الوظائف الرئيسية للمتوسط المتحرك، والتي يستخدمها معظم التجار الذين يسعون إلى جعل هذا الاتجاه صديقا لهم. المتوسطات المتحركة هي مؤشرات متخلفة. مما يعني أنها لا تتنبأ بالاتجاهات الجديدة، ولكنها تؤكد الاتجاهات بمجرد إنشائها. كما ترون في الشكل 1، يعتبر السهم في اتجاه صعودي عندما يكون السعر فوق المتوسط المتحرك والمتوسط ينحدر صعودا. على العكس من ذلك، فإن المتداول سوف يستخدم سعر أدنى من المتوسط الهبوطي لتأكيد اتجاه هبوطي. سوف ينظر العديد من المتداولين فقط في الاحتفاظ بمركز طويل في الأصل عندما يتداول السعر فوق المتوسط المتحرك. هذه القاعدة البسيطة يمكن أن تساعد في ضمان أن الاتجاه يعمل في صالح التجار. الزخم العديد من التجار المبتدئين يسألون كيف يمكن قياس الزخم وكيف يمكن استخدام المتوسطات المتحركة لمعالجة مثل هذا الفذ. الجواب البسيط هو إيلاء اهتمام وثيق للفترات الزمنية المستخدمة في إنشاء المتوسط، حيث أن كل فترة زمنية يمكن أن توفر رؤية قيمة في أنواع مختلفة من الزخم. بشكل عام، يمكن قياس الزخم على المدى القصير من خلال النظر في المتوسطات المتحركة التي تركز على الفترات الزمنية من 20 يوما أو أقل. ويعتبر النظر إلى المتوسطات المتحركة التي يتم إنشاؤها مع فترة من 20 إلى 100 يوما عموما مقياسا جيدا للزخم على المدى المتوسط. وأخيرا، يمكن استخدام أي متوسط متحرك يستخدم 100 يوم أو أكثر في الحساب كمقياس للزخم على المدى الطويل. يجب أن يخبرك الحس السليم بأن المتوسط المتحرك لمدة 15 يوما هو مقياس أكثر ملاءمة للزخم على المدى القصير من المتوسط المتحرك لمدة 200 يوم. واحدة من أفضل الطرق لتحديد قوة واتجاه الزخم الأصول هو وضع ثلاثة المتوسطات المتحركة على الرسم البياني ومن ثم إيلاء اهتمام وثيق لكيفية رصها فيما يتعلق بعضها البعض. والمتوسطات المتحركة الثلاثة المستخدمة عموما لها أطر زمنية مختلفة في محاولة لتمثيل تحركات أسعار قصيرة الأجل ومتوسطة الأجل وطويلة الأجل. في الشكل 2، ينظر إلى الزخم التصاعدي القوي عندما تكون المتوسطات قصيرة الأجل فوق المتوسطات الأطول أجلا والمتوسطين متباينان. وعلى العكس من ذلك، عندما تكون المتوسطات القصيرة الأجل أقل من المتوسطات الأطول أجلا، يكون الزخم في الاتجاه الهبوطي. الدعم هناك استخدام شائع آخر للمتوسطات المتحركة في تحديد الدعم السعري المحتمل. وهي لا تأخذ الكثير من الخبرة في التعامل مع المتوسطات المتحركة لتلاحظ أن هبوط سعر الأصل غالبا ما يتوقف وعكس الاتجاه عند نفس المستوى كمتوسط مهم. على سبيل المثال، في الشكل 3 يمكنك أن ترى أن المتوسط المتحرك لمدة 200 يوم كان قادرا على دعم سعر السهم بعد أن انخفض من ارتفاعه بالقرب من 32. العديد من التجار سوف تتوقع ارتدادا عن المتوسطات المتحركة الرئيسية وسوف تستخدم أخرى المؤشرات الفنية تأكيدا للتحرك المتوقع. المقاومة بمجرد انخفاض سعر الأصل دون مستوى مؤثر من الدعم، مثل المتوسط المتحرك ل 200 يوم، فإنه ليس من غير المألوف أن نرى المتوسط بمثابة حاجز قوي يمنع المستثمرين من دفع السعر إلى أعلى من ذلك المتوسط. كما ترون من الرسم البياني أدناه، وغالبا ما يستخدم هذه المقاومة من قبل التجار كعلامة على تحقيق الأرباح أو لإغلاق أي مراكز طويلة القائمة. العديد من الباعة القصيرين سوف يستخدمون هذه المعدلات كنقاط دخول لأن السعر غالبا ما يستبعد المقاومة ويستمر تحركه أقل. إذا كنت مستثمرا يحتفظ بمركز طويل في الأصول التي تتداول تحت المتوسطات المتحركة الرئيسية، قد يكون من مصلحة قصارى لمشاهدة هذه المستويات عن كثب لأنها يمكن أن تؤثر بشكل كبير على قيمة الاستثمار الخاص. وقف الخسارة إن خصائص الدعم والمقاومة للمتوسطات المتحركة تجعلها أداة عظيمة لإدارة المخاطر. إن قدرة المتوسطات المتحركة على تحديد الأماكن الاستراتيجية لتحديد أوامر وقف الخسارة تسمح للمتداولين بقطع المراكز الخاسرة قبل أن يتمكنوا من النمو بشكل أكبر. كما ترون في الشكل 5، التجار الذين يحملون موقف طويل في الأسهم ووضع أوامر وقف الخسارة أدناه المتوسطات المؤثرة يمكن أن تنقذ نفسها الكثير من المال. استخدام المتوسطات المتحركة لتحديد أوامر وقف الخسارة هو المفتاح لأي استراتيجية تداول ناجحة. متوسط المتوسط المتحرك توفر المتوسطات المتحركة مقياسا موضوعيا لاتجاه الاتجاه عن طريق تمهيد بيانات الأسعار. وعادة ما يتم حساب المتوسط المتحرك باستخدام أسعار الإغلاق، ويمكن أيضا استخدام المتوسط المتحرك مع المتوسط. نموذجي. إغلاق مرجح. وارتفاع، وانخفاض أو أسعار مفتوحة، فضلا عن مؤشرات أخرى. أقصر متوسط المتوسطات المتحركة هي أكثر حساسية وتحديد الاتجاهات الجديدة في وقت سابق، ولكن أيضا إعطاء المزيد من الإنذارات الكاذبة. المتوسطات المتحركة الأطول هي أكثر موثوقية ولكن أقل استجابة، فقط التقاط الاتجاهات الكبيرة. استخدم متوسطا متحركا يبلغ نصف طول الدورة التي تتبعها. إذا كان طول دورة الذروة إلى الذروة حوالي 30 يوما، فإن المتوسط المتحرك لمدة 15 يوما مناسب. إذا كان 20 يوما، ثم المتوسط المتحرك لمدة 10 أيام هو مناسب. ومع ذلك، فإن بعض التجار سوف يستخدمون المتوسطات المتحركة 14 و 9 أيام للدورات المذكورة أعلاه على أمل توليد إشارات متقدما قليلا عن السوق. آخرون يفضلون أرقام فيبوناتشي 5 و 8 و 13 و 21. 100 إلى 200 يوم (20 إلى 40 أسبوع) المتوسطات المتحركة تحظى بشعبية لدورات أطول 20 إلى 65 يوم (4 إلى 13 أسبوع) المتوسطات المتحركة مفيدة للدورات المتوسطة و 5 إلى 20 يوما لدورات قصيرة. أبسط نظام المتوسط المتحرك يولد إشارات عندما يعبر السعر المتوسط المتحرك: اذهب طويلا عندما يعبر السعر فوق المتوسط المتحرك من الأسفل. اقصر عندما يعبر السعر إلى أقل من المتوسط المتحرك من أعلى. هذا النظام هو عرضة للانفجارات في الأسواق تتراوح، مع عبور السعر ذهابا وإيابا عبر المتوسط المتحرك، وتوليد عدد كبير من إشارات كاذبة. ولهذا السبب، عادة ما تستخدم أنظمة المتوسط المتحرك مرشحات لخفض الأضرار. وتستخدم الأنظمة الأكثر تطورا أكثر من متوسط متحرك واحد. يستخدم المتوسطان المتحركان المتوسط المتحرك أسرع كبديل لسعر الإغلاق. تستخدم ثلاثة متوسطات متحركة المتوسط المتحرك الثالث لتحديد متى يتراوح السعر. تستخدم المتوسطات المتحركة المتعددة سلسلة من ستة متوسطات متحركة سريعة وستة متوسطات بطيئة للحركة لتأكيد بعضها البعض. والمعدلات المتحركة النازحة مفيدة للأغراض التالية للاتجاه، مما يقلل من عدد السدود. تستخدم قنوات كيلتنر نطاقات تم رسمها بمتوسط متوسط النطاق الحقيقي لتصفية متوسطات الانتقال المتحرك. مؤشر مؤشر التقارب المتوسط المتحرك (ماكد) هو تباين في نظام المتوسط المتحرك الثاني، الذي تم رسمه كمذبذب والذي يطرح المتوسط المتحرك البطيء من المتوسط المتحرك السريع. هناك عدة أنواع مختلفة من المتوسطات المتحركة، ولكل منها خصوصياتها الخاصة. المتوسطات المتحركة البسيطة هي الأسهل لبناء، ولكن أيضا الأكثر عرضة للتشويه. من الصعب بناء المتوسطات المتحركة المرجحة، ولكن يمكن الاعتماد عليها. المتوسطات المتحركة الأسية تحقيق فوائد الترجيح جنبا إلى جنب مع سهولة البناء. وتستخدم المتوسطات المتحركة وايلدر أساسا في المؤشرات التي وضعتها J. ويلس وايلدر. أساسا نفس الصيغة كما المتوسطات المتحركة الأسي، فإنها تستخدم الأوزان مداش مختلفة التي يحتاج المستخدمون لجعل بدل. يوضح مؤشر المؤشر كيفية إعداد المتوسطات المتحركة. الإعداد الافتراضي هو متوسط متحرك أسي لمدة 21 يوما. مفاهيم حول ما هو طبيعي للغلاف الجوي نورمان، أوك آخر تحديث: 11 أغسطس 1997 ينطبق إخلاء المسؤولية القياسي هنا. هذا العمل هو فقط رأي تشاك دوسويل ولا يمثل أي نوع من بيان رسمي من قبل نسل، إرل، أوار، نوا، وزارة الدفاع، أو رئيس الولايات المتحدة الآن أنت تعرف بلدي سلسلة القيادة (أو على الأقل الاختصارات) . الانتماء الحالي: المعهد التعاوني للدراسات الأرصاد الجوية ميسوسكالي، نورمان، موافق 1. مقدمة يمكن القول إن أكثر العناصر شيوعا للمناقشة غير الرسمية هو الطقس، وهذه الأيام الكثير من النقاش، بما في ذلك على شبكة الإنترنت، حول حول ما كان الطقس الغريب في الآونة الأخيرة . ويعزى الغرابة المفترضة من الطقس بشكل مختلف إلى جت تيار، وتأثير الاحتباس الحراري، إل نينتيلديو، الانفجارات البركانية، الزوار الغريبة، نهاية وشيكة للكون، وهلم جرا. وهناك الكثير من هذا يرجع أصوله إلى مصادر مثل الصحف، والمكملات الأحد، مجلات العلوم الشعبية، ورقات التابلويد، وبطبيعة الحال، والتلفزيون. في إطار هذا الأخير، تظهر البرامج حول الطقس في عروض خطيرة إلى حد ما على برنامج تلفزيوني، في التعليق والميزات من قبل ويثركاسترس المحلية، في إصدارات التلفزيون من المجلات والصحف التابلويد، وعلى قناة الطقس. سأقول بشكل مستقيم أن الغالبية العظمى من ما تقرأه وتسمعه من حيث التفسيرات عبر وسائل الإعلام المختلفة هي الإختلاقات، الأساطير، الرهانة، أو التبسيط الزائد. وبغض النظر عن عدد الأشخاص المشهورين الذين يرتدون أمام الكاميرات لالتقاط لدغات الصوت التي لا مفر منها التي يستخدمها التلفزيون بدلا من المحتوى، 1 ما هي وسائل الإعلام الحالية في الغالب زغب ونصف الحقائق. وسائل الإعلام ليست في الأعمال التجارية للقيام العلم. هم في الأعمال التجارية لبيع البيرة والسيارات ومستحضرات التجميل ومعجون الأسنان، والوجبات السريعة، وربما أنفسهم. إذا تبيع العلوم الموضوعية الجيدة، وهذا أمر جيد، ولكن هناك ميل لدفع نحو مثيرة للجدل ومثيرة، على الدوام تقريبا على حساب الجوهر. البرمجة هي في الغالب ذريعة لوضع منتجاتها أمامك، والمستهلك. إذا حدث أن يقول شيئا تعليميا، هو في الغالب من قبيل الصدفة. السماح للمشتري حذار. العلم يميل إلى تحمل الناس لأنه يتطلب التفكير بعناية والاهتمام. معظم الناس يشاهدون التلفزيون، أو الإبهام من خلال أكواب على الصحف المحلية، أو حتى تصفح الإنترنت الحصول على بالملل بسهولة. انهم لا يريدون أن يفكروا بجد أو طويلة جدا. وهكذا، فهي تضلل بسهولة من قبل الضجيج والمبالغة، الأكاذيب، والأساطير التي تواجهها حول الطقس. إذا كنت مهينة أساء لك حتى الآن، 2 يجب أن تكون مهتمة في جوهر ما لا يقل عن قليلا. يتيح الحصول على بعد هذا الموضوع، الآن. معظم الناس ينظرون إلى العالم من خلال عيون إغوسنتريك أنها تتصرف كما لو كانت تجربتهم الشخصية تمثل تجربة الكواكب بأكملها في كل العصور. بالنسبة للكثيرين، إذا كانوا شخصيا لم تشهد شيئا من قبل، يجب أن تكون تجربة غير عادية وغير عادية. هذا هو سخيف جدا سطحية، فإنه لا يستحق تقريبا ذكر هنا، إلا أن الكثير من الناس يشتركون في هذا النوع من الافتراض الضمني حول تجربتهم. كلما كان الطقس يتجاوز مجموعة من الناس من الخبرة (والناس تميل إلى أن يكون ذكريات قصيرة، لذلك فهمهم لتجربتهم غالبا ما تقتصر على السنوات القليلة الماضية)، ثم هو أعلن بصوت عال على أنه شيء غير طبيعي أو غير عادي، وغالبا ما تمزج مع فريبودينغس رهيبة حول المستقبل. وبطبيعة الحال، عندما تقرأ وتسمع عن الطقس من وسائل الإعلام، وكثيرا ما يقال ما هو طبيعي لذلك اليوم. ودرجة الحرارة العالية العادية، ودرجة الحرارة المنخفضة العادية، وربما كمية طبيعية من هطول الأمطار للسنة حتى ذلك التاريخ. وهكذا، يتم إعطاءك المعلومات التي تمثل ما هو طبيعي في أي تاريخ معين لبلادتك. هل سبق لك أن فكرت في ما تعنيه هذه الأرقام من أين جاءوا من ماذا يقولون حقا اقول لكم عن ما يمكن توقعه في 5 أبريل، أو 23 أكتوبر، أو كلما ماذا يعني لتجربة الطقس العادي في يوم معين، أو خلال سنة معينة كما أتمنى أن أظهروا، فإن كلمة "عادي" قد تكون خيارا مؤسفا للكلمة ينقل شيئا غير ملائم تماما عندما تستخدم الكلمة لوصف الطقس، وخاصة بالطرق الكمية. 2. توزيعات تاريخ معين أبدأ بالنظر في ما قد تظهره البيانات في الواقع. أي النظرية والنظرية. تخيل أن هناك سجلا من درجات الحرارة العالية ل هيلموث، نيفادا التي تكتمل لمدة 100 سنة. لكل تاريخ من أيام السنة (ما عدا 29 فبراير)، هناك 100 درجة حرارة عالية القيم المسجلة. ماذا تفترض أن مثل هذا السجل قد تبدو وكأنها تفترض كل درجات الحرارة العالية في كل 16 يونيو على مدى 100 سنة هي نفسها هذا يبدو مستبعدا. لا أحد سيكون غبي جدا على الاعتقاد بأن، والحق وهناك طريقة لطيفة لتصور ما تبدو 100 الملاحظات سيكون لعرض 100 رصد درجات الحرارة العالية. ويمكن أن يتم ذلك بطرق مختلفة، ولكن تخيل مؤامرة من عدد المرات التي وقعت كل درجة الحرارة في 16 يونيو. مثل هذه المؤامرة يمكن أن تبدو مثل هذا 3. التي قد تعترف منحنى، على شكل جرس مألوفة. ومن المثير للدهشة أن منحنى الجرس يسمى أحيانا التوزيع العادي، لأسباب تاريخية إلى حد كبير ليست ذات فائدة تذكر هنا. قد تبدو البيانات كذلك. وربما في تاريخ آخر في نفس الموقع، أو في مكان آخر في نفس التاريخ. 3. قياس الاتجاه المركزي الآن النظر في كيفية تحديد ما هو طبيعي لتاريخ معين، بالنظر إلى أن درجات الحرارة في ذلك التاريخ تختلف من سنة إلى أخرى. ولعل أكثر البدايات منطقية هو القول بأن ما هو طبيعي هو المتوسط البسيط للبيانات من كل عينة من 100 عينة. المتوسط البسيط (أو المتوسط) لبعض المتغيرات، x. تم تحديد عينة 100 مرة لتكون حيث x ط تمثل القيم الفردية من كل 100 سنة في فترة التسجيل، ويتم قراءة رمز مضحك كمجموع من i 1 إلى 100 من x ط. 4 المتوسط البسيط هو واحد من عدد من الطرق لقياس ما يعرف فنيا باسم النزعة المركزية. وهناك تدبير آخر يسمى الوسيط هو أن قيمة x تقسم التوزيع إلى نصفين متساويين مع 50 قيمة فوق المتوسط، و 50 قيمة أدناه. وبالنسبة إلى المنحنيتين على شكل جرس التي ينظر فيها للتو، فإن المتوسط والمتوسط هما بالضبط نفس المتوسط البسيط الذي يتواجد في موقعه مع ذروة التوزيع. وهذا ليس صحيحا دائما، كما سيظهر لاحقا. وقد تم اختيار هذين المثالين الأولين بحيث يكون المتوسط البسيط للبيانات هو نفس القيمة في كليهما، ولكن من الواضح أن التوزيعات مختلفة تماما. ويبدو أن نطاق القيم أكبر بكثير في المثال الثاني منه في الأول. هذا هو درس مهم حول ما هو المقصود من الطبيعي: متوسط قيمة بسيطة لا تخبر القصة بأكملها. وبما أن العدد الإجمالي للقيم يجب أن يظل كما هو في كلتا الحالتين (على سبيل المثال في مثالي الافتراضي هناك 100 مجموع قيم درجات الحرارة العالية لكل تاريخ)، فإن متوسط القيمة يحدث كثيرا أقل كثيرا في المثال الثاني من الأول. في الواقع، حتى في المثال الأول، متوسط القيمة لا يحدث معظم الوقت. ومعظم القيم في التوزيع ليست على وجه التحديد على متوسط القيمة. وهذا هو الحال عموما، لذلك إذا تم تعريف الطبيعي يعني أنه لا يوجد خروج عن المتوسط، ثم ما هو طبيعي هو في الواقع غير عادية إلى حد ما وبعبارة أخرى، إذا كان من الطبيعي أن نعني المتوسط، ما هو طبيعي في الواقع يحدث مرة واحدة فقط في فترة. وتظهر الأرقام أن حدوث متوسط القيمة هو أكثر غرابة في المثال الثاني مما كان عليه في الأول، ولكن الانحرافات الكبيرة عن المتوسط أقل شيوعا في المثال الأول مقارنة بالثانية. 4. قياس التباين هذا يوضح بالفعل مسألة هامة أخرى. إذا اخترنا أن نعني ما هو نموذجي. ثم ما هو نموذجي حقا هو الاختلاف. الطقس يختلف من سنة إلى أخرى، وبالتالي فإن المتوسط في حد ذاته فقط لا يقول كثيرا عن ما هو الطقس الحقيقي مثل المتوسط هو مجرد نتيجة إحصائية مستمدة من مجموعة من الأحداث التي قد لا تبدو بشكل فردي أي شيء مثل المتوسط. ليقول أي شيء مفيد حول الطقس، يجب وصفها التباين. في الواقع، أي بيان حول ما هو طبيعي دون بعض وصف توزيع المغادرين من الطبيعي غير مكتملة ومضللة. ومن أجل التعبير عن التباين في المتوسط، يستخدم الإحصائيون غالبا تباين العينة. s 2. يعرف بأنه حيث المقسم هو 99 بدلا من 100 لبعض الأسباب التقنية البسيطة التي لا تهمنا. 5 عندما يكون التوزيع ضيقا، كما هو الحال في المثال الأول للمنحنى على شكل جرس، يكون التباين صغيرا نسبيا عندما يكون التوزيع واسعا، كما في المثال الثاني، التباين كبير نسبيا. بعض متغيرات الطقس لديها تباين أكثر من غيرها، والتباين في بعض المتغيرات في موقع معين يمكن أن تكون مختلفة تماما عن في موقع آخر. على سبيل المثال، درجات الحرارة بالقرب من القطبين أو بالقرب من خط الاستواء لا تختلف كثيرا من يوم لآخر أو سنة إلى أخرى كأماكن بينهما. والطقس في بعض أنحاء البلد أكثر تفاوتا من سنة إلى أخرى مما هو عليه في بلدان أخرى. ويعتمد التغير على الموسم. في فصل الشتاء، في داكوتا الشمالية (على سبيل المثال)، درجات الحرارة لا تختلف باختلاف ما تفعله في أوكلاهوما مثلا. ولكن في الصيف، يتم عكس الوضع درجات الحرارة الصيف في أوكلاهوما لا تختلف بقدر تلك التي في ولاية داكوتا الشمالية. هناك أسباب أرصاد جوية لهذا لا يثير القلق لهذه المقالة. وسوف تظهر البيانات لكل من داكوتا الشمالية ومدينة أوكلاهوما في وقت لاحق. إن تباين العينة ليس المقياس الوحيد للتغير. هناك العديد من الطرق المختلفة لوصف التباين من خلال الإحصائيات (6)، ولكن من المهم النظر في المدى بين الأطراف المتطرفة. النظر في بعض البيانات الحقيقية لمدينة أوكلاهوما أظهرت هو مؤامرة من الفرق بين سجل قياسي وانخفاض قياسي لكل تاريخ في السنة. كما يظهر الفرق بين المتوسط المرتفع والمتوسط المنخفض، حيث يكون المتوسط على مدى 30 سنة 1961-1990 (سيتم مناقشته لاحقا). مع مرور الوقت، وبطبيعة الحال، يتم كسر السجلات. وهذا يعني أن مجموعة القيم الملحوظة ستزداد تدريجيا، على الرغم من أن التوزيع الأساسي (الذي لا تتوفر له معلومات صلبة لأنه لم يلاحظ) قد لا يتغير. وبعبارة أخرى، حتى لو كان التوزيع الأساسي ثابتا (وليس هناك ضمانات أنه هو)، بعد أن لاحظت الطقس لمدة 100 سنة قد لا تكون طويلة بما فيه الكفاية لعينة المتطرفة الحقيقية للتوزيع. هذا هو جزء كبير من هذه المعضلة في محاولة لتحديد ما إذا كان المناخ يتغير أم لا. المناخ هو في الأساس منتج إحصائي، مستمد من تغيرات الطقس. للاطلاع على وجهة نظر مختلفة، انظر الملاحظة المضافة في القسم 9 ونظرا لأن ملاحظاتنا العلمية للطقس قد تم جمعها منذ ما يقرب من 200 عام في الولايات المتحدة، فمن المستبعد تماما أن لوحظت المظاهر المناخية الحقيقية. ومن المستحيل أساسا أن تكون على يقين من التغيرات المحتملة في المناخ عندما يكون المناخ نفسه غير مؤكد سوء العودة إلى هذا الموضوع في وقت لاحق. 5. أنواع التوزيع الأخرى كما لو كان هذا ليس سيئا بما فيه الكفاية بالفعل، ليس هناك ما يضمن أن البيانات الحقيقية سوف تتبع منحنى مثل المثالين الأولين. قد تبدو مثل هذا. حيث يقال إن التوزيع يكون منحرفا. وبالنسبة للتوزيعات المنحرفة، ينبغي أن يكون واضحا أن المتوسط البسيط ليس بالضرورة مقياسا جيدا للاتجاه المركزي، لأنه سيتأثر بعدد قليل من الرحالت الكبيرة، بعيدا عن ذروة التوزيع. أما بالنسبة للتوزيعات المنحرفة، فإن الوسيط هو قياس أفضل لما هو مرغوب فيه. في حالة متطرفة، كما هو الحال مع معظم توزيعات هطول الأمطار، والتي تبدو شيئا من هذا القبيل هو الذروة في واحدة من الأطراف القصوى من الملاحظات وتوزيع ذيول قبالة مع القيم الملحوظة تصبح كبيرة. في مثل هذه الحالة، ما هو نموذجي هو صفر هطول الأمطار. قد يكون الوسيط قريبا جدا من الصفر وقد يتأثر المتوسط بشكل مفرط بقيم قليلة متطرفة. ومن أجل هذا التوزيع، يصبح مفهوم الميل المركزي كله موضع شك. لتوزيع ثنائي النسق. هناك تحد حقيقي. لا الوسط أو الوسط سوف تظهر ما هو نموذجي حيث أن هناك نسختين من ما هو نموذجي، وليس فقط واحد. ولا يمكن لأي مقياس واحد للميل المركزي أن يصف هذا النوع من التوزيع. وعندما تظهر املالحظات توزيعا ثنائي األوزان) أو حتى أكثر من قممني منفصلني فقط (، فإن هذا يعني أن الطقس عادة ما ينخفض إىل نمطني) أو أكثر (متميزني. هذه التوزيعات في الواقع يمكن أن تنشأ، على الرغم من أن التوزيعات الحقيقية قد لا تكون ثنائية البعد بوضوح كمثال قد يكون ببساطة بعض المطبات التي تشير إلى احتمال وجود قمم منفصلة. 6. التغير من يوم لآخر حتى الآن، لقد كنت تنظر في الغالب توزيع المتغير في تاريخ واحد، على مدى 100 سنة من مثال افتراضي. النظر في الكيفية التي قد تبدو البيانات عند النظر فيها على مدار العام بأكمله. ومن المهم أن ننظر الآن إلى بعض البيانات الحقيقية. النظر في هذه المؤامرة من مجموعة من درجات الحرارة قياسية اليومية كما هو مستمد من سجلات مدينة أوكلاهوما مهما كانت فترة التسجيل في ذلك الموقع. بالإضافة إلى السجلات العادية والمنخفضة درجة الحرارة لكل تاريخ، وهناك أيضا أدنى درجة حرارة الحد الأقصى وأعلى درجة حرارة الحد الأدنى لكل تاريخ، كما هو مبين في المثال. لاحظ أنه لا توجد معلومات مضمنة في هذه المؤامرة حول ما قد يبدو عليه التوزيع لكل تاريخ. مجرد مجموعة بين سجل عالية ومنخفضة لكل تاريخ. يمكنك أن ترى أن هناك تباين الخلفية على نحو سلس إلى حد ما من التوزيع خلال العام. وهذا يعكس حقيقة أن درجات الحرارة أكثر دفئا في الصيف مما كانت عليه في فصل الشتاء، بشكل عام. ولكن ليس كل يوم في فصل الشتاء هو بارد وليس كل يوم في الصيف حار. سجل أدنى درجات الحرارة القصوى، في الواقع، تشبه إلى حد كبير أدنى مستويات قياسية، ودرجة الحرارة الدنيا قياسية قياسية تبدو أشبه قياسية. قد يرغب القارئ في التفكير في ما يقوله هذا عن الأرصاد الجوية. ومن الشائع أن نجد متوسط درجة الحرارة لهذا اليوم، حيث أن المتوسط البسيط بين درجة الحرارة المرتفعة المرصودة ودرجة الحرارة المنخفضة الملحوظة هي، آمل في هذه المرحلة أنه سيكون من السهل أن نفهم أن تحديد متوسط درجة الحرارة لهذا اليوم وبهذه الطريقة قد لا تكون ممثلة جدا للمتوسط البسيط لجميع درجات الحرارة التي لوحظت خلال النهار. على سبيل المثال، قد يكون الحد الأقصى لدرجة الحرارة في تاريخ معين يحدث بعد منتصف الليل بقليل، مع جبهة باردة تسقط درجات الحرارة على مدار اليوم. في مثل هذه الحالة، الأيام أعلى درجة الحرارة ليست ممثلة جدا لدرجات الحرارة طوال ذلك اليوم. ومع ذلك، فإن ميزة هذه الطريقة لحساب الأيام يعني درجة الحرارة هو أن هناك سوى اثنين من القيم المطلوبة: أيام الحد الأقصى والحد الأدنى أيام. ومن الواضح، أنه في الطريقة الأكثر تعقيدا، فإن المتوسط يعتمد على ما كان توزيع درجات الحرارة خلال النهار في الواقع. وبالنسبة للكثير من الملاحظات المستخدمة في تحديد المناخ، لا يقوم المراقبون بجمع درجات الحرارة بالساعة (كما هو الحال في مواقع مراقبة الخدمة الجوية الوطنية). بدلا من ذلك، فإنها تقيس فقط درجات الحرارة العالية والمنخفضة يوميا. وبالتالي، فإن هذه الممارسة هي مجرد انعكاس للبيانات المتاحة. لا يمكن استخدام إجراء أكثر دقة لأن البيانات اللازمة لتمثيل أكثر دقة ببساطة ليست هناك في العديد من المواقع. وبالنظر إلى كل هذا، والآن النظر في متوسط، على سبيل المثال، لمدة 30 عاما من سجل لدرجات الحرارة، ومتوسط 30 درجة الحرارة القصوى. متوسط درجة الحرارة الدنيا لمدة 30 عاما. ومتوسط ال 30 سنة لمتوسط درجة الحرارة لهذا اليوم. إذا تم رسم هذه القيم على مدار عام، تظهر النتيجة على المؤامرة المعروضة هنا. هذا هو نسخة أكثر سلاسة بكثير من التباين السنوي لدرجات الحرارة من المؤامرة المبينة في وقت سابق (لدرجات الحرارة قياسية في أي تاريخ معين)، ولكن لا يزال لديه بعض المخالفات. .7 تطوير املعاير الطبيعية اإذا اأخذت املخاطرة يف العتبار من متوسط درجة احلرارة اليومية، فاإن القيم اليومية لهذا احلساب االإحسائي ميكن استخدامها لتحديد ما هو طبيعي لكل تاريخ. ومع ذلك، لاحظ أن هناك بعض المطبات ويتصارع على هذه المؤامرة متوسط لا يتغير بسلاسة من يوم إلى آخر على مدار العام كله. ولذلك، فإن ما يمكن القيام به هو حساب منحنى نظري يناسب الملاحظات عن كثب ولكنه يختلف بسلاسة من كل يوم إلى آخر. هناك مخططات فنية مختلفة للقيام بذلك، ولكن التفاصيل لا يهم هنا. ويمكن أيضا أن يسمى القيم من هذا المنحنى السلس درجات الحرارة العادية. الشيء نفسه يمكن القيام به بشكل منفصل إلى ارتفاع درجات الحرارة اليومية وإلى درجات الحرارة المنخفضة اليومية. وهذا من شأنه أن يعطي منحنيات ناعمة لدرجات الحرارة العالية والمنخفضة المتوسطة لكل تاريخ. آمل أن تتمكن من رؤية كيف الاصطناعي مثل هذه القيمة العادية هو أنه المنتج النهائي لعدد من الافتراضات والتلاعب الإحصائي. ولن يكون نموذجيا إلا بمعنى محدود للغاية. ومع ذلك، هذه العملية (أو شيء من هذا القبيل) هو في الأساس ما تم القيام به لتوفير لكم مع ارتفاع درجات الحرارة العادية والمنخفضة التي تراها في العروض الإعلامية. وبطبيعة الحال، لا يوجد شيء سحري أو مقدس حول كيفية القيام بذلك. في كل خطوة على طول الطريق، اتخذت قرارات حول كيفية التلاعب في الملاحظات. من بين هذه القرارات هي الفترة المستخدمة لتحديد ما هو طبيعي .. ما يتم عموما هو عدم استخدام الفترة بأكملها التي توجد بيانات، ولكن لاختيار فترة 30 عاما من السجل والدعوة أن فترة الطقس العادي. وفيما يتعلق بالنظام القياسي الوطني للطقس، فإن الفترة الحالية هي 1961-1990. وفي نهاية كل عقد، تمضي فترة المتوسط البالغة 30 عاما إلى الأمام لمدة 10 سنوات أخرى. وعند جمع البيانات في عام 2000، ستنتقل فترة الحياة الطبيعية إلى الفترة 1971-2000 في عام 2001، وتبقى هناك حتى عام 2011، وما إلى ذلك. وتبدو النتيجة على هذا النحو عند تطبيقها على بيانات هطول الأمطار السنوية لمدينة أوكلاهوما. لاحظ أن خطوط المستوى، التي تمثل متوسطات 30 عاما لفترات متوسطية مدتها 30 سنة، تتغير من عقد إلى آخر. في بعض الحالات، والفرق هو مهم جدا للبيانات المعروضة، وهطول الأمطار السنوي العادي لمدينة أوكلاهوما قد تغيرت بقدر 3 بوصة وهكذا، ما كان يسمى العادي قبل 30 عاما ليس ما يسمى العادي اليوم الذي يقرر متى طويلة فترة الاستخدام التي تقرر من السنوات التي تستخدم من يقرر ما التلاعب الإحصائي للبيانات لاستخدامها بالنسبة للولايات المتحدة مثل هذه القرارات التي تتخذها دائرة الطقس الوطنية والمركز الوطني للبيانات المناخية. ويفترض، إذا طلب منهم، أن يقدموا تفاصيل عن كيفية حساب ما هو طبيعي، ولكن كل هذه القرارات هي في بعض التعسفية معنى. وكان بإمكانهم أن يفعلوها بطريقة أخرى، وقد تكون النتيجة مختلفة إلى حد ما ولكن يمكن تبريرها على قدم المساواة. إذن أين يترك لنا ذلك كما أشرت، فإن الخروج عن المعتاد ليس أمرا غير عادي. في الواقع، الانحراف عن وضعها الطبيعي هي نموذجية تماما. اعتمادا على ما يتم ملاحظته وكيف بدقة يتم قياسه، ونحن قد لا يكون حتى الكثير من المعلومات الصلبة حول ما هو طبيعي حقا لبعض الحدث. ومن المرجح أن يكون من الطبيعي جدا بالنسبة للأحداث الجديرة بالذكر (من حيث رحيلهم عن المتوسط) أن تحدث خلال فترة 30 سنة، والأحداث الكبرى (المغادرين أكبر من المتوسط) التي تحدث في كل قرن، وحتى الأحداث الكبرى أن يحدث في 1000 سنة. وبالنظر إلى حقيقة أن معظم الناس لديهم وجهة نظر متمركز في علم المناخ من علم المناخ وصفها في المقدمة، فإن كل حدث مهم أن يغادر بشكل كبير من المتوسط يبدو غير طبيعي إلى حد بعيد لمعظم الناس، على الرغم من بالمعنى الحقيقي جدا يمكن أن تعتبر نموذجية جدا عندما عرض طويل مأخوذ. 8. أحداث هطول الأمطار وفترات تكرار هذا إحضار موضوع غالبا ما يساء فهمها من فترات تكرار. تطبيقه الأكثر شيوعا هو هطول الأمطار مما يؤدي إلى الفيضانات، ولكن يمكن استخدام هذه الطريقة لتقدير فترات تكرار لأي حدث تقريبا. أما بالنسبة للأمطار الناتجة عن الفيضانات، فيمكن استخدام ملاحظات هطول الأمطار على بعض أحواض الصرف (أو مستجمعات المياه) لتحديد تواتر كميات هطول الأمطار القصوى داخل الحوض. لنفترض أن قياسات هطول الأمطار يتم تقسيمها إلى فئات (على سبيل المثال، فترات من 0.01 بوصة أو 0.05 بوصة أو أيا كان) ويتم حساب الحوادث الملحوظة ضمن كل فاصل زمني. هذا يؤدي إلى مؤامرة تردد (الرسم البياني) التي من شأنها أن تبدو مثل ما هو مبين في وقت سابق. مع ذروة عند أدنى القيم وذيل مع ترددات منخفضة جدا تمتد نحو القيم العالية. تواتر الأحداث ينخفض مع زيادة كمية هطول الأمطار لوحظ وتبين أن هذه المؤامرات في كثير من الأحيان يمكن تقريب بشكل جيد جدا من قبل ما يعرف باسم توزيع لوغنورمال. في الواقع، مؤامرة افتراضية هو توزيع لورنورمال. وبطبيعة الحال، فإن كميات كبيرة جدا من الأمطار الملحوظة نادرة جدا وقد لا تكون قد لوحظت خلال فترة التسجيل. وإذا افترض أن توزيع هطول الأمطار الذي تم العثور عليه باستخدام فترة قصيرة من الزمن ينطبق على فترات طويلة جدا، يمكن تمديد التوزيع النظري (ويسمى هذا التمديد باستكمال خارجي) لمعرفة تردد حدوث افتراضي كبير جدا (تردد منخفض جدا ) الأحداث هطول الأمطار. أرى أن عملية الاستقراء هي عمل محفوف بالمخاطر. على افتراض أن عينة واحدة من 100 سنة قيمة البيانات (أو ما هو متاح فعلا) هو قاعدة بيانات كافية لمراقبة التوزيع الحقيقي للأحداث ليست بالضرورة جيدة. ولكن في غياب المعلومات، قد يكون كل ما لدينا. وعادة ما يؤخذ ما يطلق عليه "هطول الأمطار العادي" في أي يوم معين ليعني متوسط جميع حالات هطول الأمطار الملحوظة في تاريخ معين. يتم إضافة الكثير من القيم الصفر في، وبالتالي فإن متوسط هطول الأمطار هو كمية صغيرة. وهناك مؤامرة من الملاحظات هطول الأمطار اليومية في عامين مختلفين مقارنة مع القيم العادية هو موضح هنا لمدينة أوكلاهوما. لاحظ أن الوضع الطبيعي يبدو أنه يمطر كمية صغيرة كل يوم في الواقع، وبطبيعة الحال، هناك أيام كثيرة دون هطول الأمطار. في أيام عندما يكون المطر، وكثيرا ما يتجاوز المبلغ ما هو طبيعي لذلك اليوم. وتظهر القيم القياسية لكل يوم من أيام السنة في مدينة أوكلاهوما مقارنة مع نورمالس (مثل ما أظهرته في وقت سابق لبسمارك) وبطبيعة الحال، ما هي وسائل الإعلام تقارير عادة ليست متوسط هطول الأمطار في تاريخ معين، ولكن تراكم الكلي عن السنة حتى ذلك التاريخ. كما هو موضح هنا. فإن الطريقة التي يتراكم فيها هطول الأمطار في أي سنة معينة لا تبدو كثيرا مثل ما يبدو في المتوسط. لاحظ في هذه المؤامرة أنه في أي سنة لم المباراة السنوية الإجمالية بالضبط ما هو طبيعي (المتوسط 30 عاما من 1961-1990)، وتذكر التغير من سنة إلى أخرى في هطول الأمطار. تخيل جميع أنواع مختلفة من الرسوم البيانية من هطول الأمطار المتراكمة اليومية التي يمكن أن تكون مصنوعة من كل تلك السنوات المختلفة من البيانات. ومن الصعب بوجه خاص تحديد هطول الأمطار بكلمة عادية في أي وسيلة ذات مغزى حقا. لاحظ أن تواتر حدوثه لوحظ من هذه البيانات عن طريق قسمة العدد المرصود للحوادث حسب فترة التسجيل. إذا حدث حدث يتجاوز بعض عتبة حجم وقعت 10 مرات في 100 سنة، وهذا هو متوسط تردد مرة واحدة كل عشر سنوات. فمن شبه المؤكد أنه لم يكن 10 أحداث موزعة بالتساوي، على الرغم من. عندما يتم النظر في توزيع الأحداث من هذا الحجم كدالة من الوقت، شيء واحد سيكون واضحا جدا: أنها لا تحدث على فترات منتظمة من عشر سنوات في الواقع، لقياس هطول الأمطار، وهناك اتجاه واضح لأحداث معينة حجم يحدث في مجموعات، مع فترات طويلة بين حيث لا شيء من هذا الحجم يحدث. ملاحظة أضيفت في آب / أغسطس 1997): بالمناسبة، تستمد ترددات التواجد لمواقع محددة معينة. فمن الممكن تماما لكثير من الأحداث 100 سنة أن تحدث في غضون فترة زمنية قصيرة في مختلف، ولكن في مكان قريب، والمواقع. وإذا نظرنا إلى الفيضانات الفاشلة، على سبيل المثال، فإن العديد من الأحواض المتاخمة يمكن أن تعاني من الفيضانات لمدة 100 سنة على مدى 20 عاما. وهذا لا يعني بالضرورة أن حسابات 100 سنة في كل حوض خاطئة. وعلاوة على ذلك، فإن القيم تختلف عادة عن كل موقع. ومن المؤكد أن الحدث الذي يستمر 100 عام في غرب الولايات المتحدة الجبلية ينطوي على كميات أمطار أقل من حدث لمدة 100 عام على طول ساحل الخليج. وقيم التردد للأحداث ذات التردد المنخفض التي تم تقديرها باستقراء التوزيع خارج الملاحظات الفعلية كلها أقل من حدث واحد لكل فترة من السجل الفعلي. أي أنه في فترة التسجيل (على سبيل المثال 100 سنة)، لم يلاحظ مثل هذا الحدث مطلقا بالنظر إلى طول قياسي للسنوات Y، فإن أدنى تردد يمكن رؤيته هو Y -1. ل 100 سنة Y وهذا يعطي أدنى تردد واحد لكل 100 سنة. وبتوسيع الرسم البياني، يمكن الحصول على القيم التقديرية للترددات التي تقل عن واحد، كما سبق ذكره. إذا كان التردد الافتراضي هو 0.1 لكل 100 سنة، وهذا هو نفس مرة واحدة لكل 1000 سنة، أو ما يسمى حدث ألف سنة. و 500 يارفنت سيكون 0.2 لكل 100 سنة، وهلم جرا. من الصعب جدا مراقبة 0.1 الأحداث نظرا لأنه في الولايات المتحدة، سجل مستمر 200 سنة غير عادي جدا، فمن الواضح أن فترات تكرار 500- أو 1000 سنة هي نتيجة لهذه الاستقراء. فرص وقوع حدث من بعض زيادة حجم معين مع مرور الوقت، ولكن مرور فترة تكرار واحدة لا يضمن أنك قد رأيت واحد، واحد فقط، مثل هذا الحدث. وكلما طالت فترة التسجيل، زاد احتمال وقوع حدث بهذا الحجم. إذا كان حجم الأحداث صغيرا (مثلا حدث 10 سنوات)، فسيحدث ذلك في كثير من الأحيان، وإذا تم النظر في كل فترة 100 سنة بشكل منفصل، فإن تكرار مثل هذا الحدث سيبدو كبيرا جدا على كل فترة 100 سنة (10 أحداث لكل 100 عام). بالنسبة للأحداث الكبيرة جدا (مثلا حدث 500 سنة)، فإن التردد في أي فترة 100 سنة سوف يتذبذب بشكل كبير. في بعض القرون، لن يحدث مثل هذا الحدث. في قرون أخرى، قد يكون هناك العديد من هذه الأحداث. ولكن إذا كنا ننظر بطريقة أو بأخرى إلى 10 آلاف سنة (ربما باستخدام تقنيات باليكليماتولوغي)، فإن تواتر بعض الأحداث بمعدل فاصل زمني متكرر يبلغ 500 سنة سيكون تقريبا (20 حدثا في كل 10 آلاف سنة). في هذه المرحلة من تاريخ البشرية، وهذه هي مفاهيم مجردة جدا، من الواضح 9. تغير المناخ كما قليلا من الانحدار، لنفترض أن تواتر أحداث 10 عاما لوحظ بطريقة ما أن تتغير من قرن إلى آخر. وأي تغيير من هذا القبيل يمكن اعتباره تغييرا في المناخ، على الرغم من أن ذلك قد يكون استنتاجا مقبولا. ومن ناحية أخرى، سيكون من الصعب جدا استنتاج الكثير عن التغيرات في وتيرة الأحداث 500 سنة من حيث تغير المناخ، لأنه على مر الزمن من قرن إلى آخر، فمن الممكن تماما أن كل ما لوحظ هو تذبذب طبيعي في وتيرة الأحداث 500 سنة. الأرض هنا هو الحصول على هشة جدا. جزء من المشكلة هو أن تقرر ما هو المقصود حقا من كلمة المناخ المناخ يعني عموما أن يعني نوعا من متوسط الطقس. هذا ما هو جيد، ولكن ما هو متوسط الفترة ومقدار البيانات هناك لتكون مؤكدة (بمعنى إحصائي صعب) أن المتوسط يتغير كما لوحظ سابقا، رصدات الأرصاد الجوية الصلبة حوالي قرنين من الزمان في معظم الولايات المتحدة وبعض الملاحظات الهامة (ولا سيما تلك الموجودة فوق السطح) لها فترات أقصر من السجل. بطبيعة الحال، يمكن العثور على أدلة لما كان المناخ قد يكون مثل منذ فترة طويلة (العصور الجليدية، وما إلى ذلك)، وبالتالي فإن مناخ الماضي البعيد يكاد يكون بالتأكيد مختلفة جدا عن مناخ اليوم، ولكن من الصعب حقا للتأكد من تفاصيل المناخ المتغير. وإذا كان المناخ يتغير في كل وقت (كما هو الحال على الأرجح)، فإن كل ما يسمى المناخ هو في الأساس طريقة معينة (وتعسفية أساسا) لمعالجة البيانات إحصائيا. عندما يتم النظر إلى البيانات مع خيارات أخرى قد اتخذت، وربما المناخ سوف تظهر أكثر استقرارا مما يفعل عندما يتم اتخاذ الخيارات بطريقة أخرى. ھناك الکثیر من الناس الجیدین (فضلا عن الجھل في وسائل الإعلام وفي أماکن أخرى) یتحدثون عن کیف یمکن للبشر (أو قد لا یكون) تغییر المناخ. وليس لدي أي معلومات تقول إننا (أو لا نغير) المناخ من ما كان سيكون بدون أنشطة بشرية. ومع ذلك، إذا تغير المناخ في كل وقت، كيف يمكن تمييز التغييرات التي أدخلها البشر من التغييرات التي كان يمكن أن تحدث دون البشر فمن الصعب جدا لجعل هذا التمييز. حتى الخبراء لا يوافقون على مثل هذه الأمور. 7 كيف يمكننا أن نثق بأن تقارير وسائل الإعلام قد قامت بعملها في تثقيفنا ليكون على وعي بالوضع الحقيقي إيماني هو أننا لا نستطيع الاعتماد على وسائل الإعلام لإطلاعنا على مثل هذه الأمور ملاحظة (أضيف في أغسطس 1997): مؤخرا ، كتب ريد برايسون مقالة مثيرة جدا للاهتمام في العدد الصادر في آذار / مارس 1997 من نشرة الجمعية الأمريكية للأرصاد الجوية. المجلد. 78 - pp. 449-455 in which he proposes the following definition: Climate (Climatic status) is the thermodynamichydrodynamic 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, its 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. Reids essay is certainly an interesting proposal that at least makes an effort to avoid the logical conundrums of climate as the average of the weather. Im 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. نعم، هناك في الآونة الأخيرة يبدو أن أكثر هطول الأمطار مما كانت عليه في الماضي. 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 define 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 weathers most predominant characteristic is variability . What is average is not necessarily what is typical . In most instances, having weather that corresponds precisely to the average 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 can 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 persons 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 andor engaged in helpful discussions about this topic.
No comments:
Post a Comment