Algumas das principais funções de uma média móvel são identificar tendências e reversões medir a força do momento de um ativo e determinar as áreas potenciais onde um ativo vai encontrar apoio ou resistência. Nesta seção, vamos apontar como Diferentes períodos de tempo podem monitorar momentum e como as médias móveis podem ser benéficas na definição stop-loss Além disso, vamos abordar algumas das capacidades e limitações de médias móveis que se deve considerar quando usá-los como parte de uma rotina de negociação Trend Identificar tendências é um Das principais funções das médias móveis, que são utilizados pela maioria dos comerciantes que procuram fazer a tendência seu amigo As médias móveis são indicadores de atraso, o que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmar as tendências uma vez que foram estabelecidos Como você pode ver em Figura 1, uma ação é considerada em uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel ea média está inclinada para cima Inversamente, um comerciante usará Um preço abaixo de uma média descendente inclinada para confirmar uma tendência de baixa Muitos comerciantes só consideram a realização de uma posição longa em um ativo quando o preço está negociando acima de uma média móvel Esta regra simples pode ajudar a garantir que a tendência funciona no favor. Momentum comerciantes muitos iniciante Os comerciantes perguntam como é possível medir o momento e como as médias móveis podem ser usados para enfrentar tal façanha A resposta simples é prestar muita atenção aos períodos de tempo utilizados na criação da média, como cada período de tempo pode fornecer informações valiosas em diferentes tipos De momentum Em geral, momentum de curto prazo pode ser medido olhando para médias móveis que se concentram em períodos de tempo de 20 dias ou menos Olhando para médias móveis que são criados com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerado como uma boa medida de Momentum de médio prazo Finalmente, qualquer média móvel que usa 100 dias ou mais no cálculo pode ser usada como uma medida de momentum de longo prazo O senso comum deve dizer-lhe que um movimento de 15 dias Rage é uma medida mais apropriada do momentum de curto prazo do que uma média móvel de 200 dias. Um dos melhores métodos para determinar a força ea direção do momento de um ativo é colocar três médias móveis em um gráfico e, em seguida, prestar muita atenção Como eles se acumulam em relação uns aos outros As três médias móveis que são geralmente utilizados têm margens de tempo variáveis em uma tentativa de representar os movimentos de preços de curto, médio e longo prazo Na Figura 2, um forte momento ascendente é visto quando menor As médias de prazo estão localizadas acima de médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Inversamente, quando as médias de curto prazo estão localizadas abaixo das médias de longo prazo, a dinâmica está na direção descendente. Suporte Outro uso comum de médias móveis está em Determinação de suportes de preços potenciais Não é preciso muita experiência em lidar com médias móveis para perceber que a queda do preço de um ativo muitas vezes vai parar e inverter direção no mesmo nível que um importante Média Por exemplo, na Figura 3 você pode ver que a média móvel de 200 dias foi capaz de sustentar o preço do estoque depois que ele caiu de sua alta perto de 32 Muitos comerciantes vão antecipar um salto fora das principais médias móveis e usará outros Indicadores técnicos como confirmação do movimento esperado. Resistência Uma vez que o preço de um ativo cai abaixo de um nível influente de suporte, como a média móvel de 200 dias, não é incomum ver a ação média como uma barreira forte que impede que os investidores Empurrando o preço de volta acima dessa média Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, essa resistência é muitas vezes usado por comerciantes como um sinal para tirar lucros ou para fechar qualquer posições longas existentes Muitos vendedores curtos também usar essas médias como pontos de entrada, Preço muitas vezes rejeita a resistência e continua seu movimento menor Se você é um investidor que está mantendo uma posição longa em um ativo que está negociando abaixo das principais médias móveis, pode ser no seu melhor interesse para assistir thes E níveis de perto, porque eles podem afetar significativamente o valor do seu investimento. Top-Perdas As características de suporte e resistência de médias móveis torná-los uma ótima ferramenta para gerenciar riscos A capacidade de mover médias para identificar lugares estratégicos para definir stop-loss ordens permite que os comerciantes Para cortar posições perdedoras antes que eles possam crescer maiores Como você pode ver na Figura 5, os comerciantes que detêm uma posição longa em um estoque e definir suas ordens stop-loss abaixo médias influentes podem economizar muito dinheiro Usando médias móveis para definir Stop-loss ordens é a chave para qualquer estratégia de negociação bem sucedida. Moving Average Indicator. Shorter comprimento médio móvel são mais sensíveis e identificar novas tendências anteriores, mas também dar mais falsos alarmes mais longas médias móveis são mais confiáveis, mas menos responsivo, só pegar o grande Use uma média móvel que seja metade do comprimento do ciclo que você está seguindo Se o comprimento do ciclo de pico a pico for aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias É adequado Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é apropriado Alguns comerciantes, no entanto, usará 14 e 9 dias médias móveis para os ciclos acima na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado Outros favorecem os números Fibonacci de 5, 8, 13 e 21.100 a 200 dias 20 a 40 semanas as médias móveis são populares para ciclos mais longos.20 a 65 Dia 4 a 13 semanas as médias móveis são úteis para ciclos intermediários e.5 a 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples Gera sinais quando o preço cruza a média móvel. Longo quando o preço cruza acima da média móvel de abaixo. Curto quando o preço cruza abaixo da média movente de acima. O sistema é provável whipsaws em mercados de variação, com preço que cruza para trás e Em toda a média móvel, gerando um grande número de falsos sinais Por essa razão, sistemas de média móvel normalmente empregam filtros para reduzir whipsaws. Mais sistemas sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas médias móveis Usa uma média móvel mais rápida como um substituto para o preço de fechamento. Três médias móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. As Médias Múltiplas móveis usam uma série de seis médias moventes rápidas e seis médias lentas de movimento para confirmar-se. As Médias Móveis são úteis para propósitos de tendência seguinte, reduzindo o número de whipsaws. Keltner Canais usam bandas plotadas em um múltiplo do intervalo verdadeiro médio para filtrar os cruzamentos de média móvel. O popular MACD Moving Average Convergence Divergence indicador é uma variação da média móvel dois Sistema, traçado como um oscilador que subtraia a média lenta de mover a média rápida. A revisão semanal dos mercados globais de Colin Twiggs ajudá-lo-á a identificar o risco de mercado melhoram seu sincronismo. Conceitos de opinião sobre o que é. Normal para a atmosfera. Última atualização 11 de agosto de 1997. A isenção padrão aplica-se aqui este trabalho é apenas a opinião de Chuck Doswell e não representa qualquer tipo de declaração oficial da NSSL, ERL, OAR, NOAA, DoC ou o Presidente da Estados Unidos agora você sabe a minha cadeia de comando ou pelo menos as siglas. O item mais comum de discussão casual é o tempo, e nestes dias muita discussão, inclusive na Internet, centra-se em torno de que estranho tempo que nós temos estado tendo Ultimamente A suposta estranheza do tempo é atribuída de várias maneiras ao Jet Stream, o Efeito Estufa, El Ni o, erupções vulcânicas, visitantes alienígenas, o fim iminente do Universo, e assim por diante. Muito disso tem suas origens em fontes como No entanto, programas sobre o tempo aparecem em apresentações bastante sérias no PBS, em comentários e recursos de seus meteorologistas locais, nas versões para TV de revistas e revistas. Tablóides, e no The Weather Channel vou dizer diretamente que a grande maioria do que você lê e ouve em termos de explicações através dos vários Não importa quantas pessoas respeitáveis eles trot em frente às câmeras para capturar as mordidas de som inevitável que a televisão usa em vez de conteúdo, o que a mídia apresenta é principalmente pelúcia e meia - Verdades Os meios de comunicação não estão no negócio para fazer ciência eles estão no negócio para vender cerveja, automóveis, cosméticos, pasta de dentes, fast food e talvez eles próprios Se boa ciência substantiva vende, isso é bom, mas há uma tendência a empurrar para o controverso E sensacional, quase sempre à custa da substância A programação é principalmente uma desculpa para colocar seus produtos na frente de você, o consumidor Se acontecer de dizer algo educativo, é principalmente coincidência Deixe o comprador beware. Science tende a aborrecer as pessoas porque Requer atenção cuidadosa e atenção A maioria das pessoas assistindo televisão, ou folheando as revistas na banca de jornal local, ou mesmo navegar na Internet ficar entediado facilmente Eles don t Quer pensar muito ou muito tempo Assim, eles são facilmente enganados pelo hype e exagero, mentiras e mitologia que eles encontram sobre o tempo Se eu não te ofendi até agora, 2 você deve estar interessado em substância, pelo menos, um pouco Let A maioria das pessoas vê o mundo através de olhos egocêntricos que agem como se a sua própria experiência pessoal é representativa da experiência do planeta inteiro para todos os tempos. Para muitos, se eles pessoalmente não experimentaram algo antes, deve ser Uma experiência incomum e anormal Isto é tão tolo e superficial, quase não merece menção aqui, exceto que muitas pessoas compartilham este tipo de suposição implícita sobre sua experiência Sempre que o tempo excede a gama de experiência de alguém e as pessoas tendem a ter memórias curtas, Assim que sua percepção de sua experiência é limitada frequentemente aos últimos anos, então é proclamada ruidosamente como algo anormal ou incomun, tinged frequentemente com pressentimentos medonhos sobre o futuro. Naturalmente, quando você lê e ouve sobre o tempo da mídia, muitas vezes você é dito o que é normal para esse dia a temperatura normal alta, a temperatura baixa normal, e talvez a quantidade normal de precipitação para o ano até essa data Assim , Você recebe informações que representam o que é normal em qualquer data específica para sua cidade Você já pensou sobre o que esses números significam Onde eles vieram O que eles dizem realmente dizer-lhe sobre o que esperar em 5 de abril ou 23 de outubro, Ou sempre o que significa para experimentar o tempo normal em um determinado dia, ou durante um ano dado. Como eu espero mostrar, a palavra normal é talvez uma escolha de palavra infeliz que transporta algo completamente impróprio quando a palavra é usada descrever o Especialmente em termos quantitativos.2 Distribuições para uma determinada data. Eu começo por considerar o que os dados podem realmente mostrar que é, o hipotético e teórico Imagine que existe um registro de temperatur alta Es para Hellmouth, Nevada, que está completo por um período de 100 anos Para cada data do ano, exceto 29 de fevereiro, há 100 valores de alta temperatura registrados O que você acha que um tal registro poderia parecer Como você acha que todas as altas temperaturas em cada 16 de junho mais de 100 anos são os mesmos Isso parece bastante improvável que ninguém seria tão estúpido a ponto de acreditar que, à direita Uma ótima maneira de visualizar o que as 100 observações parecem seria exibir as 100 observações de alta temperatura Isso pode ser feito em Uma variedade de maneiras, mas imaginar um enredo do número de vezes que cada temperatura ocorreu em 16 de junho Tal parcela poderia olhar como este 3 a partir do qual você pode reconhecer a familiar, curva em forma de sino Curiosamente, a curva de sino é às vezes chamado de Normal Distribuição, em grande parte por razões históricas que são de pouco interesse aqui Os dados também podem ser parecidos com isto talvez em outra data no mesmo local ou em outro local na mesma data.3 Medindo central tendem Ency. Now considerar como ir sobre como definir o que é normal para uma determinada data, uma vez que as temperaturas naquela data variam de ano para ano Talvez o início mais lógico seria dizer que o que é normal é a média simples dos dados de Cada uma das 100 amostras A média simples ou média para alguma variável, x amostrada 100 vezes é definida como sendo. Onde os xi representam os valores individuais de cada um de 100 anos no período de registro, eo símbolo engraçado é lido como a soma De i 1 a 100 do xi 4 A média simples é um de um número de maneiras de medir o que é tecnicamente conhecido como tendência central Outra tal medida é chamada a mediana é que o valor de x que divide a distribuição em duas metades iguais com 50 valores acima da mediana e 50 valores abaixo Para as duas curvas em forma de sino apenas consideradas, a média ea mediana são precisamente as mesmas, a média simples é co-localizada com o pico da distribuição. Isso nem sempre é verdadeiro, assim como Ser show N mais tarde. Estes dois primeiros exemplos foram escolhidos de tal forma que a média simples dos dados é o mesmo valor em ambos, mas claramente as distribuições são muito diferentes. Parece que o intervalo de valores é muito maior no segundo exemplo do que no primeiro Esta é uma lição importante sobre o que se entende por normal o valor médio simples não conta toda a história Uma vez que o número total de valores deve permanecer o mesmo em ambos os casos, por exemplo, no meu exemplo hipotético existem 100 valores de alta temperatura total para cada data, O valor médio ocorre muito menos freqüentemente no segundo exemplo do que o primeiro. Na verdade, mesmo no primeiro exemplo, o valor médio não ocorre na maioria dos casos, a maioria dos valores na distribuição não são precisamente sobre o valor médio. Geralmente o caso, então se normal é definido para significar que não há saída da média, então o que é normal é realmente um pouco incomum Em outras palavras, se por normal queremos dizer a média, o que é n Os números mostram que a ocorrência do valor médio é mais incomum no segundo exemplo do que no primeiro, mas grandes desvios à média são menos comuns no primeiro exemplo comparado ao segundo.4 A variabilidade de medição . Isso já está ilustrando uma outra questão importante Se, por norma, optamos por dizer o que é típico, então o que é realmente típico é a variação O tempo varia de ano para ano, então a média por si só não diz muito sobre o que o tempo real é Como a média é apenas um resultado estatístico derivado de uma coleção de eventos que individualmente podem não parecer nada como a média Para dizer qualquer coisa significativa sobre o tempo, sua variabilidade deve ser descrito. Na verdade, qualquer afirmação sobre o que é normal, sem alguma descrição de A distribuição de desvios do normal é incompleta e enganosa. A fim de expressar a variação sobre a média, os estatísticos usam frequentemente a variância da amostra s Quando a distribuição é estreita, como no primeiro exemplo da curva em forma de sino, a variância é relativamente pequena quando a distribuição é Como no segundo exemplo, a variância é relativamente grande. Algumas variáveis climáticas têm mais variação do que outras e a variância em alguma variável em um determinado local pode ser bastante diferente de em algum outro local. Por exemplo, as temperaturas perto dos pólos ou perto do Equador não variam tanto de dia para dia ou ano a ano como lugares entre o tempo em algumas partes do país é mais variável de ano para ano do que em outros E a variabilidade depende da estação No inverno, em Dakota do Norte para Por exemplo, as temperaturas não variam por tanto como eles fazem, por exemplo, Oklahoma Mas no verão, a situação é invertida temperaturas de verão em Oklahoma não variam tanto quanto aqueles em Dakota do Norte Há meteorológicas As razões para isso que não são de interesse para este ensaio vou mostrar dados tanto para Dakota do Norte e cidade de Oklahoma mais tarde. A variância da amostra não é a única medida da variabilidade Existem muitas maneiras diferentes de descrever a variabilidade através da estatística, É de algum interesse para considerar a faixa entre extremos Considere alguns dados reais para Oklahoma City mostrado é um gráfico da diferença entre o recorde e registro de baixa para cada data no ano Também é mostrada a diferença entre a média alta e baixa média , Onde a média é sobre o período de 30 anos 1961-1990 isso será discutido mais tarde Como o tempo passa, é claro, registros estão quebrados Isso significa que o intervalo de valores observados irá aumentar gradualmente, embora a distribuição subjacente Sobre o qual nenhuma informação sólida Está disponível porque não foi observado pode não estar mudando Em outras palavras, mesmo se a distribuição subjacente é constante e não há garantias de que é, tendo observado O tempo para 100 anos pode não ser suficiente para provar os verdadeiros extremos da distribuição. Essa é uma parte importante do dilema ao tentar determinar se o clima está ou não mudando. O clima é basicamente um produto estatístico, derivado das variações da distribuição Dado que as nossas observações científicas do tempo só foram recolhidos por cerca de 200 anos nos Estados Unidos é bastante improvável que os verdadeiros extremos climatológicos foram observados É basicamente impossível ser Certo sobre as possíveis mudanças do clima quando o próprio clima é incerto Retornarei a esse tópico mais tarde.5 Outros tipos de distribuição. Como se isso já não fosse suficientemente ruim, não há garantia de que os dados reais seguirão uma curva como a primeira Dois exemplos Eles podem muito bem olhar como este, onde a distribuição é dito ser distorcida Para distribuições distorcidas, deve ser claro que a média simples não é necessariamente um bom measu De tendência central, porque vai ser influenciada por algumas grandes partidas, longe do pico na distribuição Para distribuições distorcidas, a mediana é uma medida melhor do que é típico é desejado Em um caso extremo, como na maioria das distribuições de O que é típico é zero precipitação A mediana pode ser muito perto de zero e, A média pode ser excessivamente influenciada por alguns valores extremos. Para tal distribuição, toda a noção de tendência central torna-se questionável. Para uma distribuição bimodal há um desafio real, nem a mediana nem a média mostrarão o que é típico, uma vez que existem duas versões Do que é típico, não apenas um Nenhuma medida única de tendência central pode descrever esse tipo de distribuição Quando as observações mostram uma distribuição bimodal ou mesmo mais do que apenas tw Ou picos distintos, isto significa que o clima tipicamente tende a cair em dois ou mais padrões distintos. Tais distribuições podem realmente surgir, embora as distribuições reais possam não ser tão claramente bimodais como o exemplo, elas podem simplesmente ter algumas colisões que indicam a possível presença de Picos separados.6 Variabilidade de dia para dia. Até agora, eu tenho considerado principalmente a distribuição da variável em uma única data, ao longo dos 100 anos de um exemplo hipotético Considere como os dados podem olhar quando considerados ao longo de todo o ano É De algum interesse para olhar agora para alguns dados reais Considere esta parcela da faixa de temperaturas registro diário como derivado dos registros de Oklahoma City para qualquer que seja o período de registro é nesse site Além de regular os registros de alta e baixa temperatura para cada Data, há também é uma temperatura máxima mais baixa e uma temperatura mínima mais alta para cada data, como mostrado no exemplo Note que não há nenhuma informação contida dentro thi S sobre o que a distribuição para cada data pode parecer apenas a faixa entre o registro de alta e baixa para cada data Você pode ver que há uma variação de fundo bastante suave da distribuição durante o curso do ano Isso reflete o fato de que as temperaturas São mais quentes no verão do que no inverno, em geral Mas nem todos os dias no inverno é frio e nem todos os dias no verão é quente As baixas temperaturas máximas recorde, de fato, se assemelham mais aos baixos recordes e ao registro de altas temperaturas mínimas Mais como os recordes O leitor pode querer pensar sobre o que isso diz sobre a meteorologia. É uma prática comum para encontrar a temperatura média para o dia, como a média simples entre a alta temperatura observada e observada a baixa temperatura que é. Espero que neste momento seja fácil entender que a definição da temperatura média para o dia desta forma pode não ser muito representativa da média simples de todas as temperaturas obs Por exemplo, pode ser que a temperatura máxima em uma determinada data ocorre pouco depois da meia-noite, com uma frente fria trazendo quedas de temperatura ao longo do dia. Nesse caso, a temperatura mais alta do dia não é muito representativa das temperaturas ao longo No entanto, a vantagem deste método para calcular a temperatura média do dia é que apenas dois valores são necessários o máximo dia s eo dia s mínimo Obviamente, feito da maneira mais complexa, a média dependeria o que a distribuição de Para muitas das observações utilizadas na determinação do clima, os observadores não recolhem as temperaturas horárias, como é feito nos locais de observação do Serviço Meteorológico Nacional. Em vez disso, eles medem apenas as altas e baixas temperaturas diárias. , É meramente um reflexo dos dados disponíveis. Um procedimento mais preciso não pode ser usado porque os dados necessários para uma representação mais precisa se Considerando tudo isso, considere agora a média de, digamos, um período de 30 anos de registro de temperaturas, a temperatura máxima média de 30 anos a temperatura mínima média de 30 anos e a média de 30 anos Da temperatura média para o dia Se estes valores são traçados ao longo de um ano, o resultado é mostrado no gráfico mostrado aqui Esta é uma versão muito mais suave da variação anual de temperaturas do que o gráfico mostrado anteriormente para as temperaturas de registro em Em qualquer data, mas ainda tem algumas irregularidades.7 Desenvolvimento de normals. Se apenas o gráfico da temperatura média diária é considerada, os valores diários deste cálculo estatístico poderia ser usado para definir o que é normal para cada data Observe, no entanto, que Há alguns solavancos e wiggles nesta trama a média não muda suavemente de um dia para o outro ao longo de todo o ano Portanto, o que poderia ser feito é calcular uma curva teórica que se encaixa as observações de perto, mas que não Variam suavemente de cada dia para o próximo Vários esquemas técnicos existem para fazer isso, mas os detalhes não importam aqui Os valores desta curva suave também poderia ser chamado de temperaturas normais A mesma coisa poderia ser feito separadamente para as altas temperaturas diárias E para as baixas temperaturas diárias Isso renderia curvas suaves da média de altas e baixas temperaturas para cada data Espero que você possa ver como artificial um valor normal é que é o produto final de uma série de suposições e manipulações estatísticas Seria típico Apenas em um sentido muito limitado No entanto, este processo ou algo parecido é basicamente o que foi feito para fornecer-lhe com as temperaturas normais altas e baixas que você vê nas apresentações de mídia. Claro, não há nada mágico ou sagrado sobre como isso foi Feito Em cada etapa do caminho, as decisões foram tomadas sobre como manipular as observações Entre essas decisões é o período utilizado para definir o que é normal O que generall Y é feito não é para usar todo o período sobre o qual existem dados, mas para escolher um período de 30 anos de registro e chamar que o período de tempo normal Para o Serviço Nacional de Meteorologia normais o período atual de registro é 1961-1990 Na No final de cada década, o período de média de 30 anos é adiantado mais 10 anos. Quando os dados foram coletados no ano 2000, o período de normalidade mudará para 1971-2000 no ano de 2001 e permanecerá lá até 2011, e Assim por diante O resultado parece com isto quando aplicado aos dados de precipitação anual para Oklahoma City Note que as linhas de nível, representando as médias de 30 anos para diferentes períodos de média de 30 anos, mudam de uma década para a seguinte Em alguns casos, a diferença É bastante significativo para os dados mostrados, a precipitação normal anual para Oklahoma City mudou tanto como 3 polegadas. Assim, o que era chamado normal há 30 anos não é o que é chamado normal hoje Quem decide quanto tempo um período de média para usar Quem Decide o que H anos para usar Quem decide o que as manipulações estatísticas dos dados a empregar Para os EUA tais decisões são feitas pelo Serviço Meteorológico Nacional eo Centro Nacional de Dados Climáticos Presumivelmente, se eles são perguntados, eles podem fornecer detalhes sobre como eles calculam o que é normal , Mas todas essas decisões são em algum sentido arbitrária Eles poderiam ter feito de alguma outra forma eo resultado poderia ter sido um pouco diferente, mas igualmente justificável. Então, onde isso nos deixa Como eu tenho mostrado, as saídas do normal não são incomuns de fato , As saídas do normal são bastante típicas Dependendo do que está sendo observado e com que precisão ele é medido, podemos nem mesmo ter muita informação sólida sobre o que realmente é normal para algum evento É provável que seja bastante normal para eventos notáveis em termos de sua Partida da média para ocorrer dentro de um período de 30 anos, maiores desvios maiores da média de eventos a ocorrer em cada século, e eventos ainda maiores acontecerem em 1000 anos. O fato de que a maioria das pessoas tem a visão egocêntrica da climatologia descrita na Introdução, cada evento importante que se afasta significativamente da média parecerá descontroladamente anormal para a maioria das pessoas, embora em um sentido muito real possa ser considerado bastante típico quando a visão longa é Tomadas.8 Eventos de precipitação e intervalos de recorrência. Isso traz à tona o tópico frequentemente incompreendido de intervalos de recorrência Sua aplicação mais comum é a precipitação que leva a inundações repentinas, mas o método pode ser usado para estimar intervalos de recorrência para praticamente qualquer evento. As observações de precipitação sobre uma bacia de drenagem ou bacia hidrográfica podem ser usadas para determinar a freqüência dos picos de precipitação dentro da bacia. Suponha que as medições de precipitação sejam divididas em categorias, digamos, intervalos de 0 01 polegadas ou 0 05 polegadas ou qualquer e As ocorrências observadas dentro de cada intervalo são contadas. Isso resulta em um histograma de histograma de freqüência que Coisa como a mostrada anteriormente com um pico nos valores mais baixos e uma cauda com frequências muito baixas estendendo-se para valores elevados A frequência de eventos diminui à medida que aumenta a quantidade de chuvas observadas e verifica-se que tais parcelas podem ser muito bem aproximadas por O que é conhecido como distribuição lognormal. De fato, o gráfico hipotético mostrado é uma distribuição Lognormal. Obviamente, quantidades realmente grandes de chuvas observadas são muito raras e podem não ter sido observadas durante o período de registro. Se se assume que a distribuição de chuvas Encontrado usando o curto período de registro é aplicável a períodos muito longos, a distribuição teórica pode ser estendido tal extensão é chamado de extrapolação para descobrir a freqüência de ocorrência hipotética para muito grandes eventos de baixa freqüência de chuva Eu observo que o processo de extrapolação é um Arriscado Supondo que uma única amostra de 100 anos de dados ou o que é realmente disponível é um banco de dados suficiente Observar a distribuição real dos eventos não é necessariamente uma boa, mas na ausência de informação, pode ser tudo o que temos. O que é denominado chuva normal em qualquer dia é tipicamente tomado para significar a média de todos os eventos de precipitação observados em Uma determinada data Um monte de valores zero são adicionados, e assim a precipitação média é uma pequena quantidade Um gráfico de observações diárias de chuva em dois anos diferentes em comparação com os valores normais é mostrado aqui para Oklahoma City Observe que a situação normal parece ser Que chove uma pequena quantidade todos os dias Na realidade, é claro, há muitos dias sem chuva Nos dias em que chove, a quantidade muitas vezes excede o que é normal para esse dia Os valores de registro para cada dia do ano em Oklahoma City Em comparação com os normais como o que eu mostrei mais cedo para Bismarck são mostrados aqui. Claro, o que a mídia tipicamente relatório não é a precipitação média para uma determinada data, mas a acumulação total para o ano a essa data Como mostrado Aqui a maneira como a precipitação se acumula em um determinado ano não se parece muito com o que parece na média Observe neste gráfico que em nenhum ano o total anual corresponde exatamente ao que é normal a média de 30 anos de 1961 a 1990 e Lembre-se a variação ano-a-ano na precipitação Imagine todos os diferentes tipos de gráficos de precipitação diária acumulada que poderia ser feita a partir de todos os anos diferentes de dados Precipitação é particularmente difícil de caracterizar pela palavra normal em qualquer maneira realmente significativa. A freqüência de ocorrência observada é encontrada a partir desses dados, dividindo o número observado de ocorrências pelo período de registro. Se um evento que excede uma certa magnitude de limiar ocorreu 10 vezes em 100 anos, ou seja, uma freqüência média de uma vez a cada dez anos, Não foram 10 eventos uniformemente distribuídos, embora quando a distribuição de eventos dessa magnitude como uma função do tempo é considerada, uma coisa será v De fato, para as medições de precipitação, há uma tendência distinta para eventos de um tamanho particular ocorrerem em aglomerados, com longos períodos entre os quais nada desse tamanho ocorre. Nota adicionada em Agosto de 1997 A propósito, as freqüências de ocorrência são derivadas para locais específicos específicos, é bastante possível que muitos eventos de 100 anos ocorram em um curto espaço de tempo em locais diferentes, mas próximos. Se considerarmos inundações repentinas, por exemplo, várias bacias adjacentes Poderia experimentar 100 anos inundações ao longo de um período de 20 anos Isto não significa necessariamente que os cálculos de 100 anos em cada bacia são errados Além disso, os valores são tipicamente diferentes para cada local um evento de 100 anos no montanhoso oeste dos EUA quase certamente Envolveria menores quantidades de precipitação do que um evento de 100 anos ao longo da Costa do Golfo. Os valores de freqüência para eventos de baixa freqüência que foram estimados extrapolando a distribuição além As observações reais são todas menos de um evento por o período do registro real Ou seja, no período de registro dizer 100 anos, tal evento nunca foi realmente observado Dado um comprimento recorde de Y anos, a menor freqüência que pode ser visto É Y -1 Para Y 100 anos isso dá a menor freqüência de um por 100 anos Ao estender o gráfico, valores estimados para a freqüência que são inferiores a um podem ser obtidos, como já observado Se a freqüência hipotética for 0 1 por 100 anos , Isto é o mesmo que uma vez por 1000 anos, ou um evento chamado de mil anos Um evento de 500 anos seria 0 2 por 100 anos, e assim por diante É muito difícil de observar 0 1 eventos Dado que nos Estados Unidos Estados, um registro contínuo de 200 anos é bastante incomum, é claro que os intervalos de recorrência de 500 ou 1000 anos são o resultado de tais extrapolações. As chances de um evento de alguma magnitude dada aumentarem com o tempo, mas a passagem de um intervalo de recorrência Não garante que você terá visto o Ne, e somente um, tal evento Quanto mais longo for o período de registro, mais provável um evento dessa magnitude ocorrerá Se a magnitude do evento s é pequena dizer um evento de 10 anos, ocorrerá relativamente freqüentemente e se cada período de 100 anos fosse Consideradas separadamente, a freqüência de tal evento seria praticamente a mesma em cada intervalo de 100 anos 10 eventos por 100 anos Para eventos muito grandes dizer um evento de 500 anos, a freqüência dentro de qualquer intervalo de 100 anos flutuaria consideravelmente Em alguns séculos, não Mas se de alguma forma pudéssemos olhar para intervalos de 10.000 anos, talvez usando as técnicas de paleoclimatologia, a freqüência de algum evento com um intervalo de recorrência médio de 500 anos seria aproximadamente a mesma Eventos em cada período de 10.000 anos Neste ponto da história humana, estes são conceitos bastante abstratos, obviamente.9 Mudança climática. Como um pouco de digressão, suponha a freqüência de eventos de 10 anos É observado de alguma forma a mudar de um século para o outro Qualquer mudança pode ser visto como uma mudança do clima, embora isso possa ser uma conclusão discutível Por outro lado, seria muito difícil inferir muito sobre as mudanças na freqüência De eventos de 500 anos em termos de mudança climática, porque ao longo do tempo de um século para o outro, é bem possível que tudo o que foi observado é uma flutuação natural na freqüência de eventos de 500 anos O solo aqui está ficando muito instável. Parte do problema é decidir o que é realmente significou a palavra clima A palavra clima geralmente é tomado para significar algum tipo de média do tempo Isso é muito bem, mas o que é o período de média E quanto os dados estão lá para ser certo Em um sentido rígido e estatístico que a média está mudando Como já foi observado, observações meteorológicas sólidas são cerca de dois séculos de idade na maioria dos EUA e algumas observações importantes, nomeadamente, aqueles acima da superfície têm períodos mais curtos É claro que podemos encontrar evidências de como o clima poderia ter sido há muito tempo, como as eras de gelo, etc., de modo que o clima do passado distante era quase certamente muito diferente do clima de hoje, mas é realmente Difícil de ter certeza dos detalhes do clima em mudança E se o clima está mudando o tempo todo como é provavelmente o caso, então tudo o que é chamado o clima é basicamente apenas uma forma particular e basicamente arbitrária de manipular os dados estatisticamente Quando os dados são 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.
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