Suhu Rata Rata 100 Tahun

Moving Averages: Bagaimana Menggunakannya Beberapa fungsi utama dari moving average adalah untuk mengidentifikasi tren dan pembalikan. Mengukur kekuatan momentum aset dan menentukan area potensial dimana suatu aset akan mendapat support atau resistance. Pada bagian ini kita akan menunjukkan bagaimana periode waktu yang berbeda dapat memonitor momentum dan bagaimana moving averages dapat bermanfaat dalam menetapkan stop-loss. Selanjutnya, kami akan membahas beberapa kemampuan dan keterbatasan rata-rata bergerak yang harus dipertimbangkan saat menggunakannya sebagai bagian dari rutinitas perdagangan. Trend Mengidentifikasi tren adalah salah satu fungsi utama moving averages, yang digunakan oleh kebanyakan trader yang berusaha membuat trend teman mereka. Moving averages adalah indikator lagging. Yang berarti bahwa mereka tidak memprediksi tren baru, namun konfirmasikan tren begitu mereka telah terbentuk. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 1, saham dianggap berada dalam tren naik ketika harga berada di atas rata-rata bergerak dan rata-rata meluncur ke atas. Sebaliknya, trader akan menggunakan harga di bawah rata-rata miring ke bawah untuk mengkonfirmasi tren turun. Banyak trader hanya akan mempertimbangkan untuk memegang posisi long dalam sebuah aset ketika harga diperdagangkan di atas rata-rata bergerak. Aturan sederhana ini dapat membantu memastikan bahwa tren tersebut sesuai dengan keinginan para pedagang. Momentum Banyak trader pemula bertanya bagaimana mengukur momentum dan bagaimana rata-rata bergerak bisa digunakan untuk mengatasi prestasi semacam itu. Jawaban yang sederhana adalah dengan memperhatikan periode waktu yang digunakan dalam menciptakan rata-rata, karena setiap periode waktu dapat memberikan wawasan berharga ke berbagai jenis momentum. Secara umum, momentum jangka pendek dapat diukur dengan melihat moving averages yang fokus pada periode waktu 20 hari atau kurang. Melihat moving averages yang dibuat dengan jangka waktu 20 sampai 100 hari umumnya dianggap sebagai ukuran momentum jangka menengah yang baik. Akhirnya, setiap rata-rata bergerak yang menggunakan 100 hari atau lebih dalam perhitungan dapat digunakan sebagai ukuran momentum jangka panjang. Akal sehat harus memberi tahu Anda bahwa rata-rata pergerakan 15 hari adalah ukuran momentum jangka pendek yang lebih sesuai daripada rata-rata pergerakan 200 hari. Salah satu metode terbaik untuk menentukan kekuatan dan arah momentum aset adalah menempatkan tiga rata-rata bergerak ke dalam grafik dan kemudian memperhatikan bagaimana mereka menumpuk dalam kaitannya dengan satu sama lain. Tiga rata-rata bergerak yang umumnya digunakan memiliki kerangka waktu yang bervariasi dalam upaya untuk mewakili pergerakan harga jangka pendek, menengah dan jangka panjang. Pada Gambar 2, momentum ke atas yang kuat terlihat ketika rata-rata jangka pendek berada di atas rata-rata jangka panjang dan dua rata-rata divergen. Sebaliknya, bila rata-rata jangka pendek berada di bawah rata-rata jangka panjang, momentum berada dalam arah ke bawah. Dukungan Penggunaan umum rata-rata bergerak lainnya adalah dalam menentukan harga potensial. Tidak perlu banyak pengalaman dalam berurusan dengan moving averages untuk melihat bahwa penurunan harga suatu aset seringkali akan berhenti dan membalikkan arah pada level yang sama dengan rata-rata yang penting. Misalnya, pada Gambar 3 Anda dapat melihat bahwa rata-rata pergerakan 200 hari mampu menopang harga saham setelah turun dari level tertinggi di dekat 32. Banyak pedagang akan mengantisipasi kenaikan rata-rata pergerakan utama dan akan menggunakan yang lain. Indikator teknis sebagai konfirmasi dari pergerakan yang diharapkan. Perlawanan Setelah harga aset turun di bawah tingkat dukungan yang berpengaruh, seperti rata-rata pergerakan 200 hari, tidak biasa melihat rata-rata bertindak sebagai penghalang kuat yang mencegah investor mendorong harga di atas rata-rata itu. Seperti yang bisa Anda lihat dari grafik di bawah ini, resistensi ini sering digunakan oleh trader sebagai tanda untuk mengambil keuntungan atau untuk menutup posisi lama yang ada. Banyak penjual pendek juga akan menggunakan rata-rata ini sebagai entry point karena harga sering memantul dari resistance dan terus bergerak lebih rendah. Jika Anda seorang investor yang memegang posisi panjang dalam aset yang diperdagangkan di bawah rata-rata pergerakan utama, mungkin Anda berminat untuk menonton level ini dengan ketat karena hal itu dapat sangat mempengaruhi nilai investasi Anda. Stop-Kerugian Karakteristik pendukung dan ketahanan moving averages menjadikannya alat yang hebat untuk mengelola risiko. Kemampuan bergerak rata-rata untuk mengidentifikasi tempat-tempat strategis untuk menetapkan perintah stop-loss memungkinkan pedagang untuk memotong posisi kehilangan sebelum mereka dapat tumbuh lebih besar. Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 5, pedagang yang memegang posisi long dalam saham dan menetapkan stop-loss order mereka di bawah rata-rata berpengaruh dapat menghemat banyak uang. Menggunakan moving averages untuk menetapkan stop-loss order adalah kunci strategi trading yang sukses. Indikator Rata-rata Moving Moving Average memberikan ukuran objektif dari arah tren dengan merapikan data harga. Biasanya dihitung dengan menggunakan harga penutupan, moving average juga bisa digunakan dengan median. khas. Penutupan tertimbang. Dan harga tinggi, rendah atau terbuka serta indikator lainnya. Rentang rata-rata bergerak yang lebih pendek lebih sensitif dan mengidentifikasi tren baru sebelumnya, namun juga memberi lebih banyak alarm palsu. Rata-rata pergerakan yang lebih lama lebih dapat diandalkan namun kurang responsif, hanya mengambil tren besar. Gunakan rata-rata bergerak yang panjangnya setengah dari siklus yang Anda lacak. Jika panjang siklus peak-to-peak kira-kira 30 hari, maka rata-rata pergerakan 15 hari sesuai. Jika 20 hari, maka rata-rata pergerakan 10 hari sesuai. Beberapa pedagang, bagaimanapun, akan menggunakan rata-rata pergerakan 14 dan 9 hari untuk siklus di atas dengan harapan menghasilkan sinyal sedikit di depan pasar. Yang lain menyukai angka Fibonacci dari rata-rata bergerak 5, 8, 13 dan 21. 100 sampai 200 Hari (20 sampai 40 minggu) yang populer untuk siklus rata-rata yang lebih lama 20 sampai 65 Hari (4 sampai 13 minggu) rata-rata bergerak berguna untuk siklus antara dan 5 Sampai 20 hari untuk siklus pendek. Sistem rata-rata bergerak yang paling sederhana menghasilkan sinyal ketika harga melewati rata-rata bergerak: Jauhi saat harga melintasi ke atas rata-rata bergerak dari bawah. Turun saat harga turun di bawah rata-rata bergerak dari atas. Sistem ini cenderung whipsaws di pasar mulai, dengan harga melintasi bolak-balik melintasi rata-rata bergerak, menghasilkan sejumlah besar sinyal palsu. Oleh karena itu, sistem rata-rata bergerak biasanya menggunakan filter untuk mengurangi whipsaws. Sistem yang lebih canggih menggunakan lebih dari satu moving average. Dua Moving Averages menggunakan moving average yang lebih cepat sebagai pengganti harga penutupan. Tiga Moving Averages menggunakan moving average ketiga untuk mengidentifikasi kapan harga mulai. Multiple Moving Averages menggunakan serangkaian enam moving average yang cepat dan enam moving average yang lambat untuk saling mengkonfirmasi. Moved Averages yang berguna berguna untuk tujuan tren berikut, mengurangi jumlah whipsaws. Keltner Channels menggunakan band yang diplot pada kelipatan rata-rata jangkauan sebenarnya untuk menyaring crossover rata-rata bergerak. Indikator MACD (Moving Average Convergence Divergence) yang populer adalah variasi dari dua sistem rata-rata bergerak, diplot sebagai osilator yang mengurangi rata-rata bergerak lambat dari moving average yang cepat. Ada beberapa tipe moving average yang berbeda, masing-masing memiliki kekhasan tersendiri. Simple moving averages adalah yang paling mudah untuk dibangun, tapi juga yang paling rentan terhadap distorsi. Rata-rata bergerak tertimbang sulit untuk dibangun, namun dapat diandalkan. Exponential moving averages mencapai manfaat pembobotan dikombinasikan dengan kemudahan konstruksi. Wilder moving averages digunakan terutama pada indikator yang dikembangkan oleh J. Welles Wilder. Pada dasarnya formula yang sama dengan rata-rata bergerak eksponensial, mereka menggunakan pembobotan mdash yang berbeda yang pengguna perlukan untuk membuat penyisihan. Indicator Panel menunjukkan cara mengatur moving averages. Pengaturan standarnya adalah rata-rata pergerakan eksponensial 21 hari. Paham tentang apa yang normal untuk atmosfer Norman, OK Pembaruan terakhir: 11 Agustus 1997 Penafian standar berlaku di sini. Karya ini semata-mata pendapat Chuck Doswell dan tidak mewakili pernyataan resmi apa pun oleh NSSL, ERL, OAR, NOAA, DoC, atau Presiden Amerika Serikat sekarang Anda tahu rangkaian komando saya (atau setidaknya akronimnya) . Sekarang berafiliasi: Institut Koperasi untuk Studi Meteorologi Mesoscale, Norman, OK 1. Pendahuluan Diperdebatkan item diskusi santai yang paling umum adalah cuaca, dan akhir-akhir ini banyak diskusi, termasuk di Internet, berpusat di seputar cuaca aneh yang dialami akhir-akhir ini. . Anehnya keanehan cuaca disebabkan oleh Jet Stream, Efek Rumah Kaca, El Nintildeo, letusan gunung berapi, pengunjung asing, akhir Semesta yang akan segera berakhir, dan seterusnya. Sebagian besar ini berasal dari sumber seperti koran, suplemen minggu, majalah sains populer, kertas tabloid, dan tentu saja, televisi. Dalam program yang terakhir, program tentang cuaca muncul dalam presentasi yang cukup serius di PBS, dalam komentar dan fitur oleh penyiar cuaca lokal Anda, di majalah TV dan tabloid TV, dan di The Weather Channel. Saya akan mengatakan secara langsung bahwa sebagian besar dari apa yang Anda baca dan dengar dari segi penjelasan melalui berbagai media adalah rekayasa, mitologi, omong kosong, atau penyederhanaan yang mengerikan. Tidak peduli berapa banyak orang yang memiliki reputasi baik mereka berlari keluar di depan kamera untuk menangkap gigitan suara yang tak terelakkan yang digunakan televisi sebagai pengganti konten, apa media yang hadir kebanyakan bulu dan setengah kebenaran. Media tidak dalam bisnis untuk melakukan sains. Mereka berbisnis untuk menjual bir, mobil, kosmetik, pasta gigi, makanan cepat saji, dan mungkin juga mereka sendiri. Jika ilmu pengetahuan substansial bagus terjual, itu bagus, tapi ada kecenderungan untuk mendorong ke arah kontroversial dan sensasional, hampir selalu dengan mengorbankan substansi. Pemrograman ini sebagian besar merupakan alasan untuk menempatkan produk mereka di depan Anda, konsumen. Jika mereka kebetulan mengatakan sesuatu yang mendidik, ini sebagian besar kebetulan. Biarkan pembeli berhati-hatilah. Ilmu pengetahuan cenderung membuat orang membosankan karena membutuhkan pemikiran dan perhatian yang cermat. Kebanyakan orang menonton televisi, atau membolak-balik majalah di kios koran setempat, atau bahkan berselancar di internet jadi mudah bosan. Mereka tidak mau berpikir keras atau sangat panjang. Dengan demikian, mereka mudah tersesat oleh sensasi dan kebesaran, kebohongan, dan mitologi yang mereka hadapi tentang cuaca. Jika saya tidak menyinggung perasaan Anda sejauh ini, Anda pasti tertarik sedikit pun sedikit. Mari kita bahas topiknya sekarang. Kebanyakan orang melihat dunia melalui mata egosentris mereka bertindak seolah-olah pengalaman pribadi mereka mewakili seluruh pengalaman planet selama ini. Bagi banyak orang, jika mereka sendiri belum pernah mengalami sesuatu sebelumnya, pasti pengalaman yang tidak biasa dan tidak normal. Ini sangat konyol dan dangkal, hampir tidak pantas disebutkan di sini, kecuali bahwa banyak orang berbagi asumsi implisit semacam ini tentang pengalaman mereka. Kapan pun cuaca melebihi beberapa pengalaman (dan orang-orang cenderung memiliki kenangan pendek, maka persepsi mereka tentang pengalaman mereka seringkali terbatas pada beberapa tahun terakhir), maka dengan keras diproklamirkan sebagai sesuatu yang tidak biasa atau tidak biasa, sering diwarnai dengan forebodings yang mengerikan tentang masa depan. Tentu saja, ketika Anda membaca dan mendengar tentang cuaca dari media, Anda sering diberi tahu apa yang normal untuk hari itu. Suhu normal normal, suhu rendah normal, dan mungkin jumlah presipitasi normal untuk tahun sampai tanggal tersebut. Dengan demikian, Anda diberi informasi yang mewakili apa yang normal pada tanggal tertentu untuk kota Anda. Pernahkah Anda memikirkan angka-angka itu? Dari mana mereka berasal Apa yang mereka katakan benar-benar memberi tahu Anda tentang apa yang akan terjadi pada tanggal 5 April, atau 23 Oktober, atau kapan Apa itu artinya mengalami cuaca normal pada hari tertentu, atau selama Tahun tertentu Seperti yang akan saya harapkan, kata biasa mungkin adalah pilihan kata yang tidak menguntungkan yang menyampaikan sesuatu yang tidak pantas saat kata tersebut digunakan untuk menggambarkan cuaca, terutama dengan cara kuantitatif. 2. Distribusi untuk tanggal tertentu saya mulai dengan mempertimbangkan data apa yang sebenarnya dapat ditunjukkan. Artinya, hipotetis dan teoritis. Bayangkan bahwa ada catatan suhu tinggi untuk Hellmouth, Nevada yang selesai untuk jangka waktu 100 tahun. Untuk setiap tanggal satu tahun (kecuali 29 Februari), ada 100 nilai suhu tinggi yang tercatat. Apa yang Anda kira seperti catatan mungkin terlihat Apakah Anda kira semua suhu tinggi pada setiap 16 Juni selama 100 tahun yang sama ini tampaknya agak tidak mungkin. Tidak ada yang akan begitu bodoh untuk percaya itu, benar Cara yang bagus untuk memvisualisasikan seperti apa pengamatan 100 pengamatan itu untuk menampilkan 100 observasi suhu tinggi. Ini bisa dilakukan dengan berbagai cara, tapi bayangkan sebidang berapa kali setiap suhu terjadi pada 16 Juni. Seperti plot bisa terlihat seperti ini 3. dari mana Anda mungkin mengenali akrab, berbentuk lonceng kurva. Anehnya, kurva lonceng kadang disebut Distribusi Normal, terutama karena alasan historis yang sedikit diminati di sini. Data mungkin juga terlihat seperti ini. Mungkin pada tanggal lain di lokasi yang sama, atau di lokasi lain pada tanggal yang sama. 3. Mengukur kecenderungan sentral Sekarang pertimbangkan bagaimana cara menentukan apa yang normal untuk tanggal tertentu, mengingat suhu pada tanggal tersebut bervariasi dari tahun ke tahun. Mungkin awal yang paling logis adalah mengatakan bahwa yang normal adalah rata-rata data sederhana dari masing-masing 100 sampel. Rata-rata sederhana (atau rata-rata) untuk beberapa variabel, x. Sampel 100 kali didefinisikan sebagai tempat x i mewakili nilai individu dari masing-masing 100 tahun dalam periode rekaman, dan simbol lucu dibaca sebagai jumlah dari i 1 sampai 100 dari x i. 4 Rata-rata sederhana adalah salah satu dari sejumlah cara untuk mengukur apa yang secara teknis dikenal sebagai kecenderungan sentral. Ukuran lain yang disebut median adalah nilai x yang membagi distribusinya menjadi dua bagian yang sama dengan 50 nilai di atas median, dan 50 nilai di bawah ini. Untuk dua kurva berbentuk lonceng yang baru saja dipertimbangkan, rata-rata dan mediannya persis sama, rata-rata sederhana terletak pada puncak distribusi. Hal ini tidak selalu benar, seperti yang akan ditunjukkan nanti. Dua contoh pertama ini telah dipilih sedemikian rupa sehingga rata-rata data sederhana adalah nilai yang sama pada keduanya, namun jelas distribusinya sangat berbeda. Tampaknya kisaran nilai jauh lebih besar pada contoh kedua daripada yang pertama. Ini adalah pelajaran penting tentang apa yang dimaksud dengan normal: nilai rata-rata sederhana tidak menceritakan keseluruhan cerita. Karena jumlah total nilai harus tetap sama dalam kedua kasus (misalnya dalam contoh hipotetis saya, ada 100 nilai suhu tinggi total untuk setiap tanggal), nilai rata-rata terjadi lebih jarang pada contoh kedua daripada yang pertama. Bahkan, bahkan pada contoh pertama, nilai rata-rata tidak terjadi sebagian besar waktu. Sebagian besar nilai dalam distribusi tidak tepat pada nilai rata-rata. Hal ini umumnya terjadi, jadi jika normal didefinisikan berarti tidak ada keberangkatan dari rata-rata, maka apa yang normal sebenarnya agak tidak biasa. Dengan kata lain, jika dengan normal kita rata-rata rata, apa yang normal sebenarnya hanya terjadi sekali dalam sementara waktu. Angka tersebut menunjukkan bahwa kemunculan nilai rata-rata lebih tidak biasa pada contoh kedua daripada pada yang pertama, namun keberangkatan yang besar dari rata-rata kurang umum pada contoh pertama dibandingkan dengan yang kedua. 4. Mengukur variabilitas Ini sudah menggambarkan isu penting lainnya. Jika secara normal kita memilih untuk berarti apa yang khas. Maka apa yang sebenarnya khas adalah variasi. Cuaca bervariasi dari tahun ke tahun, jadi rata-rata dengan sendirinya hanya tidak mengatakan banyak tentang cuaca sebenarnya seperti rata-rata hanya hasil statistik yang berasal dari kumpulan acara yang secara individu mungkin tidak terlihat seperti rata-rata. Mengatakan sesuatu yang berarti tentang cuaca, variabilitasnya harus dijelaskan. Sebenarnya, pernyataan apa pun tentang apa yang normal tanpa penjelasan tentang distribusi keberangkatan dari keadaan normal tidak lengkap dan menyesatkan. Untuk mengungkapkan variasi tentang mean, statistik sering menggunakan varians sampel. S 2. didefinisikan sebagai di mana pembagi adalah 99 bukan 100 untuk beberapa alasan teknis minor yang tidak menyangkut kita. 5 Bila distribusinya sempit, seperti pada contoh pertama dari kurva berbentuk lonceng, variansnya relatif kecil bila distribusinya luas, seperti pada contoh kedua, variansnya relatif besar. Beberapa variabel cuaca memiliki varians lebih banyak daripada yang lain dan varians dalam beberapa variabel di lokasi tertentu dapat sangat berbeda dari pada beberapa lokasi lainnya. Misalnya, suhu di dekat kutub atau di dekat khatulistiwa tidak bervariasi dari hari ke hari atau tahun ke tahun sebagai tempat di antaranya. Cuaca di beberapa bagian negara lebih bervariasi dari tahun ke tahun daripada di negara lain. Dan variabilitasnya tergantung pada musimnya. Di musim dingin, di North Dakota (misalnya), suhu tidak bervariasi sama seperti yang mereka lakukan, katakanlah, Oklahoma. Tapi di musim panas, situasi dibalik suhu musim panas di Oklahoma tidak berbeda sama seperti di Dakota Utara. Ada alasan meteorologi untuk ini yang tidak memprihatinkan esai ini. Saya akan menunjukkan data untuk North Dakota dan Oklahoma nanti. Perbedaan sampel bukanlah satu-satunya ukuran variabilitas. Ada banyak cara untuk menggambarkan variabilitas melalui statistik, 6 namun sangat menarik untuk mempertimbangkan kisaran antara ekstrem. Pertimbangkan beberapa data nyata untuk Oklahoma City yang ditampilkan adalah sebidang perbedaan antara rekor tinggi dan rekor rendah untuk setiap tanggal di tahun tersebut. Yang juga ditunjukkan adalah perbedaan antara rata-rata tinggi dan rata-rata rendah, dimana rata-rata di atas periode 30 tahun 1961-1990 (ini akan dibahas nanti). Seiring berjalannya waktu, tentu saja, catatan rusak. Ini berarti bahwa kisaran nilai yang teramati akan meningkat secara bertahap, walaupun distribusi yang mendasarinya (Tentang mana tidak ada informasi padat yang tersedia karena belum diamati) mungkin tidak akan berubah. Dengan kata lain, bahkan jika distribusi yang mendasarinya konstan (dan tidak ada jaminan bahwa hal itu), setelah mengamati cuaca selama 100 tahun mungkin tidak cukup lama untuk mencicipi ekstrem ekstraksi sebenarnya. Ini adalah bagian utama dari dilema dalam mencoba untuk menentukan apakah iklim berubah atau tidak. Iklim pada dasarnya merupakan produk statistik, berasal dari variasi cuaca. Untuk pandangan yang berbeda, lihat Catatan yang ditambahkan di bagian 9 Mengingat bahwa pengamatan ilmiah terhadap cuaca hanya dikumpulkan selama kira-kira 200 tahun di A. S., sangat tidak mungkin bahwa ekstraksi iklim ekstrem yang sebenarnya telah diamati. Pada dasarnya tidak mungkin untuk memastikan kemungkinan perubahan iklim saat iklim itu sendiri tidak pasti. Kembali ke topik ini nanti. 5. Jenis distribusi lainnya Seolah ini sudah cukup buruk, tidak ada jaminan bahwa data sebenarnya akan mengikuti kurva seperti dua contoh pertama. Mereka mungkin terlihat seperti ini. Dimana distribusi dikatakan miring. Untuk distribusi yang miring, harus jelas bahwa rata-rata sederhana tidak selalu merupakan ukuran tendensi sentral yang baik, karena akan dipengaruhi oleh beberapa keberangkatan besar, jauh dari puncak distribusi. Untuk distribusi miring, median adalah ukuran yang lebih baik apa yang khas diinginkan. Dalam kasus yang ekstrim, seperti kebanyakan distribusi curah hujan, yang terlihat seperti puncak ini berada pada salah satu ujung ekstrem pengamatan dan distribusi diturunkan saat nilai yang diamati menjadi besar. Dalam kasus seperti itu, yang khas adalah nol presipitasi. Median mungkin sangat mendekati nol dan rata-rata mungkin sangat dipengaruhi oleh beberapa nilai ekstrim. Untuk distribusi semacam itu, keseluruhan gagasan tentang kecenderungan sentral menjadi dipertanyakan. Untuk distribusi bimodal. Ada tantangan nyata Baik median maupun mean tidak akan menunjukkan apa yang khas karena ada dua versi dari apa yang khas, tidak hanya satu. Tidak ada ukuran tunggal kecenderungan sentral yang bisa menggambarkan distribusi semacam ini. Bila pengamatan menunjukkan distribusi bimodal (atau bahkan lebih dari dua puncak yang berbeda), ini berarti bahwa cuaca biasanya cenderung terbagi menjadi dua (atau lebih) pola yang berbeda. Distribusi semacam itu sebenarnya bisa muncul, walaupun distribusi sebenarnya mungkin sama jelasnya dengan bimodal karena contohnya mungkin ada beberapa benjolan yang mengindikasikan kemungkinan adanya puncak yang terpisah. 6. Variabilitas dari hari ke hari Sejauh ini, saya telah mempertimbangkan sebagian besar distribusi variabel pada satu tanggal, selama 100 tahun contoh hipotetis. Pertimbangkan bagaimana data mungkin terlihat saat dipertimbangkan sepanjang tahun. Ini adalah beberapa minat untuk melihat sekarang ke beberapa data nyata. Pertimbangkan plot kisaran suhu catatan harian ini yang berasal dari catatan untuk Kota Oklahoma untuk apa pun periode catatan di situs tersebut. Selain catatan suhu tinggi dan rendah biasa untuk setiap tanggal, ada juga suhu maksimum terendah dan suhu minimum tertinggi untuk setiap tanggal, seperti yang ditunjukkan pada contoh. Perhatikan bahwa tidak ada informasi yang terkandung dalam plot tentang distribusi untuk setiap tanggal. Hanya kisaran antara rekor tinggi dan rendah untuk setiap tanggal. Anda dapat melihat bahwa ada variasi latar belakang distribusi yang cukup mulus sepanjang tahun. Ini mencerminkan fakta bahwa suhu lebih hangat di musim panas daripada di musim dingin, secara umum. Tapi tidak setiap hari di musim dingin terasa dingin dan tidak setiap hari di musim panas terasa panas. Suhu maksimum rekor rendah, pada kenyataannya, lebih mirip dengan rekor terendah dan rekor suhu minimum yang tinggi terlihat lebih seperti rekor tertinggi. Pembaca mungkin ingin memikirkan apa yang dikatakannya tentang meteorologi ini. Sudah menjadi kebiasaan umum untuk menemukan suhu rata-rata pada hari itu, karena rata-rata sederhana antara suhu tinggi yang diamati dan suhu rendah yang diamati, saya harap pada titik ini akan mudah dimengerti bahwa menentukan suhu rata-rata untuk hari itu. Dengan cara ini mungkin tidak begitu mewakili rata-rata sederhana dari semua suhu yang diamati di siang hari. Misalnya, mungkin suhu maksimum pada tanggal tertentu terjadi sesaat setelah tengah malam, dengan cuaca dingin membawa suhu yang turun sepanjang hari. Dalam kasus seperti itu, suhu tertinggi hari ini tidak terlalu mewakili suhu sepanjang hari itu. Namun, keuntungan dari metode ini untuk menghitung suhu rata-rata hari adalah hanya dua nilai yang dibutuhkan: hari maksimum dan minimum hari. Jelas, dilakukan dengan cara yang lebih kompleks, rata-rata akan tergantung pada distribusi suhu di siang hari sebenarnya. Untuk banyak pengamatan yang digunakan dalam penentuan iklim, para pengamat tidak mengumpulkan suhu per jam (seperti yang dilakukan di situs pengamatan Cuaca Nasional). Sebaliknya, mereka hanya mengukur suhu tinggi dan rendah harian. Praktik ini, oleh karena itu, hanyalah cerminan dari data yang tersedia. Prosedur yang lebih akurat tidak dapat digunakan karena data yang dibutuhkan untuk representasi yang lebih akurat tidak ada di banyak situs. Dengan semua ini, sekarang pertimbangkan rata-rata, katakanlah, periode rekor 30 tahun untuk suhu, suhu maksimum rata-rata 30 tahun. Suhu minimum rata-rata 30 tahun. Dan rata-rata 30 tahun suhu rata-rata untuk hari itu. Jika nilai ini diplot selama setahun, hasilnya ditunjukkan pada plot yang ditunjukkan di sini. Ini adalah versi yang lebih halus dari variasi suhu tahunan daripada plot yang ditunjukkan sebelumnya (untuk suhu rekaman pada tanggal tertentu), namun masih memiliki beberapa penyimpangan. 7. Mengembangkan norma normal Jika hanya plot suhu harian rata-rata, nilai harian dari perhitungan statistik ini dapat digunakan untuk menentukan tingkat normal setiap tanggal. Amati, bagaimanapun, bahwa ada beberapa gundukan dan goncangan di plot ini, rata-rata tidak berubah dengan lancar dari satu hari ke hari berikutnya sepanjang tahun. Oleh karena itu, apa yang bisa dilakukan adalah menghitung kurva teoritis yang sesuai pengamatan secara cermat namun tidak berubah dengan lancar dari hari ke hari ke hari berikutnya. Berbagai skema teknis ada untuk melakukan hal ini, namun detilnya tidak penting disini. Nilai dari kurva halus ini juga bisa disebut suhu normal. Hal yang sama bisa dilakukan secara terpisah dengan suhu tinggi sehari-hari dan suhu harian yang rendah. Ini akan menghasilkan kurva halus dengan suhu tinggi dan rendah rata-rata untuk setiap tanggal. Saya harap Anda bisa melihat betapa artifisialnya nilai normal seperti itu adalah produk akhir dari sejumlah asumsi dan manipulasi statistik. Ini akan menjadi tipikal hanya dalam arti yang sangat terbatas. Meskipun demikian, proses ini (atau semacamnya) pada dasarnya adalah apa yang telah dilakukan untuk memberi Anda suhu tinggi dan rendah normal yang Anda lihat dalam presentasi media. Tentu saja, tidak ada yang ajaib atau suci tentang bagaimana hal ini dilakukan. Pada setiap langkah di sepanjang jalan, keputusan telah dibuat tentang bagaimana memanipulasi pengamatan. Diantara keputusan ini adalah periode yang digunakan untuk menentukan apa yang normal .. Yang umumnya dilakukan adalah tidak menggunakan seluruh periode dimana data ada, namun untuk memilih periode 30 tahun catatan dan menyebut bahwa periode cuaca normal. Untuk National Weather Service normals periode saat ini adalah catatan 1961-1990. Pada akhir setiap dekade, periode rata-rata 30 tahun bergerak maju 10 tahun lagi. Bila data telah dikumpulkan pada tahun 2000, periode normalitas akan bergeser ke 1971-2000 di tahun 2001, dan tetap di sana hingga 2011, dan seterusnya. Hasilnya terlihat seperti ini bila diterapkan pada data curah hujan tahunan untuk Oklahoma City. Perhatikan bahwa garis tingkat, yang mewakili rata-rata 30 tahun untuk periode rata-rata 30 tahun yang berbeda, berubah dari satu dekade ke yang berikutnya. Dalam beberapa kasus, bedanya cukup signifikan untuk data yang ditunjukkan, curah hujan normal tahunan untuk Oklahoma City telah berubah sebanyak 3 inci. Jadi, apa yang biasa disebut 30 hari yang lalu bukanlah yang biasa disebut hari ini. Siapa yang memutuskan berapa lama sebuah Periode rata-rata untuk menggunakan Siapa yang memutuskan tahun mana yang akan digunakan Siapa yang memutuskan manipulasi statistik data apa yang akan digunakan Untuk keputusan di AS dibuat oleh National Weather Service dan National Climate Data Center. Agaknya, jika ditanya, mereka dapat memberikan rincian tentang bagaimana mereka menghitung apa yang normal, namun semua keputusan semacam itu dalam arti tertentu sewenang-wenang. Mereka bisa melakukannya dengan cara lain dan hasilnya mungkin agak berbeda tapi juga bisa dibenarkan. Jadi dari mana hal ini meninggalkan kita Seperti yang telah saya tunjukkan, keberangkatan dari normal tidak biasa. Bahkan, keberangkatan dari normal cukup khas. Bergantung pada apa yang diamati dan seberapa akurat pengukurannya, kita mungkin bahkan tidak memiliki banyak informasi padat tentang apa yang sebenarnya normal untuk beberapa peristiwa. Hal ini mungkin sangat normal untuk peristiwa yang patut dicatat (dalam hal keberangkatan mereka dari rata-rata) terjadi dalam rentang 30 tahun, peristiwa besar (lebih banyak keberangkatan dari rata-rata) terjadi di setiap abad, dan peristiwa yang lebih besar lagi terjadi di 1000 tahun. Mengingat fakta bahwa kebanyakan orang memiliki pandangan egosentris tentang klimatologi yang dijelaskan dalam Pendahuluan, setiap peristiwa penting yang berangkat secara signifikan dari rata-rata akan tampak sangat tidak normal bagi kebanyakan orang, meskipun dalam arti yang sebenarnya dapat dianggap cukup khas ketika pandangan panjang telah diambil. 8. Peristiwa curah hujan dan interval kambuh Ini memunculkan topik interval kambuhan yang sering disalahpahami. Aplikasi yang paling umum adalah curah hujan yang menyebabkan banjir bandang, namun metode ini dapat digunakan untuk memperkirakan interval berulang untuk hampir semua kejadian. Untuk curah hujan yang menghasilkan banjir bandang, pengamatan curah hujan di beberapa cekungan drainase (atau daerah tangkapan air) dapat digunakan untuk menentukan frekuensi jumlah curah hujan puncak di dalam baskom. Misalkan pengukuran curah hujan dipecah menjadi beberapa kategori (misalnya, interval 0,01 inci atau 0,05 inci atau apapun) dan kejadian yang diamati dalam setiap interval dihitung. Hal ini menghasilkan plot frekuensi (histogram) yang akan terlihat seperti yang ditunjukkan sebelumnya. Dengan puncak pada nilai terendah dan ekor dengan frekuensi sangat rendah membentang menuju nilai tinggi. Frekuensi kejadian menurun seiring dengan meningkatnya curah hujan yang diamati dan ternyata plot semacam itu seringkali dapat diperkirakan dengan baik oleh apa yang dikenal sebagai Distribusi Lognormal. Sebenarnya, plot hipotetis yang ditunjukkan adalah distribusi Lognormal. Tentu saja, jumlah yang benar-benar besar dari curah hujan yang diamati sangat jarang dan mungkin tidak pernah diamati selama periode perekaman. Jika diasumsikan bahwa distribusi curah hujan yang ditemukan dengan menggunakan periode singkat catatan berlaku untuk periode yang sangat lama, distribusi teoritis dapat diperluas (seperti perluasan disebut ekstrapolasi) untuk mengetahui frekuensi kejadian hipotetis sangat besar (frekuensi rendah ) Acara curah hujan Saya mengamati bahwa proses ekstrapolasi adalah bisnis yang berisiko. Dengan asumsi bahwa satu sampel data bernilai 100 tahun (atau apa pun sebenarnya tersedia) adalah database yang cukup untuk mengamati distribusi peristiwa sebenarnya tidak harus bagus. Tapi jika tidak ada informasi, mungkin hanya itu saja yang kita miliki. Apa yang disebut curah hujan normal pada hari tertentu biasanya dianggap rata-rata dari semua kejadian curah hujan yang diamati pada tanggal tertentu. Banyak nilai nol bisa ditambahkan, dan rata-rata curah hujannya kecil. Sebuah plot pengamatan curah hujan harian dalam dua tahun yang berbeda dibandingkan dengan nilai normal yang ditunjukkan di sini untuk Oklahoma City. Perhatikan bahwa keadaan normal nampaknya hujan turun dalam jumlah kecil setiap hari. Kenyataannya, tentu saja, ada banyak hari tanpa hujan. Pada hari-hari ketika hujan turun, jumlahnya seringkali melebihi apa yang normal untuk hari itu. Nilai rekor untuk setiap hari dalam setahun di Oklahoma City dibandingkan dengan normal (seperti yang saya tunjukkan sebelumnya untuk Bismarck) ditunjukkan di sini Tentu saja, apa yang biasanya dilaporkan media bukanlah curah hujan rata-rata untuk tanggal tertentu, namun akumulasi totalnya Untuk tahun sampai tanggal tersebut. Seperti yang ditunjukkan di sini. Cara curah hujan terakumulasi pada tahun tertentu tidak terlihat sangat mirip dengan rata-rata. Perhatikan di plot ini bahwa pada tahun kedua tidak ada yang cocok dengan total rata-rata normal (rata-rata 30 tahun dari 1961-1990), dan mengingat variasi presipitasi tahun-ke-tahun. Bayangkan semua jenis grafik curah hujan terakumulasi yang dapat dibuat dari semua data tahun yang berbeda. Pengendapan sangat sulit untuk dikarakterisasi dengan kata normal dengan cara yang benar-benar bermakna Perhatikan bahwa frekuensi kejadian yang diamati ditemukan dari data ini dengan membagi jumlah kejadian yang teramati pada periode catatan. Jika suatu kejadian yang melebihi beberapa ambang batas terjadi 10 kali dalam 100 tahun, frekuensi rata-rata setiap sepuluh tahun sekali. Hampir pasti tidak akan ada 10 acara merata. Bila distribusi kejadian sebesar itu sebagai fungsi waktu dipertimbangkan, satu hal akan sangat jelas: tidak terjadi pada interval reguler sepuluh tahun Sebenarnya, untuk pengukuran curah hujan, ada kecenderungan berbeda untuk kejadian tertentu. Ukuran terjadi dalam kelompok, dengan periode yang lama di antara di mana tidak ada ukuran yang terjadi. Catatan ditambahkan pada bulan Agustus 1997): Omong-omong, frekuensi kejadian diturunkan untuk lokasi tertentu tertentu. Sangat mungkin terjadi peristiwa 100 tahun yang akan terjadi dalam rentang waktu yang singkat di lokasi yang berbeda namun berdekatan. Jika kita mempertimbangkan banjir bandang, misalnya, beberapa cekungan yang berdekatan bisa mengalami banjir 100 tahun dalam rentang waktu 20 tahun. Ini tidak berarti bahwa perhitungan 100 tahun di setiap cekungan itu salah. Selain itu, nilai biasanya berbeda untuk setiap lokasi. Peristiwa 100 tahun di A. S. di pegunungan yang bergunung hampir pasti akan melibatkan jumlah curah hujan yang lebih kecil daripada peristiwa 100 tahun di sepanjang Gulf Coast. Nilai frekuensi untuk kejadian frekuensi rendah yang telah diperkirakan dengan mengekstrapolasi distribusi di luar pengamatan sebenarnya kurang dari satu peristiwa per periode dari catatan sebenarnya. Artinya, pada periode record (katakanlah 100 tahun), kejadian seperti itu tidak pernah benar-benar diperhatikan. Mengingat panjang record Y tahun, frekuensi terendah yang bisa dilihat adalah Y -1. Untuk Y 100 tahun ini memberikan frekuensi terendah satu per 100 tahun. Dengan memperluas grafik, nilai estimasi untuk frekuensi yang kurang dari satu dapat diperoleh, seperti yang telah dicatat. Jika frekuensi hipotetisnya 0,1 per 100 tahun, ini sama dengan satu kali per 1000 tahun, atau yang disebut event seribu tahun. 500 tahun akan menjadi 0,2 per 100 tahun, dan seterusnya. Cukup sulit untuk mengamati 0,1 kejadian Mengingat bahwa di Amerika Serikat, rekaman terus menerus 200 tahun sangat tidak biasa, jelas bahwa interval kambuhan 500 atau 1000 tahun adalah hasil dari ekstrapolasi tersebut. Kemungkinan suatu peristiwa meningkat dengan beberapa waktu, tapi perjalanan satu interval berulang tidak menjamin Anda akan pernah melihatnya, dan hanya satu, kejadian semacam itu. Semakin lama periode rekaman, semakin besar kemungkinan suatu kejadian sebesar itu akan terjadi. Jika besarnya peristiwa kecil (katakanlah peristiwa 10 tahun), akan terjadi relatif sering dan jika setiap periode 100 tahun dianggap terpisah, frekuensi kejadian semacam itu akan terlihat hampir sama selama setiap interval 100 tahun (10 kejadian per 100 tahun). Untuk kejadian yang sangat besar (katakanlah acara 500 tahun), frekuensi dalam interval 100 tahun akan berfluktuasi secara signifikan. 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 can 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 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. 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 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.