Calcolo temperature medie

[topesio]

Invio il link ad un file excel che analizza la differenza di risultato tra le t medie calcolate con (tmax+tmin)/2 e le medie effettive ponderate così come risulta dai dati rilevati dalla stazione di Molinetto di Mazzano (ogni 5 minuti).
Di poco interesse al fine di evidenziare l'evidente anomalia termica del 2015 ma ci sono situazioni in cui, a livello giornaliero, le medie differiscono di molto.

Sull'anno la differenza è di 0,3 gradi.

https://www.dropbox.com/s/wc8srvk7zi2jq ... .xlsx?dl=0

[nyda83]

Questa è una cosa che mi sono sempre chiesto: come mai usano max min /2 anziché integrare tutte le temperature visto che come si vede un po di differenza esiste tra i due metodi niente di eccezionale come differenza ma è molto più preciso e rappresenta glia andamenti reali. A livello giornaliero poi le differenze possono saltar fuori...

[The Snowman]

alcune differenze sono davvero notevoli, fino anche a quasi 2 gradi giornalieri!! non ci avevo mai pensato a questo fatto sinceramente...

[elgnaro]

Se ne era già parlato in passato alla fine si diceva che a fine anno le differenze si annullavano ma 0,3° su base annua non è poco.

[The Snowman]

rimangono comunque notevoli su base giornaliera..

[Snowflake]

Per omogeneità con le vecchie serie storiche e per semplicità si utilizza min+max / 2.

Ciao.

[oscarbs]

Per omogeneità con le vecchie serie storiche e per semplicità si utilizza min+max / 2.

Ciao.

Quoto.

[RaffoxBS]

Faccio anche io massima+minima /2

Certo che la differenza non è poca. Esempio del 1° Gennaio alla Pendolina

Media "old style" 2,5°C

Media considerando tutti i dati 1,2°C

[topesio]

Per omogeneità con le vecchie serie storiche e per semplicità si utilizza min+max / 2.

Ciao.

A parte cho non capisco cosa ci sia di più semplice nel fare (min+max)/2 rispetto a prendere un dato solo senza dover calcolare nulla. Ma essendo il calcolo banale forse ti riferivi a quello.
E' invece proprio l'omogeneità dei dati che confronti il punto debole.
Gli scostamenti dal 2010 al 2015 per la mia stazione sono i seguenti
2010 +0,26
2011 +0,35
2012 +0,34
2013 +0,28
2014 +0,27
2015 +0,39
Considerando che la serie è insignificante e ammesso e non concesso che tali scostamenti siano rilevanti dal punto di vista meteo o climatologico (e io non sono in grado di giudicarlo), possiamo dire che più o meno i dati si equivalgono e tenerne uno o l'altro come riferimento è simile (su base annuale).
Il fatto è che sono "simili" per puro caso perché la somiglianza è data da una serie di scostamenti positivi e negativi. Discorso diverso se tutti i giorni lo scostamento fosse, ad esempio per il 2015, di 0,39.
Se dunque possiamo decidere di accettare un calcolo della t media annuale di questo tipo penso che IN ALCUNI CASI sia del tutto fuorviante paragonare i dati giornalieri calcolati con lo stesso metodo.
Mi sfugge qualcosa?

[oscarbs]

Luca. E' l'OMM che ha detto di fare così.
Oltretutto tieni conto che ci si confronta con dati del passato, dove probabilmente gli strumenti non ti davano nemmeno la possibilità di avere il dato della temperatura media reale.

[Snowflake]

Esatto, prima della rivoluzione informatica sul finire degli anni 90 era pressochè impossibile calcolare la temperatura media a livello amatoriale/semi-prof.

Oggi è banale con i vari software a disposizione, a parità di intervallo di campionatura utile per il calcolo integrale.

Il concetto di media integrale è una generalizzazione dell'idea di media aritmetica. L'idea è quella di calcolare il valore medio assunto da una funzione f su un intervallo [a,b] calcolando la media aritmetica dei valori che la funzione assume su un insieme finito (molto grande) di punti distribuiti uniformemente nell'intervallo, cioè si suddivide l'intervallo in N sottointervalli [x_k,x_{k+1}] tutti di lunghezza (b-a) / N e si calcola la media.

Ciao

[StefanoBs]

Per omogeneità con le vecchie serie storiche e per semplicità si utilizza min+max / 2.

Ciao.

A parte cho non capisco cosa ci sia di più semplice nel fare (min+max)/2 rispetto a prendere un dato solo senza dover calcolare nulla. Ma essendo il calcolo banale forse ti riferivi a quello.
E' invece proprio l'omogeneità dei dati che confronti il punto debole.
Gli scostamenti dal 2010 al 2015 per la mia stazione sono i seguenti
2010 +0,26
2011 +0,35
2012 +0,34
2013 +0,28
2014 +0,27
2015 +0,39
Considerando che la serie è insignificante e ammesso e non concesso che tali scostamenti siano rilevanti dal punto di vista meteo o climatologico (e io non sono in grado di giudicarlo), possiamo dire che più o meno i dati si equivalgono e tenerne uno o l'altro come riferimento è simile (su base annuale).
Il fatto è che sono "simili" per puro caso perché la somiglianza è data da una serie di scostamenti positivi e negativi. Discorso diverso se tutti i giorni lo scostamento fosse, ad esempio per il 2015, di 0,39.
Se dunque possiamo decidere di accettare un calcolo della t media annuale di questo tipo penso che IN ALCUNI CASI sia del tutto fuorviante paragonare i dati giornalieri calcolati con lo stesso metodo.
Mi sfugge qualcosa?

"Puro caso" non esiste Luca se c'è somiglianza ripetuta.. semplicemente c'è qualcosa che ti sfugge, che però la matematica riesce a rintracciare.
E' ovvio che una media giornaliera pura è più corretta di una (min+max)/2 , ma il problema reale è che dobbiamo confrontare OGGI con 50 anni fa, quando certamente non c'era la possibilità che un software ti calcolasse una media giornaliera con rilevazioni minuto per minuto. Visto che tu stesso hai sperimentato che quel calcolo è omogeneo sempre, seppur non preciso, è un buon metodo per far confronti di anomalia ... nella singola giornata magari non ci sarà precisione, ma a livello mensile e annuale sì. Non si possono confrontare due metodi diversi tra loro, sarebbe un grave errore statistico. Come diceva sempre la mia maestra delle elementari "non si possono sommare pere e mele, ma solo pere con pere e mele con mele". E' una banalità, ma nella statistica è una regola fondamentale.