Maggio 2009, andamento termico

RSS ha da poco pubblicato l’anomalia termica registrata a maggio 2009, a livello della bassa troposfera. L’anomalia registrata è in sensibile calo rispetto a quella del mese precedente, ovvero rispetto ai +0.202°C di aprile. Il mese di maggio ha registrato una anomalia positiva di soli +0.090°C.

Anomalia molto bassa, ma comunque più alta rispetto a quella di maggio 2008, quando registrammo un notevole -0.078°C, quindi addirittura in territorio negativo. Il dato è indubbiamente interessante, così come sarà seguirne l’andamento nella restante seconda metà del 2009, alla luce di un El Niño che potrebbe oscillare tra condizioni neutrali e deboli.

Rimaniamo in attesa dei dati UAH (che segna una preliminare anomalia pari a +0.04°C, essendo il dato ancora da consolidare, tuttavia rimaniamo in attesa della conferma ufficiale), GISS e HadCRUT.

Di seguito il grafico e il codice per generarlo da sè tramite il software statistico R.

Qui una breve descrizione del codice da inserire in R1 (che ha subito qualche leggera modifica, ma comunque rimane di semplice lettura).

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# INIZIALIZZAZIONE #
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options (digits=6) # APPROSSIMAZIONE ALLA 6° CIFRA DECIMALE
library (tseries)

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# INPUT E PREPARAZIONE DATI #
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dati <- "http://www.remss.com/data/msu/monthly_time_series/RSS_Monthly_MSU_AMSU_Channel_TLT_Anomalies_Land_and_Ocean_v03_2.txt"
RSS_mensile <- read.table(dati,skip = 3,sep = "",dec=".",row.names = NULL,header = FALSE,as.is = T,colClasses = c(rep("numeric",3),rep("NULL", 8)),comment.char = "#",na.strings = c("*", "-",-99.9, -999.9),col.names = c("Anno", "Mese", "RSS_anom", rep("",8)))

RSS_data_frame <- data.frame (RSS_mensile)
attach (RSS_data_frame)
c <- nrow (RSS_data_frame)
ultimo_mese <- RSS_data_frame$mo[c]
ultimo_anno <- RSS_data_frame$yr[c]
ultimo_dato <- RSS_anom[c]

RSS <- ts (RSS_anom,start=c(1979,1),frequency=12)

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# GRAFICO PRINCIPALE #
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plot (RSS,type="s",col="grey",xlab="",ylab = "°C - Anomalia termica",xlim=c(1979, 2010), ylim=c(-0.6, max(RSS)),cex.axis=0.95,cex.lab=0.95)
lines(RSS,type="h",col="lightgrey") # GRAFICO DI FONDO
abline(h=0,col="darkgrey")

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# TITOLI #
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mtext ("Climate Monitor - www.climatemonitor.it",side=1,line=3,adj=1,cex=0.7)
title (main="Anomalie termiche - Dati RSS",cex=0.9)

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# REGRESSIONE #
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lm_fit <- lm (RSS~Anno)
a <- coef (lm_fit)[1]
b <- coef (lm_fit)[2]
yr1 <- min (Anno)
yr2 <- max (Anno)
y1 <- a+b*yr1
y2 <- a+b*yr2
x_val <- c (yr1,yr2)
y_val <- c (y1,y2)
lines (x_val,y_val,type="l",col="red")

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# LOWESS #
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lines (lowess(RSS,f=.1),col="blue",lwd=2)

1. R è un software open source, disponibile sia per Linux che per Microsoft Windows. [↩]