{"id":47452,"date":"2018-02-11T14:00:42","date_gmt":"2018-02-11T14:00:42","guid":{"rendered":"http:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=47452"},"modified":"2018-02-10T17:49:36","modified_gmt":"2018-02-10T17:49:36","slug":"lesponente-di-hurst-gli-spettri-parte-iii-nuove-applicazioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.climatemonitor.it\/?p=47452","title":{"rendered":"L’esponente di Hurst e gli spettri – Parte III – Nuove applicazioni"},"content":{"rendered":"

Livello del Nilo<\/b>
\nL’altezza del Nilo -livello minimo dal 622 al 1469 CE- ha un esponente di Hurst H=0.833 e quindi si presta alla procedura descritta nel primo articolo<\/a> di questa serie. I dati, annuali, sono a passo costante per cui uso le differenze.<\/p>\n

In figura 13 (pdf<\/a>) mostro le funzioni di autocorrelazione delle due serie (osservata e delle differenze).<\/p>\n

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Fig.13: ACF del livello (minimo) del Nilo dal 622 al 1496 CE. I valori osservati (linea nera) mostrano percentuali elevate per tutti i lag, ma non co\u00ec elevate come nelle precedenti figure 6 e 10. Le differenze mostrano una ACF molto migliorata, con la persistenza completamente annullata (Hdiff=0.5).<\/figcaption><\/figure>\n

La acf(1) dei dati osservati \u00e8 di poco superiore a 0.5 e quindi, per quanto si era detto all’inizio del primo articolo di questa serie, la persistenza non dovrebbe avere un ruolo preponderante. Malgrado questo, per\u00f2 l’acf delle differenze mostra un evidente miglioramento.<\/p>\n

Gli spettri della serie osservata e delle differenze d(i)=t(i+1)-t(i) sono in figura 14 (pdf<\/a>) e in figura 15 (pdf<\/a>).<\/p>\n

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Fig.14: Serie del livello annuale minimo del Nilo e suo spettro. Nel quadro superiore la linea rossa \u00e8 un filtro passa basso di finestra 11 anni.<\/figcaption><\/figure>\n
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Fig.15: Come figura 14, per la differenza tra valori successivi del livello annuale del Nilo. La linea rossa nel quadro in alto \u00e8 un filtro passa basso di finestra 11 anni.<\/figcaption><\/figure>\n

Il confronto tra gli spettri mostra che:<\/p>\n

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  1. Una increspatura nello spettro “osservato” a 320-340 anni, praticamente invisibile se non in maniera meno vaga nei dati numerici, viene evidenziata dalle differenze come un massimo a 308 anni.<\/li>\n
  2. Il massimo a 242 anni “osservato” viene scomposto nelle differenze come un massimo a 199 anni e due massimi minori a circa 225 e 260 anni.<\/li>\n
  3. I massimi “osservati” a 82.6 e 99.6 anni diventano 89.1 e 96.7 anni (il massimo minore non \u00e8 indicato in figura 15). Il massimo principale delle differenze, a 89.1 anni, risulta netto e meglio definito rispetto ai massimi dei dati osservati.<\/li>\n
  4. I massimi di periodo inferiore sono quasi ugualmente presenti nei due spettri. Si nota la mancanza del periodo di 37.2 anni, apparentemente sostituito nelle differenze da quello a 40.3 anni.<\/li>\n
  5. Qui, rispetto ai casi precedenti, in modo pi\u00f9 evidente cambiano i rapporti tra le potenze dei massimi negli osservati e nelle differenze.<\/li>\n<\/ol>\n

    In casi come questo, dove lo spettro cambia abbastanza nei due casi, l’uso delle differenze permette una migliore definizione dei massimi spettrali, eliminando quei picchi per i quali una giustificazione fisica si pu\u00f2 fornire con (molta) difficolt\u00e0.<\/p>\n

    TPW (Total Precipitable Water)<\/b>
    \nDell’acqua precipitabile totale si \u00e8 parlato su     CM<\/a> (vedere i anche i link ad articoli precedenti e i commenti). Questa variabile \u00e8 strettamente legata alla temperatura e raggiunge i suoi valori massimi lungo la fascia equatoriale del Pacifico, soprattutto in quei mari dell’Indonesia chiamati “warm pool<\/i>” dove si accumula l’acqua calda trasportata dagli alisei durante El Ni\u00f1o. La somiglianza tra temperatura globale e TPW \u00e8 evidenziata in figura 16 (pdf<\/a>), dove TPW \u00e8 scalata ai valori di HadCrut4.<\/p>\n

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    Fig.16: Confronto tra l’anomalia globale (terra+oceano) HadCrut4 e la serie TPW, entrambe fino al 2017 (dal 1988). Notare come TPW riproduca tutte le maggiori strutture della temperatura.<\/figcaption><\/figure>\n

    La misura di TPW \u00e8 disponibile per le due fasce di latitudine \u00b120\u00b0 e \u00b160\u00b0; qui viene usata solo la fascia pi\u00f9 ampia.
    \nAnche solo la somiglianza con la temperatura porta a pensare alla presenza del fenomeno della persistenza e all’uso delle differenze per eliminarla o almeno diminuirla. Infatti il confronto tra le funzioni di autocorrelazione dei dati osservati e delle differenze di figura 17 (    pdf<\/a>) mostra che le differenze hanno completamente annullato la persistenza.<\/p>\n

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    Fig.17: ACF del TPW osservato e delle differenze. Come gi\u00e0 visto in casi precedenti, il miglioramento della ACF \u00e8 notevole. Qui Hobs=0.968 e Hdiff=0.5.<\/figcaption><\/figure>\n

    Anche l’analisi spettrale dei dati osservati e delle differenze riportata in figura 18 (pdf<\/a>) e in figura 19 (pdf<\/a>) conferma l’ormai noto cambiamento tra la potenza dei picchi e, ancora una volta, la non influenza della persistenza sul periodo dei massimi spettrali<\/p>\n

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    Fig.18: Dati osservati e spettro di TPW \u00b160\u00b0<\/figcaption><\/figure>\n
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    Fig.19: Differenze tra valori successivi del TPW della figura precedente e loro spettro. Come sempre, cambiano le potenze rispetto allo spettro osservato ma le posizioni (i periodi) dei massimi restano le stesse.<\/figcaption><\/figure>\n

    In questo caso qualche dubbio pu\u00f2 sorgere a causa della brevit\u00e0 della serie (30 anni) ma credo che il confronto con le anomalie NOAA (annuali e mensili) delle figure 5 e 12 possa risolvere positivamente questi dubbi, in quanto la stessa cosa succede per serie ben pi\u00f9 lunghe.<\/p>\n

    Con questo termino la serie di articoli dedicati alla persistenza, nella speranza di aver chiarito quale pu\u00f2 essere il peso di questo fenomeno sugli spettri delle serie climatiche.<\/p>\n\n\n\n
    Tutti i grafici e i dati, iniziali e derivati, relativi a questo post si trovano nel sito di supporto qui<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
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