Cita de: Gabimeteo en Jueves 10 Octubre 2019 23:15:13 PM

Cita de: SLP2017 en Jueves 10 Octubre 2019 12:06:09 PM
Creo que aporta más un gráfico de largo recorrido (con o sin isla de calor) después de bajarse los datos de opendata, filtrar el puñetero formato, currárselo en excel y mostrarlo (sin afirmar contundentemente conclusiones) que hacer simples comentarios para descalificar o depreciar el tiempo que gasta la gente en aportar datos  para poder analizar al mismo tiempo distintos aportes, series largas, cortas, urbanas, de montaña....pero lo dicho, es más fácil yb rápido escribir una frase o un comentario despectivo. despreciando esas aportaciones que aportar datos sean del tipo que sean para poderlos valorar todos en conjunto.

Ni he descalificado ni he menospreciado. No se de donde te sacas eso.
Mi comentario ha sido para recordar que en estas ultimas paginas se ha hablado mucho de que estaciones pueden ser representativas, que series largas hay en las que haya cambiado lo minimo su entorno. Y se han empezado a poner series de estaciones sin apenas influencia de isla de calor creciente. Y al poner un forero una serie de Valencia-Vivers, que esta dentro una ciudad, lo he comentado.
Nada de descalificaciones ni menosprecios.
Espero que haya quedado claro.

Entonces, malentendido por mi parte, disculpa.

Aprovechando el mensaje, voy a poner una gráfica que me ha llamado bastante la atención. Se trata de una sacada de la serie de Estocolmo de medias diarias 1756-2007 (estos si que te dan los datos ya en formato bueno afortunadamente)
https://bolin.su.se/data/stockholm/files/stockholm-historical-weather-observations-2017/temperature/monthly/stockholm_monthly_mean_temperature_1756_2017_hom.txt

La gráfica indica la amplitud térmica entre la media del mes más frío y la media del más cálido, llama la atención la tendencia bastante lineal (como la mv de 20 años que sigue bastante bien la lineal) que se observa, y cómo hay una tendencia (no brusca) a la disminución de esta amplitud.
De hecho en los gráficos de temperatura que ya pondré más adelante, me sale que la tendencia de máximas mensuales no ha cambiado mucho, y todo el incremento de temperatura se puede achachar al incremento en los meses más fríos.

Biarritz. Estación urbana (índice 36 en la escala BI de giss). Calentamiento cero en los últimos años (aunque faltan los últimos 4)

Paso de los Toros (Uruguay)
En giss las estaciones teóricamente sin isla de calor son las de BI cero o casi cero. Hay pocas con series largas. Conviene fijarse en las tablas sin ajustes ni homogeneización, son mucho más explícitas.

Cita de: SLP2017 en Jueves 10 Octubre 2019 23:36:49 PM

Cita de: Gabimeteo en Jueves 10 Octubre 2019 23:15:13 PM

Cita de: SLP2017 en Jueves 10 Octubre 2019 12:06:09 PM
Creo que aporta más un gráfico de largo recorrido (con o sin isla de calor) después de bajarse los datos de opendata, filtrar el puñetero formato, currárselo en excel y mostrarlo (sin afirmar contundentemente conclusiones) que hacer simples comentarios para descalificar o depreciar el tiempo que gasta la gente en aportar datos  para poder analizar al mismo tiempo distintos aportes, series largas, cortas, urbanas, de montaña....pero lo dicho, es más fácil yb rápido escribir una frase o un comentario despectivo. despreciando esas aportaciones que aportar datos sean del tipo que sean para poderlos valorar todos en conjunto.

Ni he descalificado ni he menospreciado. No se de donde te sacas eso.
Mi comentario ha sido para recordar que en estas ultimas paginas se ha hablado mucho de que estaciones pueden ser representativas, que series largas hay en las que haya cambiado lo minimo su entorno. Y se han empezado a poner series de estaciones sin apenas influencia de isla de calor creciente. Y al poner un forero una serie de Valencia-Vivers, que esta dentro una ciudad, lo he comentado.
Nada de descalificaciones ni menosprecios.
Espero que haya quedado claro.

Entonces, malentendido por mi parte, disculpa.

Aprovechando el mensaje, voy a poner una gráfica que me ha llamado bastante la atención. Se trata de una sacada de la serie de Estocolmo de medias diarias 1756-2007 (estos si que te dan los datos ya en formato bueno afortunadamente)
https://bolin.su.se/data/stockholm/files/stockholm-historical-weather-observations-2017/temperature/monthly/stockholm_monthly_mean_temperature_1756_2017_hom.txt

La gráfica indica la amplitud térmica entre la media del mes más frío y la media del más cálido, llama la atención la tendencia bastante lineal (como la mv de 20 años que sigue bastante bien la lineal) que se observa, y cómo hay una tendencia (no brusca) a la disminución de esta amplitud.
De hecho en los gráficos de temperatura que ya pondré más adelante, me sale que la tendencia de máximas mensuales no ha cambiado mucho, y todo el incremento de temperatura se puede achachar al incremento en los meses más fríos.

Disculpas aceptadisimas. Y es mas, te lo agradezco un monton. Yo tambien me disculpo porque soy bastante impulsivo y burlon (y eso en este tema no lo veo mal, porque hay muchas cosas de lo que burlarse).

Sigo entreteniéndome con los datos giss. Es bien sabido que son los utilizados por la NASA para hacer sus cálculos de medias y demás.
Estoy navegando por Australia y me detengo en una estación con un coeficiente BI de 16 (zona urbana pero poco densa). Los datos a palo seco son la gráfica verde. Los datos ajustados, limpiados y homogeneizados la gráfica negra.
¿Alguien sabe cómo se pasa exactamente de una a otra? Sé que giss usa la negra para sus cálculos pero no encuentro los pormenores de esos ajustes estadísticos.

Seguro que Muri puede responder a tu pregunta.

Aquí te explica un poco el asunto.
Para que veas los datos variando parámetros, se ve cómo  cambia al suavizarlos.
https://data.giss.nasa.gov/gistemp/graphs_v3/customize.html
y cómo calculan esos datos
https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess.lowess.html

Cita de: Mimir2017 en Domingo 13 Octubre 2019 17:25:02 PM
Aquí te explica un poco el asunto.
Para que veas los datos variando parámetros, se ve cómo  cambia al suavizarlos.
https://data.giss.nasa.gov/gistemp/graphs_v3/customize.html
y cómo calculan esos datos
https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess.lowess.html

Sí, pero eso es lo que hacen con el conjunto de datos, unas homogenizaciones mediante medias móviles y demás para ajustar los puntos a una curva. Yo pregunto por los datos de las estaciones tratados de modo individual. Ahí hacen ajustes por puntos modificando los valores puntuales, supuestamente tras el ajuste y homogenizacion del que no veo nada de cómo se hace, introducen una corrección de isla de calor con resultados muy estraños.
En fin, seguiré investigando.

Cita de: almeriponiente en Domingo 13 Octubre 2019 14:12:08 PM
Seguro que Muri puede responder a tu pregunta.

Se utiliza un algoritmo de homogeneización por pares para detectar y corregir de forma automática inhomogeneidades artificiales no debidas a factores climáticos. Básicamente, el algoritmo compara la serie de cada estación con las de referencia de su entorno próximo para identificar la existencia de cambios bruscos o tendencias no esperadas respecto a las de las estaciones de referencia, evaluar el tipo de variación y ajustar la serie en concordancia.

Hay múltiples artículos donde se exponen y se validan estos algoritmos, con simulaciones o datos reales. Por ejemplo, el GHCNm v4 se basa (entre otros) en:  https://journals.ametsoc.org/doi/pdf/10.1175/2008JCLI2263.1. En la web de NOAA se explica de forma sencilla y breve (https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/land-based-station-data/land-based-datasets/global-historical-climatology-network-monthly-version-4).

¿Sobre cuántas estaciones se obtiene la media de España? Creo recordar que no solo son pocas, sino muy separadas entre sí. ¿Cómo se homogeneiza la de Castellón, por ejemplo? ¿Con la de Girona? Sí, las teorías impolutas de Muri contra la realidad acomodaticia del NOAA y del IPCC

Cita de: Muri en Lunes 14 Octubre 2019 15:43:09 PM

Cita de: almeriponiente en Domingo 13 Octubre 2019 14:12:08 PM
Seguro que Muri puede responder a tu pregunta.

Se utiliza un algoritmo de homogeneización por pares para detectar y corregir de forma automática inhomogeneidades artificiales no debidas a factores climáticos. Básicamente, el algoritmo compara la serie de cada estación con las de referencia de su entorno próximo para identificar la existencia de cambios bruscos o tendencias no esperadas respecto a las de las estaciones de referencia, evaluar el tipo de variación y ajustar la serie en concordancia.

Hay múltiples artículos donde se exponen y se validan estos algoritmos, con simulaciones o datos reales. Por ejemplo, el GHCNm v4 se basa (entre otros) en:  https://journals.ametsoc.org/doi/pdf/10.1175/2008JCLI2263.1. En la web de NOAA se explica de forma sencilla y breve (https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/land-based-station-data/land-based-datasets/global-historical-climatology-network-monthly-version-4).

Modelos, y algoritmos para homogeneizar temperaturas...

¡Cuán importante es la honestidad en estos asuntos! Y no digo que no la haya, pero lo que sí que sé, es que es absolutamente imprescindible.

No descubro nada, sobre todo a aquellos que estéis habituados a trabajar tanto con modelos matemáticos como con algoritmos, lo fácil que es obtener resultados, o bien no ajustados a la realidad medida, o bien resultados que me interesen.

Es verdad que pueden ser modelos "ampliamente aceptados por la comunidad de científicos, o por la comunidad de técnicos ( o lo que sea)"; o algoritmos aprobados por pares... Es lo mismo.

Por si os sirve de ilustración a lo que acabo de decir, os comentaré alguna experiencia sobre los modelos que yo he podido conocer y utilizar (aunque no en profundidad absoluta), como podrían ser los modelos de escorrentía, o los modelos de cálculo de estructuras.

La experiencia que yo he tenido con los modelos de escorrentía, es que, dependen de tal cantidad de factores y coeficientes, que variando levemente uno u otro, las diferencias en los resultados finales pueden ser enormes. Son factores y coeficientes que pueden ser relativamente elegidos a criterio propio, o, en el mejor de los casos ya están perfectamente tabulados. Pero, el resultado es el mismo, los valores finalmente obtenidos suelen no ajustarse a los datos medidos en las estaciones de aforo. Son enormemente superiores a los históricamente registrados en las estaciones de aforo.

Y lo peor, es que hay una tendencia actual a pensar que el modelo no se equivoca y que lo que está mal son las mediciones de las estaciones de aforo. Es decir, que lo que tiene más verosimilitud es el valor que arroja un modelo informático frente a los valores históricos medidos en las estaciones de aforo (hablando siempre en régimen natural, claro).

Y son programas que la ley los admite como herramienta válida (incluso recomendada), para multitud de trabajos (cálculo de escorrentías para el cálculo de: presas, obras de paso bajo vías, deslindes del dominio público hidráulico, etc.).

De hecho, al calcular la escorrentía "por el método de carreteras", o por estudios foronómicos,  o por cualquier otro método tradicional, resulta que los valores obtenidos son normalmente inferiores a los obtenidos con las nuevas herramientas informáticas de cálculo. Yo me pregunto, ¿se han calibrado suficientemente bien los modelos con los datos históricamente  medidos? (para ajustar el modelo a la realidad y no al contrario).

Otro tanto sucede con los programas de cálculo de estructuras. Cuando se emplean los métodos tradicionales de cálculo de estructuras frente a los métodos informáticos actuales, los perfiles o las dimensiones de los elementos resistentes son normalmente menores. Es decir, para las mismas estructuras, cuando se emplean los programas de cálculo, frecuentemente los elementos resistentes han de tener mayores dimensiones que cuando se emplean métodos tradicionales.

No sé. Entiendo que siempre se ha de trabajar por el lado de la seguridad. Eso lo comparto. Pero observo que la realidad informática de hoy en día, con sus enormes posibilidades (y que tanto nos ha facilitado la vida, y que tanto nos ayuda diariamente; y que sin ella no se hubieran podido afrontar proyectos tan complejos como los de hoy en día), es tan fácil poder utilizarla para esconder otros resultados... que, en fin,  al menos a mí me genera cierta desconfianza.

Y no es desconfianza por inducirnos al error catastrófico, no, más bien al contrario, por inducirnos al error de sobredimensionamiento.

Espero que esos algoritmos de homogeneización sean correctos y que cumplan perfectamente su función. Que ese estudio por pares certifique honestamente la idoneidad de los resultados obtenidos con ese algoritmo (desde luego, al común de los mortales, se nos va a escapar comprender el algoritmo matemático y comprobar que sus resultados se ajusten a la realidad mejor incluso que la medida directa históricamente observada). Es decir, que mejoren el ajuste a la realidad física mejor que la propia medida directa.

Pero, insisto, si algo tan comunmente utilizado como es un programa para el cálculo de escorrentías; que todos aquellos que lo utilizan habrán comprobado que sobredimensiona los resultados finales, y que a pesar de todo ello, todos seguimos aceptando sus resultados por estar del lado de la seguridad, ¿no ocurrirá algo parecido en este asunto?.

¿Que nos da más información, un modelo meteorológico de previsión con todas sus limitaciones como vemos actualmente como el GFS, ECMWF etc etc o negar la validez de los modelos porque no son "perfectos".

Cuando una cosa es "mejorable" el mejor camino para que mejore es estudiarlo y ayudar a que mejore, pero mediante la crítica destructiva (cuantas veces no habremos leído en estos foros sobre los modelos meteo... los modelos son una mier... son una p. mierda y no valen para nada....etc). Pero si una cosa que puede estar en evolución técnica, estadística, de modelización, ya se empieza desde el minuto 1 a "sospechar", a negar su validez, a considerar que todo es una confabulación de un montón de científicos vendidos... (todo esto lo estamos leyendo por aquí hablando del tema CC día sí día también como si fuera un spam). Si la actitud es NEGAR  porque sí, o como a veces he leído negar la validez de una modelización que ni si quiera entendía quien lo negaba.....pero daba igual, para que "destripar" estudiar, analizar los puntos concretos de la modelización en los que no se está de acuerdo cuando se puede ahorrar mucho tiempo diciendo que todo es una confabulación mundial para amañar gráficas.
Todo esto por supuesto no lo digo por tu comentario, sino por lo habitual que se lee por aquí, de poner datos de entidades en entredicho así como a sus trabajadores.