STATISZTIKAI MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA A METEROLÓGIÁBAN Mika János Esterházy Károly Egyetem, Eger Földi sokaságok, égi tűnemények 150 éves a KSH Ünnepi konferencia MTA Budapest, 2017. október 17.
VÁZLAT Meteorológiai adatok: erősségek, gyengeségek Idősor-modellek, az elemzés nehézségei Eloszlások, paraméterek Tipizálás, lényegkiemelés Korreláció-regresszió, függvényillesztés
Az időjárás és az éghajlat megfigyelésének fő eszközei
Az éghajlati adatbázis forrása a meteorológiai mérőállomások hálózata Hagyományos csapadékmérő állomások
A fluktuációkat 10 perces átlagolással simítjuk, de a széllökés 2 másodperces átlag! Az automaták ezzel a fel- Bontással mérnek
A mérések sok dimenziósak, de gyakori az index http://weblogs.cltv.com/news/weather/traffic/heatindexchart.gif
VÁZLAT Meteorológiai adatok: erősségek, gyengeségek Idősor-modellek, az elemzés nehézségei Eloszlások, paraméterek Tipizálás, lényegkiemelés Korreláció-regresszió, függvényillesztés
Idősor-modell A legteljesebb idősor-modell (az évszakos és a napi ciklus nélkül) Y = Y c + T + V + w ahol Y az aktuális érték, Y c a sokévi (referencia) átlag, T az éghajlatváltozás trendje, V a néhány év átlagában is megmaradó ingadozás, w az időjárási fluktuáció, ami gyorsan lecseng
Rövid, pár éves ingadozások (V komponens) A léghőmérséklet változásai 10
Alföld: 28 900 km 2 területi átlag éves menet -- nappali 12 óra -- éjszakai 12 óra 2,5 2,0 Éjszaka Nappal 2,5 2,0 Éjszaka Nappal 1,5 1,5 1,0 1,0 0,5 0,5 0,0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0,0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 a) Átlagok (mm/12 ó) b) Szórások (mm/12 ó)
Hány évből átlagoljunk? Attól függ, mi a cél Milyen hosszú átlagolás adja az időszak utáni első év legjobb becslését? Mika J. Boncz J., 1981 Mika J. Seres A. Matyasovszky I., 2008 RMS hiba 1,90 1,70 1,50 1,30 1,10 0,90 0,70 0,50 Debrecen optimum választott időszak 5 év 7 év 9 év 11 év 13 év 15 év 17 év 19 év 21 év 23 év 25 év év 1981-2005 1921-1945 1951-1975 1966-1990 1906-2007.
Inhomogenitás )mérési átlagolási változások. Hatása lehet a trendekre. Spatial average of 15 original and homogenized annual mean temperature series in Hungary (1901-2003) MASH internationally acknowled methodology by 12.5 developed by Tamás SZENTIMREY (1994-onward) 12 11.5 11 10.5 10 9.5 9 8.5 8 ori hom 7.5 1901 1911 1921 1931 1941 1951 1961 1971 1981 1991 2001
Térben interpolált változások (MISH, T. Szentimrey and Zita Bihari) 1971-1980 Annual mean temperature 1991-2000 Trend in number of days with R > 20mm in 1976-2005
Éves menet, napi menet a légszennyezésben A PM 10 átlagos évi (a) és heti (b) ciklusa monitoring állomás, Szeged, 1997-2001 (Makra László feldolgozása, ÁTIKÖFE adatok) Az ENSZ 2007. október 25-i GEO-4 Jelentése szerint 1. a világban kb. 2 millió ember hal meg idő előtt a levegő szennyezettsége miatt! 2. Európában több mint százezer ember hal meg idő előtt a PM10 miatt!
VÁZLAT Meteorológiai adatok: erősségek, gyengeségek Idősor-modellek, az elemzés nehézségei Eloszlások, paraméterek Tipizálás, lényegkiemelés Korreláció-regresszió, függvényillesztés
Origin and paths of tropical cyclones Tropical cyclones are intense low pressure storms created by: Warm water Moist air Coriolis effect Includes: Hurricanes Cyclones Typhoons Map: Christopher. C. Burt, 2007: Extreme Weather
Szélsebesség a 925 hpa-os szinten Instabilitási energia az alsó 1 km rétegben TÉL HM típus! NYÁR
Példa az átlagok alkalmazására. Európa évi középhőmérséklete ( C) az ún. E-OBS adatbázis (Haylock et al., 2008) alapján 1981-2010 időszakban. Az évi középhőmérsékletet a napi középhőmérsékletek átlagaként határoztuk meg. (Bartholy et al., 2011)
Szélsőségek Nehéz a függvény-választás, gyakori, hogy mindent kiszámolunk Source: http://www.longin.fr/images/img_extreme_distribution.gif
VÁZLAT Meteorológiai adatok: erősségek, gyengeségek Idősor-modellek, az elemzés nehézségei Eloszlások, paraméterek Tipizálás, lényegkiemelés Korreláció-regresszió, függvényillesztés
Térbeli osztályok Talajnedvesség. Példa 1. Talajnedvességi (PDSI) régiók 4 országban, faktoranalízissel. Az eljárás minden pont sokévi átlagától vett eltérésekkel operál. Nem a klimatografikus átlagokat, hanem éppenséggel az anomáliák hasonló illetve különböző régióit különíti el. Mika et al, 1994
FAKTORANALÍZIS -EGYÜTTMOZGÓ LOKÁLIS ELEMEK- SZEGED Tk Pny. ΔTn Felhő Napft. Reln. 80% Széls. Vihar Csap. J-F 1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 M-A 1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 M-J 1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 J-A 1 1 2 2 2 3 3 4 4 3 SZ-O 1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 N-D 1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 SZOMB. Tk Pny. ΔTn Felhő Napft. Reln. 80% Széls. Vihar Csap. J-F 1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 M-A 1 1 2 2 2 3 3 4 4 3 M-J 1 1 2 2 2 3 3 4 4 3 J-A 1 1 2 2 2 3 3 4 4 3 SZ-O 1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 N-D 1 1 2 2 2 3 3 4 4 1
ECMWF ENSEMBLE PROGNÓZISOK 50 prognózis, kicsit külöböző lezdeti Állapotok: Fáklya-diagram COOPERATING Clusteranalízis: MEMBERSHIP OF ECMWF (towards full membership): Vannak- minőségi Provision különbségek? of medium-range forecast guidance Forrás: for ECMWF the -forecasters OMSZ + possible active participation in the Centre s activities (two colleagues) MAIN EMPHASIS: verification, evaluation and application of ensemble products, application of new products (30 days forecast, seasonal forecasting, etc.) FUTURE: Optimal interpretation of the probabilistic information
VÁZLAT Meteorológiai adatok: erősségek, gyengeségek Idősor-modellek, az elemzés nehézségei Eloszlások, paraméterek Tipizálás, lényegkiemelés Korreláció-regresszió, függvényillesztés
Maximális hősziget erősség ( o C) OKOK lakosságszám? OKE, 1980
A beépítettség! H épületmagasság A utca-szélesség OKE, 1980
Szél vs. napenergia korreláció (Eger környéke) 0,18 0,13 0,08 0,03-0,02 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37-0,07-0,12-0,17-0,22 lambda: 20,4 fi: 48,0 lambda: 20,5 fi: 48,0 lambda: 20,2 fi: 47,9 lambda: 20,3 fi: 47,9 lambda: 20,4 fi: 47,9 lambda: 20,5 fi: 47,9 lambda: 20,3 fi: 47,8 lambda: 20,4 fi: 47.8 szignifikancia szint (pozitív korreláció) szignifikancia szint (negatív korreláció) Rázsi et al. (2014)
Térség: anno SzU európai területei Január havi középhőmérséklet korrelációs együttható a távolság függvényében. (Czelnai et. al, 1978)
Zonális és meridionálisszélsebesség összetevők térbeli korrelációi Megfigyelt és elméleti (geosztrófikus szél. Korrelációs együttható a távolság függvényében. Czelnai et. al, 1978
Napi csapadékösszeg Korrelációs függvénye a távolságtól (Czelnai et. al, 1978)
előrejelzés fejlődése, 1981-2003 A mért és megfigyelt mezők hasonlósága (%) Északi félgömb Déli félgömb A nyomási mezők korrelációja a légkör közepén (500 hpa-n)
Évi középhőmérséklet, trendelemzés 13 12 év 11 10 C 9 8 7 1901-2010: 0,98 C 1981-2010: 1,17 C 6 1901 1911 1921 1931 1941 1951 1961 1971 1981 1991 2001
Hazai vs. globális hőmérséklet 2 1,6 1,2 0,8 Earth Föld NH Északi félgömb ma HU 0,4 0-0,4-0,8-1,2 1855 1880 1905 1930 1955 1980 2005 Summer temperature in HU (Lakatos M. and Mika J., 2007)
Átfogó művek statisztikus meteorológiából Dévényi D., Gulyás O. : Valószínűségszámítás és matematikai statisztika a meteorológiában Tankönvkiadó, 1988 Matyasovszky István: Statisztikus klimatológia 1996 Czelnai R., Gandin L.Sz, Zahariev A.. Sztatiszticseszkaja sztruktura meteorologicseszkih polej. OMSZ 1978
KÖSZÖNÖM A FIGYELMET! mika.janos@uni-eszterhazy.hu