DATA - Terwijl Nederland in de ban is van een hittegolf (nee, dat zegt niets over klimaatverandering), hier weer de maandelijkse update van de wereldthermometer. Voor de duidelijkheid, dit gaat nog over de maand mei. De Britten leveren hun maandcijfers pas na een heel zorgvuldige procedure op. Heeft iets te maken met een incident uit het verleden…
Afijn, hier het overzicht:
Omdat we nog steeds een satellietmeting in de reeks hebben, zitten we nog niet op een maandrecord. Voor reeksen als NOAA is dit de laatste tijd al meerdere malen gebeurd.
Vanwege het doorzetten van El Nino zal het nog wel een paar maanden in deze lijn doorgaan.
Eind dit jaar is de grote klimaatconferentie in Parijs. Is het politiek überhaupt mogelijk om de opwarming te beperken tot 1,5 graden?
Het overzicht van de wereldwijde temperatuurafwijkingen is gebaseerd op de metingen van RSS MSU, GISS, Hadcrut4, NCDC en JMA. We nemen daar maandelijks het gemiddelde van en bepalen ook nog het lopende gemiddelde over alle metingen van 36 maanden (drie jaar) , 132 maanden (elf jaar) en dertig jaar. Let op: het gaat hier om gemiddelde afwijkingen over meerdere reeksen met verschillende referentieperiodes. Getallen bieden dus alleen een indicatie van de trend.
Reacties (46)
Er was eens een tijd dat de “Sargasso six” bestond uit 2* satelliet en 4* grondstations. Op zich kon ik mij daar mij wel in vinden. De 2m stations wogen 2* zo zwaar. Maar nu heeft Steeph in zijn wijsheid besloten om UAH om vage redenen er uit te knikkeren. Tja.
En dan hebben we nu de getilde database van NOAA. Om vage redenen is de ARGO boei data die blijkbaar te laag aan gaf aangepast aan scheepsdata. Allemaal heel “normaal” allemaal. Toch? Zie hier hoe gigantisch groot dat verschil is. Het zal NOAA records regenen dit jaar. http://www.climate4you.com/images/NCDC%20GlobalMonthlyTempSince1979%20With37monthRunningAverage.gif
@1 De reden voor het verwijderen van UAH is al eerder gegeven.
Maar wat ik zo apart vind, is dat je wel kritisch bent op de bijstellingen van NOAA, maar niet op die van UAH (nu alweer de zesde versie “calibrations”)
Steeph, ik begrijp iets niet over de langertijdse gemiddelden. Voor mei 2015 kun je toch over de daarvoorgaande 120 of 360 maanden een honderdtwintig- of driehonderzestigmaands voortschrijdend gemiddelde uitrekenen? Dat rare korte paarse streepje in het midden van het plaatje, dat is toch niks. Je kunt toch meer tekenen? Of eventueel een regressielijn in het plaatje, dat lijkt me ook wel wat zeggen.
@3: Ik kan van alles, maar doe het niet. Krijg ik de puristen over me heen.
Een lopend gemiddelde mag je eigenlijk niet plotten op de laatste maand van alle maanden waarover je het gemiddelde bepaalt. Dat suggereert namelijk ook een uitspraak over de toekomst.
Dus plot ik dat op de middelste maand van de periode waarover gemiddeld wordt.
Dat betekent dus ook dat je voor het 30 jaarsgemiddelde 15 jaar ruimte hebt voor de eerste punt en 15 jaar na de laatste.
En die lijn zit er trouwens ook alweer alleen maar omdat mensen, beetje terecht, aangaven dat klimaatverandering niet in 10 jaar is te meten. 30 jaar vindt men acceptabel.
De trend van die lijn is echter overduidelijk. Zonder alle ruis, naar boven.
Voorlopig is het lopende jaargemiddelde op ongekende hoogte:
@1: Volgens Vruggink hebben we een getilde NOAA database. Volgens mij is Vruggink door de huidige warmte bevangen.
@4:
Dat mag best hoor, het bevat geen toekomstige gegevens, dat is juist het probleem van het op het midden te plotten, dan bevat dat gemiddelde gegeven ook nog de (gegevens van de) volgend 5.5 maanden. Het hangt er gewoon van af waar je het voor gebruikt. Maar je kunt ipv gemiddelde beter een lowess of spline smoother gebruiken, die lopen helemaal van links naar rechts.
@2
Dat komt omdat de zelfbenoemde ‘klimaatsceptici’ in werkelijkheid helemaal niet sceptisch zijn, maar met oogkleppen op achter hun heiland Roy Spencer aanlopen. Als Spencer wat meer te koop zou lopen met zijn Intelligent Design, zouden ze dat ook kritiekloos slikken.
@2
En wat nou zo raar is: NOAA lijkt alles helemaal te doen zoals dat in de wetenschap normaal is. Ze constateren dat ze onvoldoende corrigeren voor het systematisch verschil tussen metingen met boeien en schepen, zoeken dan nog eens goed uit, publiceren een artikel in een peer reviewed wetenschappelijk tijdschrift en voeren dan de wijzigingen door.
UAH daarentegen noemt hun nieuwe versie een bèta versie, geeft in een blogje zo’n beetje aan wat er veranderd is en kondigt aan dat er ooit nog wel een artikel zal komen. Tot die tijd moet iedereen maar raden naar de details van verschillende aanpassingen. Waarom ze hun definitie van “lage troposfeer” hebben veranderd bijvoorbeeld (met als gevolg een lagere trend). Maar ondertussen wordt in hun communicatie overal wel de nieuwe (bèta) versie gebruikt en moet je met een lampje naar de nieuwste data volgens de oude versie zoeken. NOAA of NASA zouden zo eens met hun updates om moeten gaan. Het geschreeuw en gejank van de Wattsen, Labohms en Vrugginks zou oorverdovend zijn.
@7: Indien er een systematisch verschil bestaat tussen boeien en schepen dan kan ik mij dat voorstellen. De boeien geven lager aan. Maar is het dan logisch om de boeidata aan te passen aan scheepsdata? Waarom niet andersom? Je verwijst naar Peer reviewed onderzoek. Dan heb jij dat blijkbaar gelezen. Mooi. Dan wil je vast wel de conclusie met ons delen?
@6: ik stel dan ook voor om niet langer te spreken van ‘klimaatsceptici’ -want dat impliceert daadwerkelijke kennis-, maar van klimaatonwetenden. Ze lezen hier wat, pikken daar wat mee en komen op de proppen met een mankgaande ‘analyse’ wat wetenschappelijk een kaartenhuis is.
@6: Wat betreft de UAH aanpassing: Ook daar wiet ik niet goed wat ik er van moet denken. Steeph heeft UAH overigens voor de beta versie er al uitgekieperd, De beta versie was de reden niet.
@9 Ik prefereer de term ‘klimaattrollen’.
@10 Nogmaals wat de druppel in de UAH-emmer deed overlopen: http://www.theguardian.com/environment/climate-consensus-97-per-cent/2015/mar/25/one-satellite-data-set-is-underestimating-global-warming
@11: De druppel nog wel, Nou, nou, toe maar. Wat was er dan voor die tijd aan de hand? En volgens mij gaat dit onderzoek over de hoge luchtlagen en niet over de Lower Troposfeer. Is de reden van afwijzing dan wel relevant? Hoe zuiver is de afweging van afwijzing gemaakt en hoe neutraal benader jij dit eigenlijk beste Schuur? Steeph gaf het tenminste eerlijk aan: “ik zocht al een tijdje naar een aanleiding om UAH er uit te kieperen”
@8: ik heb al eerder op een andere draad er op gewezen dat er ook andere redenen waren voor aanpassingen en dat die andere redenen voor meer dan de helft van de verschillen zorgen. Dat staat in het artikel van Karl e.a. (2015, {*}) waar klimaatontkenners / klimaatontwetenden /klimaattrollen zoveel lawaai over maken/maakten, maar dat is slechts een samenvatting van verbeteringen die zijn aangebracht en die vaak afzonderlijk al in andere wetenschappelijke literatuur zijn besproken. Dat boeien/schepen probleem is eerder in minstens drie studies besproken – de aanpassingen zaten al enige tijd ook in andere temperatuurreeksen.
{*} Dat artikel staat inmiddels achter de betaalmuur, hier een kopie. Kun je je zelf eens in de literatuur verdiepen ipv WUWT & CO na te papagaaien: https://www.dropbox.com/s/8b0foyizusli0hm/Science-2015-Karl-science.aaa5632.pdf?dl=0
@12 Kun je beter aan Steeph vragen, is niet mijn beslissing geweest.
Qua neutraliteit beschouw ik liever een aantal verschillende datasets. Als er eentje sterk en consequent blijkt af te wijken van de rest, dan ben ik (en ik denk de meeste mensen) geneigd om deze minder relevant te vinden.
@12: Moet ik in het archief graven. Kwamen al diverse rapporten voorbij die kanttekeningen plaatsten bij kwaliteit en betrouwbaarheid metingen zowel UAH als RSS.
@15: plus misschien het gegeven dat de satellieten niet aan slechts de oppervlakte ‘meten’. Om dan thermodingen met satellieten op één hoop te gooien is als het vergelijken van appels met appelstroop.
@8
Dat had ik je elders ook al uitgelegd: omdat het een temperatuuranomalie is (een relatieve waarde, de temperatuur van de ene maand t.o.v. de referentieperiode) maakt het helemaal niks uit hoe je dat doet. Boeidata aanpassen aan schepen of omgekeerd, het levert precies hetzelfde resultaat op.
Op ons blog heeft Jos Hagelaars een stuk geschreven over de aanpassingen in de data van NOAA en UAH: https://klimaatverandering.wordpress.com/2015/06/24/to-pause-or-not-to-pause/
@17: 1. Het staat mij niet bij dat jij mij dat hebt uitgelegd. Waar precies? 2. Hagelaars staat niet stil bij de systematisch fout tussen boei-data en scheepsdata. Of heb ik iets gemist?
@18
Hier.
Nee, niet bij de details. Maar wel een link naar bijvoorbeeld deze informatie. Ik stel voor dat je je daar eens in verdiept om te kijken of je bewijzen kunt vinden voor je insinuatie – “getilde database” – in #1. Het lijkt mij wel redelijk als zulke insinuaties zelf inhoudelijk onderbouwt, in plaats van maar wat te roepen en dan van anderen te verwachten dat ze je tot in alle details uitleggen hoe het precies zit.
@19: O ja, daar waar jij weer briest en brult als een woesteling. Ik heb eerlijk gezegd je verhaal verder maar niet serieus genomen. Maar ik heb daarna een zeer aangenaam en plezierig gesprek gehad met Hagelaars o.a. over zijn artikel. Ik wil graag meer weten over het verschil tussen boeidata en scheepsdata. Dat is alles bepalend voor een enorm trendverschil in de laatste 20 jaar. Hagelaars gaf als antwoord: ” Ik heb me niet verdiept in de details van de update die NOAA heeft doorgevoerd. ” Ik kom tot nog toe helaas niet veel verder.
En het is heel simpel het bewijs is daar, de data zegt het. Kijk maar. Zie je wel? http://www.climate4you.com/images/NCDC%20GlobalMonthlyTempSince1979%20With37monthRunningAverage.gif
En misschien denk je dat ik met tillen malafide praktijken suggereer, maar dat bedoel ik niet. Wat moet ik dan zeggen; liften? omhoog brengen? Je kan wel zeggen dat het niet uit maakt maar het resultaat is toch duidelijk, veel meer opwarming juist in die gevoelig liggende ‘Hiatus or not.’ De aanpassing is een regelrechte Hiatus Buster met grote invloed op de 20 jaar trend.
@1: Alles uit de kast in de aanloop naar Parijs.
@5: Ik wil toch nog even MrOoijer ondersteunen; laat de trendlines tot het heden doorlopen. Of haal op zijn minst die 360 maanden lijn weg, die voegt niets meer toe.
@2: Nee, ik ben niet alleen kritisch op NOAA. Eigenlijk ben ik op beiden helemaal niet kritisch maar stel vragen omdat ik geen goed beeld heb van het hoe en waarom. Jij knikkert UAH er uit op basis van slechts 1 artikel in de Guardian wat niet over de Lower troposfeer gaat en dan vraag ik mij af of dat wel zo relevant is. Maar je gaf het toen al toe met: “Eigenlijk wilde ik ze er al uit halen, maar had nog geen doorslaggevende reden.” En over NOAA kan ik nog niet oordelen. Ik kan alleen maar zien dat de correcties een enorme impact hebben. En als het dan gaat over het verschil tussen boei-data en scheepsdata dan is dat best interessant. Tot nu toe heb ik hierover geen zinvolle informatie gevonden. Wil jij daar dan niet meer van weten? Kijk nou eens hoe gigantisch het verschil is als we naar de SST kijken: http://www.climate4you.com/images/NCDC%20SST%20GlobalMonthlyTempSince1979%20With37monthRunningAverageWithARGO.gif
@23: Niet op basis van 1 artikel. Ten eerste waren er al diverse andere artikelen en wetenschappelijke handelingen verschenen waarin goed onderbouwde kritiek stond op UAH (maar waar ik nu even niet de linkjes van kan vinden). En ten tweede ging het hier niet om een “artikel” maar om het achterliggende onderzoek.
@24: Maar dat gaat toch helemaal niet over de LT maar de Mid Troposfeer (TMT)? En wel een beetje vaag, diverse andere artikelen. Kijk ik zie het zo, niets is perfect en aan elke data set is er vast wel iets op te merken. En er zal best goed onderbouwde kritiek te vinden zijn. Maar je gooit een indicator weg waar je jaren geleden wel voor gekozen had.
@25 Voortschrijdend inzicht noem je dat.
@26: maar ook omdat de problemen die de satellieten hebben zich meer laten zien, dus logisch dat hij er wat mee doet. Vanaf het ontkenners’ feestpunt 1998 tot ongeveer 2004 waren alle grond en satellietsets goed vergelijkbaar. Maar vanaf dat moment loopt het bij elkaar weg. Ik kan dat slechts deels met ENSO verklaren, maar zelfs dat is geen echte verklaring, hooguit een excuus.
@0: Zegt de hittegolf niets over klimaatverandering? Toch wel iets:
http://www.climatecentre.org/news/616/ifrc-science-partners-european-heatwave-exacerbated-by-climate-change
http://www.climatecentral.org/europe-2015-heatwave-climate-change
En hoewel we P(climate change | heatwave) niet moeten verwarren met P(heatwave | climate change) zijn beide grootheden toch wel aan elkaar gekoppeld via de wet van Bayes.
@23: dat “gigantische verschil” is een uitvergroting door de gekozen wijze van presenteren; het is ook zo dat de feitelijke trend vanaf 1970 door de veranderingen slechts 0.01 graad per eeuw bedragen. Het kabaal dat je hier maakt over die NOAA aanpassingen is dan ook geheel onterecht. Op de site van de NRC wees ik je er al op 24 juni op dat het anders in elkaar zit. Je doet nu net of je van niets weet, flauwekul.
http://www.nrc.nl/klimaat/2015/06/04/ach-arm-vleugelslakje/#comment-40425
Dan ook nog maar een grafiekje. Let op de schaal van de y-as bij de absolute verschillen.
@20
Heb je je eigen reacties van de laatste dagen eigenlijk wel gelezen? Een klein sneertje terug is blijkbaar voldoende voor je om de huilebalk uit te hangen.
Onzin. De data zijn enigszins aangepast en er is niemand die dat ontkent. Integendeel NOAA heeft dat keurig gedocumenteerd in wetenschappelijke artikelen en ook nog eens gemeld in persberichten. Geen enkel bewijs voor jouw suggestieve “getilde database”.
Conclusie: als jij sneert, beledigt, insinueert en verdacht maakt is het allemaal de normaalste zaak van de wereld. Maar bij het minste beetje tegengas ben je op je teentjes getrapt. Maar ja, je moet wat als je geen argumenten hebt.
@29: Laten we vast stellen dat jouw gebries en gebrul van 24 juni is en dit blog van 2 juli. Indien je het hebt over een sneertje terug dan heb jij blijkbaar een tijdreis gemaakt. Onzin dus. En waar heb ik op DIT blog beledigt e.d.? Ben je soms in de war over een ander onderwerp op een ander blog? Zou je zo vriendelijk willen zijn tijd, plaats en onderwerp uit elkaar te houden?
Enigszins? Enigszins? De data enigszins aangepast? Het verschil is HUGE.
http://www.climate4you.com/images/NCDC%20SST%20GlobalMonthlyTempSince1979%20With37monthRunningAverageWithARGO.gif
En ra,ra,ra, wat het gevolg is: Het effect is een Hiatus Buster en maand na maand records.
En je kan wel roepen dat het allemaal keurig is gedocumenteerd, maar je komt met helemaal niets. Je verwijst naar Hagelaars, maar Jos geeft toe niet te weten waarom de boei-data is aangepast. Je komt indirect met deze link : http://journals.ametsoc.org/doi/abs/10.1175/JCLI-D-14-00006.1
Maar ik lees alleen maar over “before 1940.” Hoe zit het met die aanpassing in de laatste 10 jaar? Waarom is het nu zo moeilijk te linken naar een klip en klaar verhaal over de boei-data van de laatste 10 jaar?
En NOAA maar glashard beweren :
“The overall character of the global temperature time-series remains largely unchanged” Giechel.
@30
Nee hoor, dat sneertje was een reactie op jouw huftergedrag in die discussie en niet op jouw huftergedrag van de afgelopen dagen.
Bullshit. Het verschil tussen de oude en nieuwe NOAA data is minimaal. Misschien lijkt het verschil zo groot omdat meneer Humlum je misleidt? Hij wekt de indruk dat die correctie voor het verschil tussen schepen en boeien nieuw is, maar dat is nonsens. Die correctie wordt al lang toegepast, maar is alleen een tikje gewijzigd.
Nog meer bullsthit. Die maand na maand records begonnen al lang voordat de correcties waren doorgevoerd en zijn simpelweg het gevolg van El Niño in combinatie met de geleidelijk stijgende temperatuur. Bovendien zijn het niet alleen de data van NOAA die record na record vestigen.
Waarom zouden anderen je op jouw commando alle informatie aan moeten reiken die jij denkt nodig te hebben? Doe zelf ook eens wat. Of laat anders je walgelijke insinuaties gewoon achterwege zolang je er niet het minste bewijs voor hebt.
@31: Custers, je bent lachwekkend. Ik stop verder met deze discussie. http://www.climate4you.com/images/NCDC%20SST%20GlobalMonthlyTempSince1979%20With37monthRunningAverageWithARGO.gif
@30: “Het verschil is HUGE.”
Afgezien van dat het verschil niet zo groot is, geldt bovendien dat dat verschil in orde ongeveer net zo groot is aan het begin van de reeks als aan het eind. Voor de trend over de gehele meetreeks maakt het dus vrijwel geen verschil (zoals #28 je eigenlijk ook al vertelt, maar dat pik je blijkbaar niet op). Bovendien zien we, correctie of niet, toch al een behoorlijke bust voor je “hiatus” in de laatste paar jaren.
@32: Stop misschien eerst eens met constant dezelfde info linken. Je linkt in deze discussie inmiddels al vijf keer telkens naar hetzelfde plaatje.
@33: Als je goed gekeken had dan had je gezien dat het twee verschillende plaatjes zijn: Global en SST (Ocean) Maar goed, je wilt wat anders zien, Mij best, kijk even mee.
Eerst de meetreeks over een relatief lange periode
https://bobtisdale.files.wordpress.com/2015/06/animation-1.gif
En inderdaad, zoals je aangeeft geen verschil.
Maar je weet best dat het verhitte Topic de Hiatus is, de laatste 15 tot 20 jaar. Kijk even mee naar de laatste 15 jaar….
https://bobtisdale.files.wordpress.com/2015/06/animation-2.gif
Met recht wordt dit een Hiatus buster genoemd.
En we verschillen van mening over wat HUGE is. We hebben het over records van honderdsten, soms duizendsten. We hebben het nu over verschillen van TIENDEN.
Mijn interesse is de laatste 15 jaar wat betreft de systematische fout tussen boei-data en scheepsdata. En aangezien ik daar zelf geen zinvolle informatie over heb, vraag ik daarna. Vreemd genoeg raken sommige mensen daar overstuur van.
@34
Nee, sommige mensen vinden de manier waarop je blijk geeft van die “interesse” en waarop je je “vragen” stelt nogal irritant en vooringenomen.
@Vruggink – gegevens van ARGO boeien worden niet opgenomen in de NOAA index. Zie Karl e.a. en de literatuurverwijzingen daarin.
Kennelijk ben je wel “geïnteresseerd” maar heb je jezelf niet “geïnformeerd”. Die ARGO floats zijn bedoeld om o.a. de temperatuur van oceaan water te meten op grotere diepten, ze zijn zelden aan de oppervlakte en daarom structureel niet bruikbaar voor een SST.
Boeien worden gekozen boven schepen omdat ze nauwkeuriger zijn. Dat is eenvoudig te testen voor schepen die naast een boei lagen. E.e.a. staat al in het laatste IPCC rapport, paragraaf 2.4.2.1.1 e.v. met literatuurvermelding
Dat de een structureel lager is dan de ander maakt voor de temperatuur niets uit, dat is immers de anomalie ten opzichte van een bepaalde periode. Daar komt dus hetzelfde uit.
Wat jij tienden noemt is hooguit 0.06. Dat kun je met grote schreeuwletters schrijven, maar het blijft 0.06.
@36: Tienden is inderdaad overdreven. Ben je het met mij eens dat dit het gevolg is? https://bobtisdale.files.wordpress.com/2015/06/animation-2.gif
En ik ben “geïnteresseerd” en niet “geïnformeerd” dat klopt, daarom vraag ik wie er informatie heeft.
@5:
Je kunt rekenkundige trucjes gebruiken van elke soort die je wilt, maar zodra je bij een dertigjaarsgemiddelde de lijn doortrekt tot voorbij vijftien jaar geleden, begeef je je op het pad van de speculatie.
De verleiding is natuurlijk heel groot om die langjarige gemiddelden door te trekken, omdat we dolgraag willen weten wat de langjarige trend op dit moment is. Die zou ons namelijk een blik op de toekomst geven.
Maar omdat we de toekomst niet kennen, komen zulke trends neer op voorspellingen of “scenario’s”. We hoeven maar een blik te werpen op die van vijftien jaar geleden om te zien hoe hachelijk zo’n onderneming is.
@38: dan ga ik maar even wat dieper in op de materie, want dat klopt niet.
Neem een (digitaal) geluidssignaal. Dat is net zo goed een tijdreeks als de globale temperatuur. Wil je minder hoge tonen, dan draai je aan een digitaal filter, en die haalt de pieken er meer uit. Dat moet ook op het eind van het signaal redelijk werken, dus daar is aan gedacht. Dezelfde soort filters worden gebruikt om ruis te onderdrukken in onvolkomen beelden, bijv. bij het maken van cardiogrammen en ander toepassingen.
Moving Average is niets meer dan een zeer eenvoudige, amateuristische, pieken-onderdrukker. Er zijn er legio met veel betere eigenschappen, zoals de Savitsky-Golay filters en Lo(w)ess. Dat zijn geen rekenkundige trucs, dat zijn zeer serieuze toepassingen in moderne signaalverwerking.
Als je denkt dat de trend de hellingshoek van een recht lijntje is, ja, dan is Moving Average misschien een optie. Ben je werkelijk geïnteresseerd in het onderliggende signaal (de opwarming door broeikasgassen) en in de externe factoren die dit signaal weer verstoren (ENSO, aerosols, vulkanen, en niet te vergeten het weer in het algemeen), dus in signaal plus variatie, dan moet je een geschikt filter kiezen.
@39: Ik ga graag met jou dieper op de materie in.
Om te beginnen is de dikke paarse lijn van Steeph niet het gevolg van “moving average”, anders zou die tot vandaag doorlopen. Dus dat kunnen we afstrepen.
Dan je verhaal over “digitale filters” die zo goed zouden werken om ruis en pieken uit signalen te halen. Ja, die filters werken beter dan ‘analoge’, en wel om één doorslaggevende reden: ze voeren hun bewerkingen uit op het signaal nadat het volledig is gemeten. Precies zoiets doet Steeph met zijn paarse lijn: hij beschouwt een periode van steeds dertig jaar en laat die schuiven over het domein van beschikbare meetgegevens. Helaas is dat domein niet meer dan 36 jaar lang, zodat het resulterende grafiekje slechts 6 jaar bestrijkt.
Alle denkbare filters, rekenmethoden en trucs kunnen niet verhelpen dat we de toekomst niet kennen. Alleen als we de mechanismen die het klimaat bepalen goed genoeg kennen, zouden we het klimaat van de toekomst kunnen voorspellen en de paarse lijn vrolijk doortrekken tot 2015. En verder.
@40 – ik zeg niets over toekomst voorspellen – ik zeg dat je ruis uit een signaal weghaalt / weg probeert te halen, zonder verder dat signaal aan te tasten. Dat doet een meerjaars gemiddelde (MA) helemaal niet. Neem als voorbeeld een MA over 360 maanden, dan is het verschil van de MA tussen maand 180 en 181 gelijk aan de oorspronkelijke waarden (w(360)-w(0))/360, dus het verschil van twee maandwaarden die 30 jaar uit elkaar liggen. Het locale gedrag van dat MA zegt helemaal niets meer over het locale gedrag van de oorspronkelijke reeks.
Dus: met de ruis is ook een groot deel van het signaal verdwenen. Alleen een stukje trend is overgebleven, maar dat kun je op duizend andere manieren ook berekenen. Alle andere informatie is weg. Als je daar 36 jaar op wilt wachten, moet je dat vooral doen, maar de wiskunde heeft wel betere methodes ontwikkeld.
@37: ja dat is het “gevolg” – het verschil stelt alleen helemaal niets voor. De 95% betrouwbaarheidsintervallen lopen van (ongeveer) -0.51 naar 1.19 (oud), resp. van 0.04 naar 1.62 (nieuw).
@41: Je hoeft het niet over de toekomst voorspellen te hebben en het intussen toch doen. Het ging mij om dit stukje uit bijdrage nummer @5:
Dit is niet “beter”: het ziet er misschien beter uit, maar het wekt een suggestie die je niet waar kunt maken.
Je zegt dat je je gefilterde tijdreeks kunt laten lopen van de eerste tot de laatste meting, maar ik vraag me dan af: wat zou er gebeuren als je dezelfde rekenmethode over 5 jaar toepast, met de metingen die dan beschikbaar zijn? Ligt het punt van je gladde grafiek op wat nu het uiteinde is (medio 2015) dan nog op dezelfde plek? Antwoord: waarschijnlijk niet. En dat komt doordat je rekenmethode, of je je dat nu realiseert of niet, bepaalde aannames maakt over toekomstige ontwikkelingen die we niet kennen.
De grafieken van Steeph hebben dat manco niet. Zowel het (gewogen) 36-maandsgemiddelde als het 360-maandsgemiddelde groeien ter rechterzijde gestaag aan, maar wat er stond blijft geldig. Het verschil tussen het voorstel van MrOoijer en de methode van Steeph is het verschil tussen gissen en weten.
@43: nee het is het verschil tussen een amateuristisch kronkellijntje en gedegen wiskunde. “Wat er stond blijft geldig” – nee, want of wat er stond in de eerste plaats geldig was, dat heb je niet laten zien. Daar heb jij ook geen criteria voor, de wiskunde wel. Dan blijkt een meerjaars-gemiddelde een ernstige “bias” te hebben. Eigenlijk is die bias alleen afwezig als de trend lineair is; maar dan is gewone regressie weer beter.
Klopt de referentiewaarde 0 (1979) wel? De grafiek lijkt t.o.v. eerdere grafieken zo’n 0.05 omhoog geschoven te zijn …
@45: Dat het begin op 0 ligt is toeval. De gebruikte reeksen hebben allen een andere referentieperiode. En bij sommige reeksen (bv RSS en JMA) verspringt die periode ook nog af en toe. Daarnaast worden soms nieuwe versies van datasets opgeleverd waardoor waarden uit het verleden ook verspringen. Eerdere plaatjes zijn dus niet altijd vergelijkbaar.
Het plaatje op zich is relevant omdat het de gecombineerde trend laat zien, niet meer, niet minder.