Movimento Médio Não Estacionário

Os modelos ARIMA são, em teoria, a classe mais geral de modelos para prever uma série de tempo que pode ser feita para ser 8220stationary8221 por diferenciação (se necessário), talvez Em conjunto com transformações não lineares, tais como a desregulação (se necessário). Uma variável aleatória que é uma série de tempo é estacionária se suas propriedades estatísticas são todas constantes ao longo do tempo. Uma série estacionária não tem tendência, suas variações em torno de sua média têm uma amplitude constante, e ele se move de forma consistente. Isto é, os seus padrões de tempo aleatório a curto prazo têm sempre o mesmo aspecto num sentido estatístico. Esta última condição significa que suas autocorrelações (correlações com seus próprios desvios prévios em relação à média) permanecem constantes ao longo do tempo, ou de forma equivalente, que seu espectro de poder permanece constante ao longo do tempo. Uma variável aleatória desta forma pode ser vista (como de costume) como uma combinação de sinal e ruído, eo sinal (se for aparente) poderia ser um padrão de reversão média rápida ou lenta, ou oscilação sinusoidal, ou rápida alternância no sinal , E poderia também ter uma componente sazonal. Um modelo ARIMA pode ser visto como um 8220filter8221 que tenta separar o sinal do ruído, e o sinal é então extrapolado para o futuro para obter previsões. A equação de previsão de ARIMA para uma série de tempo estacionária é uma equação linear (isto é, tipo de regressão) na qual os preditores consistem em atrasos da variável dependente e / ou atrasos dos erros de previsão. Ou seja: Valor previsto de Y uma constante e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes de Y e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes dos erros. Se os preditores consistem apenas em valores defasados ​​de Y., é um modelo autoregressivo puro (8220 auto-regressado8221), que é apenas um caso especial de um modelo de regressão e que poderia ser equipado com software de regressão padrão. Por exemplo, um modelo autoregressivo de primeira ordem (8220AR (1) 8221) para Y é um modelo de regressão simples no qual a variável independente é apenas Y retardada por um período (LAG (Y, 1) em Statgraphics ou YLAG1 em RegressIt). Se alguns dos preditores são defasagens dos erros, um modelo ARIMA não é um modelo de regressão linear, porque não há maneira de especificar o erro 8222 como uma variável independente: os erros devem ser calculados em base período a período Quando o modelo é ajustado aos dados. Do ponto de vista técnico, o problema com o uso de erros defasados ​​como preditores é que as previsões do modelo não são funções lineares dos coeficientes. Mesmo que sejam funções lineares dos dados passados. Portanto, os coeficientes em modelos ARIMA que incluem erros retardados devem ser estimados por métodos de otimização não-lineares (8220hill-climbing8221) ao invés de apenas resolver um sistema de equações. O acrônimo ARIMA significa Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags das séries estacionalizadas na equação de previsão são chamados de termos quotautorregressivos, os atrasos dos erros de previsão são chamados de quotmoving termos médios e uma série de tempo que precisa ser diferenciada para ser estacionária é dito ser uma versão quotintegrada de uma série estacionária. Modelos de Random-walk e tendência aleatória, modelos autorregressivos e modelos de suavização exponencial são casos especiais de modelos ARIMA. Um modelo ARIMA não sazonal é classificado como um modelo quotARIMA (p, d, q) quot, onde: p é o número de termos autorregressivos, d é o número de diferenças não sazonais necessárias para a estacionaridade e q é o número de erros de previsão defasados ​​em A equação de predição. A equação de previsão é construída como se segue. Em primeiro lugar, vamos dizer a d diferença de Y. o que significa: Note que a segunda diferença de Y (o caso d2) não é a diferença de 2 períodos atrás. Pelo contrário, é a primeira diferença de primeira diferença. Que é o análogo discreto de uma segunda derivada, isto é, a aceleração local da série em vez da sua tendência local. Em termos de y. A equação de previsão geral é: Aqui os parâmetros da média móvel (9528217s) são definidos de modo que seus sinais sejam negativos na equação, seguindo a convenção introduzida por Box e Jenkins. Alguns autores e software (incluindo a linguagem de programação R) definem-los para que eles tenham mais sinais em vez disso. Quando números reais são conectados à equação, não há ambigüidade, mas é importante saber qual convenção seu software usa quando está lendo a saída. Muitas vezes os parâmetros são indicados por AR (1), AR (2), 8230 e MA (1), MA (2), 8230, etc. Para identificar o modelo ARIMA apropriado para Y. você começa por determinar a ordem de diferenciação (D) a necessidade de estacionarizar a série e remover as características brutas da sazonalidade, talvez em conjunto com uma transformação estabilizadora de variância, tal como o desmatamento ou a deflação. Se você parar neste ponto e prever que a série diferenciada é constante, você tem apenas montado uma caminhada aleatória ou modelo de tendência aleatória. No entanto, a série estacionária pode ainda ter erros autocorrelacionados, sugerindo que algum número de termos AR (p 8805 1) e / ou alguns termos MA (q 8805 1) também são necessários na equação de previsão. O processo de determinar os valores de p, d e q que são melhores para uma dada série temporal será discutido em seções posteriores das notas (cujos links estão no topo desta página), mas uma prévia de alguns dos tipos De modelos não-sazonais ARIMA que são comumente encontrados é dada abaixo. ARIMA (1,0,0) modelo autoregressivo de primeira ordem: se a série é estacionária e autocorrelacionada, talvez possa ser predita como um múltiplo de seu próprio valor anterior, mais uma constante. A equação de previsão neste caso é 8230, que é regressão Y sobre si mesma retardada por um período. Este é um modelo 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Se a média de Y for zero, então o termo constante não seria incluído. Se o coeficiente de inclinação 981 1 for positivo e menor que 1 em magnitude (ele deve ser menor que 1 em magnitude se Y estiver parado), o modelo descreve o comportamento de reversão de média no qual o valor do próximo período deve ser 981 vezes 1 Longe da média como valor deste período. Se 981 1 for negativo, ele prevê o comportamento de reversão de média com alternância de sinais, isto é, também prevê que Y estará abaixo do próximo período médio se estiver acima da média neste período. Em um modelo autorregressivo de segunda ordem (ARIMA (2,0,0)), haveria um termo Y t-2 à direita também, e assim por diante. Dependendo dos sinais e magnitudes dos coeficientes, um modelo ARIMA (2,0,0) poderia descrever um sistema cuja reversão média ocorre de forma sinusoidal oscilante, como o movimento de uma massa sobre uma mola submetida a choques aleatórios . Se a série Y não for estacionária, o modelo mais simples possível para ela é um modelo randômico randômico, que pode ser considerado como um caso limitante de um modelo AR (1) em que o modelo autorregressivo Coeficiente é igual a 1, ou seja, uma série com reversão média infinitamente lenta. A equação de predição para este modelo pode ser escrita como: onde o termo constante é a variação média período-período (ou seja, a deriva a longo prazo) em Y. Este modelo poderia ser montado como um modelo de regressão sem interceptação em que o A primeira diferença de Y é a variável dependente. Uma vez que inclui (apenas) uma diferença não sazonal e um termo constante, é classificada como um modelo de ARIMA (0,1,0) com constante. quot O modelo randômico-sem-desvio seria um ARIMA (0,1, 0) sem constante ARIMA (1,1,0) modelo autoregressivo de primeira ordem diferenciado: Se os erros de um modelo de caminhada aleatória são autocorrelacionados, talvez o problema possa ser corrigido adicionando um lag da variável dependente à equação de predição - Eu Pela regressão da primeira diferença de Y sobre si mesma retardada por um período. Isto resultaria na seguinte equação de predição: que pode ser rearranjada para Este é um modelo autorregressivo de primeira ordem com uma ordem de diferenciação não sazonal e um termo constante - isto é. Um modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) sem suavização exponencial simples constante: Uma outra estratégia para corrigir erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória é sugerida pelo modelo de suavização exponencial simples. Lembre-se que para algumas séries temporais não-estacionárias (por exemplo, as que exibem flutuações barulhentas em torno de uma média de variação lenta), o modelo de caminhada aleatória não funciona tão bem quanto uma média móvel de valores passados. Em outras palavras, ao invés de tomar a observação mais recente como a previsão da próxima observação, é melhor usar uma média das últimas observações para filtrar o ruído e estimar com mais precisão a média local. O modelo de suavização exponencial simples usa uma média móvel exponencialmente ponderada de valores passados ​​para conseguir esse efeito. A equação de predição para o modelo de suavização exponencial simples pode ser escrita em um número de formas matematicamente equivalentes. Uma das quais é a chamada 8220error correction8221, na qual a previsão anterior é ajustada na direção do erro que ela fez: Como e t-1 Y t-1 - 374 t-1 por definição, isso pode ser reescrito como : Que é uma equação de previsão ARIMA (0,1,1) sem constante com 952 1 1 - 945. Isso significa que você pode ajustar uma suavização exponencial simples especificando-a como um modelo ARIMA (0,1,1) sem Constante, eo coeficiente MA (1) estimado corresponde a 1-menos-alfa na fórmula SES. Lembre-se que no modelo SES, a idade média dos dados nas previsões de 1 período antecipado é de 1 945, o que significa que tendem a ficar aquém das tendências ou pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Segue-se que a média de idade dos dados nas previsões de 1 período de um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante é de 1 (1 - 952 1). Assim, por exemplo, se 952 1 0,8, a idade média é 5. Quando 952 1 aproxima-se de 1, o modelo ARIMA (0,1,1) sem constante torna-se uma média móvel de muito longo prazo e como 952 1 Aproxima-se 0 torna-se um modelo randômico-caminhada-sem-deriva. Nos dois modelos anteriores discutidos acima, o problema dos erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória foi fixado de duas maneiras diferentes: adicionando um valor defasado da série diferenciada Para a equação ou adicionando um valor defasado do erro de previsão. Qual abordagem é a melhor Uma regra para esta situação, que será discutida em mais detalhes mais adiante, é que a autocorrelação positiva é geralmente melhor tratada pela adição de um termo AR para o modelo e autocorrelação negativa é geralmente melhor tratada pela adição de um MA termo. Nas séries econômicas e de negócios, a autocorrelação negativa muitas vezes surge como um artefato de diferenciação. Portanto, o modelo ARIMA (0,1,1), no qual a diferenciação é acompanhada por um termo de MA, é mais freqüentemente usado do que um modelo de auto-correlação positiva. Modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) com suavização exponencial simples constante com crescimento: Ao implementar o modelo SES como um modelo ARIMA, você realmente ganha alguma flexibilidade. Em primeiro lugar, o coeficiente MA (1) estimado pode ser negativo. Isto corresponde a um factor de suavização maior do que 1 num modelo SES, o que normalmente não é permitido pelo procedimento de ajustamento do modelo SES. Em segundo lugar, você tem a opção de incluir um termo constante no modelo ARIMA se desejar, para estimar uma tendência média não-zero. O modelo ARIMA (0,1,1) com constante tem a equação de predição: As previsões de um período de adiantamento deste modelo são qualitativamente semelhantes às do modelo SES, exceto que a trajetória das previsões de longo prazo é tipicamente uma Inclinada (cuja inclinação é igual a mu) em vez de uma linha horizontal. ARIMA (0,2,1) ou (0,2,2) sem suavização exponencial linear constante: Os modelos lineares de suavização exponencial são modelos ARIMA que utilizam duas diferenças não sazonais em conjunto com os termos MA. A segunda diferença de uma série Y não é simplesmente a diferença entre Y e ela mesma retardada por dois períodos, mas sim é a primeira diferença da primeira diferença - i. e. A mudança na mudança de Y no período t. Assim, a segunda diferença de Y no período t é igual a (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Uma segunda diferença de uma função discreta é análoga a uma segunda derivada de uma função contínua: ela mede a quotaccelerationquot ou quotcurvaturequot na função em um dado ponto no tempo. O modelo ARIMA (0,2,2) sem constante prevê que a segunda diferença da série é igual a uma função linear dos dois últimos erros de previsão: que pode ser rearranjada como: onde 952 1 e 952 2 são MA (1) e MA (2) coeficientes. Este é um modelo de suavização exponencial linear geral. Essencialmente o mesmo que Holt8217s modelo, e Brown8217s modelo é um caso especial. Ele usa médias móveis exponencialmente ponderadas para estimar um nível local e uma tendência local na série. As previsões a longo prazo deste modelo convergem para uma linha recta cujo declive depende da tendência média observada no final da série. ARIMA (1,1,2) sem suavização exponencial linear de tendência amortecida constante. Este modelo é ilustrado nos slides acompanhantes nos modelos ARIMA. Ele extrapola a tendência local no final da série, mas aplana-lo em horizontes de previsão mais longos para introduzir uma nota de conservadorismo, uma prática que tem apoio empírico. Veja o artigo sobre "Por que a tendência de amortecimento" trabalha por Gardner e McKenzie e o artigo de "Rule of Gold" de Armstrong et al. para detalhes. É geralmente aconselhável aderir a modelos nos quais pelo menos um de p e q não é maior do que 1, ou seja, não tente encaixar um modelo como ARIMA (2,1,2), uma vez que isto é susceptível de conduzir a sobre-adaptação E quotcommon-factorquot questões que são discutidas em mais detalhes nas notas sobre a estrutura matemática dos modelos ARIMA. Implementação de planilhas: modelos ARIMA como os descritos acima são fáceis de implementar em uma planilha. A equação de predição é simplesmente uma equação linear que se refere a valores passados ​​de séries temporais originais e valores passados ​​dos erros. Assim, você pode configurar uma planilha de previsão ARIMA armazenando os dados na coluna A, a fórmula de previsão na coluna B e os erros (dados menos previsões) na coluna C. A fórmula de previsão em uma célula típica na coluna B seria simplesmente Uma expressão linear referindo-se a valores nas linhas precedentes das colunas A e C, multiplicado pelos coeficientes AR ou MA apropriados armazenados em células em outra parte da planilha. Modelos de média móvel e de suavização exponencial Como um primeiro passo para ir além dos modelos médios, , E os modelos de tendência linear, os padrões e tendências não sazonais podem ser extrapolados usando um modelo de média móvel ou suavização. A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é que a série temporal é estacionária localmente com uma média lentamente variável. Assim, tomamos uma média móvel (local) para estimar o valor atual da média e, em seguida, usá-lo como a previsão para o futuro próximo. Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio eo modelo randômico-sem-deriva. A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local. Uma média móvel é chamada frequentemente uma versão quotsmoothedquot da série original porque a média de curto prazo tem o efeito de alisar para fora os solavancos na série original. Ajustando o grau de suavização (a largura da média móvel), podemos esperar encontrar algum tipo de equilíbrio ótimo entre o desempenho dos modelos de caminhada média e aleatória. O tipo mais simples de modelo de média é o. Média Móvel Simples (igualmente ponderada): A previsão para o valor de Y no tempo t1 que é feita no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes: (Aqui e em outro lugar usarei o símbolo 8220Y-hat8221 para ficar Para uma previsão da série de tempo Y feita o mais cedo possível antes de um determinado modelo). Esta média é centrada no período t (m1) 2, o que implica que a estimativa da média local tende a ficar aquém do verdadeiro Valor da média local em cerca de (m1) 2 períodos. Dessa forma, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é (m1) 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada: é a quantidade de tempo que as previsões tendem a ficar atrás de pontos de viragem nos dados . Por exemplo, se você estiver calculando a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos atrasados ​​em responder a pontos de viragem. Observe que se m1, o modelo de média móvel simples (SMA) é equivalente ao modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se m é muito grande (comparável ao comprimento do período de estimação), o modelo SMA é equivalente ao modelo médio. Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume ajustar o valor de k para obter o melhor quotfitquot aos dados, isto é, os erros de previsão mais baixos em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta. Primeiro, vamos tentar encaixá-lo com um modelo de caminhada aleatória, o que equivale a uma média móvel simples de um termo: O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo ele escolhe grande parte do quotnoise no Dados (as flutuações aleatórias), bem como o quotsignalquot (a média local). Se preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves: a média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados nessa previsão é 3 ((51) 2), de modo que ela tende a ficar atrás de pontos de viragem em cerca de três períodos. (Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virar até vários períodos mais tarde.) Observe que as previsões de longo prazo do modelo SMA são uma linha reta horizontal, assim como na caminhada aleatória modelo. Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões do modelo SMA são iguais a uma média ponderada de valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que o horizonte de previsão aumenta. Isto obviamente não é correto Infelizmente, não há uma teoria estatística subjacente que nos diga como os intervalos de confiança devem se ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de longo prazo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha na qual o modelo SMA seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc. dentro da amostra de dados históricos. Você poderia então calcular os desvios padrão da amostra dos erros em cada horizonte de previsão e então construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado: A idade média é agora de 5 períodos ((91) 2). Se tomarmos uma média móvel de 19 períodos, a idade média aumenta para 10: Observe que, de fato, as previsões estão ficando atrás de pontos de inflexão por cerca de 10 períodos. A quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de 3-termo: Modelo C, a média móvel de 5-termo, rende o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre o 3 E médias de 9-termo, e suas outras estatísticas são quase idênticas. Assim, entre modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações de forma igual e ignora completamente todas as observações anteriores. (Voltar ao início da página.) Browns Simple Exponential Smoothing (média ponderada exponencialmente ponderada) Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve ter um pouco mais de peso que a segunda mais recente, ea segunda mais recente deve ter um pouco mais de peso do que a 3ª mais recente, e em breve. O modelo de suavização exponencial simples (SES) realiza isso. Vamos 945 denotar uma constante quotsmoothingquot (um número entre 0 e 1). Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual (isto é, o valor médio local) da série, conforme estimado a partir dos dados até o presente. O valor de L no tempo t é calculado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este: Assim, o valor suavizado atual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação atual, onde 945 controla a proximidade do valor interpolado para o mais recente observação. A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual: Equivalentemente, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação entre previsão anterior e observação anterior: Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma fração 945. é o erro feito em Tempo t. Na terceira versão, a previsão é uma média móvel exponencialmente ponderada (ou seja, descontada) com o fator de desconto 1- 945: A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha: ela se encaixa em um Célula única e contém referências de células que apontam para a previsão anterior, a observação anterior ea célula onde o valor de 945 é armazenado. Observe que se 945 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se 945 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é de 1 945 em relação ao período para o qual a previsão é calculada. (Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente demonstrado pela avaliação de uma série infinita.) Portanto, a previsão média móvel simples tende a ficar para trás de pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Por exemplo, quando 945 0,5 o atraso é 2 períodos quando 945 0,2 o atraso é de 5 períodos quando 945 0,1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma determinada idade média (isto é, a quantidade de atraso), a previsão de suavização exponencial simples (SES) é um pouco superior à previsão de média móvel simples (SMA) porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente - i. e. É ligeiramente mais quotresponsivequot às mudanças que ocorrem no passado recente. Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 945 0,2 têm uma idade média de 5 para os dados nas suas previsões, mas o modelo SES coloca mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e no modelo SMA. Uma outra vantagem importante do modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser otimizado com facilidade Usando um algoritmo quotsolverquot para minimizar o erro quadrático médio. O valor óptimo de 945 no modelo SES para esta série revela-se 0.2961, como mostrado aqui: A idade média dos dados nesta previsão é 10.2961 3.4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6-termo. As previsões a longo prazo do modelo SES são uma linha reta horizontal. Como no modelo SMA e no modelo randômico sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável, e que eles são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para o modelo de caminhada aleatória. O modelo SES assume que a série é um tanto quotmore previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA. Assim a teoria estatística dos modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o modelo SES. Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA (1) e nenhum termo constante. Também conhecido como um modelo quotARIMA (0,1,1) sem constantequot. O coeficiente MA (1) no modelo ARIMA corresponde à quantidade 1-945 no modelo SES. Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante para a série aqui analisada, o coeficiente MA estimado (1) resulta ser 0,7029, que é quase exatamente um menos 0,2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para fazer isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA (1) com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA (0,1,1) com constante. As previsões a longo prazo terão então uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação. Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA. No entanto, você pode adicionar uma tendência exponencial de longo prazo constante a um modelo de suavização exponencial simples (com ou sem ajuste sazonal) usando a opção de ajuste de inflação no procedimento de Previsão. A taxa adequada de inflação (crescimento percentual) por período pode ser estimada como o coeficiente de declive num modelo de tendência linear ajustado aos dados em conjunto com uma transformação de logaritmo natural, ou pode basear-se em outra informação independente sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo . (Voltar ao início da página.) Browns Linear (ie duplo) Suavização exponencial Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de qualquer tipo nos dados (o que normalmente é OK ou pelo menos não muito ruim para 1- Antecipadamente quando os dados são relativamente ruidosos), e podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima. O que acontece com as tendências de curto prazo Se uma série exibir uma taxa de crescimento variável ou um padrão cíclico que se destaque claramente contra o ruído, e se houver uma necessidade de prever mais de um período à frente, a estimativa de uma tendência local também pode ser um problema. O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial (LES) que calcula as estimativas locais de nível e tendência. O modelo de tendência de variação de tempo mais simples é o modelo de alisamento exponencial linear de Browns, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos do tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. (Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt8217s, é discutida abaixo.) A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown8217s, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número de formas diferentes mas equivalentes. A forma quotstandard deste modelo é usualmente expressa da seguinte maneira: Seja S a série de suavização simples obtida aplicando-se a suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por: (Lembre-se que, Exponencial, esta seria a previsão para Y no período t1.) Então deixe Squot denotar a série duplamente-alisada obtida aplicando a suavização exponencial simples (usando o mesmo 945) à série S: Finalmente, a previsão para Y tk. Para qualquer kgt1, é dada por: Isto resulta em e 1 0 (isto é, enganar um pouco, e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real) e e 2 Y 2 8211 Y 1. Após o que as previsões são geradas usando a equação acima. Isto produz os mesmos valores ajustados que a fórmula baseada em S e S se estes últimos foram iniciados utilizando S 1 S 1 Y 1. Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência alisando os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de ajustar: o nível ea tendência Não podem variar em taxas independentes. Holt8217s modelo LES aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência. Em qualquer momento t, como no modelo Brown8217s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T t da tendência local. Aqui eles são calculados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado ea tendência no tempo t-1 são L t82091 e T t-1. Respectivamente, então a previsão para Y tshy que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1. Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do nível é calculada recursivamente pela interpolação entre Y tshy e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de 945 e 1-945. A mudança no nível estimado, Nomeadamente L t 8209 L t82091. Pode ser interpretado como uma medida ruidosa da tendência no tempo t. A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L t 8209 L t82091 e a estimativa anterior da tendência, T t-1. Usando pesos de 946 e 1-946: A interpretação da constante de suavização de tendência 946 é análoga à da constante de suavização de nível 945. Modelos com valores pequenos de 946 assumem que a tendência muda apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com Maior 946 supor que está mudando mais rapidamente. Um modelo com um 946 grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na tendência-estimativa tornam-se completamente importantes ao prever mais de um período adiante. As constantes de suavização 945 e 946 podem ser estimadas da maneira usual minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo à frente. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas se tornam 945 0,3048 e 946 0,008. O valor muito pequeno de 946 significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo. Por analogia com a noção de idade média dos dados que é utilizada na estimativa do nível local da série, a idade média dos dados que são utilizados na estimativa da tendência local é proporcional a 1 946, embora não exatamente igual a . Neste caso, isto é 10.006 125. Isto não é um número muito preciso, na medida em que a precisão da estimativa de 946 é realmente de 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, portanto Este modelo está calculando a média sobre bastante muita história em estimar a tendência. O gráfico de previsão abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo SEStrend. Além disso, o valor estimado de 945 é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência, de modo que este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser estimar uma tendência local Se você 8220eyeball8221 esse enredo, parece que a tendência local virou para baixo no final da série O que aconteceu Os parâmetros deste modelo Foram calculados minimizando o erro quadrático das previsões de um passo à frente, e não as previsões a mais longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença. Se tudo o que você está olhando são 1-passo-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências sobre (digamos) 10 ou 20 períodos. A fim de obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de alisamento constante para que ele usa uma linha de base mais curto para a estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 946 0,1, então a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos. Here8217s o que o lote de previsão parece se definimos 946 0,1, mantendo 945 0,3. Isso parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso para extrapolar esta tendência mais de 10 períodos no futuro. E sobre as estatísticas de erro Aqui está uma comparação de modelos para os dois modelos mostrados acima, assim como três modelos SES. O valor ótimo de 945 para o modelo SES é de aproximadamente 0,3, mas resultados semelhantes (com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente) são obtidos com 0,5 e 0,2. (A) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3048 e beta 0,008 (B) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3 e beta 0,1 (C) Suavização exponencial simples com alfa 0,5 (D) Suavização exponencial simples com alfa 0,3 (E) Suavização exponencial simples com alfa 0,2 Suas estatísticas são quase idênticas, portanto, realmente não podemos fazer a escolha com base De erros de previsão de 1 passo à frente dentro da amostra de dados. Temos de recorrer a outras considerações. Se acreditarmos firmemente que faz sentido basear a estimativa de tendência atual sobre o que aconteceu nos últimos 20 períodos, podemos fazer um caso para o modelo LES com 945 0,3 e 946 0,1. Se queremos ser agnósticos quanto à existência de uma tendência local, então um dos modelos do SES pode ser mais fácil de explicar e também dar mais previsões de médio-caminho para os próximos 5 ou 10 períodos. Evidências empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados (se necessário) para a inflação, então pode ser imprudente extrapolar os resultados lineares de curto prazo Muito para o futuro. As tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido às causas variadas tais como a obsolescência do produto, a competição aumentada, e os abrandamentos cíclicos ou as ascensões em uma indústria. Por esta razão, a suavização exponencial simples geralmente desempenha melhor fora da amostra do que poderia ser esperado, apesar de sua extrapolação de tendência horizontal quotnaivequot. Modificações de tendência amortecida do modelo de suavização exponencial linear também são freqüentemente usadas na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência. O modelo LES com tendência a amortecimento pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA (1,1,2). É possível calcular intervalos de confiança em torno de previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. A largura dos intervalos de confiança depende de (i) o erro RMS do modelo, (ii) o tipo de suavização (simples ou linear) (iii) o valor (S) da (s) constante (s) de suavização e (iv) o número de períodos à frente que você está prevendo. Em geral, os intervalos se espalham mais rapidamente à medida que o 945 fica maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando se usa linear ao invés de alisamento simples. Este tópico é discutido mais adiante na seção de modelos ARIMA das notas. (Voltar ao início da página.) Fundamentos meteorológicos O ar é uma mistura de vários gases. Quando completamente seco, é cerca de 78 azoto e 21 de oxigénio. O restante 1 é outros gases como argônio, dióxido de carbono, néon, hélio e outros. No entanto, na natureza, o ar nunca é completamente seco. Ele sempre contém algum vapor de água em quantidades que variam de quase nenhum para 5 por volume. À medida que o teor de vapor de água aumenta, os outros gases diminuem proporcionalmente. Estrutura vertical A atmosfera é classificada em camadas, ou esferas, pelas características exibidas nessas camadas. A troposfera é a camada da superfície para uma altitude média de cerca de 7 mi. É caracterizada por uma diminuição geral da temperatura com altitude crescente. A altura da troposfera varia com a latitude e as estações. Inclina-se de aproximadamente 20.000 ft sobre os pólos a aproximadamente 65.000 ft sobre o equador e é mais elevado no verão do que no inverno. No topo da troposfera está a tropopausa. Uma camada muito fina que marca o limite entre a troposfera ea camada acima. Uma relação entre a altura da tropopausa e certos fenômenos climáticos foi documentada. Acima da tropopausa está a estratosfera. Esta camada é tipificada por mudanças relativamente pequenas na temperatura com a altura à exceção de uma tendência de aquecimento perto do alto. O ar é matéria e tem peso. Uma vez que é gasoso, é compressível. A pressão que a atmosfera exerce sobre a superfície é o resultado do peso do ar acima. Assim, o ar perto da superfície é muito mais denso do que o ar em altas altitudes. TEMPERATURA Escalas de temperatura Duas escalas de temperatura comumente usadas são Celsius (x00B0C), ou centígrado, e Fahrenheit (x00B0F). A escala Celsius é usada exclusivamente para temperaturas de ar superiores e está rapidamente se tornando o padrão mundial para temperaturas de superfície também. Tradicionalmente, duas referências comuns à temperatura são o ponto de fusão do gelo puro e o ponto de ebulição da água pura ao nível do mar. O ponto de fusão do gelo é 32x00B0F (0x00B0C) o ponto de ebulição da água é 212x00B0F (100x00B0C). Assim, a diferença entre fusão e ebulição é 100x00B0C ou 180x00B0F a relação entre graus Celsius e Fahrenheit é 100180 ou 59. Uma vez que 0x00B0F é 32x00B0F mais frio do que 0x00B0C, você deve aplicar essa diferença ao comparar as temperaturas nas duas escalas. Você pode converter de uma escala para outra usando uma das seguintes fórmulas: C 59 (F x2212 32) ou F 95 C 32 onde C é graus Celsius e F é graus Fahrenheit. Calor e temperatura O calor é uma forma de energia. Quando uma substância contém calor, exibe a propriedade que é medida como temperaturex2014 o grau de x0022hotnessx0022 ou x0022coldness. x0022 Uma quantidade específica de calor absorvido por ou removido de uma substância aumenta ou diminui sua temperatura uma quantidade definida. No entanto, a quantidade de mudança de temperatura depende das características da substância. Cada substância tem sua única mudança de temperatura para a mudança específica no calor. Por exemplo, se uma superfície terrestre e uma superfície de água tiverem a mesma temperatura e uma quantidade igual de calor for adicionada, a superfície terrestre ficará mais quente do que a superfície da água. Por outro lado, com a mesma perda de calor, a terra fica mais fria do que a água. A Terra recebe energia do Sol sob a forma de radiação solar. A Terra e sua atmosfera refletem cerca de 55 da radiação e absorvem os restantes 45, convertendo-os em calor. A Terra, por sua vez, irradia energia, e esta radiação de saída é a radiação terrestre. É evidente que o calor médio gerado pela radiação solar recebida deve ser igual ao calor perdido através da radiação terrestre para evitar que a Terra fique progressivamente mais quente ou mais fria. No entanto, este equilíbrio é mundial desequilíbrios regionais e locais que criam variações de temperatura também devem ser considerados. Variações de temperatura A quantidade de energia solar recebida por qualquer região varia com a hora do dia, com as estações, e com a latitude. Estas diferenças na energia solar criam variações de temperatura. As temperaturas (Cortesia da Força Aérea dos EUA) também variam com as diferenças na superfície topográfica e com a altitude. Essas variações de temperatura criam forças que impulsionam a atmosfera em seus movimentos sem fim. Variação diurna diurna da temperatura A variação diurna é a mudança de temperatura do dia para a noite provocada pela rotação diária da Terra. A Terra recebe calor durante o dia da radiação solar, mas perde continuamente calor por radiação terrestre. Aquecimento e refrigeração dependem de um desequilíbrio de radiação solar e terrestre. Durante o dia, a radiação solar excede a radiação terrestre e a superfície torna-se mais quente. À noite, a radiação solar cessa, mas a radiação terrestre continua e esfria a superfície. O resfriamento continua após o nascer do sol até que a radiação solar ultrapasse a radiação terrestre. A temperatura mínima geralmente ocorre após o nascer do sol, às vezes até uma hora depois. O resfriamento contínuo após o nascer do sol é uma das razões pelas quais o nevoeiro às vezes se forma pouco depois de o Sol estar acima do horizonte. Variação sazonal da temperatura Além de sua rotação diária, a Terra gira em uma órbita completa ao redor do Sol uma vez por ano. Como o eixo da Terra se inclina para o plano da órbita, o ângulo da radiação solar incidente varia estacionalmente entre hemisférios. O Hemisfério Norte é mais quente em junho, julho e agosto porque recebe mais energia solar do que o hemisfério sul. Durante os meses de dezembro, janeiro e fevereiro, o oposto é verdadeiro: o Hemisfério Sul recebe mais energia solar e é mais quente. Variação de temperatura com latitude A forma da Terra provoca uma variação geográfica no ângulo de radiação solar incidente. Uma vez que a Terra é essencialmente esférica, o Sol está mais próximo de ser sobrecarregado em regiões equatoriais do que em latitudes mais altas. As regiões equatoriais, portanto, recebem a energia mais radiante e são mais quentes. Os raios oblíquos do Sol em latitudes mais altas fornecem menos energia sobre uma determinada área, sendo os menos recebidos nos pólos. Assim, a temperatura varia com a latitude do equador quente para os pólos frios. Variações de temperatura com topografia Não estão relacionadas ao movimento ou forma da Terra são variações de temperatura induzidas pela água e pelo terreno. A água absorve e irradia energia com menos mudanças de temperatura do que a terra. Corpos de água grandes e profundos tendem a minimizar as mudanças de temperatura, enquanto os continentes favorecem grandes mudanças. Solo úmido, como em pântanos e pântanos, é quase tão eficaz como a água na supressão de mudanças de temperatura. Vegetação espessa tende a controlar as mudanças de temperatura, uma vez que contém um pouco de água e também isola contra a transferência de calor entre o solo ea atmosfera. As superfícies áridas e estéreis permitem as maiores mudanças de temperatura. Estas influências topográficas são diurnas e sazonais. Por exemplo, a diferença entre um máximo e um mínimo diários pode ser 10x00B0F ou menos sobre a água, perto de uma linha costeira, ou sobre um pântano ou pântano, enquanto uma diferença de 50x00B0F ou mais é comum em desertos rochosos ou arenosos. No Hemisfério Norte em julho, as temperaturas são mais quentes nos continentes do que nos oceanos em janeiro, eles são mais frios sobre os continentes do que sobre os oceanos. O oposto é verdadeiro no hemisfério do sul, mas não como pronunciado por causa de mais superfície da água no hemisfério do sul. Para comparar o efeito da terra e da água na variação sazonal da temperatura, considere o norte da Ásia e o sul da Califórnia, perto de San Diego. No interior continental profundo do norte da Ásia, a temperatura média de julho é de cerca de 50x00B0F, e média de janeiro, cerca de -30x00B0F. A escala sazonal é aproximadamente 80x00B0F. Perto de San Diego, devido à proximidade do Oceano Pacífico, julho média é de cerca de 70x00B0F, e Janeiro média, cerca de 50x00B0F. Variação sazonal é apenas cerca de 20x00B0F. O vento prevalecente é também um fator nos controles de temperatura. Em uma área onde os ventos predominantes são de grandes corpos de água, as mudanças de temperatura são bastante pequenas. A maioria das ilhas goza de temperaturas bastante constantes. Por outro lado, as mudanças de temperatura são mais pronunciadas quando o vento predominante é de regiões áridas e secas. O ar transfere lentamente o calor da superfície para cima. Assim, as mudanças de temperatura no ar são mais graduais do que na superfície. Variação de temperatura com altitude A temperatura normalmente diminui com o aumento da altitude em toda a troposfera. Esta diminuição de temperatura com altitude é definida como taxa de lapso. A diminuição média de temperatura x2014a taxa de lapso médio x2014 na troposfera é 3,6x00B0F por 1.000 pés. Mas como esta é uma média, o valor exato raramente existe. Na verdade, a temperatura às vezes aumenta com a altura através de uma camada. Um aumento da temperatura com altitude é definido como uma inversão, isto é, a taxa de lapso é invertida. Uma inversão muitas vezes se desenvolve perto do solo em noites claras e frias quando o vento é leve. O solo irradia e esfria muito mais rápido do que o ar de sobreposição. Ar em contato com o chão torna-se frio, enquanto a temperatura de algumas centenas de metros acima muda muito pouco. Assim, a temperatura aumenta com a altura. Inversões também podem ocorrer em qualquer altitude quando as condições são favoráveis. Por exemplo, uma corrente de ar quente que passa o ar frio próximo da superfície produz uma inversão no alto. As inversões são comuns na estratosfera. Pressão atmosférica A pressão atmosférica é a força por unidade de área exercida pelo peso da atmosfera. Como o ar não é sólido, não pode ser pesado com balanças convencionais. Contudo, Toricelli provou há três séculos que podia pesar a atmosfera equilibrando-a contra uma coluna de mercúrio. Ele realmente mediu a pressão convertendo-a diretamente em peso. Pressão de medição O instrumento Toricelli projetado para medir a pressão é o barômetro. Os serviços meteorológicos e a comunidade da aviação usam dois tipos de barômetros para medir pressão de mercúrio e aneróide. O barómetro mercurial consiste em um prato aberto de mercúrio que é colocado na extremidade aberta de um tubo de vidro evacuado. A pressão atmosférica força o mercúrio a subir no tubo. Nas estações próximas do nível do mar, a coluna de mercúrio sobe em média a uma altura de 29,92 pol. Em outras palavras, uma coluna de mercúrio dessa altura pesa o mesmo que uma coluna de ar com a mesma seção transversal que a coluna de mercúrio E estendendo-se do nível do mar ao topo da atmosfera. Por que o mercúrio é usado no barómetro O mercúrio é a substância mais pesada disponível que permanece líquida em temperaturas comuns. Permite que o instrumento seja de tamanho manejável. Água poderia ser usado, mas ao nível do mar a coluna de água seria cerca de 34 metros de altura. O barómetro aneróide compreende as características essenciais de uma célula metálica flexível eo mecanismo de registo. A célula é parcialmente evacuada e contrai ou expande-se como pressão. O aneroid consiste em uma célula de metal parcialmente evacuada que se contrai e se expande com a mudança de pressão e um mecanismo de acoplamento que conduz o indicador ao longo de uma escala graduada em unidades de pressão. (Foto de Steve Nicklas, cortesia da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Biblioteca Central). Uma extremidade da célula é fixa, enquanto a outra extremidade move o mecanismo de registo. O mecanismo de acoplamento aumenta o movimento da célula, conduzindo uma mão indicadora ao longo de uma escala graduada em unidades de pressão. Unidades de pressão A pressão é expressa de muitas maneiras em todo o mundo. O termo utilizado depende um pouco da sua aplicação e do sistema de medição. Duas unidades populares são centímetros de mercúrio ou milímetros de mercúrio. Uma vez que a pressão é força por unidade de área, uma expressão mais explícita da pressão é libras por polegada quadrada (lbin 2) ou gramas por centímetro quadrado (gcm 2). O termo milibar (mb) expressa precisamente a pressão como uma força por unidade de área, sendo 1 mb uma força de 1.000 dinas por centímetro quadrado. O millibar está rapidamente se tornando uma unidade de pressão universal. Pressão da estação A pressão só pode ser medida no ponto de medição. A pressão medida em uma estação ou aeroporto é a pressão da estação ou a pressão real na elevação do campo. Variação da pressão A pressão varia com a altitude ea temperatura do ar, bem como com outras influências menores. Movendo-se para cima através da atmosfera, o peso do ar acima torna-se cada vez menos. Dentro dos poucos mil pés inferiores da troposfera, a pressão diminui aproximadamente 1 em mercúrio por cada 1.000 pés de altitude. Ao nível do mar, a pressão média é de cerca de 14.7 lbin 2. Verificou-se que a pressão irá diminuir pela metade para cada aumento de 18.000 pés de altitude. Assim, a 18.000 ft, poderíamos esperar uma pressão média de cerca de 7.4 lbin 2 e a 36.000 ft, uma pressão de apenas 3.7 lbin 2. e assim por diante. Pressão do nível do mar Uma vez que a pressão varia com a altitude, não é fácil comparar as pressões das estações entre estações em altitudes diferentes. Para torná-los comparáveis, as leituras de pressão devem ser ajustadas a algum nível comum. O nível médio do mar parece ser a referência comum mais viável. A pressão medida em uma estação de 5.000 pés é 25 na pressão aumenta aproximadamente 1 dentro por cada 1.000 ft ou um total de 5 dentro. A pressão do nível do mar é aproximadamente 25 5 ou 30 dentro. O observador do tempo toma a temperatura e outros efeitos na conta , Mas este exemplo simplificado explica o princípio básico da redução da pressão no nível do mar. A pressão do nível do mar é normalmente expressa em milibares. A pressão padrão do nível do mar é 1.013.2 mb, 29.9 no mercúrio, ou aproximadamente 14.7 lbin 2. Análises da pressão (usando isobars) A pressão do nível do mar é traçada geralmente em um mapa e as linhas são desenhadas que conectam pontos da mesma pressão. Essas linhas de pressão iguais são isobares. Assim, o mapa de superfície é uma análise isobárica mostrando padrões de pressão identificáveis ​​e organizados. Cinco sistemas de pressão são definidos da seguinte maneira: LOW x2014a centro de pressão cercado por todos os lados por uma pressão mais alta também chamado de ciclone. Curvatura ciclônica é a curvatura de isobares à esquerda quando você está com pressão mais baixa para a esquerda. ALTO x2014a centro de pressão cercado por todos os lados por pressão mais baixa, também chamado de anticiclone. Curvatura anticiclônica é a curvatura de isobares à direita quando você está com pressão mais baixa para a esquerda. TROUGH x2014an área alongada de baixa pressão com a menor pressão ao longo de uma linha de marcação máxima curvatura ciclônica. RIDGE x2014an área alongada de alta pressão com a maior pressão ao longo de uma linha de marcação máxima curvatura anticiclônica. COL x2014 a área neutra entre dois máximos e dois baixos. É também a intersecção de uma calha e um cume. O col em uma superfície de pressão é análogo a um passe de montanha em uma superfície topográfica. Simplesmente contornamos as alturas da superfície de pressão. Por exemplo, uma análise de pressão constante de 700 mb é um mapa de contorno das alturas da superfície de pressão de 700 mb. Embora o mapa de contorno se baseie em variações de altura, estas variações são pequenas quando comparadas com os níveis de voo, e para todos os efeitos práticos, você pode considerar a carta de 700 mb como um mapa do tempo em aproximadamente 10.000 pés. Criar diferenças na pressão. Por exemplo, os ventos locais ao longo das margens do lago e do oceano são o resultado das diferenças de temperatura entre a terra ea água, que causam uma diferença de pressão e vento. Estas diferenças de pressão conduzem um sistema complexo de ventos numa tentativa sem fim de alcançar o equilíbrio. O vento também transporta o vapor de água e espalha névoa, nuvens e precipitação. Correntes de convecção Quando duas superfícies são aquecidas desigualmente, aquecem o ar sobreposto de forma desigual. O ar mais quente se expande e se torna mais leve ou menos denso do que o ar fresco. O ar mais denso e fresco é puxado para o solo por sua maior força gravitacional, levantando ou forçando o ar quente para cima, assim como o óleo é forçado ao topo da água quando os dois são misturados. O ar ascendente espalha e esfria, eventualmente descendo para completar a circulação convectiva. Enquanto o aquecimento desigual persistir, a convecção mantém uma corrente convectiva contínua. O fluxo de ar horizontal em uma corrente convectiva é o vento. Convecção de grandes e pequenas escalas contas para sistemas que vão desde a circulação hemisférica até os remédios locais. Este fluxo horizontal, vento, é às vezes chamado de advecção. No entanto, o termo advecção aplica-se mais comumente ao transporte de propriedades atmosféricas pelo vento, isto é, advecção a quente advecção de advecção a frio de vapor de água, etc. Força de gradiente de pressão do vento As diferenças de pressão devem criar uma força para conduzir o vento. Esta força é a força de gradiente de pressão. A força é de pressão mais alta a pressão mais baixa e é perpendicular a isobares ou contornos. Sempre que uma diferença de pressão se desenvolve sobre uma área, a força do gradiente de pressão começa a mover o ar diretamente através das isobaras. Quanto mais próximo o espaçamento das isobaras, mais forte é a força do gradiente de pressão. Quanto mais forte for a força de gradiente de pressão, mais forte será o vento. Assim, isobares estreitamente espaçados significam ventos fortes isobares muito espaçados significa vento mais leve. A partir de uma análise de pressão, o leitor pode obter uma idéia geral da velocidade do vento a partir do espaçamento de contorno ou isobar. Devido ao aquecimento desigual da Terra, a pressão superficial é baixa em regiões equatoriais quentes e elevada em regiões polares frias. Um gradiente de pressão desenvolve-se dos pólos ao equador. Se a Terra não girar, esta força de gradiente de pressão seria a única força que atua sobre o vento. Circulação seria duas gigantes correntes hemisféricas convectivas. O ar frio iria afundar nos pólos, o vento sopraria diretamente dos pólos para o equador, o ar quente no equador seria forçado para cima e ventos de alto nível soprariam diretamente para os pólos. No entanto, a Terra gira e, devido à sua rotação, esta simples circulação é muito distorcida. Força de Coriolis: modifica a direção do vento Uma massa movente viaja em linha reta até ser atuada por alguma força externa. No entanto, se se observa a massa móvel de uma plataforma rotativa, o caminho da massa em movimento relativamente à sua plataforma parece ser deflectido ou curvo. Para ilustrar, comece a girar uma roda potterx0027s. Então, usando um pedaço de giz e uma régua, desenhe uma linha reta do centro para a borda externa da roda. Para você, o giz viajou em linha reta. Agora pare o gira-discos sobre ele, a linha espirais para fora do centro. Para um espectador no prato giratório, alguma força aparente desviou o giz para a direita. Uma força aparente semelhante desvia partículas móveis sobre a Terra. Porque a terra é esférica, a força deflective é muito mais complexa do que o exemplo simples da plataforma giratória. Esse princípio foi explicado pela primeira vez por um francês, Coriolis, e carrega seu nome com a força de Coriolis. A força de Coriolis afeta os caminhos de aeronaves, mísseis, pássaros voadores e correntes oceânicas, e é muito importante para o estudo das correntes climáticas e atmosféricas. A força desvia o ar para a direita no Hemisfério Norte e para a esquerda no Hemisfério Sul. Este texto concentra-se principalmente na deflexão para a direita no Hemisfério Norte. A força de Coriolis está em um ângulo reto com a direção do vento e diretamente proporcional à velocidade do vento. Ou seja, à medida que a velocidade do vento aumenta, a força de Coriolis aumenta. Em uma dada latitude, dobrar a velocidade do vento e dobrar a força de Coriolis. A força de Coriolis varia com a latitude de zero no equador até um máximo nos pólos. Ele influencia a direção do vento em todos os lugares, exceto imediatamente no equador, mas os efeitos são mais pronunciados em latitudes médias e altas. Lembre-se que a força de gradiente de pressão impulsiona o vento e é perpendicular a isobares. Quando uma força de gradiente de pressão é estabelecida pela primeira vez, o vento começa a soprar de maior para menor pressão diretamente através das isobaras. No entanto, o ar instantâneo começa a se mover, a força de Coriolis o desvia para a direita. Logo o vento é desviado um 90x00B0 cheio e é paralelo ao isobars ou contornos. Neste momento, a força de Coriolis equilibra exatamente a força do gradient da pressão. Com as forças em equilíbrio, o vento permanecerá paralelo a isobares ou contornos. Fricção de superfície perturba este equilíbrio Coriolis força distorce a circulação fictícia global. A CIRCULAÇÃO GERAL DO EARTHX0027S AIR À medida que o ar é forçado no alto do equador e começa a sua caminhada de alto nível para o norte, a força de Coriolis o gira para a direita ou para o leste. O vento torna-se oeste em cerca de 30x00B0 de latitude, bloqueando temporariamente o movimento para o norte. Da mesma forma, como o ar sobre os pólos começa a sua viagem de baixo nível para o sul em direção ao equador, ele também é desviado para a direita e se torna um vento leste, parando por um tempo o seu progresso sul. Como resultado, ar literalmente xxx22piles upx0022 em cerca de 30x00B0 e 60x00B0 latitude em ambos os hemisférios. O peso adicional do ar aumenta a pressão em correias semipermanentes de alta pressão. A construção destas correias de alta pressão cria um impasse temporário, interrompendo a simples transferência convectiva entre o equador e os pólos. A atmosfera inquieta não pode viver com esse impasse em seu esforço para alcançar o equilíbrio. Algo tem que dar. Grandes massas de ar começam a virar em latitudes médias para completar a troca. Grandes massas de ar frio atravessam a barreira do norte, mergulhando para o sul em direção aos trópicos. Grandes tempestades de midlatitude se desenvolvem entre surtos frios e levam ar quente para o norte. O resultado é uma banda de latitudes médias de tempestades migratórias com tempo sempre em mudança. Como as diferenças de pressão causam vento, as variações sazonais de pressão determinam, em grande medida, as áreas desses surtos de ar frio e tempestades de latitude média. Mas, as variações sazonais da pressão são em grande parte devido às mudanças sazonais da temperatura. Deve-se recordar que na superfície, as temperaturas mornas determinam em grande parte a baixa pressão, e as temperaturas frias determinam a alta pressão. Também deve ser lembrado que as mudanças sazonais de temperatura nos continentes são muito maiores do que nos oceanos. Durante o verão, os continentes quentes tendem a ser áreas de baixa pressão e os oceanos relativamente frios tendem a ser áreas de alta pressão. No inverno, o inverso é verdadeiro: há alta pressão sobre os continentes frios e baixa pressão sobre os oceanos relativamente quentes. As mesmas variações de pressão ocorrem nas épocas quente e fria do hemisfério sul, embora o efeito não seja tão pronunciado devido às áreas de água muito maiores do hemisfério sul. Surtos frios são mais fortes na estação fria e são predominantemente de áreas continentais frias. Surtos de verão são mais fracos e mais provável de se originar de superfícies de água fria. Uma vez que estes surtos são massas de ar fresco, denso, eles caracteristicamente são áreas de alta pressão. À medida que o ar tenta soprar para fora da alta pressão, é desviado para a direita pela força de Coriolis. Assim, o vento em torno de uma alta golpes no sentido horário. A alta pressão com seu sistema de vento associado é um anticiclone. As tempestades que se desenvolvem entre os sistemas de alta pressão são caracterizadas por baixa pressão. Como os ventos tentam soprar para dentro em direção ao centro de baixa pressão, eles também são desviados para a direita. Assim, o vento em torno de uma baixa é no sentido anti-horário. A baixa pressão e seu sistema de vento é um ciclone. A correia de alta pressão em cerca de 30x00B0 latitude norte força o ar para fora na superfície para o norte e para o sul. O ar em direção ao norte torna-se arrastado para as tempestades de latitude média. O ar em movimento para o sul é novamente desviado pela força de Coriolis, tornando-se o bem conhecido ventos alísios subtropicais do nordeste. Nas latitudes médias, os ventos de alto nível são predominantemente a partir do oeste e são conhecidos como o oeste predominante. Polar easterlies dominam a circulação de baixo nível ao norte de cerca de 60x00B0 latitude. Existem três grandes cintos de vento. Vento do nordeste ventos tropicais de leste a oeste. Os westerlies predominantes dirigem tempestades do midlatitude geralmente do oeste ao leste. Poucos sistemas de tempestade maiores se desenvolvem na região relativamente pequena do Ártico, a principal influência das terras do Pacífico polar é a sua contribuição para o desenvolvimento de tempestades de latitudes médias. Efeito de fricção no vento Os padrões de fluxo de vento em alto seguem isobares ou contornos onde o atrito tem pouco efeito. No entanto, o atrito é um fator significativo próximo à superfície. Fricção entre o vento ea superfície do terreno retarda o vento. Quanto mais áspero o terreno, maior o efeito de fricção. Além disso, quanto mais forte a velocidade do vento, maior a fricção. Não se pode pensar no atrito como uma força, mas é uma força muito real e efetiva que sempre atua oposta à direção do vento. À medida que a força de fricção diminui a velocidade do vento, a força de Coriolis diminui. No entanto, o atrito não afeta a força do gradiente de pressão. O gradiente de pressão e as forças de Coriolis não estão mais em equilíbrio. A força mais forte do gradiente de pressão transforma o vento em um ângulo através das isobaras em direção à pressão mais baixa até que as três forças se equilibrem. As forças de fricção e de Coriolis se combinam para equilibrar apenas a força do gradiente de pressão. O vento de superfície espira para fora de alta pressão em baixa pressão, cruzando isobares em um ângulo. O ângulo do vento de superfície aos isobares é aproximadamente 10x00B0 sobre a água, aumentando com a rugosidade do terreno. Em regiões montanhosas, muitas vezes tem dificuldade em relacionar o vento de superfície com o gradiente de pressão devido à fricção imensa e também por causa dos efeitos do terreno local sobre a pressão. A corrente de jato Os ventos, em média, aumentam com a altura em toda a troposfera, culminando em um máximo próximo ao nível da tropopausa. Estes ventos máximos tendem a ser mais concentrados em bandas estreitas. Uma corrente de jato, então, é uma faixa estreita de ventos fortes serpenteando através da atmosfera em um nível próximo da tropopausa. Discussão adicional do fluxo de jacto é retomada mais tarde neste texto. LOCAL x0026 SMALL-SCALE WINDS As características locais do terreno, como montanhas e linhas de costa, também influenciam os ventos e o clima local. Montanha e ventos do vale Durante o dia, o ar ao lado de uma encosta da montanha é aquecido pelo contato com o solo, pois recebe radiação do sol. Este ar normalmente se torna mais quente do que o ar na mesma altitude, mas mais distante da inclinação. Arredores mais frios, um ar mais denso estabelece-se para baixo e força o ar mais quente perto do chão até a encosta da montanha. Este vento é um vento do vale, assim chamado porque o ar está fluindo acima fora do vale. À noite, o ar em contato com a encosta da montanha é resfriado pela radiação terrestre e torna-se mais pesado que o ar circundante. Ele afunda ao longo da encosta, produzindo o vento da montanha, que corre como água pela encosta da montanha. Os ventos da montanha são geralmente mais fortes do que os ventos do vale, especialmente no inverno. O vento da montanha continua frequentemente abaixo das inclinações mais macias dos canyons e dos vales, e em tais casos transforma-se vento da drenagem. Pode tornar-se bastante forte sobre algumas condições de terreno e em casos extremos pode tornar-se perigoso quando fluindo através de restrições canyon. Vento Katabatic Um vento katabatic é todo o vento que funde abaixo de uma inclinação quando a inclinação for influential em causar o vento. Assim, o vento da montanha é um vento katabatic. Todo o vento katabatic se origina porque o ar frio, pesado derrama abaixo o terreno inclinado, deslocando o ar mais morno, menos denso antes dele. O ar é aquecido e seco à medida que flui para baixo. Às vezes, o ar descendente torna-se mais quente do que o ar que substitui. Muitos ventos katabatic recorrentes em áreas locais foram dadas nomes coloridos para destacar o seu efeito dramático, local. Alguns deles são o Bora, um vento frio do norte soprando dos Alpes para a costa do Mediterrâneo, o salmão chinook, um vento quente descendo a encosta leste das Montanhas Rochosas, muitas vezes chegando a centenas de quilômetros nas planícies altas do Taku, um vento frio no Alasca Soprando fora da geleira de Taku e do Santa Ana, um vento morno que descende das serras no vale de Santa Ana de Califórnia. Terra e brisa do mar Superfícies de terra quente e frio mais rapidamente do que superfícies de água, portanto, a terra é mais quente do que o mar durante o vento dia sopra da água fria para aquecer a brisa do mar, assim chamado porque sopra do mar. À noite, o vento inverte, sopra de terra fria para água mais quente, e cria uma brisa de terra. As brisas terrestres e marítimas só se desenvolvem quando o gradiente de pressão global é fraco. Vento com um gradiente de pressão mais forte mistura o ar tão rapidamente que a temperatura local e gradientes de pressão não se desenvolvem ao longo da costa. Vento de cisalhamento Esfregar dois objetos uns contra os outros cria fricção. Se os objetos são sólidos, nenhuma troca de massa ocorre entre os dois. No entanto, se os objectos são correntes fluidas, a fricção cria redemoinhos ao longo de uma zona de mistura rasa comum e uma transferência de massa ocorre na camada de mistura rasa. Esta zona de turbilhões e mistura induzida é chamada de zona de cisalhamento. Vento, sistemas de pressão e tempo A velocidade do vento é proporcional ao espaçamento de isobares ou contornos em um mapa do tempo. No entanto, com o mesmo espaçamento, o x0022chinookx0022 é um vento katabatic (downslope). Ar esfria como ele se move upslope e aquece como sopra downslope. O chinook produz ocasionalmente o aquecimento dramático sobre as planícies apenas leste das montanhas rochosas. (Cortesia da publicação do governo dos EUA.) A velocidade do vento na superfície será menor do que no alto devido à fricção superficial. A direcção do vento pode ser determinada a partir de um mapa meteorológico. Se você enfrentar ao longo de um isobar ou contorno com menor pressão à sua esquerda, o vento estará soprando na direção que você está enfrentando. Em um mapa de superfície, o vento irá atravessar a isobar em um ângulo em direção à pressão mais baixa em um gráfico de ar superior, ele será paralelo ao contorno. Vento sopra no sentido anti-horário (Hemisfério Norte) em torno de um baixo, e no sentido horário em torno de um alto. Na superfície onde os ventos cruzam as isobaras em um ângulo, o transporte de ar de alta para baixa pressão pode ser visto. Embora os ventos sejam praticamente paralelos aos contornos em uma carta aérea, ainda há um transporte lento de ar de alta para baixa pressão. Na superfície quando o ar converge para baixo, ele não pode ir para fora contra o gradiente de pressão, nem pode ir para baixo no chão, ele deve ir para cima. Portanto, uma baixa ou calha é uma área de ar ascendente. O aumento do ar é propício à nebulosidade e precipitação, assim temos a associação geral de baixa pressão. Por um raciocínio semelhante, o ar que se move para fora de uma elevação ou cume esgota a quantidade de ar. Altos e cumes, portanto, são áreas de ar descendente. O ar descendente favorece a dissipação da nebulosidade, daí a associação, o clima de alta pressão. Muitas vezes o tempo é mais estreitamente associado com um padrão de ar superior do que com características mostradas pelo mapa de superfície. Embora as características nas duas cartas estejam relacionadas, elas raramente são idênticas. Um sistema superficial fraco muitas vezes perde sua identidade no padrão de ar superior, enquanto outro sistema pode ser mais evidente no gráfico de ar superior do que no mapa de superfície. A nebulosidade e a precipitação extensas desenvolvem-se frequentemente antes de uma calha superior ou baixa. A line of showers and thunderstorms is not uncommon with a trough aloft even though the surface pressure pattern shows little or no cause for the development. On the other hand, downward motion in a high or ridge places a x0022capx0022 on convection, preventing any upward motion. Air may become stagnant in a high, trap moisture and contamination in low levels, and restrict ceiling and visibility. Low stratus, fog, haze, and smoke are not uncommon in high-pressure areas. However, a high or ridge aloft with moderate surface winds most often produces good flying weather. MOISTURE, CLOUD FORMATION x0026 PRECIPITATION Water vapor Water evaporates into the air and becomes an everpresent but variable constituent of the atmosphere. Water vapor is invisible just as oxygen and other gases are invisible. However, water vapor can be readily measured and expressed in different ways. Two commonly used terms are relative humidity and dew point. Relative humidity Relative humidity routinely is expressed as a percentage. It relates the actual water vapor present to that which could be present. Temperature largely determines the maximum amount of water vapor air can hold. Warm air can hold more water vapor than cool air. Relative humidity expresses the degree of saturation. Air with 100 relative humidity is saturated less than 100 is unsaturated. Dew point is the temperature to which air must be cooled to become saturated by the water vapor already present in the air. Aviation weather reports normally include the air temperature and dew-point temperature. Dew point when related to air temperature reveals qualitatively how close the air is to saturation. Temperature dew-point spread The difference between air temperature and dew-point temperature is popularly called the spread. As spread becomes less, relative humidity increases, and it is 100 when temperature and dew point are the same. Surface-temperature dew-point spread is important for anticipating fog, but has little bearing on precipitation. To support precipitation, air must be saturated through thick layers aloft. Sometimes the spread at ground level may be quite large, yet at higher altitudes the air is saturated and clouds form. Some rain may reach the ground or it may evaporate as it falls into the drier air. Our never-ending weather cycle involves a continual reversible change of water from one state to another. CHANGE OF STATE Evaporation, condensation, sublimation, freezing, and melting are changes of state. Evaporation is the changing of liquid water to invisible water vapor. Condensation is the reverse process. Sublimation is the changing of ice directly to water vapor, or water vapor to ice, bypassing the liquid state in each process. Snow or ice crystals result from the sublimation of water vapor directly to the solid state. Latent heat Any change of state involves a heat transaction with no change in temperature. Evaporation requires heat energy that comes from the nearest available heat source. This heat energy is known as the latent heat of vaporization, and its removal cools the source it comes from. An example is the cooling of your body by evaporation of perspiration. What becomes of this heat energy used by evaporation Energy cannot be created or destroyed, so it is hidden or stored in the invisible water vapor. When the water vapor condenses to liquid water or sublimates directly to ice, energy originally used in the evaporation reappears as heat and is released to the atmosphere. This energy is latent heat. Melting and freezing involve the exchange of x0022latent heat of fusionx0022 in a similar manner. The latent heat of fusion is much less than that of condensation and evaporation however, each in its own way plays an important role in weather. Condensation nuclei The atmosphere is never completely clean an abundance of microscopic solid particles suspended in the air are condensation surfaces. These particles, such as salt, dust, and combustion by-products, are condensation nuclei. Some condensation nuclei have an affinity for water and can induce condensation or sublimation even when air is almost, but not completely, saturated. As water vapor condenses or sublimates on condensation nuclei, liquid or ice particles begin to grow. Whether the particles are liquid or ice does not depend entirely on temperature. Liquid water may be present at temperatures well below freezing. Supercooled water Freezing is complex and liquid water droplets often condense or persist at temperatures colder than 32x00B0F. Water droplets colder than 32x00B0F are supercooled. When they strike an exposed object, the impact induces freezing. For example, impact freezing of supercooled water can result in aircraft icing. Supercooled water drops are often in abundance in clouds at temperatures between 5x00B0F and 32x00B0F and, with decreasing amounts at colder temperatures. Usually, at temperatures colder than 5x00B0F, sublimation is prevalent, and clouds and fog may be mostly ice crystals with a lesser amount of supercooled water. However, strong vertical currents may carry supercooled water to great heights where temperatures are much colder than 5x00B0F. Supercooled water has been observed at temperatures colder than -40x00B0F. Dew and frost During clear nights with little or no wind, vegetation often cools by radiation to a temperature at or below the dew point of the adjacent air. Moisture then collects on the leaves just as it does on a pitcher of ice water in a warm room. Heavy dew often collects on grass and plants while none collects on pavements or large solid objects. These more massive objects absorb abundant heat during the day, lose it slowly during the night, and cool below the dew point only in rather extreme cases. Frost forms in much the same way as dew. The difference is that the dew point of surrounding air must be colder than freezing. Water vapor then sublimates directly as ice crystals or frost rather than condensing as dew. Sometimes dew forms and later freezes however, frozen dew is easily distinguished from frost. Frozen dew is hard and transparent while frost is white and opaque. Cloud formation Normally, air must become saturated for condensation or sublimation to occur. Saturation may result from cooling temperature, increasing dew point, or both. Cooling is far more predominant. Cooling processes Three basic processes may cool air to saturation: (1) air moving over a colder surface, (2) stagnant air overlying a cooling surface, and (3) expansional cooling in upward moving air. Expansional cooling is the major cause of cloud formation. Clouds and fog A cloud is a visible aggregate of minute water or ice particles suspended in air. If the cloud is on the ground, it is fog. When entire layers of air cool to saturation, fog or sheet-like clouds result. Saturation of a localized updraft produces a towering cloud. A cloud may be composed entirely of liquid water, of ice crystals, or a mixture of the two. Precipitation Precipitation is an all-inclusive term denoting drizzle, rain, snow, ice pellets, hail, and ice crystals. Precipitation occurs when these particles grow in size and weight until the atmosphere no longer can suspend them and they fall. These particles grow primarily in two ways. Particle growth Once a water droplet or ice crystal forms, it continues to grow by added condensation or sublimation directly onto the particle. This is the slower of the two methods and usually results in drizzle or very light rain or snow. Cloud particles collide and merge into a larger drop in the more rapid growth process. This process produces larger precipitation particles and does so more rapidly than the simple condensation growth process. Upward currents enhance the growth rate and also support larger drops. Precipitation formed by merging drops with mild upward currents can produce light to moderate rain and snow. Strong upward currents support the largest drops and build clouds to great heights. They can produce heavy rain, heavy snow, and hail. Liquid, freezing, and frozen precipitation Precipitation forming and remaining liquid falls as rain or drizzle. Sublimation forms snowflakes, and they reach the ground as snow if temperatures aloft remain below freezing. Precipitation can change its state as the temperature of its environment changes. Falling snow may melt in warmer layers of air at lower altitudes to form rain. Rain falling through colder air may become supercooled, freezing on impact as freezing rain or it may freeze during its descent, failing as ice pellets. Ice pellets always indicate freezing rain at higher altitude. Sometimes strong upward currents sustain large super-cooled water drops until some freeze subsequently, other drops freeze to them, forming hailstones. Precipitation versus cloud thickness To produce significant precipitation, clouds usually are 4,000 ft thick or more. The heavier the precipitation, the thicker the clouds are likely to be. Land and water effects on clouds Land and water surfaces underlying the atmosphere greatly affect cloud and precipitation development. Large bodies of water such as oceans and large lakes add water vapor to the air. The greatest frequency of low ceilings, fog, and precipitation can be expected in areas where prevailing winds have an over-water trajectory. The aviator should be especially alert for these hazards when moist winds are blowing upslope. Strong cold winds across the Great Lakes absorb water vapor and may carry showers as far eastward as the Appalachians. (Courtesy of U. S. government publication.) In winter, cold air frequently moves over relatively warm lakes. The warm water adds heat and water vapor to the air, causing showers. In other seasons, the air may be warmer than the lakes. When this occurs, the air may become saturated by evaporation from the water while also becoming cooler in the low levels by contact with the cool water. Fog often becomes extensive and dense to the lee of a lake. Strong cold winds across the Great Lakes often carry precipitation to the Appalachians. A lake only a few miles across can influence convection and cause a diurnal fluctuation in cloudiness. During the day, cool air over the lake blows toward the land, and convective clouds form over the land. At night, the pattern reverses clouds tend to form over the lake as cool air from the land flows over the lake, creating convective clouds over the water. Water exists in three statesx2014gaseous, liquid, and solid. Water vapor is an invisible gas. Condensation or sublimation of water vapor creates many common weather extremes. The following may be anticipated: Fog when temperature dew-point spread is 5x00B0F or less and decreasing. Lifting or clearing of low clouds and fog when temperature dew-point spread is increasing. Frost on a clear night when temperature dew-point spread is 5x00B0F or less, is decreasing, and dew point is colder than 32x00B0F. More cloudiness, fog, and precipitation when wind blows from water than when it blows from land. Cloudiness, fog, and precipitation over higher terrain when moist winds are blowing uphill. Showers to the lee of a lake when air is cold and the lake is warm. Expect fog to the lee of the lake when the air is warm and the lake is cold. Clouds to be at least 4,000 ft thick when significant precipitation is reported. The heavier the precipitation, the thicker the clouds are likely to be. STABLE x0026 UNSTABLE AIR Changes within upward and downward moving air Any time air moves upward, it expands because of decreasing atmospheric pressure. Conversely, downward-moving air is compressed by increasing pressure. But as pressure and volume change, temperature also changes. When air expands, it cools and when compressed, it warms. These changes are adiabatic, meaning that no heat is removed from or added to the air. We frequently use the terms expansional or adiabatic cooling and compressional or adiabatic heating. The adiabatic rate of change of temperature is virtually fixed in unsaturated air but varies in saturated air. Unsaturated air Unsaturated air moving upward and downward cools and warms at about 5.4x00B0F per 1,000 ft. This rate is the dry adiabatic rate of temperature change and is independent of the temperature of the mass of air through which the vertical movements occur. Saturated air Condensation occurs when saturated air moves upward. Latent heat released through condensation partially offsets the expansional cooling. Therefore, the saturated adiabatic rate of cooling is slower than the dry adiabatic rate. The saturated rate depends on saturation temperature or dew point of the air. Condensation of copious moisture in saturated warm air releases more latent heat to offset expansional cooling than does the scant moisture in saturated cold air. Therefore, the saturated adiabatic rate of cooling is less in warm air than in cold air. When saturated air moves downward, it heats at the same rate as it cools on ascent, provided liquid water evaporates rapidly enough to maintain saturation. Minute water droplets evaporate at virtually this rate. Larger drops evaporate more slowly and complicate the moist adiabatic process in downward-moving air. Adiabatic warming of downward-moving air produces the warm chinook wind. (Courtesy of U. S. government publication.) Adiabatic cooling and vertical air movement If a sample of air is forced upward into the atmosphere, two possibilities must be considered: (1) the air may become colder than the surrounding air, or (2) even though it cools, the air may remain warmer than the surrounding air. If the upward-moving air becomes colder than surrounding air, it sinks but if it remains warmer, it is accelerated upward as a convective current. Whether it sinks or rises depends on the ambient or existing temperature lapse rate. Existing lapse rate should not be confused with adiabatic rates of cooling in vertically moving air. Sometimes the dry and moist adiabatic rates of cooling will be called the dry adiabatic lapse rate and the moist adiabatic lapse rate. Lapse rate refers exclusively to the existing, or actual, decrease of temperature with height in a real atmosphere. The dry or moist adiabatic lapse rate signifies a prescribed rate of expansional cooling or compressional heating. An adiabatic lapse rate becomes real only when it becomes a condition brought about by vertically moving air. The difference between the existing lapse rate of a given mass of air and the adiabatic rates of cooling in upward-moving air determines if the air is stable or unstable. Cloudsx2014stable or unstable When air is cooling and first becomes saturated, condensation, or sublimation, begins to form clouds. Whether the air is stable or unstable within a layer largely determines cloud structure. Stratiform clouds Since stable air resists convection, clouds in stable air form in horizontal, sheet-like layers or strata. Thus, within a stable layer, clouds are stratiform. Adiabatic cooling may be by upslope flow by lifting over cold, denser air or by converging winds. Cooling by an underlying cold surface is a stabilizing process and may produce fog. If clouds are to remain stratiform, the layer must remain stable after condensation occurs. Cumuliform clouds Unstable air favors convection. A cumulus cloud, meaning x0022heap, x0022 forms in a convective updraft and builds upward. Thus, within an unstable layer, clouds are cumuliform and the vertical extent of the cloud depends on the depth of the unstable layer. Initial lifting to trigger a cumuliform cloud may be the same as that for lifting stable air. In addition, convection may be set off by surface heating. Air may be unstable or slightly stable before condensation occurs but for convective cumuliform clouds to develop, it must be unstable after saturation. Cooling in the updraft is now at the slower moist adiabatic rate because of the release of latent heat of condensation. Temperature in the saturated updraft is warmer than ambient temperature, and convection is spontaneous. Updrafts accelerate until temperature within the cloud cools below the ambient temperature. This condition occurs when a stable layer, which is often marked by a temperature inversion, caps the unstable layer. Vertical heights range from the shallow fair weather cumulus to the giant thunderstorm cumulonimbusx2014the ultimate in atmospheric instability capped by the tropopause. When unstable air lies above stable air, convective currents aloft sometimes form middle - and high-level cumuliform clouds. In relatively shallow layers they occur as altocumulus and ice crystal cirrocumulus clouds. Altocumulus castellans clouds develop in deeper midlevel unstable layers. Identification The basic cloud types are divided into four families: high clouds, middle clouds, low clouds, and clouds with extensive vertical development. The first three families are further classified according to the way they are formed. Clouds formed by vertical currents in unstable air are cumulus, meaning accumulation or heap they are characterized by their lumpy, billowy appearance. Clouds formed by the cooling of a stable layer are stratus, meaning stratified or layered they are characterized by their uniform, sheet-like appearance. In addition to the above, the prefix nimbo - . and the suffix - nimbus . mean rain cloud. Thus, stratified clouds from which rain is falling are nimbostratus. A heavy, swelling cumulus-type cloud that produces precipitation is a cumulonimbus. Clouds broken into fragments are often identified by adding the suffix - fractus for example, fragmentary cumulus is cumulus fractus. High clouds The high-cloud family is cirriform and includes cirrus, cirrocumulus, and cirrostratus. They are composed almost entirely of ice crystals. The height of the bases of these clouds is in the range of 16,500x201345,000 ft in middle latitudes. Middle clouds In the middle-cloud family are the altostratus, altocumulus, and nimbostratus clouds. These clouds are primarily water, much of which may be supercooled. The height of the bases of these clouds is in the range of 6,500x201323,000 ft in middle latitudes. Low clouds In the low-cloud family are the stratus, stratocumulus, and fair-weather cumulus clouds. Low clouds are almost entirely water, but at times the water may be supercooled. Low clouds at subfreezing temperatures can also contain snow and ice particles. The bases of these clouds range from near the surface to about 6,500 ft in middle latitudes. (Photo by Ralph F. Kresge. Courtesy of National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Central Library.) Clouds with extensive vertical development The vertically developed family of clouds includes towering cumulus and cumulonimbus. These clouds usually contain supercooled water above the freezing level. But when a cumulus grows to great heights, water in the upper part of the cloud freezes into ice crystals, forming a cumulonimbus. The heights of cumuliform cloud bases range from 1,000 ft or lower to above 10,000 ft. Fog is a surface-based cloud composed of either water droplets or ice crystals. Small temperature dew-point spread is essential for fog to form. Therefore, fog is prevalent in coastal areas where moisture is abundant. However, fog can occur anywhere. Abundant condensation nuclei enhance the formation of fog. Thus, fog is prevalent in industrial areas where byproducts of combustion provide a high concentration of these nuclei. Fog occurs most frequently in the colder months, but the season and frequency of occurrence vary from one area to another. Fog may form either by cooling air to its dew point, or by adding moisture to air near the ground. Fog is classified by the way it forms. Formation may involve more than one process. Radiation fog Radiation fog is relatively shallow fog. It may be dense enough to hide the entire sky or may conceal only part of the sky. x0022Ground fogx0022 is a form of radiation fog. Conditions favorable for radiation fog are clear sky, little or no wind, and small temperature dew-point spread (high relative humidity). The fog forms almost exclusively at night or near daybreak. Terrestrial radiation cools the ground in turn, the cool ground cools the air in contact with it. When the air is cooled to its dew point, fog forms. When rain soaks the ground, followed by clearing skies, radiation fog is not uncommon the following morning. Radiation fog is restricted to land because water surfaces cool little from nighttime radiation. It is shallow when wind is calm. Winds up to about 5 knots mix the air slightly and tend to deepen the fog by spreading the cooling through a deeper layer. Stronger winds disperse the fog or mix the air through a still deeper layer with stratus clouds forming at the top of the mixing layer. Ground fog usually x0022burns offx0022 rather rapidly after sunrise. Other radiation fog generally clears before noon unless clouds move in over the fog. Advection fog Advection fog forms when moist air moves over colder ground or water. It is most common along coastal areas but often develops deep in continental areas. At sea it is called sea fog. Advection fog deepens as wind speed increases up to about 15 knots. Wind much stronger than 15 knots lifts the fog into a layer of low stratus or stratocumulus. The west coast of the United States is quite vulnerable to advection fog. This fog frequently forms offshore as a result of cold water and then is carried inland by the wind. During the winter, advection fog over the central and eastern United States results when moist air from the Gulf of Mexico spreads northward over cold ground. The fog may extend as far north as the Great Lakes. Water areas in northern latitudes have frequent dense sea fog in summer as a result of warm, moist, tropical air flowing northward over colder arctic waters. Advection fog is usually more extensive and much more persistent than radiation fog. Advection fog can move in rapidly regardless of the time of day or night. Upslope fog Upslope fog forms as a result of moist, stable air being cooled adiabatically as it moves up sloping terrain. Once the upslope wind ceases, the fog dissipates. Unlike radiation fog, it can form under cloudy skies. Upslope fog is common along the eastern slopes of the Rockies and somewhat less frequent east of the Appalachians. Upslope fog often is quite dense and extends to high altitudes. Precipitation-induced fog When relatively warm rain or drizzle falls through cool air, evaporation from the precipitation saturates the cool air and forms fog. Precipitation-induced fog can become quite dense and continue for an extended period of time. This fog may extend over large areas, completely suspending air operations. It is most commonly associated with warm fronts, but can occur with slow-moving cold fronts and with stationary fronts. Ice fog occurs in cold weather when the temperature is much below freezing and water vapor sublimates directly as ice crystals. Conditions favorable for its formation are the same as for radiation fog except that it is associated with cold temperatures, usually -25x00B0F or colder. It occurs mostly in the arctic regions, but is not unknown in middle latitudes during the cold season. Low stratus clouds Stratus clouds, like fog, are composed of extremely small water droplets or ice crystals suspended in air. An observer on a mountain in a stratus layer would call it fog. Stratus and fog frequently exist together. In many cases there is no real line of distinction between the fog and stratus rather, one gradually merges into the other. Stratus tends to be lowest during night and early morning, lifting or dissipating due to solar heating during the late morning or afternoon. Low stratus clouds often occur when moist air mixes with a colder air mass or in any situation where temperature dew-point spread is small. Haze and smoke Haze is a concentration of salt particles or other dry particles not readily classified as dust or other phenomena. It occurs in stable air, is usually only a few thousand feet thick, but sometimes may extend as high as 15,000 ft. Haze layers often have definite tops above which horizontal visibility is good. However, downward visibility from above a haze layer is poor, especially on a slant. Visibility in haze varies greatly, depending upon whether the observer is facing the sun. Smoke concentrations form primarily in industrial areas when air is stable. It is most prevalent at night or early morning under a temperature inversion but it can persist throughout the day. AIR MASSES Air masses When a body of air comes to rest or moves slowly over an extensive area having fairly uniform properties of temperature and moisture, the air takes on those properties. Thus, the air over the area becomes somewhat of an entity and has fairly uniform horizontal distribution of its properties. The area over which the air mass acquires its identifying distribution of moisture and temperature is its source region. Source regions are many and varied, but the best source regions for air masses are large snow - or ice-covered polar regions, cold northern oceans, tropical oceans, and large desert areas. Midlatitudes are poor source regions because transitional disturbances dominate these latitudes, giving little opportunity for air masses to stagnate and take on the properties of the underlying region. Air-mass modification Just as an air mass takes on the properties of its source region, it tends to also take on properties of the underlying surface when it moves away from its source region, thus becoming modified. The degree of modification depends on the speed with which the air mass moves, the nature of the region over which it moves, and the temperature difference between the new surface and the air mass. Some ways air masses are modified are warming from below, cooling from below, addition of water vapor, and subtraction of water vapor: Cool air moving over a warm surface is heated from below, generating instability and increasing the possibility of showers. Warm air moving over a cool surface is cooled from below, increasing stability. If air is cooled to its dew point, stratus andor fog forms. Evaporation from water surfaces and failing precipitation adds water vapor to the air. When the water is warmer than the air, evaporation can raise the dew point sufficiently to saturate the air and form stratus or fog. Water vapor is removed by condensation and precipitation. Stability of an air mass determines its typical weather characteristics. When one type of air mass overlies another, conditions change with height. Characteristics typical of an unstable air mass are: cumuliform clouds, showery precipitation, rough air (turbulence), and good visibility. Characteristics of stable air include: stratiform clouds and fog, continuous precipitation, smooth air, and fair-to-poor visibility in haze and smoke. As air masses move out of their source regions, they come in contact with other air masses of different properties. The zone between two different air masses is a frontal zone or front. Across this zone, temperature, humidity, and wind often change rapidly over short distances. Discontinuities When one passes through a front, the change from the properties of one air mass to those of the other is sometimes quite abrupt. Abrupt changes indicate a narrow frontal zone. At other times, the change of properties is very gradual, indicating a broad and diffuse frontal zone. Temperature x2014Temperature is one of the most easily recognized discontinuities across a front. At the surface, the passage of a front usually causes noticeable temperature change. Dew point x2014Dew-point temperature is a measure of the amount of water vapor in the air. Temperature dew-point spread is a measure of the degree of saturation. Dew point and temperature dew-point spread usually differ across a front. The difference helps identify the front and may give a clue to differences of cloudiness andor fog. Wind x2014Wind always changes across a front. Wind discontinuity may be in direction, in speed, or in both. Pressure x2014A front lies in a pressure trough, and pressure generally is higher in the cold air. Thus, when a front is crossed directly into colder air, pressure usually rises abruptly. When a front is approached toward warm air, pressure generally falls until the front is crossed, and then remains steady or falls slightly in the warm air. However, pressure patterns vary widely across fronts. Types of fronts The three principal types of fronts are the cold front, the warm front, and the stationary front. Cold front The leading edge of an advancing cold air mass is a cold front. At the surface, cold air is overtaking and replacing warmer air. Cold fronts move at about the speed of the wind component perpendicular to the front just above the frictional layer. A shallow cold air mass or a slow-moving cold front may have a frontal slope more like a warm front. Warm front The edge of an advancing warm air mass is a warm frontx2014warmer air is overtaking and replacing colder air. Since the cold air is denser than the warm air, the cold air hugs the ground. The warm air slides up and over the cold air and lacks direct push on the cold air. Thus, the cold air is slow to retreat in advance of the warm air. This slowness of the cold air to retreat produces a frontal slope that is more gradual than the cold frontal slope. Consequently, warm fronts on the surface are seldom as well marked as cold fronts, and they usually move about half as fast when the general wind flow is the same in each case. Stationary front When neither air mass is replacing the other, the front is stationary. The opposing forces exerted by adjacent air masses of different densities are such that the frontal surface between them shows little or no movement. In such cases, the surface winds tend to blow parallel to the frontal zone. Slope of a stationary front is normally shallow, although it may be steep, depending on wind distribution and density difference. Frontal waves and occlusion Frontal waves and cyclones (areas of low pressure) usually form on slow-moving cold fronts or on stationary fronts. The life cycle and movement of a cyclone is dictated to a great extent by the upper wind flow. In the initial condition of frontal wave development, the winds on both sides of the front are blowing parallel to the front. Small disturbances then may start a wavelike bend in the front. If this tendency persists and the wave increases in size, a cyclonic (counterclockwise) circulation develops. One section of the front begins to move as a warm front, while the section next to it begins to move as a cold front. This deformation is a frontal wave. The pressure at the peak of the frontal wave falls, and a low-pressure center forms. The cyclonic circulation becomes Cross section of a warm front (top) with the weather map symbol (bottom). The symbol is a line with rounded barbs pointing in the direction of movement. On a color map, a red line represents the warm front. The slope of a warm front is generally more shallow than that of a cold front. Movement of a warm front, shown by the heavy black arrow, is slower than the wind in the warm air, represented by the thin solid arrows. The warm air gradually erodes the cold air. (Courtesy of U. S. government publication.) stronger, and the surface winds are now strong enough to move the fronts the cold front moves faster than the warm front. When the cold front catches up with the warm front, the two of them occlude (close together). The result is an occluded front or, for brevity, an occlusion. This is the time of maximum intensity for the wave cyclone. Note that the symbol depicting the occlusion is a combination of the symbols for the warm and cold fronts. As the occlusion continues to grow in length, the cyclonic circulation diminishes in intensity and the frontal movement slows down. Sometimes a new frontal wave begins to form on the long westward-trailing portion of the cold front, or a secondary low-pressure system forms at the apex where the cold front and warm front come together to form the occlusion. In the final stage, the two fronts may have become a single stationary front again. The low center with its remnant of the occlusion is disappearing. Nonfrontal lows Since fronts are boundaries between air masses of different properties, fronts are not associated with lows lying solely in a homogeneous air mass. Nonfrontal lows are infrequent east of the Rocky Mountains in midlatitudes, but do occur occasionally during the warmer months. Small non-frontal Cross section of a cold front (top) with the weather map symbol (bottom). The symbol is a line with pointed barbs pointing in the direction of movement. On a color map, a blue line represents the cold front. The vertical scale is expanded in the top illustration to show the frontal slope, which is steep near the leading edge as cold air replaces warm air. Warm air may descend over the front as indicated by the dashed arrows but more often, the cold air forces warm air upward over the frontal surface as shown by the solid arrows. (Courtesy of U. S. government publication.) lows over the western mountains are common as is the semistationary thermal low in the extreme southwestern United States. Tropical lows are also nonfrontal. Frontolysis As adjacent air masses modify and as temperature and pressure differences equalize across a front, the front dissipates. This process is frontolysis, the generation of a front. It occurs when a relatively sharp zone of transition develops over an area between two air masses that have densities gradually becoming more and more in contrast with each other. The necessary wind flow pattern develops at the same time. Frontal weather Weather occurring with a front depends on the amount of moisture available, the degree of stability of the air that is forced upward, the slope of the front, the speed of frontal movement, and the upper wind flow. Sufficient moisture must be available for clouds to form, or there will be no clouds. As an inactive front comes into an area of moisture, clouds and precipitation may develop rapidly. A good example of this is a cold front moving eastward from the dry slopes of the Rocky Mountains into a Cross section of a warm-front occlusion (top) and its weather symbol (bottom). The symbol is a line with alternating pointed and rounded barbs on the same side of the line pointing in the direction of movement. On a color map, the line is purple. In the warm-front occlusion, air under the cold front is not as cold as air ahead of the warm front and when the cold front overtakes the warm front, the cool air rides over the colder air. In a warm-front occlusion, cool air replaces cold air at the surface. (Courtesy of U. S. government publication.) Cross section of a cold-front occlusion. Its weather map symbol is the same as that for a warm-front occlusion, and the coldest air is under the cold front. When it overtakes the warm front, it lifts the warm front aloft, and cold air replaces cool air at the surface. (Courtesy of U. S. government publication.) tongue of moist air from the Gulf of Mexico over the Plains states. Thunderstorms may build rapidly. The degree of stability of the lifted air determines whether cloudiness will be predominately stratiform or cumuliform. If the warm air overriding the front is stable, stratiform clouds develop. If the warm air is unstable, cumuliform clouds develop. Precipitation from stratiform clouds is usually steady and there is little or no turbulence. Precipitation from cumuliform clouds is of a shower type and the clouds are turbulent. A cold front underrunning warm, moist, stable air. Clouds are stratified and precipitation is continuous. Precipitation induces stratus in the cold air. (Courtesy of U. S. government publication.) A cold front underrunning warm, moist, unstable air. Clouds are cumuliform with possible showers or thunderstorms near the surface position of the front. Convective clouds often develop in the warm air ahead of the front. The warm, wet ground behind the front generates low-level convection and fair-weather cumulus in the cold air. (Courtesy of U. S. government publication.) A slow-moving cold front underrunning warm, moist, unstable air. Clouds are stratified with embedded cumulonimbus and thunderstorms. This type of frontal weather is especially hazardous for aircraft, since the individual thunderstorms are hidden and cannot be avoided unless the aircraft is equipped with airborne radar. (Courtesy of U. S. government publication.) A fast-moving cold front underrunning warm, moist, unstable air. Showers and thunderstorms develop along the surface position of the front. (Courtesy of U. S. government publication.) A warm front with overrunning moist, stable air. Clouds are stratiform and widespread over the shallow front. Precipitation is continuous and induces widespread stratus in the cold air. (Courtesy of U. S. government publication.) A warm front with overrunning warm, moist, unstable air. (Courtesy of U. S. government publication.) A cold-front occlusion lifting warm, moist, stable air. Associated weather encompasses that associated with both warm and cold fronts when air is moist and stable. (Courtesy of U. S. government publication.) A warm-front occlusion lifting warm, moist, unstable air. The associated weather is complex and encompasses all types of weather related to both the warm and cold fronts when air is moist and unstable. (Courtesy of U. S. government publication.) Shallow frontal surfaces tend to have extensive cloudiness with large precipitation areas. Widespread precipitation associated with a gradual sloping front often causes low stratus and fog. In this case, the rain raises the humidity of the cold air to saturation. This and related effects may produce low ceiling and poor visibility over thousands of square miles. If temperature of the cold air near the surface is below freezing but the warmer air aloft is above freezing, precipitation falls as freezing rain or ice pellets however, if temperature of the warmer air aloft is well below freezing, precipitation forms as snow. When the warm air overriding a shallow front is moist and unstable, the usual widespread cloud mass forms but embedded in the cloud mass are altocumulus, cumulus, and even thunderstorms. These embedded storms are more common with warm and stationary fronts but may occur with a slow-moving, shallow cold front. A fast-moving, steep cold front forces upward motion of the warm air along its leading edge. If the warm air is moist, precipitation occurs immediately along the surface position of the front. Since an occluded front develops when a cold front overtakes a warm front, weather with an occluded front is a combination of both warm and cold frontal weather. A front may have little or no cloudiness associated with it. Dry fronts occur when the warm air aloft is flowing down the frontal slope or the air is so dry that any cloudiness that occurs is at high levels. The upper wind flow dictates to a great extent the amount of cloudiness and rain accompanying a frontal system as well as movement of the front itself. Systems tend to move with the upper winds. When winds aloft blow across a front, it tends to move with the wind. When winds aloft parallel a front, the front moves slowly, if at all. A deep, slow-moving trough aloft forms extensive cloudiness and precipitation, while a rapid-moving minor trough more often restricts weather to a rather narrow band. However, the latter often breeds severe, fast-moving, turbulent spring weather. Instability line An instability line is a narrow, nonfrontal line or band of convective activity. If the activity is fully developed in a thunderstorm, the line is a squall line. Instability lines form in moist, unstable air. An instability line may develop far from any front. More often, it develops ahead of a cold front, and sometimes a series of these lines move out ahead of the front. A favored location for instability lines which frequently erupt into severe thunderstorms is a dew-point front or dry line. Dew-point front or dry line During a considerable part of the year, dew-point fronts are common in western Texas and New Mexico northward over the Plains states. Moist air flowing north from the Gulf of Mexico abuts the dryer, and therefore slightly denser, air flowing from the southwest. Except for moisture differences, there is seldom any significant air mass contrast across this front, and therefore, it is commonly called a dry line. Nighttime and early morning fog and low-level clouds often prevail on the moist side of the line while generally clear skies mark the dry side. In spring and early summer over Texas, Oklahoma, and Kansas, and for some distance eastward, the dry line is a favored spawning area for squall lines and tornadoes. TURBULENCE Convective currents Convective currents are localized vertical air movements, both ascending and descending. For every rising current, there is a compensating downward current. The downward currents frequently occur over broader areas than do the upward currents, and therefore, they have a slower vertical speed than do the rising currents. Convective currents are most active on warm summer afternoons when winds are light. Heated air at the surface creates a shallow, unstable layer, and the warm air is forced upward. Convection increases in strength and to greater heights as surface heating increases. Barren surfaces such as sandy or rocky wastelands and plowed fields become hotter than open water or ground covered by vegetation. Thus, air at and near the surface heats unevenly. Because of uneven heating, the strength of convective currents can vary considerably within short distances. When cold air moves over a warm surface, it becomes unstable in lower levels. Convective currents extend several thousand feet above the surface, resulting in rough, choppy turbulence. This condition often occurs in any season after the passage of a cold front. HIGH-ALTITUDE WEATHER The tropopause The tropopause is a thin layer forming the boundary between the troposphere and stratosphere. Height of the tropopause varies from about 65,000 ft over the equator to 20,000 ft or lower over the poles. The tropopause is not continuous but generally descends step-wise from the equator to the poles. These steps occur as breaks. An abrupt change in temperature lapse rate characterizes the tropopause. Maximum winds generally occur at levels near the tropopause. These strong winds create narrow zones of wind shear that often generate hazardous turbulence for aircraft. The jet stream The jet stream is a narrow, shallow, meandering river of maximum winds extending around the globe in a wavelike pattern. A second jet stream is not uncommon, and three at one time are not unknown. A jet may be as far south as the northern tropics. A jet in midlatitudes generally is stronger than one in or near the tropics. The jet stream typically occurs in a break in the tropopause. Therefore, a jet stream occurs in an area of intensified temperature gradients characteristic of the break. The concentrated winds, by arbitrary definition, must be 50 knots or greater to classify as a jet stream. The jet maximum is not constant rather, it is broken into segments, shaped something like a boomerang. Jet stream segments move with pressure ridges and troughs in the upper atmosphere. In general, they travel faster than pressure systems, and maximum wind speed varies as the segments progress through the systems. In midlatitude, wind speed in the jet stream averages considerably stronger in winter than in summer. Also, the jet shifts farther south in winter than in summer. CONDENSATION TRAILS A condensation trail, or contrail, is generally defined as a cloudlike streamer that frequently is generated in the wake of aircraft flying in clear, cold, humid air. Two distinct types are observedx2014exhaust trails and aerodynamic trails. Exhaust contrails The exhaust contrail is formed by the addition to the atmosphere of sufficient water vapor from aircraft exhaust gases to cause saturation or super-saturation of the air. Since heat is also added to the atmosphere in the wake of an aircraft, the addition of water vapor must be of such magnitude that it saturates or supersaturates the atmosphere in spite of the added heat. There is evidence to support the idea that the nuclei, which are necessary for condensation or sublimation, may also be donated to the atmosphere in the exhaust gases of aircraft engines, further aiding contrail formation. These nuclei are relatively large. However, recent experiments have found that by adding very minute nuclei material (dust, for example) to the exhaust visible exhaust contrails could be prevented. Condensation and sublimation on these smaller nuclei result in contrail particles too small to be visible. Aerodynamic contrails In air that is almost saturated, aerodynamic pressure reduction around airfoils, engine nacelles, and propellers cools the air to saturation, leaving condensation trails from these components. This type of trail usually is neither as dense nor as persistent as exhaust trails. However, under critical atmospheric conditions, an aerodynamic contrail may trigger the formation and spreading of a deck of cirrus clouds. Air travels in a corkscrew path around the jet core with upward motion on the equatorial side. Therefore, when high-level moisture is available, cirriform clouds form on the equatorial side of the jet. Jet stream cloudiness can form independently of well-defined pressure systems. Such cloudiness ranges primarily from scattered to broken coverage in shallow layers or streaks. Their sometimes fishhook and streamlined, wind-swept appearance always indicates very strong upper wind usually quite far from developing or intense weather systems. The most dense cirriform clouds occur with well-defined systems. They appear in broad bands. Cloudiness is rather dense in an upper trough, thickens downstream, and becomes most dense at the crest of the downwind ridge. The clouds taper off after passing the ridge crest, in the area of descending air. The poleward boundary of the cirrus band often is quite abrupt and frequently casts a shadow on lower clouds, especially in an occluded frontal system. The upper limit of dense, banded cirrus is near the tropopause a band may be either a single layer of multiple layers 10,000x201312,000 ft thick. Dense, jet stream cirriform cloudiness is most prevalent along midlatitude and polar jets. However, a cirrus band usually forms along the subtropical jet in winter, when a deep upper trough plunges southward into the tropics. An important aspect of the jet stream cirrus shield is its association with turbulence. Extensive cirrus cloudiness often occurs with deepening surface and upper lows and these deepening systems produce the greatest turbulence. User Contributions: