前回も述べたように、東京には150年近い気象データがあります。

つまり、最長150年周期の変化を炙り出せる可能性があります。


でも、もう少し考えておく必要があります。



炙り出す周期は、長周期と短周期のどちらを先に計算するべきでしょうか?

どう考えても、年較差は他よりも変化の幅(振幅)が大きいことは間違いありません。
となれば、周期の長短に関係なく、1年周期について計算すべきでしょう。
そして、データから1年周期の変動を取り除いた上で、他の周期を炙り出すようにします。

ですが、長周期と短周期のどちらを先に計算するべきか、結論は出ていません。
ここで考えるべきは、具体的なデータの扱いです。
2014年7月18日から今日(2017年10月29日)までの1200日分のデータがあるとします。
長周期の炙り出しを行う場合、この全てのデータを使用する事になります。
ですが、最短周期の炙り出しを行う場合、2017年6月2日から今日までのデータしか使いません。
なぜ、2017年6月1日以前のデータを使わないのか。

「サクラの開花予想 第29弾」でも書いているように、短周期のデータはデータの間隔が荒いために精度が低く、また何周期も繰り返していくうちに僅かな周期のズレでも大きなブレになってしまいます。
従って、短周期を炙り出しても、そのデータを基にして計算外の領域に展開することはできません。

なので、長周期から炙り出していくことにします。



計算の順序は、以下のようにします。

1.1年周期を計算し、1年周期の変動をデータから取り除く。
2.データの許す限り最長周期から計算し、その結果を基に変動分をデータから取り除く。
3.上記を繰り返しながら、最短周期の6日までを計算していく。


これでも、まだ問題が残っています。
それは次回に・・・