% This file contains a station summary listing for a temperature % station in the Berkeley Earth database. This station is identified as: % % Berkeley ID#: 31253 % Primary Name: BOOKER BLAU RANCH % Record Type: TAVG % Country: United States % State: TX % Latitude: 36.41000 +/- 0.04335 % Longitude: -100.53635 +/- 0.00310 % Elevation (m): 846.05 +/- 8.00 % # of Months: 44 % % Alternate Names: BOOKER % BOOKER BLAU RCH % BOOKER MOUNSEY RN % % IDs: coop - 410942 % coop - 410944 % ghcnd - USC00410942 % ghcnd - USC00410944 % ncdc - 20025915 % ncdc - 20025925 % nws - BOKT2 % % Sources: US Cooperative Summary of the Day % Global Historical Climatology Network - Daily % US Cooperative Summary of the Month % Multi-network Metadata System % % Site Hash: f987e1c3aa483c77cf415d04deac83eb % Raw Data Hash: fcffc078cd6562d1939b0439c25a991c % Adj Data Hash: 2b7139dc6177dfb0d0360354b68ab45f % % The data for this station is presented below in several columns and in % several forms. The temperature values are reported as "raw", % "adjusted", and "regional expectation". % % The "raw" values reflect the observations as originally ingested by % the Berkeley Earth system from one or more originating archive(s). % These "raw" values may reflect the merger of more than one temperature % time series if multiple archives reported values for this location. % Alongside the raw data we have also provided a flag indicating which % values failed initial quality control checks. A further column % dates at which the raw data may be subject to continuity "breaks" % due to documented station moves (denoted "1"), prolonged measurement % gaps (denoted "2"), documented time of observation changes (denoted "3") % and other empirically determined inhomogeneities (denoted "4"). % % In many cases, raw temperature data contains a number of artifacts, % caused by issues such as typographical errors, instrumentation changes, % station moves, and urban or agricultural development near the station. % The Berkeley Earth analysis process attempts to identify and estimate % the impact of various kinds of data quality problems by comparing each % time series to neighboring series. At the end of the analysis process, % the "adjusted" data is created as an estimate of what the weather at % this location might have looked like after removing apparent biases. % This "adjusted" data will generally to be free from quality control % issues and be regionally homogeneous. Some users may find this % "adjusted" data that attempts to remove apparent biases more % suitable for their needs, while other users may prefer to work % with raw values. % % Lastly, we have provided a "regional expectation" time series, based % on the Berkeley Earth expected temperatures in the neighborhood of the % station. This incorporates information from as many weather stations as % are available for the local region surrounding this location. Note % that the regional expectation may be a systematically a bit warmer or % colder than the weather stations by a few degrees due to differences % in mean elevation and other local characteristics. % % For each temperature time series, we have also included an "anomaly" % time series that removes both the seasonality and the long-term mean. % These anomalies may provide an easier way of seeing changes through % time. % % Reported temperatures are in Celsius and reflect monthly averages. As % these files are intended to be summaries for convenience, additional % information, including more detailed flagging and metadata, may be % available in our whole data set files. % % The Berkeley Earth analysis was run on 15-Nov-2013 19:55:48 % % Raw Data QC Continuity Adjusted Data Regional Expectation % Year, Month, Temperature, Anomaly, Failed, Breaks, Temperature, Anomaly, Temperature, Anomaly 1931 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.741 1.813 1931 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.242 2.686 1931 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.397 -2.896 1931 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 11.396 -1.726 1931 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15.784 -2.568 1931 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25.255 1.427 1931 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26.401 0.037 1931 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24.046 -1.295 1931 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24.283 3.381 1931 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16.358 1.747 1931 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 7.077 0.104 1931 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.143 1.436 1932 1 0.278 -1.188 0 0 -0.310 -1.776 0.044 -0.884 1932 2 7.833 3.740 0 0 7.246 3.153 7.411 3.855 1932 3 4.889 -2.941 0 0 4.301 -3.528 4.218 -3.074 1932 4 15.333 1.674 0 0 14.746 1.087 13.887 0.766 1932 5 20.000 1.110 0 0 19.412 0.522 18.418 0.065 1932 6 23.111 -1.255 0 0 22.524 -1.842 22.324 -1.504 1932 7 28.111 1.209 0 0 27.524 0.621 27.145 0.780 1932 8 26.667 0.788 0 0 26.079 0.200 25.362 0.021 1932 9 21.778 0.339 0 0 21.190 -0.249 19.710 -1.191 1932 10 15.333 0.185 0 0 14.746 -0.403 13.779 -0.832 1932 11 8.833 1.322 0 0 8.246 0.735 6.583 -0.390 1932 12 -1.667 -4.910 0 0 -2.254 -5.498 -1.677 -4.383 1933 1 6.333 4.868 0 0 5.746 4.280 4.499 3.571 1933 2 2.889 -1.204 0 0 2.301 -1.792 1.029 -2.527 1933 3 10.333 2.504 0 0 9.746 1.916 8.303 1.011 1933 4 13.333 -0.326 0 0 12.746 -0.913 12.102 -1.020 1933 5 19.278 0.388 0 0 18.690 -0.200 18.252 -0.101 1933 6 27.278 2.912 0 0 26.690 2.324 26.315 2.487 1933 7 27.833 0.931 0 4 28.362 1.460 27.624 1.260 1933 8 25.222 -0.657 0 0 25.751 -0.128 24.727 -0.615 1933 9 24.278 2.839 0 0 24.807 3.368 23.483 2.581 1933 10 15.778 0.629 0 0 16.307 1.158 15.709 1.098 1933 11 9.500 1.989 0 0 10.029 2.518 8.827 1.853 1933 12 6.000 2.756 0 0 6.529 3.285 6.673 3.967 1934 1 3.944 2.479 0 0 4.473 3.007 3.517 2.589 1934 2 4.000 -0.093 0 0 4.529 0.436 4.429 0.874 1934 3 7.444 -0.385 0 0 7.973 0.143 7.431 0.139 1934 4 14.778 1.119 0 0 15.307 1.647 14.574 1.452 1934 5 19.667 0.777 0 0 20.195 1.305 19.856 1.504 1934 6 26.000 1.634 0 0 26.529 2.163 26.112 2.284 1934 7 29.444 2.542 0 0 29.973 3.071 29.289 2.924 1934 8 27.333 1.454 0 0 27.862 1.983 27.549 2.207 1934 9 19.389 -2.050 0 0 19.918 -1.521 19.767 -1.134 1934 10 16.778 1.629 0 0 17.307 2.158 17.418 2.807 1934 11 8.889 1.378 0 0 9.418 1.907 8.925 1.951 1934 12 2.778 -0.466 0 0 3.307 0.063 4.033 1.327 1935 1 3.889 2.423 0 0 4.418 2.952 4.495 3.567 1935 2 5.000 0.907 0 0 5.529 1.436 5.319 1.763 1935 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.581 3.289 1935 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12.721 -0.400 1935 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14.837 -3.516 1935 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23.344 -0.484 1935 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27.670 1.305 1935 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26.526 1.185 1935 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19.717 -1.184 1935 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15.509 0.898 1935 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.822 -1.152 1935 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.884 0.178 1936 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.075 -0.853 1936 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN -1.091 -4.646 1936 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 9.251 1.959 1936 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.431 0.309 1936 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19.029 0.677 1936 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25.010 1.182 1936 7 29.677 2.775 1 0 NaN NaN 27.495 1.130 1936 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27.777 2.435 1936 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20.614 -0.287 1936 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.124 -1.487 1936 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.633 -0.341 1936 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.530 1.824 1937 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN -2.853 -3.781 1937 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.282 -0.273 1937 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.238 -2.054 1937 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.444 0.323 1937 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 19.346 0.993 1937 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23.472 -0.356 1937 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27.837 1.473 1937 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27.945 2.603 1937 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 22.038 1.136 1937 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 15.286 0.676 1937 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.544 -0.429 1937 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.531 -0.175 1938 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.166 2.238 1938 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.802 1.247 1938 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 10.421 3.129 1938 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12.818 -0.304 1938 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18.054 -0.298 1938 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23.816 -0.012 1938 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26.390 0.025 1938 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27.587 2.245 1938 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21.697 0.795 1938 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17.007 2.396 1938 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.704 -1.269 1938 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.800 1.094 1939 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.549 2.621 1939 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.461 -3.095 1939 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.372 1.080 1939 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.347 0.225 1939 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18.812 0.459 1939 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24.424 0.596 1939 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 26.855 0.491 1939 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 25.149 -0.193 1939 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23.185 2.284 1939 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 16.001 1.390 1939 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.682 -0.292 1939 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.825 2.119 1940 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN -5.327 -6.255 1940 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3.668 0.112 1940 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.103 0.811 1940 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12.956 -0.165 1940 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 18.201 -0.151 1940 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 23.109 -0.719 1940 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 27.881 1.516 1940 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24.401 -0.940 1940 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21.991 1.089 1940 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17.583 2.972 1940 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 5.581 -1.392 1940 12 -2.881 -6.125 1 0 NaN NaN 4.506 1.800 1941 1 1.543 0.077 1 0 NaN NaN 2.346 1.418 1941 2 1.289 -2.804 1 0 NaN NaN 3.650 0.094 1941 3 3.213 -4.617 1 0 NaN NaN 4.925 -2.367 1941 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12.590 -0.531 1941 5 15.212 -3.678 1 0 NaN NaN 17.896 -0.456 1941 6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 21.522 -2.306 1941 7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24.668 -1.696 1941 8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 24.467 -0.874 1941 9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 20.796 -0.105 1941 10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 14.657 0.046 1941 11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 8.080 1.107 1941 12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4.284 1.578 1942 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.993 0.065 1942 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.885 -1.670 1942 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 6.445 -0.847 1942 4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 13.522 0.401 1942 5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 17.188 -1.165