Von der statistischen Bewertung des Wetters
Die statistische Bewertung des Wetters durch beispielsweise aqua_plan Ingenieurgesellschaft für Problemlösungen in Hydrologie und Umweltschutz mbH ist ein wichtiger Teil der Meteorologie, um zum Beispiel herauszufinden, wie sich das Wetter innerhalb der letzten Jahre oder Jahrzehnte entwickelt hat. Hieran kann man erkennen, welche Tendenzen es gibt und ob zum Beispiel der Einfluss des Menschen eine Rolle gespielt hat. Es lassen sich nicht nur Rekordwerte beobachten, analysieren und bewerten, sondern zum Beispiel auch Niederschlagsmengen oder Windstärken. Die Bewertung ist sowohl ortsunabhängig als auch -abhängig möglich, was die Vergleichbarkeit variabel macht.
Ein weiterer wichtiger Nutzen ist die Wettervorhersage, welche ebenfalls anhand der statistischen Bewertung des Wetters möglich gemacht wird. Die Vorhersage des Wetters ist zum Beispiel zum Schutze der Menschen wichtig, wenn schwere Unwetter oder Hitzewellen drohen und vorausgesagt werden sollen. Solche haben zum Beispiel einen Einfluss auf Seefahrer, Landwirte oder - je nach Schwere - ganze Städte und Landabschnitte.
Die statistische Bewertung des Wetters basiert auf der Auswertung meteorologischer Daten, welche anhand entsprechender Wetterstationen erhoben werden. Diese sind nicht nur weit und regelmäßig verteilt, sondern auch direkt untereinander vernetzt, um eine flächendeckende und möglichst exakte räumliche und zeitliche Verteilung, sowie Entwicklung der Wetterdaten (zum Beispiel Hoch- und Tiefdruckgebiete, Niederschlagsgebiete und Windstärken) zu gewährleisten.
Aus diesen Daten kann man, anhand mathematischer Modelle, das Wetter in einem begrenzten Maße vorhersagbar machen. Diese Berechnungen bezeichnet man als "räumliche Interpolation" von Klimadaten, welcher man sich durch verschiedene Ansätze nähern kann.
Beispielhaft zu nennen wären an dieser Stelle die lineare Regression, welche von einer linearen Beziehung zwischen unabhängigen Variablen und gesuchten unabhängigen Variablen ausgeht, sowie das Inverse Distance Weight Verfahren, welches davon ausgeht, dass die nächstgelegene Messstation den gesuchten Wert am besten repräsentiert.
Des Weiteren ist die Auswertung der sogenannten "Perzentile" ein wichtiges Maß innerhalb der statistischen Wetterauswertung, diese bezeichnet ein Lagemaß, wobei es sich um einen, der Größe nach geordneten, Datensatz handelt. An diesem kann man ablesen, wieviel Prozent eines x% Perzentils kleiner als oder gleich einem entsprechenden Schwellenwert sind.
Neben der Interpolation und den Perzentilen gibt es außerdem "Klimaindizés", welche aus meteorologischen Variablen abgeleitete Größen beschreiben. Bekannte Größen sind zum Beispiel die Anzahl von Niederschlagstagen oder die Dauer einer Trockenperiode. Im Laufe einer Zeitreihe von Daten können so ortsabhängig bestimmte Trends abgelesen und bewertet werden.
Allumfassend werden die Klimadaten anhand von Mittelwerten und Anomalien festgehalten, wobei letztere die Abweichungen von den Mittelwerten darstellen. Diese beiden bilden die Grundlage für eine Jahreszeitenvoraussage.
Schließlich kann man erkennen, dass die statistische Bewertung des Wetters ein umfangreiches und vor allem wichtiges Teilgebiet der meteorologischen Wissenschaften darstellt, welches unerlässlich ist für das Voraussagen und Bewerten des Wetters und um sich abzeichnende Trends zu erkennen und bei Bedarf entsprechend zu handeln.
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