Aufbereitung der Rohdaten - Pilz4You_1

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Aufbereitung der Rohdaten

Daten > Erhobene Pilzdaten

Angesichts der für Pfifferlinge und Steinpilze erhobenen Wachstumsdaten und der angewandten Erhebungsmethode (Bonitierungsverfahren auf Basis einer Bewertungsskala 0..3 ) stellen sich folgende grundsätzlichen Fragen:

  • Bilden die erhobenen Daten tatsächlich die Realität des Pilzwachstums ab?

  • Wie kann der Informationsgehalt der Beobachtungsdaten am besten ausgeschöpft werden?

  • Wie können die erhobenen Daten trotz  der sicherlich vorhandenen Qualitätsmängel optimal im Projekt eingesetzt werden?


Auch wenn es sich um die besten dem Projekt verfügbaren Beobachtungsdaten handelt: Anlass für diese Fragen ist die Tatsache, dass die durchgeführten Pilzerfassungen lediglich Momentaufnahmen des Pilzwachstums darstellen und das tatsächliche Pilzaufkommen deshalb nicht vollkommen zuverlässig wiedergeben können. Lücken in den Zeitreihen können durch fehlende Erfassungsgänge oder auch durch vorherige Entnahmen anderer Pilzsammler hervorgerufen werden. Insbesondere im Fall der trockenresistenteren Pfifferlinge dürften auch bei hoher Trockenheit z.B. keine Lücken von nur wenigen Tagen in den Beobachtungsdaten auftreten. In der Projektgruppe herrschte deshalb Übereinstimmung darüber, dass nicht die Rohdaten selbst, sondern angemessen korrigierte Daten als Beobachtungsdaten der Pilzhäufigkeit verwendet werden sollten. Deshalb  lag eine Interpolation der erfassten diskreten, zwischen 0=keine Pilze und 3=viele Pilze liegenden Werte durch ein entsprechendes Verfahren nahe.

Die Aufbereitung der auf der Basis von Dekaden für die Periode 1988-2019 erfassten Pilzbeobachtungsdaten erfolgte mite einem von GEPS erstellten, speziellen Programm. Dieses diente zum einen der Umwandlung der in Dekadenschritten vorliegenden Werte in Tageszeitreihen (jedem Tag der Dekade wird der Wert dieser Dekade zugeordnet) und dem Abspeichern dieser Zeitreihen in Jahresarchiven. Zum anderen diente es der Interpolation der Beobachtungswerte durch die Bildung gleitender Mittelwerte, gesteuert über eine vorgebbare Anzahl von Tagen links und rechts vom aktuellen Tag sowie die Anzahl der Glättungen. Diese Methode erwies sich am besten geeignet, die Pilzerfassungsdaten zu objektivieren, da die geglätteten Kurven nach einer hinreichend großen Anzahl an Glättungen den o.g. Defiziten der Pilzerfassung Rechnung tragen. Die in eigene Jahresarchive geschriebenen, geglätteten Werte stehen als realitätsnäherer Input allen nachfolgenden Programmen und Analysen zur Verfügung. Aus den interpolierten Tageswerten lassen sich mit dem Programm darüber hinaus zeitlich aggregierte Werte auf Monats-, Quartals- und Jahresbasis für spätere Analysen erzeugen und archivieren.

Die beiden Abbildungen veranschaulichen den Effekt des Glättungs-Algorithmus am Beispiel der für die Periode 2006-2007 verarbeiteten Pilzerfassungs-Daten für Pfifferlinge und Steinpilze. Neben den diskreten Originalwerten 0...3 (schwarz) sind jeweils die interpolierten Werte (orange bzw. grün) dargestellt. Deutlich wird, dass erst durch die Glättung der Rohdaten realistischere Zeitverläufe der Pilzerhebungen entstehen, die sich innerhalb einiger Tage nicht abrupt ändern oder auf Null fallen, und auch die Perioden, in denen Pilzwachstum beobachtet wurde, etwas verbreitern. Auch dies ist naheliegend, da es nicht der Realität entsprechen dürfte, dass an einem Tag keine Pilze beobachtet werden, bereits am nächsten Tag aber eine nicht unerhebliche Menge.

Tageszeitreihen für die Pilzart Pfifferling (Cantharellus cibarius) mit Originalwerten (0...3) und interpolierten Werten für die Jahre 2006-2007

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Tageszeitreihen für die Pilzart Steinpilz (Boletus edulis) mit Originalwerten (0...3) und interpolierten Werten für die Jahre 2006-2007

 
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