Analyse derArcEGMO-Daten: Korrelationsanalysen - Pilz4You_1

Korrelationsanalysen zwischen ArcEGMO-Parametern
Mit einem dazu erstellten Programm lassen sich die Tageszeitreihen der 10 ArcEGMO-Parameter statistisch auswerten. Über Korrelationsanalysen zwischen jeweils zwei dieser Parameter lässt sich die Frage klären, ob und wie stark sie korreliert sind. Zeitbereiche für die Analysen sowie die jeweils zu analysierenden Parameterpaare lassen sich im Programm selektiv vorgeben. Die Analysen können für ein vorgegebenes Teileinzugsgebiet oder unter Zuordnung eines vorgegebenen Standortes (Fundort) zum nächsten Teileinzugsgebiet erfolgen.

In der nachfolgenden Abbildung sind die Ergebnisse der Korrelationsanalysen zwischen jeweils zwei der 10 ArcEGMO-Tageszeitreihen dargestellt (insgesamt 45 Einzelwerte). Die Ergebnisse der für die Periode 1975-2019 und den Standort der erhobenen Pilzwachstums-Daten (Teileinzugsgebiet Nr. 3729 für den Fundort Potsdam) durchgeführten Analysen zwischen den Parametern zeigen folgendes:

• Besonders ausgeprägte (positive) Korrelationen mit Korrelationskoeffizienten R > 0.4 ergeben sich für die Parameter-Paare EP-ER, EP-LT, EP-RS, ER-LT, PI-WB, PI-TR, RF-WB und WB-TR. Dies ist keineswegs überraschend, da in die beiden Verdunstungsparameter EP und ER die Lufttemperatur LT und die Sonnenscheindauer RS eingehen. Gleiches gilt für den Niederschlag PI, der die beiden Sekundärparameter Klimatische Wasserbilanz WB=PI-EP und Trockenheitsindex TR=PI/(LT+10) mitdefiniert. Auch die restlichen Korrelationen lassen sich so erklären.
  

• Besonders ausgeprägte (negative) Korrelationen mit Korrelationskoeffizienten R < -0.4 ergeben sich für die Parameter-Paare BF-EP, BF-LT, EP-RF, EP-WB, LT-RF, RF-RS und RS-WB. Dies ist konsequent, da z.B. die Bodenfeuchte BF bei hohen Werten der Temperatur LT und Verdunstung EP abnehmen oder bei hohen Werten der relativen Sonnenscheindauer RS der Parameter RF geringe Werte aufweisen sollte.
  

Insgesamt bestätigen die Korrelationsanalysen die interne Stimmigkeit der ArcEGMO-Daten. Außerdem geben sie Hinweise darauf, welche Parameter später als Prediktoren (Parameter zur Beschreibung des Pilzwachstums) und bei der Definition des darauf basierenden Pilzwachstums-Indikators eine Rolle spielen oder eher zu einer Überbestimmtheit des Parameter-Pools führen könnten.

Ergebnis der Korrelationsanalysen zwischen einzelnen ArcEGMO-Tageszeitreihen für den Zeitbereich 1975-2019 und den Standort Potsdam