Korrelationsanalysen - Pilz4You_1

Um komplexere  Beziehungen zwischen einzelnen meteorologischen Parametern und dem beobachteten Pilzwachstum zu identifizieren, kann wiederum das mathematisch-statistische Verfahren der Korrelationsanalyse hilfreich sein. Solche Analysen können Hinweise dafür liefern, welche Parameter als Prediktoren in den Pilzwachstums-Indikator und damit in das zu entwickelnde Prognosesystem eingehen sollten. Für solche Untersuchungen wurde von GEPS ein Programm entwickelt, das Korrelationsanalysen zwischen den Tageszeitreihen von ArcEGMO-Parametern und den Beobachtungsdaten (geglättete Tageszeitreihen der Pilzerfassungen am Fundort Potsdam) ermöglicht. Mit diesem Programm lässt sich klären, ob und wie stark die hydrometeorologischen Parameter von ArcEGMO mit den Beobachtungsdaten korreliert sind.

Die nachfolgenden Abbildungen zeigen das Ergebnis der Korrelationsanalysen zwischen den Tageszeitreihen der beiden Pilzarten Pfifferling und Steinpilz und denen der 10 Parameter des Modells ArcEGMO. Für die Analysen wurden nur Werte der Wachstumsperiode 11.05. - 20.11. (Pfifferlinge) bzw. 01.06. - 23.11. (Steinpilze) berücksichtigt. Dargestellt sind jeweils die für zwei Perioden ermittelten Korrelationskoeffizienten: Zum einen die der gesamten Periode mit Pilzfunden (1991-2019 für Pfifferlinge bzw. 1988-2019 für Steinpilze), zum anderen die für die besonders pilzreichen Jahre 2011-2014 (Pfifferlinge) bzw. 1990-1994 (Steinpilze).

Grundsätzlich zeigen Pfifferlinge am Fundort (Region Potsdam) deutlich ausgeprägtere positive Korrelationen zu den ArcEGMO-Parametern als Steinpilze. Vergleichsweise hohe Werte des Korrelationskoeffizienten ergeben sich dabei für die Parameter ER=Reale Verdunstung, LT=Lufttemperatur und (eingeschränkt) EP=Potenzielle  Verdunstung. Feuchteparameter wie die Bodenfeuchte BF spielen dagegen nur eine untergeordnete Rolle bzw. scheinen im Fall der Relativen Luftfeuchtigkeit RF eher kontraproduktiv zu wirken.

Korrelationskoeffizienten zwischen dem Wachstum von Pfifferlingen und den 10 ArcEGMO-Parametern

Die Analyseergebnisse für Steinpilze zeigen deutlich geringere positive Korrelationen zu den ArcEGMO-Parametern. So sind die Wachstumsdaten antikorreliert zum Verdunstungsparameter EP=Potenzielle Verdunstung, während die beiden Feuchteparameter BF=Bodenfeuchte und RF=Relative Luftfeuchte hier zu den höchsten positiven Korrelationskoeffizienten führen. Steinpilze scheinen somit deutlich anders auf meteorologische Einflussgrößen zu reagieren als Pfifferlinge. Da bei den Analysen jeweils die Werte des aktuellen Tages miteinander vergleichen werden, könnte dies darauf hindeuten, dass hier weniger die Tageswerte der Parameter eine Rolle spielen als vielmehr andere zeitverschobene Prediktoren.

Korrelationskoeffizienten zwischen dem Wachstum von Steinpilzen und den 10 ArcEGMO-Parametern

Betrachtet man die Unterschiede zwischen den jeweils analysierten Zeitabschnitten (Gesamtperiode, pilzreiche Periode), so scheint die Größe der Korrelationskoeffizienten auch von der Anzahl der Pilzfunde in der gewählten Periode abzuhängen. Auch wenn die Korrelationskoeffizienten in pilzreichen Jahren im Fall des Pfifferlings generell größer sind, ändert sich an der relativen Bedeutung einzelner Parameter nichts. Dies ist im Fall der Steinpilze nicht so. Hier sind die für die Gesamtperiode abgeleiteten Korrelationskoeffizienten teilweise sogar größer als die für die pilzreiche Periode.

Die Ergebnisse der einfachen Korrelationsanalysen deuten insgesamt auf einen unterschiedlichen Einfluss der 10 hydrometeorologischen ArcEGMO-Parameter auf das Wachstum von Pfifferlingen und Steinpilzen hin. So scheinen die Beziehungen zwischen Witterungsverlauf und Wachstumsintensität im Fall der Steinpilze deutliche anderen „Gesetzen" zu folgen als bei Pfifferlingen. Die durchgeführten Analysen geben aber einen ersten Hinweis darauf, welche meteorologischen Parameter als Prediktoren in das Prognosesystem eingehen sollten und welche eher nicht.

WEITER