Der Wunsch, mit schon existierenden Daten eine Vorhersage über den Verlauf spezifischer Jahreszeiten machen zu können, ist in der Meteorologie riesig. Ein sehr großer Teil der Arbeiten in diesem Zweig beschäftigt sich ausschließlich mit Analysen und dem Filtern gewisser Faktoren, die eine Aussage über kommende Wochen/Monate machen können.
In der erweiterten Meteorologie-Community ist deshalb aktuell der Oktober als Vorhersagemonat für den darauffolgenden Winter das große Thema. Daher möchte ich mich ebenfalls dieser Diskussion anschließen und eine eigene Analyse veröffentlichen.
Als Grundlage soll hier die Durchschnittstemperatur des Oktobers ϑOct von 1900 bis 2013 und seine Abweichung vom langjährigen Mittel ϑOct-Dev dienen, die der Durchschnittstemperatur des folgenden Winters ϑWinter und seine Abweichung vom langjährigen Mittel ϑWinter-Dev gegenüber gestellt wird.
Die daraus resultierende Temperaturdifferenz Δϑ wurde dann auf seine Vorhersagegüte näher analysiert.
Werden alle 113 Δϑ gemeinsam betrachtet, ergibt sich eine recht ausgewogene Verteilung mit einem Bestimmtheitsmaß R2 = 0,4043. Ein Trend von ansteigenden bzw. absteigenden Δϑ ist erkennbar.
Diagramm 1: Alle ϑOct-Dev gegen Δϑ aufgetragen.
Das alleine reicht jedoch nicht um ein klares Bild abzugeben, da sowohl der Oktober, als auch der folgende Winter positiven (oder negativen) ϑDev und trotzdem einen ansteigenden bzw. absteigenden Δϑ aufweisen können. Ein Beispiel dafür ist das Jahr 1909, dessen Oktober einen ϑOct-Dev von +0,9 °C und einen Winter mit ϑWinter-Dev von +1,1 °C zeigte. Δϑ beträgt daher +0,2 °C. Entsprechend gleichmäßig ist dann auch die Verteilung, werden nur die Δϑ betrachtet:
Um weiter ins Detail gehen zu können, wurden die Jahre deshalb in kalte, warme und neutrale Oktober aufgeteilt.
Kalte Oktober
Als kalte Oktober werden hier jene genannt, dessen ϑOct-Dev eine negative Abweichung zeigt. In tabellarischer Gegenüberstellung zeigt sich direkt ein Trend, der im Diagramm auch gleich sichtbar wird.
Die daraus resultierende Temperaturdifferenz Δϑ wurde dann auf seine Vorhersagegüte näher analysiert.
Werden alle 113 Δϑ gemeinsam betrachtet, ergibt sich eine recht ausgewogene Verteilung mit einem Bestimmtheitsmaß R2 = 0,4043. Ein Trend von ansteigenden bzw. absteigenden Δϑ ist erkennbar.
Das alleine reicht jedoch nicht um ein klares Bild abzugeben, da sowohl der Oktober, als auch der folgende Winter positiven (oder negativen) ϑDev und trotzdem einen ansteigenden bzw. absteigenden Δϑ aufweisen können. Ein Beispiel dafür ist das Jahr 1909, dessen Oktober einen ϑOct-Dev von +0,9 °C und einen Winter mit ϑWinter-Dev von +1,1 °C zeigte. Δϑ beträgt daher +0,2 °C. Entsprechend gleichmäßig ist dann auch die Verteilung, werden nur die Δϑ betrachtet:
| Δϑ | Anzahl |
|---|---|
< -1,5
|
23
|
-1,5 bis 0
|
29
|
0 bis +1,5
|
30
|
> 1,5
|
31
|
Um weiter ins Detail gehen zu können, wurden die Jahre deshalb in kalte, warme und neutrale Oktober aufgeteilt.
Kalte Oktober
Als kalte Oktober werden hier jene genannt, dessen ϑOct-Dev eine negative Abweichung zeigt. In tabellarischer Gegenüberstellung zeigt sich direkt ein Trend, der im Diagramm auch gleich sichtbar wird.
| Δϑ | Anzahl |
|---|---|
< -1,5
|
9
|
-1,5 bis 0
|
15
|
0 bis +1,5
|
21
|
> 1,5
|
28
|
Es zeigt sich, dass in 73 Jahren auf einen kalten Oktober in 49 Fällen (67,1%) ein Winter mit einem positiven Δϑ folgt. In 24 Fällen wies Δϑ einen negativen Trend auf, von denen nur 9 (12,3%) in einem deutlich kälteren Winter mündeten.
Von den 49 Fällen wiederum zeigten 35 einen Übergang vom negativen ϑOct-Dev in einen positiven ϑWinter-Dev.
Im Diagramm liegt das Bestimmtheitsmaß bei R2 = 0,3496, etwas geringer als im ersten Diagramm, aber es ist deutlich erkennbar, dass ein kalter Oktober gut mit einem positiven Δϑ korreliert.
Diagramm 2: ϑOct-Dev kalter Oktober gegen Δϑ aufgetragen.
Aufgrund dessen kann hier zunächst mal angenommen werden, dass eine vergleichbare Korrelation auch bei warmen Oktobern vorherrscht.
Warme Oktober
Als warme Oktober werden hier jene genannt, dessen ϑOct-Dev eine positive Abweichung zeigt. In tabellarischer Gegenüberstellung zeigt sich ebenfalls ein Trend, der im Diagramm jedoch nicht mehr ganz so deutlich ist.
Als warme Oktober werden hier jene genannt, dessen ϑOct-Dev eine positive Abweichung zeigt. In tabellarischer Gegenüberstellung zeigt sich ebenfalls ein Trend, der im Diagramm jedoch nicht mehr ganz so deutlich ist.
| Δϑ | Anzahl |
|---|---|
< -1,5
|
14
|
-1,5 bis 0
|
12
|
0 bis +1,5
|
8
|
> 1,5
|
3
|
Es zeigt sich, dass in 37 Jahren auf einen kalten Oktober in 26 Fällen (70,3%) ein Winter mit einem negativen Δϑ folgt. In 11 Fällen wies Δϑ einen negativen Trend auf, von denen nur 3 (8,1%) in einem deutlich wärmeren Winter mündeten.
Von den 26 Fällen wiederum zeigten 18 einen Übergang vom positiven ϑOct-Dev in einen negativen ϑWinter-Dev.
Im Diagramm liegt das Bestimmtheitsmaß bei R2 = 0,1101 und eine deutliche Streuung ist erkennbar. Nicht zuletzt ist vor allem die nur halb so große Anzahl an Fallbeispielen gegenüber den kalten Oktobern eine der Ursachen dafür.
Diagramm 3: ϑOct-Dev warmer Oktober gegen Δϑ aufgetragen.
Aufgrund der niedrigen Zahl muss zunächst mal angenommen werden, dass es keine direkte Beziehung zwischen warmen Oktobern und kalten Folgewintern gibt.
Neutrale Oktober
Als neutrale Oktober werden hier jene genannt, dessen ϑOct-Dev keine Abweichung zeigt. Hiervon gibt es genau 3 Jahre. Zwei von ihnen zeigen einen negativen, eins einen positiven Δϑ. Alle drei sind nur sehr gering und aufgrund der niedrigen Fallzahl werden diese nicht weiter analysiert.
Fazit
Eine direkt ableitbare Vorhersagemöglichkeit ist kaum möglich, denn dafür ist das Bestimmtheitsmaß in allen Gegenüberstellungen nicht ausreichend hoch genug und es existieren zu viele Jahre (37 Fälle), die teilweise deutlich von den anderen Jahren abweichen. Dennoch existiert eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, dass auf einen kalten Oktober ein warmer Winter folgt. Die Streuwirkung ist hier recht gering und eine Tendenz, vor allem bei sehr kalten Oktobern, erkennbar.
Umgekehrt wurde die Wahrscheinlichkeit für einen kalten Winter bei zuvor warmem Oktober eher umso geringer, desto wärmer der Oktober ausfiel. Trotzdem war auch hier ein Trend erkennbar.
Beeindruckend ist jedoch die hohe Korrelation, wenn die Werte von denen bereinigt werden, die keine umgekehrt proportionale Korrelation aufzeigen. Danach bleiben von 113 Jahren genau 76 Fälle (67,3%) über, die dann im Diagramm ein Bestimmtheitsmaß von R2 = 0,7885 aufweisen.
Diagramm 4: Bereinigte ϑOct-Dev warmer und kalter Oktober gegen Δϑ aufgetragen.
Als neutrale Oktober werden hier jene genannt, dessen ϑOct-Dev keine Abweichung zeigt. Hiervon gibt es genau 3 Jahre. Zwei von ihnen zeigen einen negativen, eins einen positiven Δϑ. Alle drei sind nur sehr gering und aufgrund der niedrigen Fallzahl werden diese nicht weiter analysiert.
Fazit
Eine direkt ableitbare Vorhersagemöglichkeit ist kaum möglich, denn dafür ist das Bestimmtheitsmaß in allen Gegenüberstellungen nicht ausreichend hoch genug und es existieren zu viele Jahre (37 Fälle), die teilweise deutlich von den anderen Jahren abweichen. Dennoch existiert eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, dass auf einen kalten Oktober ein warmer Winter folgt. Die Streuwirkung ist hier recht gering und eine Tendenz, vor allem bei sehr kalten Oktobern, erkennbar.
Umgekehrt wurde die Wahrscheinlichkeit für einen kalten Winter bei zuvor warmem Oktober eher umso geringer, desto wärmer der Oktober ausfiel. Trotzdem war auch hier ein Trend erkennbar.
Beeindruckend ist jedoch die hohe Korrelation, wenn die Werte von denen bereinigt werden, die keine umgekehrt proportionale Korrelation aufzeigen. Danach bleiben von 113 Jahren genau 76 Fälle (67,3%) über, die dann im Diagramm ein Bestimmtheitsmaß von R2 = 0,7885 aufweisen.
Es kann also gesagt werden, dass in zwei von drei Fällen der Winter gegenteilig zum Oktober ausfällt und im verbleibenden Drittel vermutlich die Großwetterlage im Oktober so stabil vorherrschte, dass es auch den Winter über dominierte und damit eine Intensivierung der positiven oder negativen ϑOct-Dev bewirkt, wobei kalte Winter dominieren.
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