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| Homogenisierung: Datenhomogenisierung ist der Prozess der Standardisierung und Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellen, um Konsistenz und Kompatibilität und Modellierung über verschiedene Quellen oder Zeiträume hinweg zu gewährleisten. Siehe auch Daten, Methode, Messungen, Vergleichbarkeit, Klimaperioden, Klimageschichte._____________Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente. | |||
| Autor | Begriff | Zusammenfassung/Zitate | Quellen |
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Klimatologie über Homogenisierung - Lexikon der Argumente
Edwards I 401 Homogenisierung/Klimatologie/Edwards: (...) Beobachtungssysteme und Standards änderten sich im Laufe der Zeit oft und schnell, was zu zeitlichen Diskontinuitäten und Inkonsistenzen führte. Diese "Inhomogenitäten", wie Meteorologen sie nennen, machten große Mengen an Wetterdaten für klimatologische Zwecke unbrauchbar. Doch in den letzten Jahrzehnten haben Vorhersage und Klimatologie mit der schnellen und qualitativ hochwertigen 4-D-Datenassimilation begonnen, sich anzunähern. Die Reanalyse globaler Wetterdaten produziert - zum ersten Mal - konsistente, gerasterte Daten über die planetarische Zirkulation, über Zeiträume von 50 Jahren oder mehr, mit einer viel höheren Auflösung als die, die mit traditionellen klimatologischen Datensätzen erreicht wird. Die Reanalyse wird möglicherweise niemals die traditionellen Klimadaten ersetzen, da ernsthafte Bedenken bestehen, wie Assimilationsmodelle die Daten "verzerren", wenn sie über sehr lange Zeiträume integriert werden. >Reanalyse/Klimatologie. Edwards I 402 Nichtsdestotrotz sind die Wetter- und Klimadateninfrastrukturen nun untrennbar durch die "Datenmodelle" verbunden, die jede dieser Infrastrukturen benötigt, um die Zukunft der Atmosphäre zu projizieren und ihre Vergangenheit zu kennen. >Modelle/Metereologie, >Wetterdaten/Metereologie. Edwards I 406 Reanalyse: Die Reanalyse ermöglicht eine echte vierdimensionale Assimilation, bei der sowohl zukünftige als auch vergangene Beobachtungen den Zustand der Analyse zu jedem Zeitpunkt beeinflussen können(1). Edwards I 415 Inhomogenitäten: Die meisten Inhomogenitäten in Klimadaten haben wenig politische Valenz, aber es gibt wichtige Ausnahmen. Wie wir in Kapitel 8 gesehen haben, hielt die Sowjetunion während des Kalten Krieges einige Daten zurück, während die Volksrepublik China praktisch alle Daten zurückhielt. Diese Daten waren bis Mitte der 1980er Jahre in keinem westlichen Klimadatensatz enthalten(2). Einige neuere Arbeiten deuten darauf hin, dass systematische Fehler weiter verbreitet sein könnten, als bisher angenommen wurde. Zum Beispiel brachten Meteorologen im 19. Jahrhundert in den Alpen Niederschlagsmesser auf den Dächern und Thermometer auf dem Dach an. Edwards I 416 Später verlegten sie die Niederschlagsmesser auf den Boden und montierten die Thermometer in Abschirmvorrichtungen, die in offenen Bereichen platziert wurden (wodurch die artefaktischen Effekte von Gebäuden und Straßenbelägen reduziert wurden). Obwohl die Stationen ihre Geräteplatzierung zu verschiedenen Zeiten änderten, waren die Niederschlagsmessungen systematisch höher und die Temperaturmessungen niedriger, nachdem die Geräteplatzierung geändert wurde(3). Satellitendaten: Ein anderes und viel problematischeres Problem ergibt sich bei Satellitendaten. (...) die meisten rohen Sensormesswerte von Satelliten erfordern eine Art von Verarbeitung, um sie in meteorologische Informationen umzuwandeln. Dies kann ein komplexer Modellierungsprozess sein, wie z.B. bei der Inversion von Mikrowellenstrahlung, aber es kann auch ein viel einfacherer Prozess der Datenreduktion sein. >Reanalyse/Klimatologie, >Model Bias/Klimatologie. 1. K. E. Trenberth, “Atmospheric Circulation Climate Changes,” Climatic Change 31, no. 2 (1995), 306. 2. 15. P. D. Jones et al., A Gridpoint Surface Air Temperature Data Set for the Northern Hemisphere (US Department of Energy, Carbon Dioxide Research Division, 1985), 1. 3. R. Boehm et al., “Regional Temperature Variability in the European Alps: 1760–8 From Homogenized Instrumental Time Series,” International Journal of Climatology 21, no. 14 (2001): 1779–; Auer et al., “Metadata and Their Role in Homogenising.”_____________ Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der ArgumenteDer Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente. |
Klimatologie
Edwards I Paul N. Edwards A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming Cambridge 2013 |
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> Gegenargumente zu Homogenisierung
