Projektbericht Beschneiungsklimatologie Teil II: Methoden
2.3 Begriffe und Definitionen
2.3.1 Schneeproduktion
Beschneizeit Zeiteinheiten (Stunden oder Tage), in denen die an der Wetterstation gemessene Lufttemperatur und relative Luftfeuchtigkeit die Grenzwerte für Beschneiung unterschrei-ten.
Beschneitag auch Schneitag. Tage mit einem Tagesmittelwert der Feuchttemperatur ≤ −2◦C werden als Beschneitage definiert. Eine technische Beschneiung ist aus meteorologischer Sicht möglich. Da es sich um Tagesmittelwerte handelt, bedeutet dies besonders bei Wer-ten nahe am Grenzbereich, dass ein gewisser Prozentsatz des Tages nicht beschneit wer-den kann. Somit entsteht mit dieser Methode eine leichte Überschätzung der möglichen Beschneitage.
Grundbeschneiung Bei der Grundbeschneiung wird vor Saisonbeginn die Schneedecke aufge-bracht, die den Beginn des Skibetriebs ermöglicht. Die Dauer der Grundbeschneiung hängt
von der zu beschneienden Fläche, Anzahl und Verteilung der Schneekanonen, Verfügbar-keit und Temperatur des Wassers und den meteorologischen Bedingungen ab.
Beschneiwahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeit, dass man zu einer bestimmten Zeit (z.B. an einem bestimmten Tag) beschneien kann. Konnte man z.B. zwischen 1950 und 2000 in der Hälfte aller Jahre am 15. November beschneien, ergibt sich für diesen Zeitraum für den 15. November eine Beschneiwahrscheinlichkeit von 50%.
Schneileistung Schneevolumen das pro Zeiteinheit produziert werden kann (in m3/h). Für die Berechnungen wird eine Schneedichte von 400kg/m3angenommen.
2.3.2 Zeitbegriffe
Wintersaison Der Begriff Wintersaison oder kurz Saison Tag Zeitspanne von 0-24 Uhr
Nacht, nächtlich Zeitspanne von 23 bis 5 Uhr, im Bereich des mittleren Temperaturminimums tagsüber während des Tages im Gegensatz zu ’in der Nacht’, über Mittags
UTC Universal Time, Coordinated, MEZ plus eine Stunde bzw. MEZ plus 2 Stunden während der Sommerzeit.
2.3.3 Statistik
Für die Grundbegriffe der Statistik sei an dieser Stelle auf Schönwiese (2000) verwiesen. Ex-emplarisch werden hier einige Begrifflichkeiten erläutert, die aber eine grundlegende Darstellung wie etwa im oben genannten Lehrbuch keinesfalls ersetzen können.
Werden die Werte einer Datenreihen, z.B. der Temperatur T , in einer bestimmten Periode bearbeitet, so bezeichnet man die durch die Anzahl dieser Werte dividierte Summe als arithme-tisches Mittel oder DurchschnittT¯. Der Durchschnitt gibt einen über diese Periode errechneten Mittelwert an.
T¯= PT
N
Die Abweichungen von diesem Mittelwert ermöglichen uns die Streuung der Einzelwerte um diesen Mittelwert, auch Standardabweichung genannt, zu berechnen. Nach der etwas umständli-cheren Formel:
Dieses s2 wird Varianz genannt, erst die Wurzel daraus ist die Standardabweichung s. In der Natur sind die meisten Parameter normalverteilt, das heißt, ihre Häufigkeitsverteilung stellt eine Gaußsche Glockenkurve dar. 68,3 % aller Werte einer um den Mittelwert verteilten Glockenkurve liegen zwischenT¯+s undT¯+s. Eine spitze, schmale Kurve bedeutet geringe Streuung; eine breite, flache Kurve ist typisch für eine große Streuung. Erst ab einer größeren Datenmenge zeigt diese Glockenkurve einen glatten Verlauf.
Relativiert man diese Standardabweichung für einen bestimmten Parameter durch Division durch den Mittelwert, so spricht man von Variabilität s/T¯ dieses Parameters. Im allgemeinen Sprachgebrauch werden Streuung, Standardabweichung und Variabilität oft miteinander ver-mischt.
Die Trendberechnung dient der Feststellung von systematischen Abweichungen einer Daten-menge (Zeitreihe). Die Aussagekraft dieser statistischen Größen wird an verschiedenen Grenz-werten gemessen. Diese Grenzwerte legen die Wahrscheinlichkeit des Auftretens dieser Maß-zahlen fest.
Abbildung 2.29: Grafik zur Standardabweichung: Die Werte dieser Kurve sind um den Mittel-wert verteilt. Innerhalb der einfachen Standardabweichung (zwischen MittelMittel-wert-1SA und Mit-telwert+1SA)liegen etwa zwei Drittel aller Werte der Kurve. Übernommen aus Olefs et al 2007b.
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