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Quantitative Methoden in der Geographie

Ozeanisches Klima

Johannes - Gutenberg Universität Mainz * Geographisches Institut

Hausaufgabe von Knut Hoppe

Inhaltsverzeichnis

• 1 Einleitung
• 2 Beschreibung des Ozeanischen Klimas
• 2.1 Australien & Neuseeland
• 2.2 Ozeanien
• 2.3 Asiatisches Festland
• 3 Statistische Auswertung der Klimadaten
• 3.1 ÜBERSICHT ÜBER DIE DATEN
• 4 FAKTORENANALYSE ZUR VERMINDERUNG DER DATENMENGE
• 4.1 AUSWAHL DER FÄLLE
• 4.2 BESCHREIBUNG DER EINZELNEN FAKTOREN
• 4.2.1 ROTIERTE KOMPONENTENMATRIX, NACH GRÖßE SORTIERT
• 4.2.2 ROTIERTE KOMPONENTENMATRIX
• 4.3 FAKTOR 1 - HOHE FEBRUAR- UND NOVEMBERTEMPERATUR
• 4.4 FAKTOR 2 HOHE MAI- UND AUGUSTTEMPERATUR
• 4.5 FAKTOR 3 HOHER MAI- UND AUGUSTNIEDERSCHLAG
• 4.6 FAKTOR 4 - HOHE FEUCHTE
• FAKTOR 5 - HOHER NOVEMBERNIEDERSCHLAG
• 4.7 FAKTOR 6 - HOHER FEBRUARNIEDERSCHLAG
• 5 CLUSTERZUGEHÖRIGKEIT - KLIMAKLASSIFIKATION
• 5.1 HIERARCHISCHE CLUSTERANALYSE
• 5.2 CLUSTERZENTRENANALYSE
• 5.2.1 CLUSTERZENTREN DER ENDGÜLTIGEN LÖSUNG
• 5.2.2 DISTANZ ZWISCHEN CLUSTERZENTREN DER ENDGÜLTIGEN LÖSUNG
• 5.2.3 ITERATIONSPROTOKOLL
• 5.2.4 ANZAHL DER FÄLLE IN JEDEM CLUSTER
• 5.2.5 CLUSTER-ZUGEHÖRIGKEIT
• 5.3 DISKRIMINANZANALYSE
• 5.3.1 KLASSIFIZIERUNGSERGEBNISSE
• 6 LITERATUR
• 6.1 ZU STATISTIK & SPSS
• 6.2 ZUR GRAPHISCHEN UMSETZUNG
• 6.3 ZUM KLIMA ALLGEMEIN
• 6.4 ZU OZEANIEN
• 7 ABBILDUNGSVERZEICHNIS
• 8 ANHANG
• 8.1.1 KOMMUNALITÄTEN
• 8.1.2 ROTIERTE KOMPONENTENMATRIX, NACH GRÖßE SORTIERT
• 8.1.3 KOMPONENTENTRANSFORMATIONSMATRIX
• 8.1.4 STATISTIKEN
• 8.1.5 ZUORDNUNGSÜBERSICHT (HIERARCHISCHE CLUSTERUNG NACH DER WARD-METHODE)

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Einleitung

Einfügung 1: Alle Stationen der Datei "Ozeanien.sav"

Als Abschlußarbeit im Seminar "Quantitative Methoden in der Geographie" ist die Aufgabe gestellt worden, eine Klimaklassifikation des Ozeanischen Raumes durchzuführen. Dazu wurden die Programme SPSS für Windows( 10.0 (Statistische Methoden), Word( 7 (Textausgabe) und ArcView 3.2( (Graphische Bearbeitung) verwandt.

Der ozeanische Raum wird in der Literatur unterschiedlich eingegrenzt. Meist sind die Inseln des Pazifik ohne Hawaii eingeschlossen¹. Oft werden Australien und Neuseeland noch dazugenommen. Gelegentlich werden auch angrenzende Staaten wie China noch mit eingeschlossen. In diesem Fall waren die Klimastationen durch Vorauswahl gegeben. In Einfügung findet sich eine Übersicht über alle Klimastationen, was einer sehr weiten Auslegung des Ozeanischen Raumes entspricht. Der nördlichste Punkt ist Haerbin (China) mit einer dez. Nördl. Breite von 45,75°. Der südlichste Punkt ist Dunedin (Neuseeland) mit der Südl. Breite von 45,92°. Demnach erstreckt sich das Gebiet in den Breiten gleichmäßig ca. 5.000 km um den Äquator. Die östlichste Länge hat Suva (Fidji-Inseln) mit (dez.) 178,43° Östl. Länge nahe an der Datumsgrenze, die westlichste Station ist Yatung (Buthan) mit 88,92° Östl. Länge im Himalaya.

Auch die Höhen der Klimastationen sind sehr different: Dili auf Timor auf Meereshöhe und Lhasa in Tibet auf 3.685m sind die beiden Extremausprägungen.

Daraus ergibt sich ein breit gefächertes Spektrum unterschiedlicher Klimate, die es zu klassifizieren gilt.

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2 Beschreibung des Ozeanischen Klimas

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2.1 Australien & Neuseeland

Einfügung 2: Jahresmitteltemperaturen

"Strahlungsklimatisch handelt es sich also um die äußeren Tropen und die niederen Subtropen"². Beginnend im Süden des Untersuchungsgebietes liegen Neuseeland und Tasmanien im Einflußgebiet der Westwindtrift. Die Grenze dieses Gürtels wandert durch den Einfluß der Innertropischen Konvergenz (ITC) von Mittelaustralien im Juli bis Tasmanien im Januar. Die Divergenz in Mittelaustralien deckt sich mit de Grenze zwischen Sommerregen im Norden Australiens und dem Winterregengebiet im Süden. Letztere werden durch die feuchten Luftmassen ausgelöst, die durch Zyklone aus den gemäßigten Südlichen Breiten heran getragen werden.

Der Norden Australiens liegt vorzugsweise im Einzugsgebiet der Südostwinde, die sich am östlichen Küstengebirge abregnen, den tropischen Zyklonen aus nördlichen Richtungen und dem Sommermonsun an der Nordwestspitze.

Das Klima Australiens ist hauptsächlich kontinental.

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2.2 Ozeanien

Einfügung 3: Vergleich Minima-/MaximaTemperaturen im Jahresmittel

Hier sind mit Ozeanien die Räume Indonesien, Melanesien, Mikronesien, und Polynesien gemeint. Das Klima ist vorwiegend tropisch feuchtheiß. Leider finden sich in Mikronesien und Polynesien nur vereinzelt Meßstationen mit brauchbaren Werten. Das Verhältnis von ca. 1,25 Mio. km² Landmasse zu ca. 70 Mio km² Meer spricht für sich³. Im Gegensatz zum stark kontinental geprägten Klima Australiens weist Ozeanien dadurch sehr maritime Klimate mit ausgeglichenen Temperaturen von mindestens 20°C auf.

Es wehen beständig Passatwinde; nördlich der ITC aus Nordosten, südlich aus Südosten. Zwischen den Passatfronten liegt mit der ITC eine Kalmenzone, wo sich häufig die Luftmassen wegen ihrer unterschiedlichen Temperatur und Feuchte überlagern und so Frontcharakter mit Depressions- bzw. Zyklonbildung und Regenfällen annehmen. Die ITC ist dabei besonders stark über dem offenen Meer ausgebildet, wogenen über größeren Landmassen äquatoriale Westwinde das Klima mit beeinflussen. Die aus der ITC ausscherenden Zyklone werden dabei im Nordsommer gelegentlich zu Taifunen, die besonders über die Marianen und Karolinen in nordwestliche Richtung hinwegziehen.

Im Südsommer entstehen die Depressionen und Zyklone dagegen zwischen Neuguinea und Samoa und ziehen südostwärts, in Ausnahmefällen als Wirbelsturm bis Neuseeland⁴.

Auf den Ozeanischen Inseln gibt es reiche Niederschläge, die in Form von fast täglichen Gewitterregen in den Nachmittagsstunden niedergehen, häufig verbunden mit westlichen Winden. Dabei bekommen die luvwärts liegenden Inseln mehr als die leewärts im Regenschatten liegenden. Dies gilt auch für flache Atolle, jedoch um so mehr bei Erhebungen mit starkem Relief.

In Mikronesien und Nordmelanesien ist die Luvseite Nordwesten. In Südmelanesien und Polynesien ist es der Osten.

Einfügung 4:Regenmenge im Februar (mm)

Einfügung 5: Augustniederschlag (mm)

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2.3 Asiatisches Festland

Hier wirkt sich der Himalaya aus.

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3 Statistische Auswertung der Klimadaten

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3.1 Übersicht über die Daten

Die auszuwertenden Daten stammen aus dem "Handbuch ausgewählter Klimastationen der Erde" von 1996⁵. Dies ist für eine Datenquelle recht alt. Da sich das Klima in diesem Zeitraum aber sicherlich nicht wesentlich verändert hat, sind sie noch zu akzeptieren.

Die Daten sind von Fehlern bereinigt und weisen nach erster Übersicht mit Hilfe von Modalwert, Median und Mittelwert sowie Überprüfung der Varianz keine deutlichen Ausreißer auf.

Die quantitative Überprüfung zeigt allerdings viele fehlende Werte. Nur 17 Stationen wiesen nach vorgegebener Aussonderung der Strahlungsmenge vollständige Meßwerte auf.

Also wurden vor der weiteren Verwendung weitere Daten ausgesondert, die zu viele fehlende Werte aufwiesen und möglichst durch andere Variablen mit repräsentiert werden, wie z.B. der 24Std.-Niederschlag, der in den Gesamtniederschlag mit einfließt.

Des weiteren wurden der Übersichtlichkeit halber nur die Monatswerte berücksichtigt, die in der Mitte der Jahreszeiten liegen (Einfügung 2).

Damit soll auch eine klare Trennung eventueller jahreszeitlicher Unterschiede erreicht werden.

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3.2 Faktorenanalyse zur Verminderung der Datenmenge

Einfügung 7: Sreeplot der 6-Faktorenlösung

Bei der Faktorenanalyse geht es um die Verringerung der Datenmengen bei großer Variablenzahl. Zunächst galt es, die passende Anzahl Faktoren herauszufinden, deren Gesamtvarianz möglichst hoch ist, ohne wieder zuviele Faktoren zuzulassen. Schwierig gestaltete sich dabei die Auswahl der Variablen, weil es so viele fehlende Werte gab.

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3.2.1 Auswahl der Fälle

Nach mehreren Proben zeigte der Sreeplot bei sechs Faktoren eine ausreichende Gesamtvarianz an (siehe Einfügung 7).

Die Tabelle der erklärten Gesamtvarianz zeigt eine kumulierte erklärte Varianz von 90,426%. Diese Größe ist weit ausreichend, weshalb diese Lösung gewählt wurde.

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3.2.2 Beschreibung der einzelnen Faktoren

In der Übersicht der Rotierten Korrelationsmatrix zeigen sich die Ladungen der einzelnen Faktoren bezüglich der ausgewählten Variablen. Damit läßt sich sagen, wieviel eine Variable in einen Faktor einfließt. Dabei gilt: Je weiter entfernt von 0, desto höher die Ladung und daher desto einflußreicher die Variable. Die einfügung zeigt dabei folgendes Ergebnis:

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3.2.2.1 Rotierte Komponentenmatrix, nach Größe sortiert

• Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.
• Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.
• Die Rotation ist in 7 Iterationen konvergiert.
• Diese Tabelle wurde nach der Größe der Ladungen sortiert, wobei deutlich wird, daß die Temperatur den größten Einfluß ausübt. Erst nachgeordnet kommen potentielle Verdunstung und Niederschlag.

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3.2.2.2 Rotierte Komponentenmatrix

• Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.
• Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.
• a Die Rotation ist in 7 Iterationen konvergiert.
• Die unsortierte Komponentenmatrix zeigt ein auffälliges Muster, daß nach näherer Betrachtung die Jahreszeiten bei den Faktoren bestimmend sind.
• Hier eine Übersicht der Faktorenbedeutung:

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3.2.3 Faktor 1 - Hohe Februar- und Novembertemperatur

Einfügung 9: Einfluß des Faktor 1 auf die Stationen

Der Faktor 1 beinhaltet fast ausschließlich die Februar- und Novemberwerte der Temperatur (Ladungen alle ab 749). Daneben noch ebenfalls mit hoher Ladung (ab 929) die potentille Verdunstung.

Wo dieser Faktorwert hoch ist, herschen hohe November- bzw. Februartemperaturen. In Einfügung 9 ist die Verteilung einerseits durch den tropischen Einfluß bedingt, andererseits durch die Lage auf der Südhalbkugel (Sommer von November bis Januar). Im wesentlichen von der Temperatur abhängig ist auch die Potentielle Verdunstung.

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3.2.4 Faktor 2 Hohe Mai- und Augusttemperatur

Einfügung 10: Einfluß von Faktor 2

Der Faktor 2 ist das Gegenstück zu Faktor 1. Er enthält hohe Ladungen (über 500) nur bei Mai- und Augustwerten der Temperatur und der Potentiellen Verdunstung. Auf der Karte (Einfügung 10) zeigt sich eine Verteilung im Nordsommer und schwächer im tropischen Bereich. Deutlich sieht man den Südwinter in Tasmanien und auf Neuseeland.

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3.2.5 Faktor 3 Hoher Mai- und Augustniederschlag

Einfügung 11: Einfluß von Faktor 3

Der Mai- und Augustregen prägt den Faktor 3. Alle Niederschlagswerte dieser Monate laden hier hoch. In Einfügung 11 zeigen sich die Verbreitung des Sommermonsuns auf der Nordhalbkugel und die Immerfeuchten Tropen

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3.2.6 Faktor 4 - Hohe Feuchte

Einfügung 12: Einfluß von Faktor 4

Der Faktor 4 beinhaltet hoch geladen einzig die Mittlere Relative Feuchte, gefolgt von mittlerem Einfluß der Niederschlagstage im Nordfrühling und -sommer und schwach ausgeprägt reziprokem Temperatureinfluß in diesem Zeitraum.

Die Einfügung 12 zeigt dabei eindeutig die Immerfeuchten Tropen und als Ausreißer das feuchtwarmgemäßigte Tasmanien und Neuseeland.

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3.2.7 Faktor 5 - Hoher Novemberniederschlag

Einfügung 13: Einfluß von Faktor 5

Mit Ladungen sämtlich über 827 zeigt der Faktor 5 eindeutig die Verteilung des Niederschlags im November. Also Herbstregen auf der Nord- und Frühlingsregen auf der Südhalbkugel. Natürlich erscheinen wegen des oft täglichen Regens auch hier wieder die Immerfeuchten Tropen. Ansonsten sind besonders die Südostküste Australiens, Tasmanien und Neuseeland hoch beeinflußt.

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3.2.8 Faktor 6 - Hoher Februarniederschlag

Einfügung 14: Einfluß von Faktor 6

Der letzte Faktor zeigt den Niederschlag im Südsommer und im Nordwinter. Er weist nicht durchgehend so hohe Ladungen auf wie die Faktoren 1- 3 und 5, ist aber in sich am eindeutigsten, da wirklich alle Feuchtewerte des Februars einfließen.

Auf der Graphik zeigt sich der Einfluß am deutlichsten an der Nordostküste Australiens.

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3.3 Clusterzugehörigkeit - Klimaklassifikation

Nach der Faktorenanalyse, die die einzelnen Einflüße auf das Klima darstellt, soll nun ein Klimamodell mit allen erfaßten Variablen erstellt werden. Als Instrument dazu dient die Clusteranalyse. Hier werden mehrdimensional räumlich nahestehende Werte zu Clustern (EHRENBERG 1986 spricht von Klumpen) zusammengefasst.

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3.3.1 Hierarchische Clusteranalyse

Zunächst wird eine Hierarchische Clusteranalyse durchgeführt, die zwar wegen ihrer schrittweisen (hierarischen) Vorgehensweise nicht so genau arbeitet wie die Clusterzentrenanalyse, aber dafür einen Überblick über die sinnvolle Anzahl von Klumpen gibt. Zur Entscheidungshilfe wurden die Abstände der Koeffizienten in der Mitte der nachstehenden Einfügung 15 herangezogen. Die Sprünge zwischen den Koeffizienten werden von unten betrachtet. Sobald die Abstände deutlich größer werden, ist eine Grenze zu setzen. Da diese Grenze nicht so eindeutig war, wurde abschließend mit 6 -8 Clustern eine Clusterzentrenanalyse durchgeführt.

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3.3.2 Clusterzentrenanalyse

Bei der Clusterzentrenanalyse wurde nach Proben mit sechs und sieben Clustern die Lösung mit acht Clustern bevorzugt (Siehe auch 3.4.1.)

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3.3.2.1 Clusterzentren der endgültigen Lösung

Hier nun die Clusterzentren der endgültigen Lösung:

Dabei läßt sich ablesen, wie weit der einzelne Faktorkern räumlich vom Clusterzentrum entfernt ist. Daraus läßt sich der Einfluß des Faktors im Cluster ermiteln.

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3.3.2.2 Distanz zwischen Clusterzentren der endgültigen Lösung

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3.3.2.3 Iterationsprotokoll

Änderung in Clusterzentren

• Erzielte Konvergenz aufgrund keiner oder geringer Distanzänderung.
• Die maximale Distanz, um die ein Zentrum verändert wurde, ist ,000.
• Die aktuelle Iteration ist 4.
• Die minimale Distanz zwischen anfänglichen Zentren ist 3,724.

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3.3.2.4 Anzahl der Fälle in jedem Cluster

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3.3.2.5 Cluster-Zugehörigkeit

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3.4 Diskriminanzanalyse

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3.4.1 Klassifizierungsergebnisse

• 100,0% der ursprünglich gruppierten Fälle wurden korrekt klassifiziert.
• Bei der Diskriminanzanalyse mit sechs Clustern wurden 97,8% der ursprünglich gruppierten Fälle korrekt klassifiziert.
• Bei der Analyse mit sieben Clustern war die Aufteilung der Stationen sehr ungleichmäßig. Aus diesen Gründen wurde eine Clusterung mit acht Teilen gewählt.

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4 Literatur

Die Literaturangaben sind alphabetisch nach Autoren geordnet. In eckigen Klammern stehen die Bibliothekssignaturen der geliehenen Bücher. UB meint die Mainzer Zentralbibliothek.

Die Literatur unter 4.1 und 4.2 wurde nicht zitiert, aber gleichwohl zur Umsetzung verwendet.

Die Übersichten über Meteorologie und Klimatologie unter 4.3 wurden ebenfalls nicht zwingend zitiert, sind aber in die Arbeit sämtlich mit eingeflossen.

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4.1 Zu Statistik & SPSS

BAHRENBERG Gerhard / GIESE, Ernst/ NIPPLER, Josef: Statistische Methoden in der Geographie. Bd.2: Multivariate Statistik (Teubner Studienbücher der Geographie). 2. Aufl., Stuttgart 1992 [UB 113 783 2]

EHRENBERG, ANDREW S.C.: Statistik oder der Umgang mit Daten. Eine praktische Einführung mit Übungen. 1. Aufl. Weinheim, Deerfield Beach (FL) 1986

JANSSEN, Jürgen / LAATZ, Wilfried: Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows. Eine anwendungsorientierte Einführung in das Basissystem Vers. 8 und das Modul Exakte Tests. 3. Neubearb. & erw. Neuaufl., Berlin, Heidelberg, New York 1999 [32 G 069]

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4.2 Zur graphischen Umsetzung

Mund, : AV-Tutor. Mainz 2000, unter: http:// www.uni-mainz.de/institut/mund/

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4.3 Zum Klima allgemein

HÄCKEL, Hans: Meteorologie (UTB für Wissenschaft). 3. Verb. Aufl., Stuttgart 1993

LESER, Hartmut: Dierke-Wörterbuch Allgemeine Geographie. Neuausgabe, Braunschweig 1997

LAUER, Ferdinand: Klimatologie. 2. überarb. Aufl., Braunschweig 1995 [UB 35 A 605]

MEYER, Ferdinand [Hrsg.]: Dierke Weltatlas. Neubearbeitung von 1974, Braunschweig 1984/85

MÜLLER, M.-J.: Handbuch ausgewähler Klimastationen der Erde (Forschungsstelle Bodenerosion der Universität Trier, H.5). Trier 1996

MÜLLER-HOHENSTEIN, Klaus: Die Landschaftsgürtel der Erde (Teubner Studienbücher der Geographie). 2. Aufl., Stuttgart 1981

SCHÖNWIESE, Christian-Dietrich: Klimatologie (UTB für Wissenschaft). Stuttgart 1994 [UB 35 A 601]

TANCK, Hans-Joachim: Meteorologie. Wetterkunde, Wetteranzeichen, Wetterbeeinflussung. Überarb. & akt. Neuaufl., Hamburg 1985

WEISCHET, Wolfgang: Einführung in die Allgemeine Klimatologie. Physikalische und meteorologische Grundlagen (Teubner Studienbücher derGeographie). 6. Überarb. Aufl., Stuttgart 1995 [UB 35 A 611]

WESTERMANN KARTOGRAPHIE [Hrsg.]: Dierke Weltatlas. 3. Akt. Aufl., Braunschweig 1992

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4.4 Zu Ozeanien

WAGNER, Julius / LIST, Elisabeth / EGGERS, Willy [Hrsg.]: Australien. Neuseeland, Ozeanien, Polargebiete, Weltmeere (Harms Erdkunde Bd. VII), München 1974 [UB 35 E 021 7]

WEISCHET, Wolfgang: Regionale Klimatologie. Teil 1: Die Neue Welt. Amerika, Neuseeland, Australien. (Teubner Studienbücher der Geographie) ; Stuttgart 1996 [UB 35 A 651 1]

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5 Abbildungsverzeichnis

Einfügung 1: ALLE STATIONEN DER DATEI "OZEANIEN.SAV"

Einfügung 2: JAHRESMITTELTEMPERATUREn

Einfügung 3: VERGLEICH MINIMA-/MAXIMATEMPERATUREN IM JAHRESMITTEL

Einfügung 4:REGENMENGE IM FEBRUAR (MM) EINFÜGUNG 5: AUGUSTNIEDERSCHLAG (MM)

Einfügung 6: MONATSAUSWAHL

Einfügung 7: SREEPLOT DER 6-FAKTORENLÖSUNG

Einfügung 9: EINFLUß DES FAKTOR 1 AUF DIE STATIONEN

Einfügung 10: EINFLUß VON FAKTOR 2

Einfügung 11: EINFLUß VON FAKTOR 3

Einfügung 12: EINFLUß VON FAKTOR 4

Einfügung 13: EINFLUß VON FAKTOR 5

Einfügung 14: EINFLUß VON FAKTOR 6

Einfügung 16: ENDGÜLTIGE CLUSTERZUGEHÖRIGKEIT DER EINZELNEN STATIONEN

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6 Anhang

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6.1 Datentabellen SPSS

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6.1.1 Statistik der Variablen von "Ozeanien.sav" bereinigt

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6.1.2 Faktorenanalyse

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6.1.2.1 Kommunalitäten

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

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6.1.2.2 Komponentenmatrix

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

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6 Komponenten extrahiert

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6.1.2.3 Statistiken Faktoranalyse

a Mehrere Modi vorhanden. Der kleinste Wert wird angezeigt.

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6.1.3 Clusteranalyse

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6.1.3.1 Komponententransformationsmatrix

• Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.
• Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

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¹ "Zu Ozeanien zählen die Inseln des südwestlichen Pazifischen Ozeans zwischen Australien und dem Malaiischen Archipel im Westen und den küstennahen Inseln Südamerikas im Osten" (WAGNER et.al. 1974).

² WEISCHET 1996, S.433

³ WAGNER 1974, S. 284

⁴ WAGNER 1974, S. 295

⁵ MÜLLER 1996

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