Klima im Wandel Climate Change - Universität Salzburg

Klimawandel in Österreich
jedoch oder drei trockene Monate (AMJ) führen zu keinen oder geringen Dichteschwankungen.
Die Häufigkeit der Dichteschwankungen (IADF) lässt sich aber auch als Variable
in eine Regressionsgleichung einbeziehen (Gleichung 2). Dabei hat sich ein
Schwellenwert der Häufigkeit der Dichteschwankungen von 0,4 als optimal erwiesen.
In Kombination mit der Frühholzbreite lassen sich damit etwa 35% der Varianz der
Niederschlagssumme des Mai erklären (Tab. 3).
Tabelle 3: Der Zusammenhang zwischen dem Niederschlag des Mai und einer Kombination aus Frühholzbreite und
den Dichteschwankungen als Dummy Variable für zwei Bezugszeiträume (0190….Abweichungen bezogen auf den
Zeitraum 1901-1990)
Modell Kalibration r² Verifikation r²
1 01-90 1880-1937 0,3434 1938-1995 0,3919
2 01-90 1938-1995 0,3723 1880-1937 0,3769
Gleichung 2: Die Regressionsbeziehung zwischen der Niederschlagssumme des Mai (ausgedrückt als Abweichungen
von 1901-1990) und einer Kombination aus Frühholzbreite (=FH) und den Dichteschwankungen (=DSchw)als
Dummy Variable.
NS Som
= -198.3-94.0*D Schw
+ 233.79*FH STD
Die mittels der Dichteschwankungen erzielten Ergebnisse sind viel versprechend.
Zwar gelingt es nicht, jede Entwicklung des Mainiederschlags in den Jahrringen
nachzuvollziehen, aber abgesehen von weniger deutlich ausgeprägten Extremen
Standardabweichung von 1901-90
Abb. 2: Der Verlauf des
Niederschlags des Mai im
Zeitfenster 1890-1995 (ausgedrückt
als Abweichungen von
1901-1990)
Fig. 2: Time course of
precipation during May
between 1890 and 1995
expressed as deviation from
the mean 1901-1990.
Jahr
112