Lösungen zur Übung 2

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1 Lösungen zur Übung 2 1 Verwendete Klimadaten 1.1 Aufgabenstellung Vergleich der Witterung des Jahres 1996 mit dem langjährigen Mittel. Fertigen Sie eine Tabelle der Monatsmitteltemperaturen und -niederschlagssummen der DWD-Station Göttingen für das Jahr 1996 und für den letzten 30-Jahreszeitraum an. Sie finden diese Daten in den monatlichen Witterungsberichten des DWD. 1.2 Allgemeine Informationen Bei den Klimadaten des DWD für die letzten 30 Jahre handelt es sich um Monatsmittelwerte über den gesamten Zeitraum ( ), die dem Internet entnommen und als Textdatei abgespeichert wurden. Sie umfassen lediglich Informationen über den Niederschlag (NS) und die Temperatur (Temp). Die Klimadaten des Jahres 1996 wurden in kontinuierlichen Messungen im Freiland auf dem Fakultätsgelände (fs) und in einem Altbuchenbestand am Weingarten (ws) aufgenommen. Diese Daten liegen in einer SAS-Datei vor, die folgende meteorologische Messgrößen enthält: - RF: relative Feuchte [%] - TL: Lufttemperatur [ C] - WG: Windgeschwindigkeit [m/s] - G: Globalstrahlung [W/m²] - PAR: Photosynthetisch aktive Strahlung [m²s] - BT: Bodentemperatur (in 5 bzw. 20 cm Bodentiefe) - RI Regenintensität (mm/h) Informationen über den Luftdruck [hpa] entstammen einer Klimastation im Göttinger Wald, die 200 m höher als die Freiflächen- und die Waldstation liegt. Da SAS die Datums- und Zeitangaben als Anzahl der Sekunden seit dem 1. Januar 1960 anzeigt, sind zunächst einige Umformungen nötig, um anschließend die Mittelwerte der Klimadaten zu berechnen. 1.3 Verwendeter SAS-Code Einlesen der Klimadaten von aus Textdatei mit Informationen aus dem Internet: libname aufg2 "U:\Physikalische Prozesse\Übung2"; data aufg2.ueb2; infile "U:\Physikalische Prozesse\MW_Klima.txt" delimiter=" "; input Monat$ NS Proc print; Einlesen der Klimadaten von 1996: libname daten "T:\ppoek\ueb2"; proc insight data = daten.bk96;

2 */Summen der Niederschlagswerte erzeugen; Proc means data=tmp sum; var RI_fs; output out=ns_sum sum=; Proc insight data=ns_sum; Monatsmittelwerte der Lufttemperatur: Erzeugung der Monatsmittelwerte für 1996 siehe SAS-Code unter * Mittlere Monatstemperatur für 1996 herausnehmen; data temp_96; set Mon_Mittel (keep = TL_fs TL_ws); Proc insight data=temp_96; *Zusammenfügen der Temperaturwerte von 1996 und dem 30jährigen Mittel; data aufg2.temp_mittel; merge aufg2.ueb2(obs=12) temp_96; Proc insight data=aufg2.temp_mittel; Umformung der Datums- und Zeitangaben: data tmp; set daten.bk96; format saszeit datetime. date date.; t = saszeit;/* Datetime. : Format-Variable sind in Sekunden*/ datum = datepart ( saszeit ); /* zieht das Datum aus einer Datetime.- Variablen*/ d = datum; /* Date. Format-Variable sind in Tagen*/ monat = month (datum); /* der Monat im Jahr als Zahl zwischen 1 und 12*/ jd = Juldate (datum)-96000;/* der julianische Tag von 1-365, bereinigt mit -9600*/ h = hour (saszeit); proc insight data = tmp; 1.2 Vergleich der Datensätze Der berechnete Niederschlag auf der Freifläche im Jahr 1996 beträgt 262,5 mm. Der Wert ist zu niedrig, da nicht sämtliche Niederschlagsmessungen vorliegen und so bei der Aufsummierung des Jahresniederschlags ein Teil nicht mitberechnet wurde. Dieses macht ein generelles Problem bei der Berechnung der Niederschlagsmengen deutlich, da häufig Messwerte fehlen, so dass es zu falschen Jahressummen kommt. Im Vergleich zum 30jährigen Mittel ( ) war der Winter des Jahres 1996 sehr kalt. Während die mittleren Monatstemperaturen im langjährigen Mittel in keinem Fall unter den Gefrierpunkt sinken, liegen sie 1996 in den Monaten Januar, Februar und Dezember unter Null Grad Celsius. Im Februar, dem im Mittel kältesten Monat, liegen sie bei -3,56 C.

3 2 Datenbearbeitung 2.1 Aufgabenstellung Untersuchen Sie die Variabilität der Wetterelemente anhand der Wetterdaten von zwei Klimastationen über einer Freifläche und im Buchenwald unter folgenden Aufgabenstellungen: Berechnen Sie den Luftdruck für die Stationen in Göttingen aus den Druck und Temperaturdaten des Göttinger Waldes Verwendeter SAS-Code: *Berechnung des Luftdrucks für die Freiflächen- und die Waldstation mit Hilfe der Messdaten aus dem Göttinger Wald; data Luft_P; set daten.bk96; RL=287.05; /* Gaskonstante in J* kg-1 * K-1*/ Kp_fs=TL_02GW -( TL_fs/(-200)); /*Polytropenfaktor Freifläche*/ Kp_ws=TL_02GW -( TL_ws/(-200)); /*Polytropenfaktor Waldstation*/ /* Luftdruck der Freilandstation*/ P_fs=P_02GW*((1-Kp_fs/TL_fs*(-200))**(9.8065/(RL*Kp_fs))); /* Luftdruck der Waldstation*/ P_ws=P_02GW*((1-Kp_ws/TL_ws*(-200))**(9.8065/(RL*Kp_ws))); Run; Proc insight data=luft_p; Bemerkung: Für die Schwerebeschleunigung g [m/s²] wurde die Schwerebeschleunigung bei 45, NN mit einem Wert von 9,8065 m/s² verwendet Berechnen Sie den Dampfdruck und das Wasserdampfdrucksättigungsdefizit aus der relativen Feuchte und der Lufttemperatur (vgl. Anleitung für das meteorologische Instrumentenpraktikum) Verwendeter SAS-Code: *Berechnung des Sättigungsdampfdrucks(ES), des Dampfdrucks(e) und des Wasserdampfsättigungsdefizits(ES-e):; data ES_def; set daten.bk96; Es_fs = *exp(( *TL_fs)/( TL_fs)); /* Sättigungsdampfdruck für Freifläche*/ Es_ws = *exp(( *TL_ws)/( TL_ws)); /* Sättigungsdampfdruck für Waldstation*/ e_fs=rf_fs/100*es_fs; /*aktueller Dampfdruck für Freifläche*/ e_ws=rf_ws/100*es_ws; /*aktueller Dampfdruck für Waldstation*/ ESdef_fs=ES_fs-e_fs; /*Wasserdampfdrucksättigungsdefizit für Freifläche*/ ESdef_ws=ES_ws-e_ws; /*Wasserdampfdrucksättigungsdefizit für Waldstation*/

4 2.1.3 Berechnen Sie Tages- und Monatsmittelwerte für die Lufttemperaturen, Feuchtegrößen, Luftdruck, Strahlung und Windgeschwindigkeiten SAS-Code zur Berechnung der Monatsmittelwerte: *Monatsmittelwerte für Lufttemperatur (TL), Feuchte (RF), Luftdruck (P), Strahlung (G, PAR) und Windgeschwindigkeit (WG) für Freiland- u. Waldstation erzeugen:; proc means data = tmp mean; var TL_fs TL_ws WG_fs WG_ws RF_fs RF_ws G_fs PAR_fs PAR_fs P_02GW; by monat; output out =Mon_Mittel mean=; proc insight data = Mon_Mittel; SAS-Code zur Berechnung der Tagesmittelwerte: *Tagesmittelwerte erzeugen; data Tag_MW; set tmp; Proc sort data = Tag_MW; by jd; proc means data = Tag_MW noprint; by jd; output out = MT_tag mean=; proc insight data=mt_tag; Mittlere monatliche Tagesgänge für diese Größen für einen Monat Verwendeter SAS-Code: *Mittlere monatliche Tagesgänge für Februar; data Febr; set tmp; if monat = 2; Proc sort data = Febr; by h; proc means data = Febr noprint; by h; output out = MT_2 mean=; Proc insight data =MT_2;

5 Abbildung 1: Durchschnittlicher Tagesverlauf der Lufttemperatur im Februar 1996 an den Messstationen im Freiland (TL_fs), im Wald (TL_ws) und im Göttinger Wald auf 2m und 39m Höhe (TL_02, TL_39) Mittlere monatliche Tagesgänge der Bodentemperatur für Februar

6 Abbildung 2: Durchschnittlicher Tagesverlauf der Bodentemperatur im Februar 1996 in 5 cm und 20 cm Tiefe an den Messstationen im Freiland (TBT05_fs, BT20_fs), im Wald (BT05_ws, BT20_ws) Mittlere monatliche Tagesgänge der Strahlung für Februar Abbildung 3: Durchschnittlicher Tagesverlauf der Photosynthestisch aktiven Strahlung (PAR) [m²s] im Februar 1996 an den Messstationen im Freiland (PAR_fs), im Wald (PAR_ws)

7 2.1.7 Mittlere monatliche Tagesgänge der Windgeschwindigkeit für Februar Abbildung 4: Durchschnittlicher Tagesverlauf der Windgeschwindigkeit [m/s] im Februar 1996 an den Messstationen im Freiland (WG_fs), im Wald (WG_ws)

8 2.1.8 Mittlere monatliche Tagesgänge der Relativen Feuchte für Februar Abbildung 5: Durchschnittlicher Tagesverlauf der Relativen Feuchte [%]) im Februar 1996 an den Messstationen im Freiland (RL_fs), im Wald (RL_ws) 3 Interpretation 3.1 Aufgabenstellung Besprechen Sie die Ergebnisse hinsichtlich folgender Fragestellungen: Welche Besonderheiten charakterisierten die Witterung des Jahres 1996? Auffällig sind die niedrigen Monatsdurchschnittstemperaturen im Januar, Februar und Dezember. Der Jahresbeginn 1996 war folglich äußerst kalt. Der darauffolgende Winter Ende des Jahres begann ebenfalls sher kalt, da schon im Dezember eine durchschnittliche Monatmitteltemperatur von -2,9 C auf der Freifläche und - 2,4 C im Wald vorliegt. Weitere Eckdaten und Besonderheiten in Stichpunkten: - wärmster Monat: August (17,34 C auf Freifläche, 16,81 C im Wald) - kältester Monat: Januar (-3,56 C im Freiland, Wert der Waldstation fehlt) - höchste Globalstrahlung im April (G= W/m²), 2. Maximum im Juni (Werte nur auf Freifläche gemessen) - Relative Feuchte im April am niedrigsten (65,61 % auf Freifläche, 62,92 % im Wald)

9 3.1.2 Welche Unterschiede haben Sie zwischen Waldinnen- und Freiflächenklima festgestellt? Folgende Beobachtungen beziehen sich auf die Durchschittswerte des Monats Februar: - Im Wald ist die Lufttemperatur höher als auf der Freifläche. - Die Bodentemperatur liegt im Wald immer deutlich höher als auf der Freifläche, zudem unterliegt sie geringeren Schwankungen. - Die Windgeschwindigkeiten im Wald sind wesentlich geringer als auf freier Fläche. - Die Photosynthetisch aktive Strahlung liegt auf der Freifläche mit Ausnahme der Zeit des späten Nachmittags deutlich höher als im Wald - Auf der Freifläche ist die Relative Feuchte nachmittags höher als im Wald, während die Situation vormittags noch umgekehrt ist Quantifizieren Sie diese anhand von Mittelwerten und Schwankungsbreiten Verwendeter SAS-Code: * Berechnung der Mittelwerte; libname interpr "U:\Physikalische Prozesse\Übung2"; proc means data = tmp mean; var TL_fs TL_ws WG_fs WG_ws RF_fs RF_ws G_fs PAR_fs PAR_fs P_02GW; by monat; output out =interpr.mon_mittel mean=; * Berechnung der Extrema (Minimum und Maximum); proc means data = tmp max min; var TL_fs TL_ws WG_fs WG_ws RF_fs RF_ws G_fs PAR_fs PAR_fs P_02GW; by monat; output out =interpr.mon_extrem max= TL_fsMAX TL_wsMAX WG_fsMAX WG_wsMAX RF_fsMAX RF_wsMAX G_fsMAX PAR_fsMAX PAR_fsMAX P_02GWMAX min = TL_fsMIN TL_wsMIN WG_fsMIN WG_wsMIN RF_fsMIN RF_wsMIN G_fsMIN PAR_fsMIN PAR_fsMIN P_02GWMIN; * Berechnung der Spannweite; proc means data = tmp range; var TL_fs TL_ws WG_fs WG_ws RF_fs RF_ws G_fs PAR_fs PAR_fs P_02GW; by monat; output out =interpr.mon_range range=; Besonders durch die Berechnung der Spannweite wird deutlich, dass die Schwankungen des Verlaufs der Temperatur, der Windgeschwindigkeit und der Relativen Feuchte im Wald eindeutig geringer sind. Die Extrema der Wetterphänomene auf der Freifläche werden hier folglich abgepuffert. 4 Schlussfolgerung Es existieren deutliche Klimaunterschiede im Wald und auf der Freifläche. Zwar sind die absoluten Messwertunterschiede relativ noch gering, die Auswirkung auf die Vegetation ist jedoch entscheidend. Zum Beispiel durch die höheren Windgeschwindigkeiten in Kombination mit der höheren Einstrahlung auf der Freifläche, ist die Potentielle Verdunstung hier deutlich höher als im Wald. Die hier wachsenden Pflanzen müssen also an diese anderen Umstände angepasst sein, um überleben zu können.

10 Durch die Klimaunterscheide zwischen Wald- und Freiflächenklima lassen sich folglich Unterschiede in der Vegetation der verschiednen Standorte ableiten.