Schlussfolgerungen im Hinblick auf Homogenität und Messunsicherheiten

An Klimareferenzstationen finden Parallelmessungen durch historische und operationelle Messgeräte statt. Mithilfe dieser Messungen sollen die Vergleichbarkeit der Messungen untersucht, die Messunsicherheit abgeschätzt und gegebenenfalls Methoden zur Homogenisierung der Messreihen entwickelt werden. Für diese Untersuchungen wurden folgende, besonders wichtige Klimaelemente ausgewählt: Lufttemperatur, relative Luftfeuchte, Niederschlagssumme, Sonnenscheindauer, Luftdruck und Erdbodentemperatur. In Hinblick auf die Homogenität langer Messreihen lässt sich zusammenfassend sagen, dass für die Messungen der Lufttemperatur (Ausnahme Tagesextrema), des Luftdruckes und der relativen Feuchte keine Inhomogenitäten aufgrund der Automatisierung zu erwarten sind. Bei den täglichen Temperaturminima und –maxima wurden leichte Änderungen vor allem in den Sommermonaten, hauptsächlich infolge des Wechsels der Strahlungsschutzhütte, festgestellt. Aufgrund der höheren Trägheit der Englischen Hütte (im Vergleich zur LAM-630), die durch den Aufbau ihrer Lamellen und ihres großen Luftvolumens stark von der Umgebungsluft abgeschottet ist, gleichen sich die Temperaturen in ihrem Inneren relativ langsam an die Umgebung an, sodass negative oder positive Temperaturspitzen nicht vollständig erfasst werden. Bei der Sonnenscheindauer wurden Unterschiede festgestellt, die auf das veränderte Messprinzip zurückzuführen sind. Mithilfe eines linearen Regressionsmodells können die Reihen jedoch homogenisiert werden. Bei den Messungen der Niederschlagshöhe konnte eine geringe, jedoch systematische Unterschätzung starker Niederschlagsevents des automatischen Messgeräts PLUVIO im Vergleich zum manuellen Messgerät nach Hellmann festgestellt werden. Für das aktuell operationelle automatische Messgerät Rain[e] zeigte sich für flüssigen Niederschlag eine gute Übereinstimmung zu den manuellen Hellmann-Messungen (innerhalb der definierten Toleranzbereiche), jedoch bei festem Niederschlag eine starke Unterschätzung der Niederschlagsmenge gegenüber der manuellen Referenz. Durch Verwendung eines Windschutzes am Rain[e] kann dieser Fehler verringert werden. In Zukunft sollen an den Klimareferenzstationen die Parallelmessungen von automatischen Messgeräten verschiedener Bauart fortgeführt werden. Zu den zu untersuchenden Messgrößen gehört demnächst auch die Windgeschwindigkeit

Unlocking pre-1850 instrumental meteorological records

A global inventory of early instrumental meteorological measurements is compiled that comprises thousands of mostly nondigitized series, pointing to the potential or weather data rescu

Analyzing the impact of automatization using parallel daily mean temperature series including breakpoint detection and homogenization

High-quality time series of meteorological observations are required for reliable assessments of climate trends. To analyze inhomogeneities in time series, parallel measurements can be used. Germany's national meteorological service DWD (Deutscher Wetterdienst) operates a network of climate reference stations. At these stations, manual and automatic observations have been taken in parallel. These parallel measurements therefore allow analyzing the impact of the transition on the homogeneity of time series of several meteorological parameters. Here, we present results for temperature. The differences between automatic and manual measurements are tested on breakpoints caused by instrumental defects or changes in the measurement conditions. The time series are highly correlated such that small breaks can be identified. The detected breakpoints are verified against metadata if available. In the case of no available metadata information, a procedure is suggested to identify the inhomogeneous time series (manual or automatic time series). Afterwards, the time series are homogenized. The homogenized time series are used to analyze the impact of changing the observing system from manual to automatic measurements on daily mean temperature

Tweetin’ in the Rain: Exploring Societal-scale Effects of Weather on Mood

There has been significant recent interest in using the aggregate sentiment from social media sites to understand and predict real-world phenomena. However, the data from social media sites also offers a unique and—so far—unexplored opportunity to study the impact of external factors on aggregate sentiment, at the scale of a society. Using a Twitterspecific sentiment extraction methodology, we the explore patterns of sentiment present in a corpus of over 1.5 billion tweets. We focus primarily on the effect of the weather and time on aggregate sentiment, evaluating how clearly the wellknown individual patterns translate into population-wide patterns. Using machine learning techniques on the Twitter corpus correlated with the weather at the time and location of the tweets, we find that aggregate sentiment follows distinct climate, temporal, and seasonal patterns

Instrumental Meteorological Records before 1850: An Inventory

A global inventory of early instrumental meteorological measurements is compiled that comprises thousands of mostly nondigitized series, pointing to the potential of weather data rescue